Módulo 1: Prácticas recomendadas para desarrollar aplicaciones

• Gestión de códigos y entornos.
• Diseño y desarrollo de microservicios y componentes de aplicaciones seguros, escalables, fiables y con bajo acoplamiento.
• Integración y entrega continuas.
• Rediseño de aplicaciones para la nube.

Módulo 2: Bibliotecas de cliente de Google Cloud, SDK de Google Cloud y SDK de Google Firebase

• Configuración y uso de las bibliotecas de cliente de Google Cloud, del SDK de Google Cloud y del SDK de Google Firebase.
• Lab: configurar las bibliotecas de cliente de Google Cloud, el SDK de Google Cloud y el SDK de Google Firebase en una instancia de Linux y configurar las credenciales de la aplicación.

Módulo 3: Información general sobre las opciones de almacenamiento de datos

• Descripción general de las opciones disponibles para almacenar datos de aplicaciones.
• Casos prácticos sobre Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable y Google Cloud Datastore.

Módulo 4: Prácticas recomendadas para usar Google Cloud Datastore

• Prácticas recomendadas:
  • Consultas.
  • Índices integrados y compuestos.
  • Inserción y eliminación de datos (operaciones por lotes).
  • Transacciones.
  • Gestión de errores.
• Carga de datos en lote en Cloud Datastore mediante Google Cloud Dataflow.
• Lab: almacenar datos de aplicaciones en Cloud Datastore.

Módulo 5: Realizar operaciones en segmentos y objetos

• Operaciones que se pueden realizar en segmentos y objetos.
• Modelo de coherencia.
• Gestión de errores.

Módulo 6: Prácticas recomendadas para usar Google Cloud Storage

• Nombrar segmentos para sitios web estáticos y con otros fines.
• Nombrar objetos (desde la perspectiva de distribución de acceso).
• Consideraciones sobre el rendimiento.
• Configuración y depuración de una configuración intercambio de recursos de origen cruzado en un segmento.
• Lab: almacenar archivos en Cloud Storage.

Módulo 7: Administrar la autenticación y la autorización

• Funciones y cuentas de servicio de Cloud IAM.
• Autenticación de usuario mediante Firebase Authentication.
• Autenticación y autorización de usuarios mediante Cloud Identity Aware Proxy.
• Lab: autenticar usuarios con Firebase Authentication.

Módulo 8: Utilizar Google Cloud Pub/Sub para integrar componentes de aplicaciones

• Temas, editores y suscriptores.
• Suscripciones de inserción y extracción.
• Casos prácticos para Cloud Pub/Sub.
• Lab: desarrollar un servicio de backend para procesar mensajes en una cola de mensajes.

Módulo 9: Añadir información a aplicaciones

• Información general sobre las API de aprendizaje automático ya preparadas, como la API Cloud Vision y la API Cloud Natural Language Processing.

Módulo 10: Utilizar Google Cloud Functions para el procesamiento orientado a eventos

• Conceptos clave, como activadores, funciones de fondo y funciones HTTP.
• Casos prácticos.
• Desarrollo y despliegue de funciones.
• Almacenamiento de registros, informes de errores y supervisión.

Módulo 11: Administrar APIs con Google Cloud Endpoints

• Configuración abierta de despliegues de APIs.
• Lab: desplegar una API para tu aplicación.

Módulo 12: Desplegar aplicaciones mediante Google Cloud Container Builder, Google Cloud Container Registry y Google Cloud Deployment Manager

• Creación y almacenamiento de imágenes de contenedor.
• Despliegues repetibles con configuraciones y plantillas de despliegue.
• Lab: utilizar Deployment Manager para desplegar una aplicación web en entornos de prueba y de producción de los entornos flexibles de Google App Engine.

Módulo 13: Entornos de ejecución para aplicaciones

• Consideraciones que deben tenerse en cuenta a la hora de elegir un entorno de ejecución para tu aplicación o servicio:
  • Google Compute Engine.
  • Kubernetes Engine.
  • Entorno flexible de App Engine.
  • Cloud Functions.
  • Cloud Dataflow.
• Lab: desplegar tu aplicación en el entorno flexible de App Engine

Módulo 14: Depurar, supervisar y ajustar el rendimiento con Google Stackdriver

• Stackdriver Debugger.
• Stackdriver Error Reporting.
• Lab: depurar los errores de una aplicación con Stackdriver Debugger y Error Reporting.
• Stackdriver Logging.
• Conceptos clave de Stackdriver Trace y Stackdriver Monitoring.
• Lab: utilizar Stackdriver Monitoring y Stackdriver Trace para localizar una solicitud de varios servicios y para analizar y optimizar el rendimiento.