Configurer la mise en réseau Google Kubernetes Engine
Earned fév. 20, 2026 EST
Sécuriser GKE avec Cloud Next Generation Firewall
Earned fév. 20, 2026 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 19, 2026 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned fév. 12, 2026 EST
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned jan. 30, 2026 EST
Recommendations with AI Applications
Earned déc. 16, 2025 EST
Ce cours vous présente les bases de la mise en réseau dans Google Kubernetes Engine (GKE). À travers des cours écrits, des exercices pratiques et des quiz, vous apprendrez à configurer des services, à faciliter la communication et à configurer un accès sécurisé à vos applications GKE.
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Ce cours, le dernier de la série "Configurer le pare-feu nouvelle génération", vous montre comment sécuriser votre infrastructure GKE à l'aide des stratégies Cloud Next Generation Firewall (NGFW). Vous apprendrez à utiliser les stratégies Cloud NGFW pour protéger les clusters et les pools de nœuds individuels.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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Complete the Create media search and media recommendations applications with AI Applications skill badge to demonstrate your ability to create, configure, and access media search and recommendations applications using AI Applications.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
Configurer la mise en réseau Google Kubernetes Engine
Earned fév. 20, 2026 EST
Sécuriser GKE avec Cloud Next Generation Firewall
Earned fév. 20, 2026 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 19, 2026 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned fév. 12, 2026 EST
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned jan. 30, 2026 EST
Recommendations with AI Applications
Earned déc. 16, 2025 EST