На днях завершил курс специализации на платформе онлайн образования Coursera. Всегда хотел пройти не просто курс, а именно специализацию. Специализация отличается от курса тем, что в специализацию входит набор тематических связанных курсов. В начале, было ожидание, что в специализации, курсы логически взаимосвязаны между собой. Но это не так. Что он из себя представляет, какие знания можно получить, опишу в данном обзоре.

В специализацию входят следующие курсы:

• Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
• Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
• Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
• Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
• Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process
• Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
• Preparing for the Google Cloud Professional Cloud Architect Exam

Да, последний курс посвящен к защите сертификации от Google. Сертификация стоит 200 долларов, больше информации можно найти здесь.

Начнем с самих курсов. Если перед вами стоит цель только ознакомиться, как работает Google Cloud Platform (GCP), что такое облачные вычисления, архитектура вычислении GCP, как устроена сеть, на какие Зоны и Регионы делятся, политика безопасности, как контролировать бюджет и как устроена оплата сервисов GCP, то можно ограничиться лишь первым курсом — Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure. Или если на днях вам предстоит проект, где придется столкнуться с GCP, и вам нужно понять, что и как там работает, разобраться в интерфейсе и в базовых командах, то также можете остановиться лишь на первом курсе.

Остальные курсы дублируют информацию, которая предоставлялась в первом курсе, хоть и есть намек, что в них будет более углубленное изучение тематики. Но это не так, лишь поверхностно, и информации там не больше. Можно их пройти, для закрепления информации. Повторение — мать учения.

Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure

В данном курсе, можно получить информацию по всем частям GCP, и даже получить практический опыт через лабораторные работы. Лабораторные работы проходят через платформу QwikLabs, где вам выдадут временный студенческий аккаунт, и необходимо выполнить задание в зависимости от изучаемой темы. Система настроена так, что она проверяет прогресс выполняемой работы, и по завершению проекта, можно сразу же видеть и результат, и оценку за лабораторную работу. Не нужно ждать, пока другие сокурсники проверят твою работу, как в других курсах на Coursera. Это ускоряет обучение на курсе, и можно пройти курс с любой скоростью. За QwikLabs — жирный плюс курсу.

Данный курс рассматривает такие темы как:

• Иерархия ресурсов в GCP, что такое проект, как структурировать их;
• Идентификация и права доступа, рассматривают различные сценарии;
• Способы взаимодействия с GCP, веб консоль, мобильное приложение, API, и командная строка внутри браузера;
• Агрегатор (Marketplace) готовых решении (Wordpress, Jira, LAMP и тд);
• Виртуальная машина (Compute Engine);
• Приватная виртуальная облачная сесть;
• Хранение данных в облаке;
• Контейнеры и Kubernetes;
• Запуск клиентских приложении в облаке (App Engine);
• Инфраструктура как код (Deployment Manager);
• Мониторинг;
• Big Data, Machine Learning в облаке.

Несколько важных заметок, которые сделал для себя.

Compute Engines

Очень полезный слайд, часто возвращаюсь к ней. Если идти слева на право, то чем левее, то тем больше нужно управлять инфраструктурой, а чем правее, то акцентировать внимание лишь на коде и бизнес логике, и просто оплачивать счет за использованные ресурсы.

Главная разница между IaaS и PaaS в том, что в IaaS платишь за резервирование ресурсов (2 ядра, 512 Гб SSD и тд.), а в PaaS платишь только за использованные ресурсы.

App Engine поддерживает следующие языки программирования: Java, Go, PHP, Ruby, Python, .NET, Node.js. Если есть необходимость использовать другой язык программирования или версию языка, можно выбрать Flexible App Engine.

Хранение данных в Облаке

Здесь можно увидеть какие системы хранения данных есть.

Cloud Storage — система для хранения файлов, например как картинки. Есть несколько классов данного хранилища, от Multi-Region — для часто используемых файлов, так и Coldline, для файлов бэкапа например, которые требуются не так часто для чтения.
Cloud SQL — это MySQL/PostgreSQL база данных как сервис в облаке GCP.
Cloud Spanner — решает те же проблемы, что и Cloud SQL, но если вам нужно иметь возможность масштабирования.
Cloud Datastore — NoSQL документоориентированная хранилище данных, с SQL синтаксисом и поддержкой транзакции. Рекомендуют использовать как базу данных для приложении.
BigQuery — это уже OLAP хранилище, удобно сливать туда данные, как из других облачных хранилищ, так и из внешних систем, и строить аналитику на данной платформе.

Прочее

Помимо серверов, и хранилищ данных, GCP предлагает множество решении, например Kubernetes Engine если у вас микросервисная архитектура, Deployment Manager если вам нужно настроить CI систему.

Также на курсе можно получить большую порцию полезной информации, как работает сеть в GCP, и как это масштабируется. Как создать Приватную облачную виртуальную сеть (VPC), как выдавать доступы, как разворачивать в разных регионах и объединять их в одну сеть.

Рассказывают и показывают различные кейсы, как принимать трафик из вне, как настроить балансировщик, и какие инструменты нужно использовать, и какой трафик монетизируется.
По монетизации, они создали калькулятор, где можно выбрать необходимый профиль работы системы, и увидеть стоимость. Плюс, сама платформа дает скидки в зависимости от профиля нагрузки и работы.

Отдельно стоит упомянуть про логирование, метрики и систему уведомлении. Можно настроить уведомления на ошибки, на различные профили нагрузки, превышается ли определенный лимит по бюджету и много чего еще.

И по каждому пункту можно получить практический опыт на курсе. Протыкать и просмотреть каждый пункт.

Заключение

Как вы могли заметить по статье, саму специализацию я не рекомендую к прохождению, так как курсы дублируют информацию. Но самый первый курс довольно не плох. Курс рассчитан на 16 часов. Новичкам курс также подойдет, так как не требует особых навыков для прохождения.