Formation Professional Cloud Architect

Description

Cette formation Professional Cloud Architect vous permettra de concevoir, implémenter et gérer des architectures cloud Google Cloud sécurisées, évolutives, fiables et alignées sur les besoins métiers.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• architecturer des solutions Google Cloud d'entreprise intégrant identités, sécurité et conformité,
• déployer et exploiter vos infrastructures GCP en garantissant résilience, performances et maîtrise des coûts,
• valider votre expertise avec la certification Google Professional Cloud Architect.

Public

Cette formation s'adresse aux architectes cloud, architectes solutions, ingénieurs cloud confirmés, tech leads et professionnels IT impliqués dans la conception, le déploiement et l'optimisation d'architectures cloud.

Les objectifs

• Concevoir et planifier des architectures cloud alignées sur les besoins métier
• Déployer et gérer l'infrastructure et les services Google Cloud
• Intégrer sécurité, gestion des identités et conformité
• Optimiser performance, coûts et fiabilité des solutions
• Assurer la surveillance, la résilience et la continuité des opérations
• Être préparé à passer la certification Professional Cloud Architect

Pré-requis

• Expérience professionnelle dans le cloud computing
• Bonne connaissance des architectures cloud
• Maîtrise des services fondamentaux Google Cloud
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Professional Cloud Architect

Jour 1 — Fondamentaux d'architecture Google Cloud et conception d'infrastructure

• Principes d'architecture cloud sur Google Cloud
  • Google Cloud Well-Architected Framework : fiabilité, sécurité, efficacité, optimisation des coûts, excellence opérationnelle
  • Choix des régions et zones : latence, conformité et résilience
  • Infrastructure as Code sur Google Cloud : Terraform, Config Connector, Deployment Manager
  • Google Cloud Resource Hierarchy : organisation, dossiers, projets et ressources
  • Conception d'un landing zone Google Cloud
• Compute et orchestration
  • Compute Engine : types de machines, GPUs, Sole-Tenant Nodes
  • Managed Instance Groups (MIG) : autoscaling, rolling updates et health checks
  • Google Kubernetes Engine (GKE) : architectures Standard et Autopilot
  • GKE avancé : multi-cluster, Config Sync et Policy Controller
  • Cloud Run : conteneurs serverless et patterns d'architecture
  • App Engine : Standard et Flexible — cas d'usage
  • Anthos : gestion multi-cloud et on-premises
• Réseau et connectivité avancés
  • VPC architecture avancée : Shared VPC, VPC Peering, Private Service Connect
  • Cloud Load Balancing : Global HTTP(S), TCP/UDP, Internal — différences et choix
  • Cloud CDN : mise en cache et optimisation des performances
  • Cloud Armor : WAF, DDoS et politiques de sécurité avancées
  • Cloud DNS : zones publiques et privées, DNS peering
  • Connectivité hybride : Cloud VPN HA, Cloud Interconnect et Partner Interconnect
  • Network Connectivity Center : hub-and-spoke pour les architectures hybrides

Mises en pratique :

• Concevoir une architecture VPC multi-régions avec Shared VPC et Private Service Connect
• Déployer une application containerisée sur GKE Autopilot avec autoscaling
• Configurer un Global HTTP(S) Load Balancer avec Cloud CDN et Cloud Armor

Jour 2 — Données, stockage, sécurité et fiabilité

• Stockage et bases de données
  • Cloud Storage : classes de stockage, lifecycle policies et replication
  • Cloud SQL : haute disponibilité, réplication et failover automatique
  • Cloud Spanner : base de données relationnelle globalement distribuée
  • Firestore et Datastore : bases de données NoSQL serverless
  • Bigtable : base de données wide-column pour les workloads à faible latence
  • Memorystore : Redis et Memcached managés
  • Choisir la bonne base de données : arbre de décision par cas d'usage
• Données et analytics
  • BigQuery : architecture, partitionnement et clustering
  • BigQuery BI Engine et Looker : analyses en temps réel
  • Dataflow : pipelines de traitement de données (batch et streaming)
  • Pub/Sub : messaging et ingestion de données en temps réel
  • Cloud Composer (Apache Airflow) : orchestration des pipelines de données
  • Vertex AI : plateforme ML unifiée — architecture et intégration
• Sécurité et conformité à grande échelle
  • Sécurité par défaut Google Cloud : BeyondProd et BeyondCorp
  • Organisation Policy Service : contraintes et exceptions
  • VPC Service Controls : périmètres de sécurité et bridge rules
  • Security Command Center Premium : configuration et gestion des findings
  • Assured Workloads et souveraineté numérique
  • Cloud Asset Inventory et Policy Intelligence
• Fiabilité et Site Reliability Engineering (SRE)
  • Principes SRE : SLI, SLO et SLA
  • Error budgets et tolérance aux pannes
  • Stratégies de déploiement : canary, blue/green, rolling
  • Google Cloud Armor et Load Balancing pour la résilience
  • Chaos Engineering sur Google Cloud

Mises en pratique :

• Concevoir une architecture de données en temps réel avec Pub/Sub, Dataflow et BigQuery
• Implémenter une stratégie de reprise après incident multi-régions avec Cloud SQL
• Configurer des SLOs et alertes sur Cloud Monitoring pour une application critique

Jour 3 — Opérations, optimisation, migration et préparation certification

• Observabilité et opérations
  • Cloud Monitoring : métriques custom, dashboards et alertes
  • Cloud Logging : log sinks, requêtes et exclusions
  • Cloud Trace et Cloud Profiler : performance et optimisation applicative
  • Error Reporting : détection et suivi des erreurs applicatives
  • Cloud Debugger et débogage en production
  • Google Cloud Operations Suite : vue unifiée des opérations
• Optimisation des coûts
  • Modèles de tarification Google Cloud : On-Demand, Sustained Use Discounts (SUD), Committed Use Discounts (CUD)
  • Google Cloud Recommender : recommandations de rightsizing automatiques
  • FinOps sur Google Cloud : outils et méthodologie
  • Budgets, alertes et quotas : gouvernance financière
  • Architectures serverless pour l'optimisation des coûts
• Stratégies de migration vers Google Cloud
  • Évaluation et découverte : Google Cloud Migrate
  • Stratégies de migration : lift-and-shift, replatform, refactor
  • Migrate to VMs et Migrate to Containers
  • Database Migration Service : migration de bases de données
  • Transfer Appliance et Storage Transfer Service : migration de données volumineuses
  • Validation et tests post-migration
• Études de cas d'architecture
  • Analyse de cas d'architecture réels présentés à l'examen PCA
  • EHR Healthcare : architecture pour le secteur de la santé
  • Helicopter Racing League : analytics en temps réel
  • Mountkirk Games : gaming à l'échelle mondiale
  • TerramEarth : IoT et data processing
• Préparation à la certification Professional Cloud Architect
  • Structure de l'examen PCA : domaines et pondération
  • Méthodologie pour les questions d'études de cas
  • Révision des services clés et des patterns d'architecture
  • Modalités de passage : Pearson VUE ou Kryterion, en centre ou à distance

Mises en pratique :

• Concevoir l'architecture complète d'une étude de cas PCA (EHR Healthcare)
• Optimiser une architecture existante avec Google Cloud Recommender
• Entraînement sur questions types de l'examen Professional Cloud Architect

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FAQ

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• Satisfaction client élevée : Un taux de statisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1850 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
• Approche pédagogique unique : Des formations en petit groupe, des formateurs passionnés et expérimentés, de véritables workshops... (Plus d'infos sur notre manifeste)
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