This website use cookies to ensure you get the best experience on our website
วางแผนและ implement โครงสร้างพื้นฐานจากการดู logging และการตรวจสอบจาก infrastructure
เพิ่มประสิทธิภาพจัดการต้นทุนของการตรวจสอบ
ค้นหาข้อบกพร่องของการ coding ระบุ bottlenecks และปรับปรุงประสิทธิภาพ
วิเคราะห์และส่งออกบันทึกการตรวจสอบบน Google Cloud
ตรวจสอบ แก้ไขปัญหา และปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานของ Google Cloud
สร้างแดชบอร์ดและการแจ้งเตือนการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ
กำหนด service level indicators (SLI) และ service level objectives (SLO)
ผู้ที่มีการใช้งาน Google Cloud เพื่อสร้างโซลูชันหรือรวบรวมระบบที่มีอยู่ Application environment และโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ ที่มีความสนใจเกี่ยวกับ DevOps
Cloud developer
SysOps
DevOps Engineer
MODULE | OBJECTIVE |
---|---|
1) Introduction to Google Cloud Operation Suite |
|
2) Monitoring Critical Systems |
|
3) Alerting Policies |
|
4) Advanced Logging and Analysis |
|
5) Working with Audit Log |
|
6) Configuring Google Cloud Services for Observability |
|
7) Monitoring Google Cloud Network and Data Access |
|
8) Investigating Application Performance Issues |
|
9) Optimizing the Costs for Operations Suite |
|
ในปัจจุบันการสร้าง Application และ Software ได้มีการพัฒนาไปอย่างมากในเชิงของ Technology ซึ่งมี Tools หลากหลาย มาช่วยในการพัฒนา Software ของเรา ในขั้นตอนต่าง ๆ เช่น Design, Implement, Testing และ Deployment...
ความต้องการใช้งานเทคโนโลยีคลาวด์ที่กำลังพุ่งสูง ความรู้ในการทำงานกับคลาวด์จึงเป็นสิ่งที่มีค่าต่อธุรกิจที่มีการปรับรูปแบบเพื่อให้ทันสมัยเข้ากับเทคโนโลยีนี้ รู้จักกับเส้นทางสู่ใบรับรองความสามารถด้านการใช้งานคลาวด์ที่ช่วยให้เตะตะ HR กว่าใครในตำแหน่ง Cloud Engineer
สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน สำหรับบทความนี้ผมจะขอนำเสนอสุดยอดเครื่องมือสำหรับการทำ machine learning model โดยที่ไม่จำเป็นจะต้องมีความรู้เรื่อง machine learning ขั้นสูงก็สามารถสร้าง model ที่ดีได้อย่างง่ายได้ โดยใช้ AutoML จาก Google Cloud อีกทั้งยังสามารถทดลองใช้งานแบบฟรีๆ ได้อีกต่างหากโดยที่เนื้อหาตลอดทั้งบทความนี้ผมจะแปลเป็นไทยโดยอ้างอิง reference ที่เป็นทางการจาก Google Cloud