Google Cloud Training

 Logging, Monitoring and Observability in Google Cloud

Who this course is for

ผู้ที่มีการใช้งาน Google Cloud เพื่อสร้างโซลูชันหรือรวบรวมระบบที่มีอยู่ Application environment และโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ ที่มีความสนใจเกี่ยวกับ DevOps

Cloud developer

SysOps

DevOps Engineer

เนื้อหาการเรียน

MODULE

OBJECTIVE

 1) Introduction to Google Cloud Monitoring Tools

  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud operations-focused components: Logging, Monitoring, Error Reporting, and Service Monitoring

  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud application performance management focused components: Debugger, Trace, and Profiler

2) Avoiding Customer Pain

  • Construct a monitoring base on the four golden signals: latency, traffic, errors, and saturation

  • Measure customer pain with SLIs

  • Define critical performance measures

  • Create and use SLOs and SLAs

  • Achieve developer and operation harmony with error budgets

3) Alerting Policies

  • Develop alerting strategies

  • Define alerting policies

  • Add notification channels

  • Identify types of alerts and common uses for each

  • Construct and alert on resource groups

  • Manage alerting policies programmatically

4) Monitoring Critical Systems

  • Choose best practice monitoring project architectures

  • Differentiate Cloud IAM roles for monitoring

  • Use the default dashboards appropriately

  • Build custom dashboards to show resource consumption and application load

  • Define uptime checks to track aliveness and latency

5) Configuring Google Cloud Services for Observability

  • Integrate logging and monitoring agents into Compute Engine VMs and images

  • Enable and use Kubernetes Monitoring

  • Extend and clarify Kubernetes monitoring with Prometheus

  • Expose custom metrics through code and with the help of OpenCensus

6) Advanced Logging and Analysis

  • Identify and choose among resource tagging approaches

  • Define log sinks (inclusion filters) and exclusion filters

  • Create metrics based on logs

  • Define custom metrics

  • Use Error Reporting to link application errors to Logging

  • Export logs to BigQuery

7) Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs

  • Enable and monitor Packet Mirroring

  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center

  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources

  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data

  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions

8) Managing Incidents

  • Define incident management roles and communication channels

  • Mitigate incident impact

  • Troubleshoot root causes

  • Resolve incidents

  • Document incidents in a post-mortem process

9) Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs

  • Enable and monitor Packet Mirroring

  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center

  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources

  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data

  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions

10) Optimizing Stackdriver Costs

  • Understand Stackdriver billing

  • Analyze Stackdriver resource utilization

  • Implement best practices for Stackdriver cost control

ทำความรู้จักกับ CI/CD services บน Google Cloud

ในปัจจุบันการสร้าง Application และ Software ได้มีการพัฒนาไปอย่างมากในเชิงของ Technology ซึ่งมี Tools หลากหลาย มาช่วยในการพัฒนา Software ของเรา ในขั้นตอนต่าง ๆ เช่น Design, Implement, Testing และ Deployment...

Continue reading

เส้นทางสู่ใบรับรอง Associate Cloud Engineer

ความต้องการใช้งานเทคโนโลยีคลาวด์ที่กำลังพุ่งสูง ความรู้ในการทำงานกับคลาวด์จึงเป็นสิ่งที่มีค่าต่อธุรกิจที่มีการปรับรูปแบบเพื่อให้ทันสมัยเข้ากับเทคโนโลยีนี้ รู้จักกับเส้นทางสู่ใบรับรองความสามารถด้านการใช้งานคลาวด์ที่ช่วยให้เตะตะ HR กว่าใครในตำแหน่ง Cloud Engineer

Continue reading

What is Google Cloud AutoML (ฉบับแปลไทย)

สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน สำหรับบทความนี้ผมจะขอนำเสนอสุดยอดเครื่องมือสำหรับการทำ machine learning model โดยที่ไม่จำเป็นจะต้องมีความรู้เรื่อง machine learning ขั้นสูงก็สามารถสร้าง model ที่ดีได้อย่างง่ายได้ โดยใช้ AutoML จาก Google Cloud อีกทั้งยังสามารถทดลองใช้งานแบบฟรีๆ ได้อีกต่างหากโดยที่เนื้อหาตลอดทั้งบทความนี้ผมจะแปลเป็นไทยโดยอ้างอิง reference ที่เป็นทางการจาก Google Cloud

Continue reading
.