Cloud Architect: Google Cloud Storage for

Eğitim Hakkında

Google Cloud'da büyük ölçekli veri depolama: veri gölü, aktarım, analitik ve koruma

Cloud Storage tabanlı veri gölü katmanları, sınıf ve yaşam döngüsü tasarımı, Storage Transfer Service ve Transfer Appliance ile petabayt taşıma, Dataflow ile işleme, BigQuery ile analiz, CMEK/DLP koruması ve depolama maliyet modeli ele alınır. Konular Cloud Storage ile Nesne Depolama, Büyük Ölçekli Veri Depolama ve Aktarım, Depolama Mimarisi: Blok, Dosya ve Nesne gibi modüllerle laboratuvar destekli işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, mimari vaka çalışması, takas tartışması ve doğrulama laboratuvarı.

Seviye

İleri Seviye — Google Cloud'da büyük ölçekli veri depolama: veri gölü, aktarım, analitik ve koruma konularını kapsar

Öğrenme Metodu

Gerçek kurumsal vakalar üzerinden gereksinim analizi, mimari takas tartışması ve Console/gcloud ile doğrulama laboratuvarlarıyla yürütülür.

Neden Bu Eğitim?

🏛️Mimari Düşünce

Her konu gereksinimden karara giden gerekçelendirme zinciriyle işlenir.

⚖️Takas Analizi

Maliyet, performans, dayanıklılık ve güvenlik arasındaki dengeler sayısal olarak değerlendirilir.

🧪Doğrulama Laboratuvarı

Tasarım kararları Console ve gcloud ile kurulup test edilerek doğrulanır.

Anahtar Konular

cloud architect: google cloud storage for large-scale data storage eğitimicloud architect: google cloud storage for large-scale data storage kursugoogle cloud eğitimigcp eğitimigoogle cloud kursucloud storage ile nesne depolamabüyük ölçekli veri depolama ve aktarımdepolama mimarisi: blok, dosya ve nesneveri i̇şleme: pub/sub, dataflow ve dataprocbigquery ve veri analitiği

“İyi mimari, doğru soruyu doğru zamanda sormanın ürünüdür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Google Cloud deneyimi

Compute Engine, VPC ve IAM konularında temel uygulama deneyimi beklenir.

2

Altyapı bilgisi

Ağ, depolama ve sanallaştırma kavramlarına hakimiyet gerekir.

3

Mimari okuryazarlık

Mimari diyagram okuma ve çizme becerisi faydalıdır.

4

Laboratuvar hesabı

Doğrulama laboratuvarları için Google Cloud hesabı veya laboratuvar ortamı gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, nesne depolama, büyük veri aktarımı, depolama tasarımı ve veri hatları kapsamında Cloud Storage ile Nesne Depolama ve Büyük Ölçekli Veri Depolama ve Aktarım konularını uygulamalı olarak işler; Depolama Mimarisi: Blok, Dosya ve Nesne ile Veri İşleme: Pub/Sub, Dataflow ve Dataproc başlıklarında öğrendiklerini pekiştirir.

Modül 1

Cloud Storage ile Nesne Depolama

Bucket ve object yapısı, konum türleri (region, dual-region, multi-region)
Standard, Nearline, Coldline ve Archive sınıfları ile minimum saklama süreleri
Object Lifecycle Management ile sınıf geçişi ve otomatik silme
Uniform bucket-level access, ACL ve signed URL kullanımı
Object versioning, retention policy, bucket lock ve soft delete
gsutil ve gcloud storage ile paralel yükleme ve rsync

Modül 2

Büyük Ölçekli Veri Depolama ve Aktarım

Storage Transfer Service ile AWS S3, Azure Blob ve şirket içi kaynaklardan aktarım
Transfer Appliance ile çevrimdışı petabayt ölçekli veri taşıma
Veri yükleme için bant genişliği ve süre hesabı
Paralel composite upload ve gsutil -m ile aktarım hızlandırma
Veri gölü (data lake) tasarımında ham, işlenmiş ve küratörlü katman ayrımı
BigQuery Data Transfer Service ve Cloud Storage dışa aktarım desenleri

Modül 3

Depolama Mimarisi: Blok, Dosya ve Nesne

Persistent Disk, Hyperdisk ve Local SSD için IOPS ve throughput planlaması
Filestore (Basic, Zonal, Enterprise) ile NFS paylaşımı ve ölçek sınırları
Cloud Storage sınıf seçimi ve erişim sıklığına göre yaşam döngüsü tasarımı
Parallelstore ve Cloud Storage FUSE ile yüksek performanslı veri erişimi
Çok bölgeli depolama ve dual-region ile turbo replication hedef RPO
Depolama maliyet modeli: saklama, işlem, erişim ve egress kalemleri

Modül 4

Veri İşleme: Pub/Sub, Dataflow ve Dataproc

Pub/Sub topic, subscription, push/pull ve ack deadline kavramları
Dataflow ile Apache Beam tabanlı batch ve streaming işleme
Dataproc ile yönetilen Spark ve Hadoop kümeleri, ephemeral cluster yaklaşımı
Cloud Composer (Airflow) ile iş akışı orkestrasyonu
Datastream ve Database Migration Service ile veri aktarımı
Data Fusion ve Dataprep ile kod yazmadan veri hazırlama

Günün hedefiKatılımcı, bigQuery, depolama güvenliği, veri koruma ve faturalandırma kapsamında BigQuery ve Veri Analitiği ve Depolama Güvenliği ve Veri Koruma konularını uygulamalı olarak işler; Veri Koruma ve Gizlilik Kontrolleri ile Faturalandırma, Bütçe ve Maliyet Kontrolü başlıklarında öğrendiklerini pekiştirir.

Modül 1

BigQuery ve Veri Analitiği

BigQuery mimarisi: Dremel, Colossus ve depolama-hesaplama ayrımı
Dataset, tablo, view ve materialized view nesneleri
Bölümleme (partitioning) ve kümeleme (clustering) ile sorgu maliyetini düşürme
On-demand ve capacity (slot) fiyatlandırma modelleri
bq CLI ile veri yükleme, dışa aktarma ve zamanlanmış sorgular
BigQuery ML ile SQL üzerinden model eğitimi ve Looker Studio ile görselleştirme

Modül 2

Depolama Güvenliği ve Veri Koruma

CMEK ile Cloud Storage ve Persistent Disk şifreleme
Bucket Lock, retention policy ve object hold ile değişmezlik
Public access prevention ve uniform bucket-level access zorunluluğu
Signed URL ve signed policy document ile geçici erişim
Veri kaybı önleme (DLP API) ile hassas veri tarama ve maskeleme
Yedekleme planları: snapshot, Backup and DR Service ve geri yükleme testi

Modül 3

Veri Koruma ve Gizlilik Kontrolleri

Veri sınıflandırma katmanları ve Sensitive Data Protection (DLP) infoType'ları
Tokenizasyon, maskeleme ve format koruyan şifreleme (FPE)
CMEK, Cloud HSM ve Cloud External Key Manager (EKM) karşılaştırması
Key Access Justifications ve Access Approval ile sağlayıcı erişim kontrolü
Log saklama süresi, değişmez log kovası ve denetim izi tasarımı
Sınır ötesi veri aktarımı ve veri yerleşimi için tasarım kararları

Modül 4

Faturalandırma, Bütçe ve Maliyet Kontrolü

Cloud Billing hesabı, proje bağlama ve billing rolleri
Budgets & alerts ile eşik tabanlı e-posta ve Pub/Sub bildirimleri
Billing export to BigQuery ile kaynak bazlı maliyet analizi
Cost Table, Reports ve etiket bazlı maliyet dağılımı
Kota (quota) ve rate limit yönetimi, kota artış talebi
FinOps pratikleri: rightsizing önerileri ve kullanılmayan kaynak temizliği

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Nesne Depolama

Bucket, depolama sınıfı ve yaşam döngüsü kurallarıyla nesne verisini yönetebilirsiniz.

🔧

Büyük Veri Aktarımı

Büyük veri kümelerini Storage Transfer Service ve Transfer Appliance ile buluta taşıyabilirsiniz.

🛡️

Depolama Tasarımı

Blok, dosya ve nesne depolamayı performans ve maliyet kriterleriyle birlikte tasarlayabilirsiniz.

☁️

Veri Hatları

Akış ve toplu veri işleme hatlarını Pub/Sub, Dataflow ve Dataproc ile kurgulayabilirsiniz.

📊

BigQuery Analitiği

BigQuery'de veri seti oluşturup SQL sorgularıyla analiz yapabilirsiniz.

🚀

Depolama Güvenliği

Depolanan veriyi şifreleme, erişim denetimi ve saklama politikalarıyla koruyabilirsiniz.

🧩

Veri Koruma

Hassas veriyi sınıflandırıp CMEK, DLP ve erişim kayıtlarıyla koruyabilirsiniz.

🎯

Maliyet Kontrolü

Billing hesabı, bütçe uyarısı ve fatura dışa aktarımıyla maliyetleri izleyip kontrol altına alabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Büyük veri depolama mimarisi tasarlayan veri mimarları
çözüm mimarları
veri platformu mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Büyük veri depolama mimarisi tasarlayan veri mimarları, çözüm mimarları ve veri platformu mühendisleri için uygundur.

Ön bilgi gerekli mi?

Google Cloud temel hizmetlerinde (Compute Engine, VPC, IAM, Cloud Storage) uygulama deneyimi ve altyapı bilgisi önerilir.

Professional Cloud Architect sınavına hazırlık sağlar mı?

Eğitim, Professional Cloud Architect sınav alanlarıyla ilişkili konuları mimari düzeyde işler; sınav sonucunu garanti etmez ve bireysel çalışma gerektirir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.Resmi sınav söz konusu olduğunda sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir; DVA sınavı vermez ve sınav sonucunu garanti etmez.

Cloud Architect: Google Cloud Storage for Large-Scale Data Storage eğitiminde hangi konular işlenir?

Eğitim 2 gündür: 1. gün Veri Gölü ve Aktarım; 2. gün Analitik, Koruma ve Maliyet. Her gün dört modül ve her modülde altı konu başlığı işlenir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

GOOGLE PROFESSIONAL CLOUD ARCHITECT: GOOGLE CLOUD STORAGE FOR LARGE-SCALE DATA STORAGE EĞİTİMİ