Cloud Developer: Google Cloud Compute Services Eğitimi

Eğitim Hakkında

Google Cloud hesaplama servisleri: Compute Engine, GKE, App Engine, Cloud Run ve Cloud Functions

Compute Engine VM ve MIG, GKE Deployment ve Service, App Engine, Cloud Run ve Cloud Functions; her servis için ölçekleme davranışı, service account kimliği, dağıtım yöntemi, CI/CD ve izleme geliştirici bakışıyla karşılaştırmalı olarak çalışılır. Konular Compute Engine ile Sanal Makineler, Geliştirme Ortamı ve İstemci Kitaplıkları, Service Account'lar ve Uygulama Kimliği gibi modüllerle laboratuvar destekli işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, kod laboratuvarı, dağıtım ve log tabanlı doğrulama.

Seviye

Orta Seviye — Google Cloud hesaplama servisleri: Compute Engine, GKE, App Engine, Cloud Run ve Cloud Functions konularını kapsar

Öğrenme Metodu

Her modülde kod laboratuvarı yazılır, Cloud Shell veya yerel geliştirme ortamında dağıtılır ve Cloud Logging ile doğrulanır.

Neden Bu Eğitim?

💻Kod Laboratuvarı

Her konu Python, Node.js veya Java örnek uygulamalarıyla gerçek dağıtıma kadar uygulanır.

🔑Güvenli Kimlik

Service account, ADC ve Secret Manager ile üretim güvenliği uygulamalarını kodunuza taşırsınız.

📈Üretim Disiplini

Test, CI/CD ve izleme ile uygulamayı yayınlanabilir kaliteye getirirsiniz.

Anahtar Konular

cloud developer: google cloud compute services eğitimicloud developer: google cloud compute services kursugoogle cloud eğitimigcp eğitimigoogle cloud kursucompute engine ile sanal makinelergeliştirme ortamı ve i̇stemci kitaplıklarıservice account'lar ve uygulama kimliğicloud iam: kimlik ve yetkilendirmegoogle kubernetes engine ve konteynerler

“Bulut için yazılan kod, ölçeklendiğinde kendi hikayesini anlatır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Programlama deneyimi

Python, Java, Node.js veya Go dillerinden birinde uygulama geliştirme deneyimi gerekir.

2

Git ve komut satırı

Git ve Linux komut satırı kullanımı laboratuvar akışı için gereklidir.

3

Temel bulut kavramları

VM, konteyner ve REST API kavramlarına aşinalık beklenir.

4

Laboratuvar hesabı

Dağıtım 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, compute Engine, geliştirme ortamı, service account ve IAM kapsamında Compute Engine ile Sanal Makineler ve Geliştirme Ortamı ve İstemci Kitaplıkları konularını uygulamalı olarak işler; Service Account'lar ve Uygulama Kimliği ile Cloud IAM: Kimlik ve Yetkilendirme başlıklarında öğrendiklerini pekiştirir.

Modül 1

Compute Engine ile Sanal Makineler

Makine aileleri: E2, N2, C3, M3, T2D ve özel makine tipi (custom machine type)
Boot disk imajları, özel imaj ve imaj ailesi, startup script kullanımı
Persistent Disk (pd-balanced, pd-ssd), Hyperdisk ve Local SSD farkları
Instance template ve Managed Instance Group (MIG) ile otomatik ölçekleme
Spot VM, preemptible kullanım senaryoları ve kapatma davranışı
Snapshot zamanlaması, canlı migrasyon ve bakım olayları

Modül 2

Geliştirme Ortamı ve İstemci Kitaplıkları

Cloud Code eklentisi (VS Code, IntelliJ) ve Skaffold ile yerel Kubernetes geliştirme
Cloud Shell Editor ve Cloud Workstations ile bulut tabanlı geliştirme
Cloud Client Libraries ile Python, Java, Node.js ve Go erişimi
gcloud auth application-default login ile yerel kimlik doğrulama
Yerel emülatörler: Pub/Sub, Firestore, Bigtable, Spanner
Hata ayıklama: Cloud Debugger alternatifleri, snapshot ve log tabanlı izleme

Modül 3

Service Account'lar ve Uygulama Kimliği

Kullanıcı tanımlı, varsayılan ve Google yönetimli service account türleri
Application Default Credentials (ADC) çözümleme sırası
Service account anahtarı riskleri ve anahtarsız alternatifler
Service account impersonation ve roles/iam.serviceAccountTokenCreator
Workload Identity Federation ile dış kimlik sağlayıcılarından erişim
Varsayılan Compute Engine service account'ının yetki daraltılması

Modül 4

Cloud IAM: Kimlik ve Yetkilendirme

Principal türleri: Google hesabı, Cloud Identity grubu, service account ve Workspace domain
Basic, predefined ve custom rol farkları, roles/owner riskleri
IAM policy binding yapısı ve gcloud add-iam-policy-binding kullanımı
IAM Conditions ile zaman ve kaynak tabanlı erişim koşulları
Policy Troubleshooter ve Policy Analyzer ile erişim sorunlarını çözme
En az yetki ilkesi, yetki ayrımı ve grup bazlı erişim yönetimi

Günün hedefiKatılımcı, gKE, Cloud Run, Cloud Functions ve uygulama mimarisi kapsamında Google Kubernetes Engine ve Konteynerler ve Cloud Run ve App Engine ile Sunucusuz Dağıtım konularını uygulamalı olarak işler; Cloud Functions ile Olay Güdümlü Fonksiyonlar ile Bulutta Uygulama Geliştirme Desenleri başlıklarında öğrendiklerini pekiştirir.

Modül 1

Google Kubernetes Engine ve Konteynerler

Konteyner, imaj ve Artifact Registry kavramları
GKE Standard ve Autopilot modları arasındaki yönetim sınırları
kubectl ile Deployment, Service, ConfigMap ve Secret nesneleri
Node pool, cluster autoscaler ve Horizontal Pod Autoscaler
Workload Identity ile pod'ların IAM yetkisi alması
GKE Ingress, Gateway API ve Container-native load balancing

Modül 2

Cloud Run ve App Engine ile Sunucusuz Dağıtım

App Engine Standard ve Flexible ortamları, app.yaml yapısı
Cloud Run servis ve job kavramı, istek tabanlı otomatik ölçekleme
min-instances, max-instances ve concurrency ayarlarının maliyete etkisi
Revizyon yönetimi ve trafiğin yüzdelik bölünmesi
Cloud Run'da ortam değişkenleri, Secret Manager bağlama ve VPC connector
Cloud Functions, Cloud Run ve GKE arasında seçim kriterleri

Modül 3

Cloud Functions ile Olay Güdümlü Fonksiyonlar

Fonksiyon nesilleri: 1. nesil ve 2. nesil (Cloud Run tabanlı) farkları
HTTP tetikleyici ve CloudEvents tabanlı olay tetikleyiciler (Pub/Sub, Cloud Storage, Firestore)
gcloud functions deploy ile runtime, bellek, zaman aşımı ve ortam değişkeni ayarı
Soğuk başlangıç (cold start), eşzamanlılık ve minimum instance etkisi
Fonksiyon kimliği: runtime service account ve ingress/egress ayarları
Eventarc ile olay yönlendirme ve yeniden deneme (retry) politikası

Modül 4

Bulutta Uygulama Geliştirme Desenleri

Durumsuz servis tasarımı, oturum bilgisinin Memorystore veya Firestore'da tutulması
Pub/Sub ile asenkron iletişim, dead-letter topic ve idempotent işleme
Cloud Tasks ile hız sınırlı görev kuyruğu
Firestore veri modelleme, alt koleksiyonlar ve indeks planlama
Cloud Storage ile dosya yükleme akışı ve signed URL kullanımı
API tasarımı, kimlik doğrulama (Firebase Auth, Identity Platform) ve sürümleme

Günün hedefiKatılımcı, dağıtım stratejileri, CI/CD, operasyon ve üretim izleme kapsamında Dağıtım Stratejileri: Rolling, Blue/Green ve Canary ve CI/CD: Cloud Build, Artifact Registry ve Cloud Deploy konularını uygulamalı olarak işler; Cloud Operations: İzleme ve Günlükleme ile Uygulama İzleme ve Hata Ayıklama başlıklarında öğrendiklerini pekiştirir.

Modül 1

Dağıtım Stratejileri: Rolling, Blue/Green ve Canary

Rolling update: MIG maxSurge/maxUnavailable ayarları
Blue/green dağıtım: iki ortam ve yük dengeleyici trafik kaydırma
Canary dağıtım: Cloud Run revizyonlarında yüzdelik trafik bölme
App Engine'de version ve --splits ile trafik yönetimi
GKE'de Deployment stratejileri, readiness/liveness probe ve rollout geri alma
Cloud Deploy ile aşamalı dağıtım, doğrulama ve otomatik rollback kriterleri

Modül 2

CI/CD: Cloud Build, Artifact Registry ve Cloud Deploy

cloudbuild.yaml adımları, builder imajları ve substitution değişkenleri
Build tetikleyicileri: GitHub, Cloud Source Repositories ve Pub/Sub
Artifact Registry'de Docker, npm ve Maven depoları
Cloud Deploy ile ortamlar arası delivery pipeline ve onay adımı
Binary Authorization ile imza doğrulama ve zafiyet taraması
Build performansı: önbellekleme, özel worker pool ve log inceleme

Modül 3

Cloud Operations: İzleme ve Günlükleme

Cloud Monitoring metrikleri, dashboard ve uptime check
Alerting policy, notification channel ve olay yönetimi akışı
Cloud Logging log router, sink ve log-based metric
Log Analytics ile BigQuery üzerinde günlük sorgulama
Cloud Trace ve Cloud Profiler ile gecikme ve CPU analizi
Error Reporting ve Ops Agent kurulumu

Modül 4

Uygulama İzleme ve Hata Ayıklama

Yapılandırılmış günlükleme (JSON payload) ve severity kullanımı
OpenTelemetry ile dağıtık izleme ve Cloud Trace entegrasyonu
Cloud Profiler ile CPU ve bellek darboğazı bulma
Error Reporting ile hata gruplama ve bildirim
Özel metrik (custom metric) ve SLO tabanlı alarm tanımı
Olay sonrası inceleme (postmortem) ve kök neden analizi pratiği

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Compute Engine

Uygun makine ailesi, disk ve imajla VM oluşturup yaşam döngüsünü yönetebilirsiniz.

🔧

Service Account Yönetimi

Service account'ları güvenli oluşturup anahtarsız kimlik doğrulama modeline geçebilirsiniz.

🛡️

IAM Yetkilendirme

Principal, rol ve policy kavramlarıyla en az yetki ilkesine uygun erişim modeli kurabilirsiniz.

☁️

Sunucusuz Uygulama

Cloud Run ve App Engine üzerinde uygulama yayınlayıp ölçeklemeyi yapılandırabilirsiniz.

📊

Olay Güdümlü Kod

Cloud Functions ile HTTP ve olay tetiklemeli fonksiyonlar yazıp dağıtabilirsiniz.

🚀

Dağıtım Stratejileri

Rolling, blue/green ve canary stratejilerini hizmet türüne göre uygulayabilirsiniz.

🧩

CI/CD Hattı

Cloud Build ile derleme, test ve dağıtım hattını otomatikleştirebilirsiniz.

🎯

Üretim İzleme

Üretimdeki uygulamayı Trace, Profiler ve Error Reporting ile izleyip sorun giderebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Uygulamalarını Google Cloud hesaplama servislerinde çalıştıracak geliştiriciler
yazılım mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Uygulamalarını Google Cloud hesaplama servislerinde çalıştıracak geliştiriciler ve yazılım mühendisleri için uygundur.

Ön bilgi gerekli mi?

Bir programlama dilinde uygulama geliştirme deneyimi, Git ve temel komut satırı bilgisi gerekir.

Professional Cloud Developer sınavına hazırlık sağlar mı?

Eğitim, Professional Cloud Developer sınav alanlarıyla ilişkili konuları uygulamalı 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 Developer: Google Cloud Compute Services eğitiminde hangi konular işlenir?

Eğitim 3 gündür: 1. gün Sanal Makine ve Kimlik; 2. gün Konteyner ve Sunucusuz Servisler; 3. gün Dağıtım ve İzleme. 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 DEVELOPER: GOOGLE CLOUD COMPUTE SERVICES EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Compute Engine ile Sanal Makineler

Geliştirme Ortamı ve İstemci Kitaplıkları

Service Account'lar ve Uygulama Kimliği

Cloud IAM: Kimlik ve Yetkilendirme

Google Kubernetes Engine ve Konteynerler

Cloud Run ve App Engine ile Sunucusuz Dağıtım

Cloud Functions ile Olay Güdümlü Fonksiyonlar

Bulutta Uygulama Geliştirme Desenleri

Dağıtım Stratejileri: Rolling, Blue/Green ve Canary

CI/CD: Cloud Build, Artifact Registry ve Cloud Deploy

Cloud Operations: İzleme ve Günlükleme

Uygulama İzleme ve Hata Ayıklama

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

GCP Data Engineer Pro: Dataset Processing Eğitimi

GCP Data Engineer Pro: Google Cloud OLTP Structured Data Storage Eğitimi

GCP Data Engineer Pro: Google Cloud Semi-structured Data Eğitimi

GCP Data Engineer Pro: Google Cloud Unstructured Data Eğitimi

GCP Data Engineer Pro: Messaging with Pub/Sub Eğitimi