Curso semipresencial
Madrid
En 2020 más del 40% de los negocios tendrán parte de sus procesos empresariales en la nube y el total de su estructura de datos y analítica productiva. Cloud Computing es la solución tecnológica a la que todas las empresas van a tender, indistintamente de su tamaño, sector u origen. ¿Estás preparado para a diseñar, construir, configurar y administrar entornos en la nube?
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Objetivos
Trabajar como arquitectos de entornos Cloud utilizando sistemas Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform. Revisar los marcos actuales de análisis de Big Data para Cloud Computing y explorar los marcos para la computación sobre dispositivos perimetrales y en la nube. Obtener visión de cómo afrontar un proyecto de Cloud Computing, conociendo las características de los principales modelos de Cloud Computing: IaaS, PaaS, SaaS y XaaS, entre otros. Poder realizar un estudio de las nubes públicas, privadas e híbridas, eligiendo la mejor alternativa para un caso particular, conociendo servicios, alternativas, seguridad y legislación aplicable. Adquirir la capacidad práctica de definir arquitecturas y ecosistemas de Edge Computing en diferentes tipos de plataformas y aplicaciones proporcionando un alto nivel de flexibilidad aplicable directamente.
A quién va dirigido
Ingenieros (Informáticos, Telecomunicaciones, Aeronáuticos, Industriales, …), Físicos y Matemáticos con curiosidad por encontrar nuevas soluciones cloud. Si no se tiene la titulación de ingeniería pero se tiene experiencia laboral en este ámbito se puede afrontar con garantías el máster. Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad del Cloud y conocer su uso para crear valor dentro de la empresa. Perfiles de negocio con experiencia profesional en tecnología que quieran experimentar de primera mano el proceso de desarrollo de un proyecto de Cloud Adoption. Todas aquellas personas con conocimientos de administración de sistema interesadas en formarse como profesionales de TI con conocimientos diversos de tecnologías Cloud. Se recomienda tener un conocimiento previo en bases de datos y programación. Es muy recomendable haber tenido ya una experiencia en el conocimiento de estructuras analíticas de datos.
Temario completo de este curso
TEMARIO
MÓDULO 1. Introducción a la Arquitectura Cloud
Repaso de la Arquitectura de Sistemas Tradicional
Línea Temporal de la Evolución de los Entornos Empresariales Virtualización. Nube privada, pública e híbrida.
Modelos de servicio en la nube. Conceptos básicos de cada proveedor y diferencias.
Descripción General de Microsoft Azure, AWS y Google Cloud
MÓDULO 2. PowerShell y Scripting
Introducción a PowerShell
Cmdlets Comunes en PowerShell. Get-Command. Tuberías y Redirección. Get-Childitem
Formateando la Salida. Get-Member. Política de Ejecución
Alias. Scripting (1) Cmdlets para Manejar Variables
Sort-Object. Where-Object. Get-WmiObject
Scripting en PowerShell. Canalización, Operadores y Comandos
Formato de Salida. Importar y Exportar Datos, Arrays y HashTables
MÓDULO 3. Máquinas Virtuales en Azure: almacenamiento, redes, seguridad y servicios web, bases de datos y autentificación.
Introducción al Modelo IaaS en Azure: Imágenes, Herramientas de Administración, tamaños y tipos de instancia y extensiones en Azure.
Servicios de Almacenamiento en Azure: Almacenamiento Híbrido StorSimple y Creación y Gestión de Azure AD.
Diseño e Implementación de Cloud Data: componentes, redes, grupos de seguridad, conexiones Intersite y Express Route.
Los Servicios de Bases de Datos en Azure: Modelos de Servicio SQL y Data Warehouse, Características y Seguridad, Migración, Detección y Clasificación de los Datos y Valoración de la Vulnerabilidad
Autentificación en Azure y Otros Servicios: Active Directory en IaaS, Autenticación Multifactor,Directory Domain Services, Big Data y Análisis Complejo, Inteligencia Artificial e IoT
Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de Azure
MÓDULO 4. Máquinas Virtuales en AWS: almacenamiento, redes, autenticación y otros Servicios en AWS
Arquitectura de Máquinas Virtuales en AWS
Amazon Elastic Compute Cloud: capacidades, servicios de alojamiento, integración de servicios.
Integración con los Servicios de AWS. Fiabilidad y Seguridad
Modelo Económico de Amazon EC2, otros Modelos de Máquinas Virtuales en AWS
Estructura de Almacenamiento: Amazon S3, Amazon modelo simple de almacenamiento, Almacenamiento Escalable de Objetos..
Control Detallado de Datos, Capacidades de Seguridad, Conformidad y Auditoría, EBS y EFS
Redes Privadas en la Nube: seguridad y simplicidad, escalabilidad y fiabilidad, múltiples conexiones, alojamiento de aplicaciones
Amazon Cloudfront: Casos de Uso, Ubicaciones y Rangos de Direcciones IP, Servidores de Borde, Amazon Route 53, Autenticación e IAM, AWS Identity y Access Management y precios de Cloud Front.
Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de AWS
MÓDULO 5. Máquinas Virtuales en Google Cloud: Almacenamiento y redes-
Google Cloud Google Compute Engine: Modelos de Máquinas Virtuales en Google Cloud, estructura de Almacenamiento y Sistema de Procesamientos
IAAS y PAAS. Despliegue de Aplicaciones
Google Cloud Storage: Almacenamiento con Persistent Disk y otros sistemas de almacenamiento.
Redes en Google Cloud, una infraestructura Preparada para el Futuro
Tipos de Máquinas Personalizados, restauración de archivos, Balanceadores de Carga, Tiempos de Arranque y Tasa de Lectura
Elementos de Seguridad: Red Mundial de Centro de Datos, Google VPC, Google Cloud Load Balancing Google CDN y otros servicios.
Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de Google Cloud
MÓDULO 6. Integración Empresarial y Arquitectura Compleja de Sistemas Cloud.
Entornos Empresariales Privados, Públicos e Híbridos
Soluciones en la Nube
Crecimiento con Adaptabilidad
Sistema Flexible de Continuidad en la Empresa (BC)
Recuperación de Desastres (DR)
Supervisión de Sistemas Cloud
Arquitectura de Sistemas Cloud