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Google Cloud による Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads en Español の受講者のレビューおよびフィードバック
5件の評価
コースについて
Este curso forma parte de una especialización enfocada en la compilación de infraestructuras de procesamiento eficientes mediante Kubernetes y Google Kubernetes Engine (GKE). En esta especialización, los participantes aprenderán a implementar y administrar aplicaciones en contenedores, tanto en GKE como en otros servicios que proporciona Google Cloud Platform. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y también implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como pods, contenedores y servicios, además de servicios de red y aplicación. Además, en esta especialización, se analiza la implementación de soluciones prácticas, como la administración de seguridad y accesos, así como la administración y supervisión de recursos.
En este curso, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads", aprenderá a realizar operaciones de Kubernetes, a crear y administrar implementaciones, a usar las herramientas de redes de GKE y a proporcionar almacenamiento persistente a sus cargas de trabajo de Kubernetes.
>>> Al inscribirse en este curso, acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se indican en las Preguntas frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service. <<<
フィルター：
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads en Español： 1 - 2 / 2 レビュー
by Pablo
•Mar 17, 2020
Excelene curso. Muy Practico muy bien explicado los temas complejos
by Ciro J F S
•Apr 05, 2020
No he podido finalizar el curso por problemas con el laboratorio de Qwicklabs: "AK8S-08 Cómo implementar Kubernetes Engine mediante gráficos de Helm". En la Tarea 2: Cree un manifiesto de implementación para un pod dentro del clúster, punto 10: "Ejecute el siguiente comando para implementar un conjunto de recursos con el fin de crear un servicio de Redis en el clúster de contexto activo:" al ejecutar el comando: "~/helm install --version=8.1.5 stable/redis ", arroja el error: "no existen los recursos". Por esta razón, es imposible continuar el lab. Espero puedan resolverlo pronto.
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