Dans ce module, nous allons explorer et comprendre les concepts liés à la conteneurisation. Nous comparerons les conteneurs avec les machines virtuelles et apprendrons les avantages de l'utilisation des conteneurs dans les environnements cloud. Les éléments constitutifs et les rouages de l'infrastructure des conteneurs seront explorés. En outre, nous comparerons les avantages et les limites de diverses stratégies de conteneurisation pour une prise de décision efficace. Pour expérimenter le fonctionnement de la conteneurisation, nous allons également créer et exécuter un conteneur à l'aide de Docker sur AWS et discuter des concepts avancés pour la gestion de la conteneurisation. Enfin, nous aborderons les défis de la gestion opérationnelle et discuterons des stratégies de libération et de déploiement efficaces.

Dans ce module, nous explorerons et comprendrons les défis liés à la conteneurisation et à l'applicabilité des approches sans serveur et microservices. Nous discuterons des avantages et des limites de l'utilisation des plateformes d'informatique sans serveur dans les environnements cloud. Nous explorerons plus en détail les blocs de construction et les rouages de l'infrastructure sans serveur. En outre, nous discuterons du processus de développement et de déploiement des solutions sans serveur. Pour expérimenter le fonctionnement des plateformes Serverless, nous allons également créer une plateforme Serverless et exécuter une fonction Serverless sur AWS Lambda. Enfin, nous discuterons des concepts avancés pour une exploitation et une gestion efficaces et efficientes de l'environnement Informatique sans serveur.

Ce module plonge dans les complexités et les solutions pour la gestion des bases de données dans la plate-forme de cloud pour la manipulation et le traitement de grands ensembles de données, en mettant l'accent sur la considération de la conception et la mise en œuvre de la plate-forme SGBD évolutive. À travers la série de leçons, les étudiants exploreront les défis et les considérations associés à la manipulation de grands ensembles de données et apprendront comment Platform as a Service peut faciliter le stockage et le traitement des données avec des fonctionnalités intégrées d'évolutivité et de haute disponibilité. Les étudiants auront un aperçu des cas d'utilisation des bases de données relationnelles et non relationnelles et des critères de sélection des fonctionnalités avancées en fonction des besoins.

Ce module propose une exploration complète des principes et pratiques DevOps dans le contexte de la Platform as a Service (PaaS). En commençant par les bases des concepts et des approches de développement et de déploiement, les étudiants apprendront les méthodologies et les philosophies culturelles qui conduisent à un développement et à un déploiement efficaces des applications. Les étudiants apprendront les méthodologies et les philosophies culturelles qui conduisent à un développement et à un déploiement efficaces des applications. Le module se penche ensuite sur les avantages de l'adoption d'une culture DevOps et sur la façon dont PaaS peut rationaliser et améliorer le cycle de vie DevOps, de l'intégration continue à la livraison continue. Enfin, les étudiants se familiariseront avec les méthodes de gestion des API et des interfaces de programmation dans le cloud. En comprenant l'architecture des pipelines de développement et de déploiement facilités par les fournisseurs PaaS, les étudiants seront équipés pour concevoir et mettre en œuvre des processus de livraison de logiciels efficaces, évolutifs et fiables.

Ce module sert de guide complet pour comprendre et appliquer les concepts, les processus et les plateformes d'apprentissage automatique (ML). En commençant par les bases de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les étudiants apprendront comment les algorithmes de prédiction et de prise de décision sont mis en œuvre dans les plateformes cloud en tant que service. En outre, les étudiants se familiariseront avec les plateformes d'apprentissage automatique couramment utilisées et apprendront à déployer, exploiter et optimiser efficacement les modèles ML. En couvrant les défis et les limites de l'apprentissage automatique, ce module vise à doter les apprenants des compétences nécessaires pour naviguer en toute confiance dans le paysage ML. Que ce soit pour les prévisions, les systèmes de reconnaissance ou les processus de prise de décision, les étudiants repartiront avec une base solide pour gérer et mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique à travers diverses applications.

Ce module présente aux apprenants les concepts critiques de la sécurité du cloud, en mettant l'accent sur le modèle de responsabilité partagée qui délimite les obligations de sécurité des fournisseurs et des utilisateurs du cloud. Les apprenants exploreront les menaces et vulnérabilités communes spécifiques aux environnements cloud et analyseront les fonctionnalités et contrôles de sécurité offerts par les solutions Platform as a Service (PaaS). Ce module culmine avec des leçons pratiques sur l'architecture et la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes pour l'IAM, le réseau et la sécurité des données en cours d'utilisation (SaaP). Enfin, les étudiants apprendront également à connaître les plateformes d'Audit et de surveillance de la sécurité, ce qui leur permettra de concevoir des solutions de sécurité complètes pour les systèmes basés sur le cloud.

Ce module se concentre sur les principes et les pratiques nécessaires pour créer des plates-formes cloud qui présentent une fiabilité, une évolutivité, une maturité opérationnelle et une diffusion de contenu élevées. En commençant par l'architecture de solutions de mise à l'échelle automatique, les étudiants apprendront à améliorer les performances des applications de manière dynamique. Le module progresse pour couvrir les méthodes de haute disponibilité et d'équilibreur de charge pour diverses plateformes de calcul et de gestion des données, garantissant que les étudiants sont équipés des meilleures méthodes connues pour mettre en œuvre des plateformes cloud évolutives et fiables très performantes. Un regard critique sur la rentabilité enseigne des stratégies pour une utilisation efficace des ressources du nuage. Enfin, le module anticipe l'avenir de la plate-forme en tant que service (PaaS) en explorant ses plates-formes de réseau de livraison de contenu sécurisées préparant les étudiants à s'adapter et à capitaliser sur les tendances émergentes en matière de développement de plates-formes en nuage.

Ce module contient l'évaluation sommative du cours qui a été conçue pour évaluer votre compréhension du matériel du cours et votre capacité à appliquer les connaissances que vous avez acquises tout au long du cours.