Top 10 Google Cloud Projektideen für Anfänger und Experten

Google Cloud Projekte für Einsteiger

Wie bereits erwähnt, ist es für Einsteiger in die Google Cloud ideal, mit grundlegenden Projekten zu beginnen, die die grundlegenden Konzepte und Dienste vorstellen. Diese Projekte sollen dir helfen, dich mit der GCP-Umgebung vertraut zu machen.

Schauen wir uns ein paar davon an.

Projekt 1: Bereitstellen einer statischen Website auf Google Cloud Storage

Bei diesem Projekt geht es um die Erstellung und das Hosting einer einfachen statischen Website auf Google Cloud Storage. Du beginnst damit, einen Speicher-Bucket zu erstellen, ihn als Webhost zu konfigurieren und deine HTML- und CSS-Dateien hochzuladen.

Die Bereitstellung einer statischen Website auf GCP ist eine hervorragende Einführung in die Plattform. Du wirst praktische Erfahrungen mit Cloud-Speichern sammeln, öffentliche Zugangskontrollen verwalten und grundlegende Konfigurationseinstellungen vornehmen. 

Entwickelte Fertigkeiten: Google Cloud Storage, Website Hosting, Access Controls

Beginne hier: Eine statische Website hosten

Projekt 2: Einrichten einer virtuellen Maschine mit Google Compute Engine

In diesem Projekt lernst du, wie du mit Google Compute Engine eine virtuelle Maschine (VM) erstellst und verwaltest. Das Projekt umfasst:

• VM-Einrichtung
• SSH-Zugang
• Software installieren
• Grundlegende Sicherheitskonfigurationen

Dieses Grundlagenprojekt ist perfekt, um etwas über Cloud-Infrastruktur und VM-Management zu lernen. 

Entwickelte Fertigkeiten: Google Compute Engine, Linux-Administration, Grundlagen der Netzwerktechnik

Beginne hier: Erstellen und Starten einer Compute Engine Instanz

Projekt 3: Erstellen einer verwalteten SQL-Datenbank mit Cloud SQL

In diesem Projekt wirst du eine Datenbankinstanz erstellen, Zugriffsrechte konfigurieren und sie mit einer Beispielanwendung verbinden. Es ist ein idealer Weg, um mit Managed Database Services zu beginnen und die Grundlagen der Cloud-basierten Datenspeicherung zu verstehen.

Entwickelte Fertigkeiten: Cloud SQL, Datenbankmanagement, Konnektivität und Zugriffskontrolle

Beginne hier: Erstellen und Verwalten von Datenbanken

Fortgeschrittene Google Cloud Projekte

Für diejenigen, die die Grundlagen beherrschen, bieten Zwischenprojekte eine Möglichkeit, GCP tiefer zu erkunden und komplexere Lösungen zu erlernen, die Orchestrierung, Datenanalyse und maschinelles Lernen beinhalten.

Hier sind einige Zwischenprojekte, an denen du arbeiten kannst, um tiefer in das GCP-Ökosystem einzutauchen.

Projekt 4: Eine containerisierte Anwendung mit der Google Kubernetes Engine bereitstellen

In diesem Projekt wirst du eine einfache Anwendung mit Docker containerisieren und sie auf der Google Kubernetes Engine (GKE) bereitstellen. Das Projekt umfasst das Einrichten eines Kubernetes-Clusters, das Erstellen und Verwalten von Pods und die Bereitstellung von Anwendungen. Es ist ein perfektes Projekt, um etwas über Container-Orchestrierung und Microservices-Architektur zu lernen.

Entwickelte Fertigkeiten: Google Kubernetes Engine, Docker, Container Orchestration, Microservices

Beginne hier: Eine containerisierte Webanwendung bereitstellen

Projekt 5: Datenanalyse mit BigQuery umsetzen

In diesem Projekt wird BigQuery vorgestellt, das vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse von GCP. Du wirst Beispieldaten laden, SQL-basierte Abfragen durchführen und Visualisierungen erstellen. Dieses Projekt hilft dir, die Grundlagen der Datenanalyse zu verstehen und zu lernen, wie du BigQuery für die Verarbeitung großer Datenmengen nutzen kannst.

Entwickelte Fertigkeiten: BigQuery, SQL, Datenanalyse, Visualisierung

Beginne hier: Analyse der Ladegewohnheiten von Elektrofahrzeugen oder Erkundung des Londoner Verkehrsnetzes

Projekt 6: Einrichten einer CI/CD-Pipeline mit Cloud Build

Hier lernst du, wie du den Build- und Deployment-Prozess mit Cloud Build, dem Continuous Integration and Delivery (CI/CD) Service von GCP, automatisieren kannst. 

Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) sind Praktiken der Softwareentwicklung, die darauf abzielen, die Integration von Codeänderungen zu automatisieren, Tests durchzuführen und die aktualisierte Anwendung effizient einzusetzen. Ursprünglich für herkömmliche Softwareanwendungen gedacht, gewinnen diese Praktiken jetzt auch bei Projekten zum maschinellen Lernen (ML) an Bedeutung.

Entwickelte Fertigkeiten: Cloud Build, CI/CD, DevOps, Automatisierung

Beginne hier: Cloud Build - Erstellen einer CI/CD-Pipeline

Erweiterte Google Cloud Projekte

Wenn du bereits Erfahrungmit GCP hastund deine Fähigkeiten verbessern möchtest, um dich auf anspruchsvolle Zertifizierungen vorzubereiten oder dein Fachwissen in bestimmten Bereichen zu vertiefen, bist du hier genau richtig. 

Projekte für Fortgeschrittene sind auf erfahrene Nutzer zugeschnitten, die komplexe Herausforderungen angehen und ein breiteres Spektrum an GCP-Diensten nutzen möchten.

Werfen wir einen Blick auf ein paar fortgeschrittene Projekte, die du umsetzen kannst.

Projekt 7: Erstelle ein maschinelles Lernmodell mit Vertex AI

Vertex AI ist die vollständig verwaltete Plattform für maschinelles Lernen von Google. Sie ermöglicht es Nutzern, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, einzusetzen und zu skalieren. In diesem Projekt erstellst du ein maschinelles Lernmodell, trainierst es mit einem Datensatz und stellst es als API bereit. 

Dieses Projekt eignet sich perfekt, um die maschinellen Lernfähigkeiten von GCP zu erkunden und mit realen Datensätzen zu arbeiten. 

Entwickelte Fertigkeiten: Vertex AI, Maschinelles Lernen, Modellbereitstellung, APIs

Beginne hier: Vertex-KI-Tutorial: Ein umfassender Leitfaden für Anfänger

Projekt 8: Einrichten einer serverlosen Datenverarbeitungspipeline mit Dataflow

In diesem Projekt geht es darum, eine Datenverarbeitungspipeline mit Apache Beam zu erstellen und sie auf Google Cloud Dataflow einzusetzen. Du lernst, wie du Streaming- oder Batch-Daten in einer serverlosen Umgebung verarbeiten und umwandeln kannst. Dieses Projekt eignet sich hervorragend für alle, die sich für Datentechnik und Echtzeit-Datenverarbeitung interessieren. 

Entwickelte Fertigkeiten: Datenfluss, Apache Beam, Datenverarbeitung, Streaming Analytics

Beginne hier: Serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow: Pipelines entwickeln

Projekt 9: Implementiere eine multiregionale Webanwendung mit Cloud Spanner

Entwickle eine multiregionale Webanwendung mit einer global verteilten Datenbank mit Google Cloud Spanner. Dieses Projekt ist ideal, um etwas über verteilte Datenbanken und den Aufbau hochverfügbarer Anwendungen zu lernen. 

Entwickelte Fertigkeiten: Cloud Spanner, Verteilte Datenbanken, Hochverfügbarkeit, Webentwicklung

Beginne hier: Globale Anwendungen mit Cloud Spanner erstellen

Projekt 10: Sichere deine Cloud-Umgebung mit Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

In diesem Projekt entwirfst und implementierst du eine sichere Cloud-Umgebung mit dem Identity and Access Management (IAM) Service von Google Cloud. Dieses Projekt ist wichtig für das Verständnis der Cloud-Sicherheit und die effektive Verwaltung von Berechtigungen. 

Entwickelte Fertigkeiten: IAM, bewährte Sicherheitspraktiken, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Cloud-Sicherheit

Beginne hier: Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) 

Tipps für die Arbeit an Google Cloud-Projekten

Hier sind einige meiner besten Tipps für den Fall, dass du dich entscheidest, selbst Hand anzulegen und an einem Google Cloud-Projekt zu arbeiten.

Fang klein an und baue auf

Beginne mit kleineren, überschaubaren Projekten, die dir helfen, ein solides Fundament in GCP aufzubauen. Wenn du an Selbstvertrauen gewinnst, übernimmst du nach und nach komplexere Projekte, die deine Fähigkeiten herausfordern und dein Wissen erweitern.

Nutzung der Google Cloud Dokumentation und Ressourcen

Nutze die umfangreiche Dokumentation, die Tutorials und die Lernpfade von Google Cloud. Die offiziellen Ressourcen von GCP bieten wertvolle Einblicke und Anleitungen, die deine Projektarbeit unterstützen und dir helfen, Herausforderungen effizient zu lösen.

Werde Mitglied der GCP-Community

Engagiere dich in der Google Cloud-Community, indem du Foren beitrittst, an Meetings teilnimmst oder in Online-Gruppen mitmachst. Wenn du deine Fortschritte mit anderen teilst, Fragen stellst und dich mit Gleichaltrigen vernetzt, kannst du dich bei der Arbeit an deinen Projekten motivieren und unterstützen.

Dokumentiere deine Arbeit

Führe ein Protokoll über deine Projekte. Schreibe Blogbeiträge und veröffentliche deine Projekte in GitHub-Repositories oder einem persönlichen Portfolio. Die Dokumentation deiner Arbeit zeigt deine Fähigkeiten und dient als Referenz für zukünftige Projekte und potenzielle Arbeitgeber.

Fazit

Praktische Erfahrungen zu sammeln ist wichtig, um Google Cloud zu beherrschen. Die Beteiligung an realen Projekten ist eine der effektivsten Methoden, um deine Fähigkeiten zu entwickeln und zu präsentieren.

Wenn du dein Wissen über die grundlegenden Konzepte von Cloud Computing und GCP vertiefen möchtest, solltest du dir weitere Ressourcen anschauen. Kurse wie Understanding Cloud Computing und Introduction to GCP vermitteln wertvolle Einblicke und schaffen eine solide Grundlage. 

Wenn du in die Datenanalyse auf GCP einsteigen möchtest, ist der Kurs Einführung in BigQuery eine hervorragende Möglichkeit, um mit dem leistungsstarken Data Warehouse von GCP zu beginnen.

Diese Ressourcen und die praktische Projektarbeit werden dich in die Lage versetzen, die Möglichkeiten von Google Cloud optimal zu nutzen. Viel Spaß beim Lernen!