Les 10 meilleures idées de projets Google Cloud pour les débutants et les experts

Projets Google Cloud pour les débutants

Comme mentionné précédemment, commencer par des projets de base introduisant des concepts et des services fondamentaux est idéal pour ceux qui découvrent Google Cloud. Ces projets sont conçus pour vous aider à vous familiariser avec l'environnement GCP.

Examinons-en quelques-uns.

Projet 1 : Déployer un site web statique sur Google Cloud Storage

Ce projet consiste à construire et à héberger un site web statique de base sur Google Cloud Storage. Vous commencerez par créer un espace de stockage, le configurer en tant qu'hôte web et télécharger vos fichiers HTML et CSS.

Le déploiement d'un site web statique sur GCP est une excellente introduction à la plateforme. Vous obtiendrez une expérience pratique du stockage dans le cloud, de la gestion des contrôles d'accès publics et de la manipulation des paramètres de configuration fondamentaux. 

Compétences développées : Stockage dans le nuage de Google, hébergement de sites web, contrôles d'accès

Commencez ici : Héberger un site web statique

Projet 2 : Configurer une machine virtuelle avec Google Compute Engine

Dans ce projet, vous apprendrez à créer et à gérer une machine virtuelle (VM) à l'aide de Google Compute Engine. Le projet couvre

• Configuration de la VM
• Accès SSH
• Installation du logiciel
• Configurations de base de la sécurité

Ce projet fondateur est parfait pour s'initier à l'infrastructure cloud et à la gestion des VM. 

Compétences développées : Google Compute Engine, Administration Linux, Notions de réseau

Commencez ici : Créer et démarrer une instance de Compute Engine

Projet 3 : Créez une base de données SQL gérée avec Cloud SQL

Dans ce projet, vous allez créer une instance de base de données, configurer les autorisations d'accès et la connecter à un exemple d'application. C'est un moyen idéal pour démarrer avec les services de bases de données gérées et comprendre les bases du stockage de données dans le cloud.

Compétences développées : Cloud SQL, gestion de base de données, connectivité et contrôle d'accès.

Commencez ici : Créer et gérer des bases de données

Projets intermédiaires de Google Cloud

Pour ceux qui maîtrisent les bases, les projets intermédiaires permettent d'explorer GCP plus en profondeur et d'apprendre des solutions plus complexes impliquant l'orchestration, l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

Voici quelques projets intermédiaires sur lesquels vous pouvez travailler pour approfondir l'écosystème GCP.

Projet 4 : Déployer une application conteneurisée avec Google Kubernetes Engine

Dans ce projet, vous allez conteneuriser une application simple à l'aide de Docker et la déployer sur Google Kubernetes Engine (GKE). Le projet couvre la mise en place d'un cluster Kubernetes, la création et la gestion de pods, et le déploiement d'applications. C'est un projet parfait pour apprendre l'orchestration des conteneurs et l'architecture des microservices.

Compétences développées : Google Kubernetes Engine, Docker, Orchestration de conteneurs, Microservices

Commencez ici : Déployer une application Web conteneurisée

Projet 5 : Mettre en œuvre l'analyse des données avec BigQuery

Ce projet présente BigQuery, l'entrepôt de données sans serveur entièrement géré par GCP. Vous chargerez des échantillons de données, effectuerez des requêtes SQL et créerez des visualisations. Ce projet vous aide à comprendre les bases de l'analyse de données et à utiliser BigQuery pour le traitement de données à grande échelle.

Compétences développées : BigQuery, SQL, Analyse de données, Visualisation

Commencez ici : Analyser les habitudes de recharge des véhicules électriques ou explorer le réseau de transport londonien

Projet 6 : Mettre en place un pipeline CI/CD avec Cloud Build

Vous apprendrez ici à automatiser le processus de construction et de déploiement à l'aide de Cloud Build, le service d'intégration et de livraison continues (CI/CD) de GCP. 

L'intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD) sont des pratiques de développement logiciel conçues pour automatiser l'intégration des changements de code, exécuter des tests et déployer efficacement l'application mise à jour. Conçues à l'origine pour les applications logicielles classiques, ces pratiques gagnent aujourd'hui du terrain dans les projets d'apprentissage machine (ML).

Compétences développées : Cloud Build, CI/CD, DevOps, Automation

Commencez ici : Cloud Build - Créer un pipeline CI/CD

Projets avancés de Google Cloud

Si vous avez de l'expérienceavec GCP et que vous souhaitez affiner vos compétences pour vous préparer à des certifications de haut niveau ou que vous cherchez à approfondir votre expertise dans des domaines spécifiques, c'est ici que vous devez vous rendre. 

Les projets avancés sont conçus pour les utilisateurs expérimentés qui souhaitent relever des défis complexes et utiliser une gamme plus large de services GCP.

Examinons quelques projets avancés que vous pourriez mettre en œuvre.

Projet 7 : Construire un modèle d'apprentissage automatique avec Vertex AI

Vertex AI est la plateforme d'apprentissage automatique entièrement gérée par Google. Il permet aux utilisateurs de construire, de déployer et de mettre à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce projet, vous allez créer un modèle d'apprentissage automatique, l'entraîner avec un ensemble de données et le déployer en tant qu'API. 

Ce projet est parfait pour explorer les capacités d'apprentissage automatique de GCP et travailler avec des ensembles de données réelles. 

Compétences développées : Vertex AI, Machine Learning, Déploiement de modèles, APIs

Commencez ici : Tutoriel sur l'IA des vertex : Un guide complet pour les débutants

Projet 8 : Mettre en place un pipeline de traitement de données sans serveur avec Dataflow.

Ce projet consiste à créer un pipeline de traitement de données à l'aide d'Apache Beam et à le déployer sur Google Cloud Dataflow. Vous apprendrez à traiter et à transformer des données en streaming ou en batch dans un environnement sans serveur. Ce projet est excellent pour ceux qui s'intéressent à l'ingénierie des données et au traitement des données en temps réel. 

Compétences développées : Flux de données, Apache Beam, Traitement des données, Analyse de flux

Commencez ici: Traitement de données sans serveur avec Dataflow : Développer des pipelines

Projet 9 : Mettez en œuvre une application web multirégionale avec Cloud Spanner.

Développez une application web multirégionale avec une base de données distribuée à l'échelle mondiale à l'aide de Google Cloud Spanner. Ce projet est idéal pour se familiariser avec les bases de données distribuées et construire des applications hautement disponibles. 

Compétences développées : Cloud Spanner, bases de données distribuées, haute disponibilité, développement web.

Commencez ici: Créez des applications globales à l'aide de Cloud Spanner.

Projet 10 : Sécurisez votre environnement cloud avec la gestion des identités et des accès (IAM)

Dans ce projet, vous concevrez et mettrez en œuvre un environnement cloud sécurisé à l'aide du service de gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud. Ce projet est pertinent pour comprendre la sécurité du cloud et gérer efficacement les permissions. 

Compétences développées : IAM, meilleures pratiques de sécurité, contrôle d'accès basé sur les rôles, sécurité du cloud

Commencez ici: Gestion des identités et des accès (IAM) 

Conseils pour travailler sur des projets Google Cloud

Voici quelques-uns de mes meilleurs conseils pour une fois que vous décidez de mettre la main à la pâte et de commencer à travailler sur un projet Google Cloud.

Commencez modestement et développez vos activités

Commencez par des projets plus petits et gérables qui vous aideront à construire une base solide dans GCP. Au fur et à mesure que vous gagnez en confiance, vous entreprenez des projets plus complexes qui mettent vos compétences à l'épreuve et élargissent vos connaissances.

Exploiter la documentation et les ressources de Google Cloud

Tirez le meilleur parti de la documentation, des didacticiels et des parcours d'apprentissage exhaustifs de Google Cloud. Les ressources officielles du GCP fournissent des informations et des conseils précieux qui peuvent soutenir votre travail de projet et vous aider à résoudre les problèmes de manière efficace.

Rejoignez la communauté GCP

Participez à la communauté Google Cloud en rejoignant des forums, en assistant à des réunions ou en participant à des groupes en ligne. Le fait de partager vos progrès, de poser des questions et de travailler en réseau avec des pairs peut vous motiver et vous soutenir dans vos projets.

Documenter votre travail

Conservez une trace de vos projets. Rédigez des articles de blog et publiez vos projets dans des dépôts GitHub ou dans un portfolio personnel. La documentation de votre travail met en valeur vos compétences et sert de référence pour des projets futurs et des employeurs potentiels.

Conclusion

Acquérir une expérience pratique est essentiel pour maîtriser Google Cloud. La participation à des projets concrets est l'un des moyens les plus efficaces de développer et de mettre en valeur vos compétences.

Pour ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension des concepts fondamentaux qui sous-tendent le cloud computing et le GCP, envisagez d'explorer des ressources supplémentaires. Des cours tels que Comprendre le cloud computing et Introduction au GCP fournissent des indications précieuses et posent des bases solides. 

Si vous souhaitez vous lancer dans l'analyse de données sur GCP, le cours Introduction à BigQuery est un excellent moyen de commencer à utiliser le puissant entrepôt de données de GCP.

Ces ressources et les projets pratiques vous permettront d'optimiser les capacités de Google Cloud. Bon apprentissage !