Dotar a los alumnos con los conocimientos y habilidades necesarias para trabajar como arquitectos de entornos Cloud utilizando sistemas Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform.
Dotar a los alumnos de una 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.
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- 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
- Introducción a PowerShell
- Cmdlets Comunes en PowerShell. Get-Command. Tuberias y Redireccion. Get-Childitem
- Formateando la Salida. Get-Member. Politica de Ejecucion
- Alias. Scripting (1) Cmdlets para Manejas Variables
- Sort-Object. Where-Object. Get-WmiObject
- Scripting en PowerShell. Canalización, Operadores y Comandos
- Formato de Salida. Importar y Exportar Datos, Arrays y HashTables
- 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 ExpressRoute.
- 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, Autentificación Multifactor,Directory Domain Services, Big Data y Análisis Complejo, Inteligencia Artificial e IoT
- Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de Azure
- 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 Seguirdad
- 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 Cloud Front: 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
- 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
- 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
Socio Fundador MBIT School. Director General de Tinámica
Data Scientist Mare Nostrum Marketing. Investigador
CEO at Demosense
Socio responsable del área de People Analytics en Analytica
Doctor en Machine Learning por la University of Southern California. Managing Partner en Cognodata
Arquitecto de sistemas y aplicaciones Web
En el proceso de admisiñon evaluaremos las capaciades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu amtriculación en el programa.
Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.
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