PROGRAMA INTENSIVO EN CLOUD COMPUTING, A DRIVING FORCE FOR BUSINESSES: AWS - GOOGLE CLOUD – AZURE                                                                                              25 horas

Presencial 

Dirigido a

FECHA

Del 13 de julio al 17 de julio.

HORARIO

Lunes- Viernes 

de 16:00 a 21:00 h

                MODALIDAD SEMIPRESENCIAL

•    Un bloque introductorio de forma online, supervisado constantemente por los profesores, con seguimientos individualizados, Masterclass, Talleres y Casos prácticos en nuestro entorno virtual.


•    Un bloque teórico-práctico de forma presencial, a modo de talleres exponenciales o laboratorios de aplicación y desarrollo entre el profesor y los alumnos.

DIRIGIDO A...

  • Ingenieros (Informáticos, Telecomunicaciones, Aeronaúticos, Industriales, …), Físicos y Matemáticos con curiosidad por encontrar nuevas soluciones cloud.

  • Si no se tiene la titulación de ingeniería pero se tiene experiencia laboral en este ámbito se puede afrontar con garantías el máster.

  • Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad del Cloud y conocer su uso para crear valor dentro de la empresa.

  • Perfiles de negocio con experiencia profesional en tecnología que quieran experimentar de primera mano el proceso de desarrollo de un proyecto de Cloud Adoption.

  • Todas aquellas personas con conocimientos de administración de sistema interesadas en formarse como profesionales de TI con conocimientos diversos de tecnologías Cloud.

  • Se recomienda tener un conocimiento previo en bases de datos y programación. Es muy recomendable haber tenido ya una experiencia en el conocimiento de estructuras analíticas de datos.

PLAN DE ESTUDIOS

Solicita más información 

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA ARQUITECTURA CLOUD

  • 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

MÓDULO 2. POWERSHELL Y SCRIPTING

  • 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

MÓDULO 3. MÁQUINAS VIRTUALES EN AZURE: ALMACENAMIENTO, REDES, SEGURIDAD Y SERVICIOS WEB, BASES DE DATOS Y AUTENTIFICACIÓN.

  • 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

OBJETIVOS

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.

 
 
 
 
 

PROFESORES

PLAN DE ESTUDIOS

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MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA ARQUITECTURA CLOUD

  • 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

MÓDULO 2. POWERSHELL Y SCRIPTING

  • 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

MÓDULO 3. MÁQUINAS VIRTUALES EN AZURE: ALMACENAMIENTO, REDES, SEGURIDAD Y SERVICIOS WEB, BASES DE DATOS Y AUTENTIFICACIÓN.

  • 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

MÓDULO 4. MÁQUINAS VIRTUALES EN AWS: ALMACENAMIENTO, REDES, AUTENTICACIÓN Y OTROS SERVICIOS EN AWS

     

  • 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

MÓDULO 5. MÁQUINAS VIRTUALES EN GOOGLE CLOUD: ALMACENAMIENTO Y REDES

    

  • 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

MÓDULO 6. INTEGRACIÓN EMPRESARIAL Y ARQUITECTURA COMPLEJA DE SISTEMAS 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

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