Detaillierter Kursinhalt
Modul 1 - Grundlagen von FinOps in der Google Cloud
Themen:
- Herausforderungen der Finanzverwaltung
- Google Cloud FinOps-Framework
- Cloud FinOps Betriebsmodell
- Google FinOps journey
Zielsetzungen:
- Erkennen der Herausforderungen, mit denen Unternehmen heute im Bereich der Finanzverwaltung konfrontiert sind
- Verstehen des Zwecks des Google Cloud FinOps-Frameworks
- Implementierung des Google Cloud FinOps-Betriebsmodells
- Erkennen Sie die drei Phasen und fünf Säulen der Google FinOps-Reise
Modul 2 - Erkunden und Verstehen von Rechnungsdaten
Themen:
- Google Cloud Billing-Konten
- Cloud Billing Dashboard
- Zugang zum Abrechnungskonto
- Export von Rechnungen nach BigQuery
- Verbindung von Looker Studio mit Abrechnungsdaten
Zielsetzungen:
- Verstehen Sie die Google Cloud Billing-Kontoverwaltung
- Navigieren Sie durch das Cloud Billing Dashboard
- Kontrolle des Zugriffs auf Abrechnungskonten mit IAM und Berechtigungen
- Konfigurieren und Verwenden von BigQuery-Abrechnungen zum Exportieren von Daten
- Visualisieren Sie Ihre Kosten mit Looker Studio
Aktivitäten:
- Übung: Das Billing Dashboard erforschen
- Übung: Visualisierung Ihrer Kosten mit Looker Studio
Modul 3- Kennzeichnung und Markierung von Ressourcen
Themen:
- Etiketten
- Tags
- Etikett- und Tag-Informationen in Rechnungsdaten
Zielsetzungen:
- Etiketten auf Ressourcen verwenden
- Definieren und Binden von Tags an Projekte und Ressourcen
- Zugriff auf Etiketten- und Tag-Informationen in Abrechnungsdaten
Aktivitäten:
- Labor: Ressourcen markieren
- Übung: Untersuchen von Labels und Tags in BigQuery-Rechnungsdaten
Modul 4 - Budgets und Warnmeldungen
Themen:
- Budgets und Ausschreibungen
- Budgetrollen und Berechtigungen
- Automatisierung der Budgeterstellung
Zielsetzungen:
- Verstehen der Vorteile von Budgets und Warnmeldungen
- Erstellen Sie ein Budget
- Budgets mit gcloud, Python und Terraform erstellen
Aktivitäten:
- Demo: Verwendung von gcloud und Terraform zur Erstellung von Budgets und Alarmen
Modul 5 - BigQuery-Kostenmanagement und -Optimierung
Themen:
- Abfragekosten
- Kosten der Lagerung
- Zuteilung
- Kosten von BigQuery
- Andere BigQuery-Kosten betreffen
Zielsetzungen:
- Verstehen der BigQuery-Rechen- und Speicherkosten
- Verwenden Sie Abfragen und Tools, um die BigQuery-Kosten zu verstehen und zu verwalten
- Erkennen von Best Practices für das BigQuery-Kostenmanagement
Aktivitäten:
- Übung: BigQuery-Kosten projekt-, ordner- und organisationsübergreifend untersuchen
Modul 6 - Verwaltung und Optimierung von Rechen- und GKE-Kosten
Themen:
- Abfall- und Kostenmanagement bei der Datenverarbeitung
- Kostenmanagement für Compute Engine
- Verständnis der Netzkosten
- Google Kubernetes Engine Kostenmanagement
Zielsetzungen:
- Cloud-Ressourcen effizient nutzen und Verschwendung vermeiden
- Verstehen der in der Google Cloud anfallenden Rechen- und Netzwerkkosten
- Verstehen Sie die zusätzlichen Kosten der Google Kubernetes Engine, die über die Kosten für Datenverarbeitung und Netzwerke hinausgehen
Aktivitäten:
- Übung: Überprüfen und Verstehen von Compute Billing
- Übung: Überprüfen und Verstehen der Kubernetes-Kosten
Modul 7 - Cloud-Speicher und Datenbankkosten
Themen:
- Cloud-Speicher
- SQL on Google Cloud
- NoSQL on Google Cloud
Zielsetzungen:
- Optimieren Sie die Kosten für Cloud-Speicher basierend auf Standort, Zugriffsmustern und Lebenszyklus
- Verstehen der Kosten für SQL-Datenbanken, einschließlich Cloud SQL, AlloyDB und Spanner
- Verwenden Sie die Datenbank Committed Use Discounts (CUD).
- Verstehen der Kosten von NoSQL-Datenbanken, einschließlich Memorystore, Firestore und Bigtable
Aktivitäten:
- Übung: Arbeiten mit Cloud Storage Cost Management
- Übung: Überprüfen und Verstehen von Datenbankabrechnungen
Modul 8 - Maschinelles Lernen und Vertex AI Cost Management
Themen:
- Training und Hosting von Modellen für maschinelles Lernen
- Überwachung der Kosten von Vertex AI
- Generative KI-Kosten
Zielsetzungen:
- Entschlüsselung der Kosten, die mit der Vorbereitung, dem Training und dem Hosting von Modellen für maschinelles Lernen verbunden sind
- Verstehen der mit der Nutzung generativer KI verbundenen Kosten, einschließlich Abonnements und API-Nutzung
Aktivitäten:
- Labor: Überprüfung der Vertex AI-Kosten in Abrechnungsdaten
Modul 9 - Automatisierung von Abrechnungsaktivitäten
Themen:
- Automatisierung der Ressourcenverwaltung
- Cloud-Inventarisierungsdienst
- Programmatische Aktionen zu Haushaltswarnungen
- Google FinOps Hub
Zielsetzungen:
- Techniken zur Automatisierung der Ressourcenverwaltung anwenden
- Reagieren Sie programmatisch auf Budget-Warnungen Pub/Sub-Nachrichten
- Nutzen Sie den Cloud Asset Inventory Service
- Empfehlungen im Google FinOps Hub anzeigen
Aktivitäten:
- Übung: Automatisiertes Tagging bei der Ressourcenerstellung mit Asset-API, Pub/Sub- und Cloud-Run-Funktionen
- Übung: Programmierung von Budget-Alarm-Aktionen mit Pub/Sub- und Cloud-Run-Funktionen
Modul 10 - Aufbau einer FinOps-Praxis
Themen:
- FinOps-Team
- Ziele, Meilensteine und Metriken
- Prozesse und Arbeitsabläufe
- Erfolg messen
- Kontinuierliche Verbesserung
Zielsetzungen:
- Einrichtung eines FinOps-Teams und einer Roadmap
- Implementierung von Prozessen und Arbeitsabläufen für FinOps
- Definieren Sie den Erfolg einer FinOps-Strategie
- Erkennen Sie die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verbesserung und Weiterentwicklung von FinOps
Aktivitäten:
- Labor: FinOps-Challenge-Labor