Professional Cloud Architect (Google Cloud Certified)

Objetivos del curso

• Diseñar y planificar arquitecturas cloud robustas, seguras, escalables y rentables en Google Cloud.

• Gestionar y aprovisionar infraestructura cloud, incluidos cómputo, almacenamiento y redes.

• Diseñar soluciones con seguridad, cumplimiento normativo y alta disponibilidad.

• Optimizar procesos técnicos y de negocio mediante tecnologías Google Cloud.

• Supervisar la implementación, la observabilidad y la excelencia operacional de las soluciones.

• Preparar al alumno para superar el examen oficial Professional Cloud Architect (PCA) de Google Cloud.

Qué aprenderá

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

• Diseñar arquitecturas cloud en Google Cloud según requisitos de negocio y de infraestructura.

• Gestionar recursos de red, almacenamiento y cómputo en entornos cloud.

• Aplicar criterios de seguridad, cumplimiento normativo y continuidad de negocio.

• Analizar procesos técnicos y de negocio vinculados a soluciones cloud.

• Preparar decisiones arquitectónicas mediante casos de estudio y simulacros de examen.

A quién va dirigido

Arquitectos cloud; arquitectos de soluciones; ingenieros de infraestructura; profesionales IT con experiencia en entornos empresariales y Google Cloud.

Nivel de experiencia requerido

Avanzado. Se requiere experiencia previa en arquitectura cloud, metodologías de desarrollo de software y familiaridad con servicios de Google Cloud.

Temario

Módulo 1 — Diseño y planificación de una arquitectura cloud (~25% del examen)

• Diseño de infraestructura que cumpla requisitos de negocio: casos de uso, estrategia de producto, continuidad de negocio y optimización de costes.

• Diseño de infraestructura que cumpla requisitos técnicos: alta disponibilidad, failover, escalabilidad, rendimiento y latencia.

• Diseño de recursos de red, almacenamiento y cómputo: VPC, peering, firewalls, load balancers, GKE, Cloud Run, Cloud Run Functions, Compute Engine.

• Servicios de IA y ML de Google Cloud: Gemini LLMs, Agent Builder, Model Garden, AI Hypercomputer.

• Creación de un plan de migración: integración con sistemas existentes, metodologías de migración, planificación de red y dependencias, licencias.

• Visión a futuro: evolución del negocio, mejoras tecnológicas y enfoque cloud-first.

Módulo 2 — Gestión y aprovisionamiento de la infraestructura cloud (~17,5% del examen)

• Configuración de topologías de red: entornos híbridos y multicloud, VPC, load balancing, seguridad perimetral.

• Configuración de sistemas de almacenamiento: asignación de datos, gestión del ciclo de vida, backup y recuperación.

• Configuración de sistemas de cómputo: aprovisionamiento, VMs spot, orquestación de contenedores, serverless computing.

• Flujos de trabajo de ML con Vertex AI: pipelines, AI Hypercomputer, GPUs y TPUs, integración de datos.

• Configuración de soluciones precompiladas y APIs con Vertex AI: Google AI APIs, Gemini Enterprise, Model Garden.

Módulo 3 — Diseño de seguridad y cumplimiento normativo (~17,5% del examen)

• Diseño de seguridad: IAM, jerarquía de recursos, gestión de claves (Cloud KMS), separación de funciones, VPC Service Controls, acceso remoto seguro.

• Seguridad en la cadena de suministro de software y en modelos de IA (Model Armor, Sensitive Data Protection).

• Diseño para el cumplimiento normativo: legislación y regulación (privacidad de datos, soberanía de datos), certificaciones industriales (SOC 2), auditorías.

Módulo 4 — Análisis y optimización de procesos técnicos y de negocio (~15% del examen)

• Análisis de procesos técnicos: SDLC, integración y entrega continua (CI/CD), análisis de causa raíz, testing, recuperación ante desastres.

• Análisis de procesos de negocio: gestión del cambio, evaluación de equipos, gestión del éxito del cliente, optimización de costes (CapEx/OpEx), continuidad de negocio.

Módulo 5 — Gestión de la implementación (~12,5% del examen)

• Asesoramiento a equipos de desarrollo y operaciones: despliegue de aplicaciones e infraestructura, gestión de APIs con Apigee, frameworks de testing.

• Interacción programática con Google Cloud: Cloud Shell, Cloud Code, SDKs (gcloud, gsutil, bq), Infrastructure as Code (Terraform), Google API client libraries.

Módulo 6 — Excelencia operacional y de soluciones (~12,5% del examen)

• Principios del pilar de excelencia operacional del Google Cloud Well-Architected Framework.

• Soluciones de observabilidad de Google Cloud: monitorización, logging, alertas, profiling y benchmarking.

• Gestión del despliegue y las releases.

• Garantía de fiabilidad en producción: chaos engineering, penetration testing, load testing.

• Medidas de control de calidad y soporte de soluciones desplegadas.

Módulo 7 — Preparación al examen y casos de estudio

• Revisión de los casos de estudio oficiales del examen: Altostrat Media, Cymbal Retail, EHR Healthcare, KnightMotives Automotive.

• Simulacros de examen y resolución de preguntas tipo.

• Estrategias de toma de decisiones arquitectónicas y gestión del tiempo en el examen.

Certificación / Examen

Incluye preparación para el examen oficial Professional Cloud Architect de Google Cloud.

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