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标签： Cloud Run

  • 全面掌握Google Cloud Run：现代云原生应用开发必修课

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/application-development-with-cloud-run

    近年来，云原生应用成为企业数字化转型的重要方向，而Google Cloud Run作为一款高效、弹性且便捷的无服务器平台，受到了广大开发者的关注。此次我参加了Coursera上的《Application Development with Cloud Run》课程，收获颇丰，深刻理解了云原生应用的设计与实现。课程内容丰富，涵盖了从基础介绍到实战操作的多个环节，特别适合希望提升云端开发能力的开发者。

    课程首先带领我们了解Cloud Run的基础知识，讲解了其弹性、按需扩展的优势。随后，通过深入的模块学习，掌握了容器镜像的构建、应用的可靠部署与扩展技巧。课程还详细介绍了服务身份验证、请求处理、流量控制及数据持久化等关键技术点，帮助我们理解如何构建安全、高效的云端应用。

    最令人印象深刻的是，课程中的实操环节，包括搭建服务、配置服务间通信，以及设计无服务器工作流，让我在实践中巩固了理论知识。这些技能对于实际开发中应对复杂场景提供了极大的帮助。总的来说，这门课程内容全面、实用性强，适合希望在云原生领域深入探索的技术人员。

    我强烈推荐有志于云端应用开发的开发者报名学习，不仅可以提升技术水平，还能掌握未来云计算发展的核心技能。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获得宝贵的知识和实践经验，为职业发展添砖加瓦。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/application-development-with-cloud-run

  • 全面掌握Google Cloud Platform上的Python应用部署——Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/

    在现代数据科学和人工智能的应用中，将模型成功部署到云端是将技术转化为实际价值的关键步骤。本次推荐的Udemy课程《Deploy de Aplicativos Python na Google Cloud Platform》为学习者提供了一站式的云端部署实践经验。课程内容丰富，涵盖从模型训练、环境配置到在Google Cloud Platform（GCP）上实际部署模型的全流程，非常适合希望将机器学习模型应用于生产环境的开发者和数据科学家。

    课程亮点之一是其操作性极强的实践导向。从训练卷积神经网络（CNN）进行图像分类，到将模型部署到Google Compute Engine、App Engine、Kubernetes Engine、Cloud Run和Cloud Functions等多种云服务，帮助学习者深入理解不同技术方案的特点与适用场景。

    此外，课程还详细讲解了环境配置、库导入、模型训练及评估，以及如何开发简单的Python应用与云端模型集成。课程适合初学者，特别是对云计算和机器学习应用部署感兴趣的开发者和数据科学家。完成课程后，你将掌握从模型训练到云端部署的完整流程，能够自主发布和维护AI应用，为你的职业发展增添强大实力。

    总之，这是一门实用性极强的课程，不仅让你理解云端部署的原理，还能亲手操作，提升你的技术水平。强烈推荐给所有希望将AI模型推向生产环境的技术爱好者！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/