Saiba como integrar o Firebase a um app Next.js.

O Firebase App Check ajuda a proteger seus recursos de back-end contra abusos, como fraude de faturamento e phishing, garantindo que as solicitações sejam provenientes de apps e dispositivos legítimos. Ele funciona com os serviços do Firebase e com

Neste codelab, você vai aprender a adicionar o Monitoramento de desempenho do Firebase a um app de exemplo e medir o desempenho durante o lançamento de um recurso.

Você pode usar o Firebase App Check com o App Attest para proteger seus serviços de back-end e verificar se as solicitações para os serviços do Firebase são provenientes do seu aplicativo autêntico. Geralmente, é recomendável integrar os usuários

Neste codelab, você vai usar a API HTTP v1 do FCM para enviar notificações push a um app executado em várias plataformas. Você cria o app usando o Flutter, que é executado perfeitamente no Android/iOS/Web.

Neste codelab, você vai aprender a usar a plataforma Firebase no iOS em Swift.

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app Android com a plataforma Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

Envie a versão mais recente do app para os testadores rapidamente. Desta forma,

Aprenda a criar um app Flutter para dispositivos móveis com o Firebase.

Use o Terraform para configurar e gerenciar projetos do Firebase, incluindo a configuração programática de infraestrutura e produtos do Firebase.

Neste codelab, o usuário vai usar o App Distribution e o plug-in fastlane juntos para distribuir um build do iOS e registrar dispositivos de teste. Em seguida, o usuário vai exportar um arquivo .txt de dispositivos e UDIDs do console de distribuição de apps e automatizar o registro desses dispositivos, um requisito para distribuir builds ad hoc do iOS.

Neste codelab, você vai criar um player de música simples para Android, iOS e Web usando o Flutter. Esse player vai se conectar ao Firebase RTDB, o que permite que os usuários sincronizem a reprodução em todos os dispositivos.

Neste codelab, você vai aprender a usar a plataforma do Firebase na Web criando um app de chat.

Neste codelab, você vai aprender a implantar um modelo TFLite para personalizar seu app para cada usuário e otimizar as compras no app.

Crie um app da Web do zero com o Firebase e o editor on-line StackBlitz. Você vai usar HTML e JavaScript básicos para se comunicar com o Firebase. Esta é uma ótima maneira de conhecer o uso do Console do Firebase e a integração do Firebase a um app. Não é necessário ter conhecimento prévio extensivo ou instalar softwares.

Distribua a versão mais recente rapidamente para os testadores com o SDK do App Distribution. Neste codelab, você vai atualizar um app para mostrar alertas no app aos testadores quando novos builds estiverem disponíveis.

Saiba como implementar a autenticação multifator e criar requisitos de autenticação personalizados com funções de bloqueio

Neste codelab, você vai configurar o Monitoramento de desempenho do Firebase em um app da Web e aprender a usá-lo para garantir que o app funcione bem para os usuários finais.

Neste codelab, você vai aprender a adicionar o Firebase Authentication a um app Flutter com apenas algumas linhas de código.

Neste codelab, você vai aprender a transmitir uma mensagem push para um grupo selecionado de instâncias do app usando tópicos do FCM.

Neste codelab, você vai criar um app de exemplo e aprender a medir o tempo de carregamento e a renderização da tela com o Monitoramento de desempenho do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Cloud Functions para Firebase para enviar notificações aos usuários de um app de chat.

Aprenda a usar as Extensões do Firebase com a API Gemini para criar um app da Web com recursos de IA, como recomendações personalizadas.

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

Desenvolver um sistema funcional de assistente de ensino com tecnologia de IA chamado "Aidemy" no Google Cloud Platform, mostrando o poder dos sistemas multiagentes. Ganhe experiência prática em projetar, criar e implantar um sistema complexo de vários agentes no Google Cloud, dominar os principais conceitos no desenvolvimento de aplicativos LLM e entender os benefícios das arquiteturas orientadas a eventos.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de pesquisa vetorial baseado em RAG projetado para encontrar brinquedos correspondentes para a pesquisa do cliente (por textos e imagens), criar brinquedos personalizados com base na solicitação do usuário e prever o preço do brinquedo criado usando o AlloyDB, o Gemini, o Imagen, o LangChain4j e a GenAI Toolbox para bancos de dados.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o AlloyDB Omni em um cluster do GKE, implantar um modelo I no mesmo cluster, registrar o modelo no AlloyDB Omni e fazer com que eles funcionem juntos.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o AlloyDB Omni em uma VM de computação, carregar dados e usar o mecanismo de colunas do AlloyDB para melhorar o desempenho

Neste codelab, você vai aprender a usar a IA do AlloyDB em combinação com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados vetoriais.

Neste codelab, você vai aprender a usar a integração da IA do Cloud SQL com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados do vetor.

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o AlloyDB.

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar e implantar uma caixa de ferramentas para seu aplicativo de previsão de preços que usa o AlloyDB e recursos de IA generativa usando o serviço da caixa de ferramentas de IA generativa para bancos de dados.

Este codelab orienta você na criação de um app de recomendação de poses de ioga com base no conhecimento. O app responde às perguntas do usuário sugerindo poses de ioga correspondentes. Você vai aprender a criar uma coleção do Firestore de poses de ioga usando um conjunto de dados do Hugging Face, configurar a pesquisa de vetor do Firestore e integrar tudo a um aplicativo Flask.

Neste codelab, você vai criar um app de pesquisa de posições de ioga contextual e orientado por conhecimento, projetado para responder às perguntas dos usuários sobre posições de ioga. Ele também permite tarefas administrativas, como criar e editar poses de ioga.

Neste codelab, você vai criar um app Android com o Kit de ML que usa o aprendizado de máquina no dispositivo para reconhecer, identificar o idioma e traduzir texto entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

Este codelab orienta você na criação de um app de recomendação de poses de ioga com base no conhecimento. O app responde às perguntas do usuário sugerindo poses de ioga correspondentes. Você vai aprender a criar uma coleção do Firestore de poses de ioga usando um conjunto de dados do Hugging Face, configurar a Pesquisa de vetor do Firestore e integrar tudo a um aplicativo Node.js.

Neste codelab, você vai modernizar um antigo aplicativo PHP para o Google Cloud, conteinerizá-lo, implantá-lo no Cloud Run e conectá-lo ao Cloud SQL. Além disso, você vai conhecer o CI/CD de aplicativos com o Cloud Build e proteger com o Secret Manager.

Crie recursos de um app Android de lista de tarefas adicionando autenticação, monitoramento de desempenho, uma interface declarativa e sinalização de recursos, tudo com o Firebase e o Jetpack Compose.

Saiba como usar a Pesquisa Vetorial do Firestore

Neste codelab, você aprenderá a criar um app da Web que usa o Cloud Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app iOS que usa o Cloud Firestore.

Neste codelab, você vai adicionar funcionalidades a um app da Web de mercado on-line usando as Extensões do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app Android que usa o Cloud Firestore.

Aprenda a executar um job do Cloud Run em um cronograma dentro de um perímetro do VPC SC usando o Cloud Scheduler e um serviço do Cloud Run

Ative o anexo do PSC na instância do CloudSQL que tem a rede de acesso a serviços particulares ativada. Em seguida, conecte-se a ele pelo endpoint PSC em outro projeto

Crie uma instância do CloudSQL com anexo do serviço PSC. E se conectar a ele pelo endpoint do PSC em outro projeto

Neste codelab, você vai criar uma instância do Spanner e aprender a usar o Spanner Graph.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Google Cloud Functions (2nd gen). Mais especificamente, você vai implantar funções que respondem a chamadas HTTP, mensagens do Pub/Sub, eventos do Cloud Storage e registros de auditoria do Cloud.

Neste laboratório, você vai aprender a usar o PySpark no Dataproc para carregar dados do BigQuery e salvar no Google Cloud Storage.

como começar a usar as funções do Cloud Run orientadas por eventos

Saiba como executar a difusão estável em uma GPU do Cloud Run

Aprenda a implantar um site com o Cloud Run, que traz agilidade sem servidor aos seus apps conteinerizados.

Neste codelab, você vai criptografar e descriptografar dados usando chaves assimétricas do Cloud KMS.

Neste codelab, você vai conversar com seus usuários, fazer perguntas sobre sua documentação ou ampliar um modelo com chamadas de função, usar IA generativa em Java, integrar o modelo de linguagem grande do Gemini na Vertex AI e aproveitar o framework LangChain4j

Aprenda a usar o Firebase Genkit para criar recursos de IA generativa com as habilidades e ferramentas de desenvolvimento de apps que você já conhece.

Aprenda a programar, implantar e depurar o Cloud Functions para Node.js no Visual Studio Code na sua máquina local.

Saiba como criar um chatbot de varejo com o Dialogflow CX, uma plataforma de IA de conversação (CAIP, na sigla em inglês) para criar agentes virtuais.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o Wagtail usando componentes sem servidor: o Cloud Run para o mecanismo da Web, o Cloud SQL para o banco de dados e o Cloud Build para os recursos de mídia.

Saiba como executar a difusão estável em uma GPU do Cloud Run

Neste codelab, você vai aprender a usar o Confidential Space para realizar transações de recursos digitais com computação de várias partes.

Saiba como implantar um sistema de arquivos paralelo do Lustre no Google Cloud Platform usando os scripts de código aberto do Lustre Deployment Manager.

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Translation com Python.

Neste codelab, você vai aprender a proteger modelos de machine learning e propriedade intelectual usando o Confidential Space

Neste codelab, você vai aprender a validar um aplicativo da Web com o Firebase App Check e o reCAPTCHA antes de fazer solicitações à API Places.

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Neste tutorial, você vai aprender a treinar e executar um modelo com vLLM no GKE usando um DAG do Airflow.

Neste codelab, você vai aprender a usar o recurso de imagem de contêiner assinada para melhorar a usabilidade do Confidential Space.

Neste codelab, você vai usar a Vertex AI para Conversação para criar, configurar e implantar um agente do repositório de dados e um app de chat para responder a perguntas dos clientes sobre produtos na Google Store.

Acesse o Gemini em uma VM usando o SDK do Python e o endpoint PSC

Função do Cloud que demonstra como processar um arquivo enviado por upload no Google Cloud Storage e realizar resumos usando a API Vertex AI PaLM no conteúdo.

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando apenas SQL com o BigQuery ML

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando o AutoML da Vertex AI e implantá-lo em um endpoint de API e acionar a API de previsão com o Cloud Functions em Java.

Neste codelab, você vai aprender a fazer o ajuste supervisionado de um LLM usando a Vertex AI.

Neste codelab, você vai aprender a criar um sistema multimodal de respostas a perguntas usando o Gemini Pro.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, você aprenderá a transformar seus dados de pesquisa do Formulários Google usando o Dataprep e enviá-los ao BigQuery para uma análise mais profunda.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, você aprenderá a implantar o Django usando componentes sem servidor: Cloud Run para o mecanismo da Web, Cloud SQL para o banco de dados e Cloud Build para os ativos de mídia.

Neste codelab, você vai aprender sobre os eventos do Cloud Run. Mais especificamente, você vai detectar eventos do Cloud Pub/Sub, de registros de auditoria, do Cloud Storage e do Cloud Scheduler e como produzir/consumir eventos personalizados.

O Spring Native é um projeto emergente definido para entrar na linha principal no Spring 6.x e no Spring Boot 3.x, o que significa que agora é o momento perfeito para se familiarizar com ele alguns meses antes de seu lançamento.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga TCP/SSL com um serviço de back-end e limitar o acesso ao balanceador de carga a apenas um conjunto específico de clientes usuários.

Neste codelab, você vai aprender a proteger o compartilhamento de dados entre várias partes e preservar a confidencialidade usando o Confidential Space

Neste codelab, você criará uma apresentação usando a API Google Slides e o BigQuery para fazer uma análise das licenças de software mais comuns.

Saiba como usar revisões nas funções do Cloud Run para dividir o tráfego, fazer lançamentos graduais e reversões.

Este laboratório mostra como usar o Spark MLlib e o spark-nlp para executar machine learning e PLN em grandes quantidades de dados.

Neste laboratório, você aprenderá a usar o AI Platform Notebooks para prototipar fluxos de trabalho de machine learning. Vamos abordar a criação de uma instância de notebooks personalizados, o rastreamento do código do notebook no git e a depuração de modelos com a Ferramenta What-If.

Neste codelab, você vai aprender sobre as funções do Google Cloud Run em C#. Mais especificamente, você vai implantar funções C# que respondem HTTP e CloudEvents de várias fontes do Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Natural Language com o Python.

Conheça o Google Cloud implantando um microsserviço no Cloud Run e mesclando um rumpus virtual em que seu microsserviço vai gerar "arco-íris" em outros microsserviços, competindo para vencer! Você também vai aprender a implantar microsserviços Kotlin, Java, Go, Python ou Node.js e aprender sobre contêineres e o Cloud Run. Melhore continuamente seu algoritmo para marcar mais pontos do que outros Aventureiros.

Aprenda a implantar, escalonar e atualizar um site com o GKE.

Neste codelab, você vai criar uma orquestração baseada em eventos de microsserviços para processar imagens com o Eventarc e o Workflows

Saiba o que há de novo no Gemini Code Assist Enterprise e como ele pode ajudar sua organização a criar com o Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a proteger o compartilhamento de dados entre várias partes e preservar a confidencialidade usando o Confidential Space. Este codelab se concentra em como usar o Confidential Space com recursos protegidos hospedados em outro lugar que não seja o Google Cloud. Você vai aprender a solicitar um token personalizado do serviço de atestado do Google fornecendo um valor de uso único, um público-alvo e um tipo de token de ICP.

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o CloudSQL.

Saiba como proteger o Cloud Functions exigindo autenticação para invocação

Este guia fornece instruções para a transição de um balanceador de carga de rede existente de um back-end de pool de destino para um serviço de back-end regional.

Neste codelab, você vai aprender sobre o pacote de operações do Google Cloud. O laboratório envolve a instalação de um aplicativo de amostra usando a gcloud. Depois que o aplicativo de amostra for implantado, você vai usar o Cloud Monitoring para definir painéis, alertas, verificações de tempo de atividade e muito mais.

Saiba como proteger as funções do Cloud Run exigindo a autenticação para invocação

Codelab que descreve como usar o Pacote de emuladores do Firebase durante o desenvolvimento com o Flutter. O codelab usará os emuladores do Auth e do Firestore para demonstrar o uso do emulador.

Neste laboratório, você vai aprender a executar um job de treinamento de modelo personalizado usando o SDK do Kubeflow Pipelines no Vertex Pipelines. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para receber previsões de um modelo de classificação de imagem pré-treinado. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 1. Este laboratório

Neste laboratório, você vai aprender a analisar os metadados das suas execuções do Vertex Pipelines com o Vertex ML Metadata. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 2. Este

Neste laboratório, você vai aprender a criar e executar pipelines de ML com o Vertex Pipelines. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$25. Este laboratório usa a mais nova oferta de

Saiba como converter um app Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Buildpacks e movê-lo para o Cloud Run

Neste laboratório, você vai aprender a executar um job de treinamento personalizado no Vertex AI Training com o recurso de empacotamento automático. Os jobs de treinamento personalizados na Vertex AI usam contêineres. Se você não quiser criar sua

Vamos usar o Gemini para criar recomendações de livros e análises de resumo com o BigQuery (IA generativa somente para SQL).

Saiba como converter um app Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Jib e movê-lo para o Cloud Run

Neste codelab, você vai aprender a configurar recursos avançados de otimização de balanceamento de carga para balanceamento de carga global de aplicativos externos.

Saiba como converter um aplicativo Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Docker e movê-lo para o Cloud Run

Neste codelab, você vai começar a usar o Cloud Foundation Toolkit(CFT) e realizar uma série de etapas para adicionar um recurso a um módulo do CFT.

Vamos criar um app de recomendação e resumo de livros usando a IA generativa da Vertex AI (Gemini) em uma função do Cloud como uma função remota do BigQuery.

Neste codelab, você vai criar um mecanismo de pesquisa com a qualidade do Google que pode ajudar a responder a consultas nos seus documentos e arquivos de texto usando a Vertex AI para Pesquisa/Agent Builder.

Neste codelab, você vai usar a Vertex AI para gerar um teste de curiosidades de acordo com algumas especificações fornecidas. Você vai testar seu gerador de testes em um ambiente de desenvolvedor hospedado na nuvem e, em seguida, implantá-lo no Google Cloud Run para disponibilizar publicamente. No final do laboratório, você vai integrar seu gerador de testes a um app completo.

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer, identificar e traduzir textos entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

Neste laboratório, você vai usar o recurso de modelo de co-hospedagem na Vertex AI para hospedar vários modelos na mesma VM para previsões on-line. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente

Neste laboratório, você vai aprender a usar rotinas de previsão personalizadas na Vertex AI para escrever a lógica de pré-processamento e pós-processamento personalizada. Embora este exemplo use o Scikit-learn, as rotinas de previsão personalizadas

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para treinar e fornecer um modelo com dados tabulares. Esta é a mais nova oferta de produto de IA no Google Cloud e está atualmente em pré-lançamento. Você vai aprender a: O custo total da execução deste

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para treinar e fornecer um modelo do TensorFlow usando código em um contêiner personalizado. Estamos usando o TensorFlow para o código do modelo aqui, mas ele pode ser facilmente substituído por outro

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para criar um pipeline que treina um modelo personalizado do Keras no TensorFlow. Em seguida, vamos usar a nova funcionalidade disponível nos Experimentos da Vertex AI para rastrear e comparar as execuções

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para executar um job de treinamento com vários workers para um modelo do TensorFlow. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$5. Este

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo na Vertex AI e analisá-lo com a Ferramenta What-If

Neste laboratório, você vai aprender a usar o Vertex AI Workbench para explorar dados e treinar modelos de ML. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 1. Este laboratório usa a mais

como começar a usar as funções orientadas a eventos do Cloud Run

Saiba como usar o Ollama como um arquivo secundário com as GPUs do Cloud Run e o Open WebUI como um contêiner de entrada de front-end

Saiba como criar e implantar um app LangChain no Cloud Run

Conheça o conceito de fulfillment no Dialogflow.

Saiba como integrar a API Vision ao Dialogflow.

Você vai aprender a detectar eventos de forma programática e enviar ações para o conteúdo incorporado do Looker.

Você vai aprender a incorporar um painel do Looker com o SDK de incorporação do Looker.

Este codelab mostra como usar a CLI gcloud para executar de forma programática um grande conjunto de testes em um sistema de CI/CD já existente, como o Jenkins. Este codelab não depende de plataforma.

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar o IP privado do Looker Cloud Core em uma rede híbrida.

Neste codelab, você vai aprender a configurar a extensão de resumo do painel do Looker para desenvolvimento local e implantar a extensão na produção.

Aprenda a desenvolver um app da Web com o Pacote de emuladores do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para encadear um balanceador de carga L7.

Neste codelab, você vai adquirir experiência prática com um padrão de arquitetura comumente usado para alcançar escala e resiliência ao lidar com dados em tempo real. Você criará um dispositivo de IoT (Raspberry Pi) que mede dados meteorológicos e, em seguida, criará um pipeline de dados, incluindo uma fila de mensagens, uma função sem servidor, um data warehouse baseado na nuvem e um painel de análise usando o Cloud Platform do Google.

Saiba como proteger seus dados do Firestore com regras de segurança

Neste laboratório, você vai aprender a configurar e iniciar execuções de notebooks com o Vertex AI Workbench. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 2. Este laboratório usa a mais

Você usará o Cloud Dataflow, criará um projeto Maven com o SDK do Cloud Dataflow e executará um pipeline de contagem de tarefas distribuído usando o Console do Google Cloud Platform.

Neste codelab, você vai aprender a criar um banco de dados, implantar o serviço de recuperação de IA generativa para bancos de dados e criar um aplicativo de chat de exemplo usando o serviço.

Envie a versão mais recente para os testadores rapidamente com o SDK do Android para App Distribution. Neste codelab, você atualizará um app para exibir notificações aos testadores quando novas versões estiverem disponíveis.

Neste codelab, você vai ensinar o computador a reconhecer dígitos escritos à mão com 99% de precisão, em 100 linhas de código Python / Keras.

Neste tutorial, você aprenderá a usar a API Video Intelligence com Python.

Comece a usar o Cloud Functions, o ambiente de execução sem servidor do Google para criar e conectar serviços em nuvem. Neste laboratório prático, você vai aprender a criar, implantar e testar funções do Cloud usando o console do Google Cloud

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Google Cloud Vision com C#.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API DLP para classificar automaticamente os dados enviados ao Cloud Storage. Com base na automação da classificação de dados enviados ao Cloud Storage

Aprenda a criar e publicar uma imagem do Docker otimizada para um app Kotlin de inicialização do Spring sem o Docker ou o Dockerfile, e depois execute a imagem criada no Cloud Run.

Neste codelab, você vai aprender a transformar o código do ASP.NET Core em um aplicativo replicado em execução no Kubernetes no Google Kubernetes Engine.

Neste codelab, você aprenderá a criar um serviço baseado em Java que expõe uma API via gRPC. Em seguida, você escreverá um cliente de linha de comando Java para seu serviço gRPC.

Neste codelab, você aprenderá a implantar um app do ASP.NET Core no Google Kubernetes Engine com o Istio.

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines de ciência de dados complexos com ajuste de hiperparâmetros no Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

Neste codelab, você vai configurar uma instalação do pipeline do AI Platform do Cloud (KFP hospedado) com o GKE, criar e executar fluxos de trabalho de ML usando o Kubeflow Pipelines e definir e executar pipelines em um notebook da AI Platform (Jupyter).

Neste codelab, você continuará trabalhando em um aplicativo do ASP.NET Core da parte 1 e adicionará mais recursos do Istio a ele.

Neste codelab, você vai aprender a migrar um app Python 2 do Cloud Firestore e do Cloud Tasks (v1) do App Engine para Python 3, Cloud Datastore e Cloud Tasks (v2)

Neste codelab, você aprenderá a transformar os microsserviços do Micronaut em um serviço replicado em execução no Google Kubernetes Engine.

Neste codelab, você aprenderá a criar um serviço em C# para expor uma API via gRPC e a criar um cliente C# para chamar seu serviço gRPC.

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines complexos de ciência de dados com o Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o Managed Active Directory no Google Cloud Platform

Neste codelab, você vai transcrever um arquivo de áudio para usar a API Text-to-Speech com o Node.js.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga de proxy TCP/SSL com um serviço de back-end e usar o Cloud Armor para limitar o acesso ao balanceador de carga a apenas um conjunto específico de usuários clientes

Neste codelab, você vai aprender sobre as regras pré-configuradas de WAF do Cloud Armor, que permitem a proteção contra algumas das 10 principais vulnerabilidades do OWASP com nomes simples para conjuntos de regras.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Private Service Connect para APIs do Google. Mais especificamente, você vai criar um endpoint de serviço para APIs de armazenamento, um bucket do Cloud Storage e e realizar a validação usando DNS.

Neste codelab, você primeiro vai explorar um aplicativo Node.js para fazer capturas de tela de páginas da Web e armazená-las no Cloud Storage. Em seguida, você vai criar uma imagem de contêiner para o aplicativo, executá-la como um job no Cloud Run e atualizar o job para processar mais páginas da Web e executá-lo de maneira programada com o Cloud Scheduler.

Aprenda a hospedar e escalonar um app da Web no Google Cloud com o Compute Engine.

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Video Intelligence com C#.

Saiba como analisar as visualizações de influenciadores no YouTube em qualquer empresa ou produto usando os recursos de IA generativa do Google.

Neste codelab, você vai se familiarizar com o Google Compute Engine para ativar VMs, instalar softwares e disponibilizá-los na Internet por meio de um balanceador de carga de rede.

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com Python

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga e um serviço de back-end associado. Em seguida, você vai criar uma regra de gerenciamento de bots do Cloud Armor e aprender como ela protege seus back-ends.

Neste tutorial, você vai aprender a gerenciar processadores da Document AI com Python.

Neste codelab, você vai aprender a executar jobs do BigQuery em um conjunto de dados da Wikipédia em paralelo com o recurso de iteração paralela do Workflows.

Neste codelab, você vai aprender a criar e usar uma fila normal do Cloud Tasks para tarefas de destino HTTP. Em seguida, você vai aprender a usar a substituição de URI HTTP no nível da fila e a nova API BufferTask para armazenar solicitações HTTP em buffer mais facilmente com o Cloud Tasks.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga e um serviço de back-end associado. Depois você vai criar uma política de limitação de taxa do Cloud Armor e entender como ela protege os back-ends.

Neste codelab, você vai aprender a iniciar um cluster gerenciado do Spark/Hadoop usando o Dataproc, enviar um job de exemplo do Spark e encerrar o cluster usando a linha de comando.

Neste codelab, você vai aumentar um app do Chat do Programa de agendamento de horários baseado no Dialogflow e no Google Agenda para ser executado no Google Chat. Você vai criar e implantar mensagens personalizadas do Google Chat.

Este codelab demonstra o uso do Gemini para Google Cloud para acelerar a solução de problemas. Você vai conhecer o Gemini para resumir registros, explicar erros e ajudar a encontrar soluções para o problema.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo da Web, restringir o acesso a grupos específicos de usuários e usar a identidade do usuário autenticado no programa.

Saiba como criar um projeto do Google Cloud, configurar e navegar pelo console do Google Cloud e acessar alguns dos serviços mais usados no console do Cloud.

Aprender a criar um projeto do Google Cloud e chamar uma API nele.

Neste codelab, você vai aprender a usar a CLI do Apps Script, a clasp, para extrair, enviar e implantar seus projetos do Apps Script na linha de comando.

Neste codelab, você vai aprender sobre as listas de endereços IP nomeados do Google Cloud Armor. Mais especificamente, você vai configurar uma lista de endereços IP nomeada em uma política de segurança e validar a conectividade.

Neste codelab, você criará uma nova instância do Compute Engine, além de compilar e executar um programa para calcular o pi até milhões de casas decimais.

Saiba como implantar continuamente cargas de trabalho conteinerizadas no GKE com o Cloud Build.

Neste tutorial, você aprenderá a criar um aplicativo da Web simples com Python no Google App Engine.

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com a biblioteca de cliente Node.js

Neste codelab, você vai aprender as noções básicas do BigQuery e como usá-lo para consultar terabytes de dados, como o conjunto de dados da Wikipédia.

Saiba como criar um aplicativo Spring Boot simples e implantá-lo no ambiente padrão do App Engine.

Neste codelab, você vai aprender a implantar um app ASP.NET simples em um Windows Server no Google Compute Engine

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com C#.

Aprenda a criar um cliente frontend de front-end para criar uma experiência de conversação para um app Dialogflow.

Neste codelab, você aprenderá a criar e iniciar um aplicativo ASP.NET Core no Google Cloud Shell sem precisar sair do navegador.

Neste codelab, você conhecerá o Cloud Bigtable com o cliente HBase em Java. Você carregará os dados, executará algumas consultas e irá plotar os dados em um mapa.

Neste codelab, você aprenderá a implantar um aplicativo simples do ASP.NET Core no Google App Engine

Neste laboratório, você analisará um fluxo de trabalho de ML completo no GCP: ingerir dados do BigQuery, criar um modelo XGBoost em uma instância do AI Platform Notebooks do Cloud e implantar o modelo no AI Platform.

Neste codelab, você vai aprender a criar um complemento do Google Workspace usando o Node.js e o Cloud Run.

Neste laboratório, vamos criar um perímetro do VPC Service Controls e usá-lo para proteger um projeto. Em seguida, vamos provocar uma violação de entrada do VPC Service Controls e orientar o processo de solução de problemas da negação. Ao final deste laboratório, você entenderá melhor como usar o VPC Service Controls para proteger seus recursos.

Neste laboratório, vamos criar um perímetro do VPC Service Controls e usá-lo para proteger um projeto. Em seguida, vamos provocar uma violação de saída do VPC Service Controls e orientar o processo de solução de problemas da negação com a criação de uma regra de saída. Ao final deste laboratório, você entenderá melhor como usar o VPC Service Controls para proteger seus recursos.

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo no AI Platform do Cloud e analisá-lo com a Ferramenta What-If

Este codelab mostra como usar o Console do Google Cloud para conceder papéis do Identity and Access Management (IAM) aos principais do seu projeto.

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas relacionadas à pesquisa de patentes e trazer resultados contextualmente relevantes fundamentados na verdade do conjunto de dados de patentes como fonte.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Private Service Connect para APIs do Google. Mais especificamente, você vai criar um endpoint de serviço para APIs de armazenamento, um bucket do Cloud Storage e e realizar a validação usando DNS.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Google Analytics para Firebase para analisar o comportamento do usuário com os eventos do app.

Neste codelab, você vai aprender a usar um balanceador de carga híbrido HTTP(S) externo para alcançar um grupo de endpoints de rede (NEG).

Criaremos um aplicativo de visão computacional usando Spring Boot e Java para que você aproveite o potencial do reconhecimento e da análise de imagens nos seus projetos.

Neste codelab, você aprenderá a usar a Configuração remota do Firebase para alterar o comportamento do app sem uma atualização. Além disso, vamos abordar como executar o teste A/B para encontrar o valor ideal.

Aprenda a aprimorar sua ação com recursos que motivam os usuários.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Cloud IDS. Mais especificamente, você vai criar um endpoint do Cloud IDS, gerar tráfego de ameaças e analisar os resultados.

Neste codelab, você aprenderá a usar a Configuração remota do Firebase para alterar o comportamento do app sem uma atualização. Além disso, vamos abordar como executar o teste A/B para encontrar o valor ideal.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para publicar e consumir serviços.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para publicar e consumir serviços em um ambiente do GKE

Neste codelab, você vai aprender a usar o Google Analytics para Firebase para analisar o comportamento do usuário com os eventos do app.

Neste codelab, você vai aprender a rotear alertas de monitoramento do Datadog para o Google Cloud com o Eventarc.

Neste codelab, você vai criar um serviço do Cloud Run acionado pelo Cloud Scheduler em um intervalo de tempo regular para criar uma colagem das imagens mais recentes.

Neste codelab, você vai criar um serviço Java usando o suporte do Google para bibliotecas de cliente Java nativas e implantá-lo no Cloud Run. O serviço executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a se conectar a recursos de computação hospedados no Google Cloud Platform pela Web.

Saiba como conectar seu app do Spring Boot ao Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar uma função do Cloud (Java) que executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender sobre os principais recursos do Eventarc.

Aprenda a criar e lançar um app Java do Spring Boot do Cloud Shell sem sair do navegador.

Neste codelab, você aprenderá a usar o Spring Cloud GCP para gravar e ler objetos do Datastore.

Neste tutorial, você vai aprender a usar o Cloud Run implantando e executando sem servidor um contêiner sem estado (com a infraestrutura abstraída). O Cloud Run oferece uma opção totalmente gerenciada ou a execução em um cluster do GKE.

Neste codelab, você vai criar um serviço Java usando o suporte do Google para bibliotecas de cliente Java nativas e implantá-lo no Cloud Run. O serviço executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai criar um novo serviço do Cloud Run que é acionado pelo Eventarc quando uma imagem é excluída do Cloud Storage. O serviço, por sua vez, exclui a miniatura da imagem no Cloud Storage e os metadados na coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Cloud Run implantando e executando sem servidor um contêiner sem estado (com a infraestrutura abstraída). O Cloud Run oferece uma opção totalmente gerenciada ou a execução em um cluster do GKE.

Neste codelab, você criará um aplicativo Spring usando o Kotlin e fará a integração com várias tecnologias do Google Cloud Platform, como o Cloud Pub/Sub e o Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar uma instância do Google Cloud Spanner, um banco de dados vazio, e aprender a carregar e consultar dados de amostra.

Neste codelab, você criará dois aplicativos Spring Boot que trocam mensagens por meio do Spring Integration usando o Google Cloud Pub/Sub em segundo plano.

Neste codelab, você vai aprender a responder a alertas de monitoramento do Datadog com o Eventarc e o Workflows

Neste codelab, você vai criar uma função do Cloud que executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a criar e executar um bot do Slack no Google Cloud. Ele usa o Cloud Run, uma plataforma de computação totalmente gerenciada que faz o escalonamento automático dos contêineres sem estado.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Speech-to-Text com C#.

Neste codelab, você aprenderá a criar um placar de jogos usando uma tabela de banco de dados do Cloud Spanner com uma coluna de carimbo de data/hora de confirmação.

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Speech-to-Text com Python.

Neste codelab, você vai criar um serviço do Cloud Run que cria miniaturas de imagens em resposta a eventos do Cloud Storage transmitidos por um tópico do Pub/Sub.

Neste codelab, você criará um front-end da Web no Google App Engine que permite aos usuários fazer upload de fotos, navegar pelas fotos enviadas, as miniaturas e a colagem mais recente.

Neste codelab, você criará um aplicativo Java básico que usa o Hibernate para manter dados no Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai transcrever um arquivo de áudio para usar a API Speech-to-Text com Node.js.

Saiba como implantar e executar um contêiner com o Cloud Run no Node.js.

Neste codelab, você aprenderá a usar o Spring Cloud GCP para gravar e ler dados de um banco de dados do Cloud Spanner.

Neste codelab, você aprenderá a implantar o CMS do Django usando componentes sem servidor: o Cloud Run para o mecanismo da Web, o Cloud SQL para o banco de dados e o Cloud Build para os recursos de mídia.

Neste codelab, você vai criar uma versão orquestrada do Pic-a-daily usando o Workflows

Neste codelab, você vai aprender a usar o Terraform para criar e gerenciar recursos do Google Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Cloud Profiler, uma ferramenta para coleta e análise contínuas dos dados de desempenho de ambientes de produção com baixa sobrecarga.

Neste codelab, você vai criar microsserviços simples do Spring Boot e recuperar secrets e valores de configuração armazenados no Secret Manager.

Neste codelab, você criará microsserviços simples do Spring Boot e adicionará recursos de rastreamento distribuído usando o inicializador Spring Cloud GCP Trace, que armazena dados de rastreamento no Cloud Trace.

Aprenda a armazenar dados em cache de um app do Spring Boot com o Memorystore.

Saiba como implantar um app Java do Spring Boot no Kubernetes no GKE.

Neste codelab, você vai configurar uma conexão entre uma instância do Compute Engine e o Cloud SQL na rede interna privada do Google usando o Cloud SQL Proxy.

Neste codelab, você vai configurar uma conexão simples com uma instância do Cloud SQL acessível de qualquer lugar.

Saiba como começar a usar as funções do Cloud Run

Crie apps de saúde seguros, escalonáveis, compatíveis e baseados em dados com o SDK Android-FHIR, OHS e a API Google Cloud Healthcare

Demonstra o recurso de chamada de função do Gemini em um aplicativo Java invocando o modelo Gemini para orquestrar a entrada para a chamada de função, invocar a API, processar a resposta em outra chamada do Gemini e implantá-la em um endpoint REST.

Neste codelab, você vai aprender sobre os recursos avançados de tráfego disponíveis no novo balanceador de carga HTTPs externo.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo do Cloud Run que transforma seu desenho em código de site em minutos usando modelos de IA generativa do Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro e muito mais.

Neste codelab, você vai realizar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) de documentos PDF usando a Document AI e Python. Você vai aprender como fazer solicitações de processo on-line (síncronas) e em lote (assíncronas).

Saiba como criar um serviço do Cloud Run que se comunica com um arquivo secundário usando uma porta de host local e uma montagem de volume.

O Dialogflow pronto para uso vem com muitas integrações, para gateways da Web, do Google Assistente, de mídias sociais e de telefone. No entanto, para levar os chatbots a dispositivos móveis, é preciso criar uma integração personalizada. Neste laboratório, você aprenderá a integrar o Dialogflow Essentials a um app do Flutter.

Neste codelab, você vai aprender como usar o Document AI Workbench para criar modelos totalmente personalizados usando seus próprios dados de treinamento.

Nesta página, explicamos como usar o Dataflow SQL e criar jobs do Dataflow SQL.

Neste codelab, você vai aprender a usar o analisador de formulários da Document AI para analisar um formulário escrito à mão com Python. Usaremos um formulário de admissão médica simples como exemplo, mas esse procedimento funcionará com qualquer

Como configurar e executar um notebook com o Beam interativo

Neste codelab para iniciantes, você vai se familiarizar com o recurso de fallback generativo que usa os modelos de linguagem grandes generativos (LLMs) mais recentes do Google para gerar respostas de agentes virtuais.

Neste codelab, você vai aprender a usar o treinamento da Document AI para melhorar a qualidade do modelo usando seus próprios dados de treinamento.

Neste codelab para iniciantes, você vai se familiarizar com o recurso de gerador. Os geradores usam os modelos generativos de linguagem grande (LLMs) mais recentes do Google para gerar respostas de agentes. No contexto deste codelab, você vai usar um gerador que extrai informações de um repositório de dados para tomar decisões bem fundamentadas.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Procurement DocAI e o Lending DocAI para classificar e analisar documentos especializados.

Saiba como criar um chatbot personalizado do Dialogflow para o Google Chat com cards de respostas dinâmicas.

Neste codelab, você vai aprender a usar o recurso human in the loop da Document AI para concluir tarefas de revisão humana com processadores especializados.

Neste laboratório, você vai aprender a resolver problemas de séries temporais usando a Vertex AI, incluindo notebooks, treinamento, previsão e BigQuery ML.

Usar o Gemini Code Assist para ajudar a programar testes para o código

Neste laboratório, você vai aprender a treinar seu modelo no Cloud com o ajuste de hiperparâmetros. Mostraremos como fazer isso com o PyTorch, mas é possível fazer isso em qualquer framework que você quiser.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Text-to-Speech com o C#.

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Translation com C#.

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Text-to-Speech com o Python.

Neste codelab, você vai aprender a orquestrar e automatizar os serviços de API do Google Cloud e baseados em HTTP com o Workflows.

Neste codelab, você vai aprender a instalar e usar ferramentas do Cloud para Windows PowerShell.

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Vision com o Python.

Criar um app de previsão e prescrição de classificação de sucesso de filmes com consultas SQL do BigQuery e a API PaLM da Vertex AI.

Neste codelab, você vai criar um microsserviço que vai lutar contra outros microsserviços "jogando" o Jamón em uma arena.

Neste codelab, você treinará um classificador de imagens usando o AutoML Vision Edge no Kit de ML e o executará em um smartphone Android ou iOS usando o SDK do kit de ML.

Resumo do código-fonte para repositórios do GitHub disponível como um conjunto de dados público do BigQuery, usando o modelo de linguagem grande da Vertex AI para geração de texto (text-bison) como uma função remota hospedada no BigQuery.

Desenvolver um aplicativo de chat usando o framework Python Flask e o modelo da API PaLM da Vertex AI.

Neste codelab, você vai começar a usar o Cloud Foundation Toolkit(CFT) e realizar uma série de etapas para adicionar um recurso a um módulo do CFT.

Aprenda os conceitos básicos do BigQuery e como consultar terabytes de dados públicos usando dados de commit do GitHub como exemplo.

Neste codelab, você vai aprender a conectar um cluster do AlloyDB a um banco de dados Oracle implantado em uma rede separada conectada por VPN.

Neste codelab, você vai criar um microsserviço que vai lutar contra outros microsserviços "jogando" folhas uns nos outros em uma arena.

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery para criar modelos de machine learning para conjuntos de dados do Analytics 360.

Este codelab intermediário do Google Apps Script usa duas plataformas para desenvolvedores do Google: o Google Workspace e o console do Google Cloud. Mais especificamente, ele usa a API BigQuery do console do Cloud (como um serviço avançado do Apps Script) com um par de serviços integrados do Google Workspace: Planilhas e Apresentações Google. O objetivo deste app de exemplo é mostrar aos usuários que eles podem automatizar a extensão final, indo da análise de Big Data até a apresentação de slides, tudo em um código (relativamente) curto.

Neste codelab, vamos implementar um padrão de ingestão de dados para carregar dados de saúde formatados em CSV no BigQuery usando o Cloud Data Fusion.

Aprenda a carregar e consultar dados com o bq, uma ferramenta de linha de comando baseada em Python para BigQuery.

Neste codelab, você vai comparar consultas comuns do Cassandra para inserir, atualizar, ler e excluir dados com o equivalente do Cloud Bigtable no cliente Java.

Neste codelab, você vai aprender a configurar a política de segurança de borda de rede do Cloud Armor com regras definidas pelo usuário

Neste laboratório, você vai treinar um modelo com o BigQuery Machine Learning e, em seguida, vai exportar e implantar esse modelo na Vertex AI. Esta é a mais nova oferta de produto de IA no Google Cloud. Você vai aprender a: O custo total da execução

Neste codelab, vamos apresentar uma das maneiras mais fáceis de escrever código para acessar as tecnologias de desenvolvedores do Google. Tudo é feito com a aplicação de JavaScript, uma linguagem convencional de desenvolvimento da Web. Com o Google Apps Script, você escreverá um código para extrair um endereço de uma célula do app Planilhas Google, gerar um mapa do Google Maps com base no endereço e enviá-lo como um anexo pelo Gmail. Sabe qual é a melhor parte? Serão apenas quatro linhas de código.

Este laboratório baseia-se no conceito de fulfillment no Dialogflow. Você vai aprender a criar conjuntos de dados e tabelas no BigQuery, depois configurar os detalhes de integração com o fulfillment do Dialogflow e testar a experiência de conversa.

Neste codelab, você vai criar um microsserviço que vai lutar contra outros microsserviços "jogando" pêssegos uns nos outros em uma arena.

Demonstra uma função do Cloud escrita em Python que inicializa o módulo da Vertex AI e fornece um endpoint para invocar o modelo Text Bison no PaLM.

Criar um caso de uso de resumo de texto para permitir que os usuários resumam artigos, textos e outras formas de conteúdo usando a Vertex AI do Google Cloud em um app da Web Svelte Kit.

Neste tutorial, você vai aprender a usar modelos generativos para resumir informações de um texto usando o método de preenchimento

Neste codelab, você vai aprender a criar uma visualização personalizada que pode ser usada em um relatório do Looker Studio.

Neste codelab, você usará dscc-gen, uma ferramenta de modelagem de projetos, para criar uma visualização da comunidade para o Data Studio.

O objetivo deste laboratório é conhecer o recurso de alocação dinâmica de portas (DPA) do Cloud NAT.

O objetivo deste laboratório é conhecer o recurso de regras do Cloud NAT

Saiba como executar a inferência LLM em GPUs do Cloud Run com vLLM e o SDK OpenAI Python

Saiba como implantar frameworks JavaScript como Angular, Nuxt.js e Next.js no Cloud Run.

Saiba como configurar um serviço do Cloud Run para acessar um serviço interno do Cloud Run usando a saída de VPC direta.

Saiba como criar um serviço do Cloud Run que descreve a imagem em todas as cenas de um vídeo usando a Vertex AI e a API Video Intelligence.

Este codelab ensina a usar as APIs REST do Google Workspace. O exemplo será feito em Python por questões de brevidade e disponibilidade, mas você também pode usar sua linguagem de desenvolvimento favorita. Muitos tópicos introdutórios são apresentados com a criação de um script simples que exibe os 100 primeiros arquivos & pastas em seu Google Drive usando sua API.

Neste codelab, você vai configurar um projeto do Google Cloud para usar nos próximos. Você também vai aprender a usar o Cloud Shell para editar arquivos e executar comandos do terminal.

Neste codelab, demonstramos uma solução para acessar e analisar dados clínicos no GCP usando o BigQuery e os Notebooks do AI Platform.

Neste codelab, você aprenderá a processar mensagens do Gmail de forma automática e programática usando as APIs do G Suite e o Google Cloud Functions.

Saiba como criar um job do Cloud Run que descreva a imagem em todas as cenas de um vídeo usando a Vertex AI e a API Video Intelligence.

Saiba como provisionar um cluster de HPC escalonável dinamicamente usando o Google Compute Engine, o Google Deployment Manager e o gerenciador de cargas de trabalho do Slurm.

Saiba como fazer uma consulta na Vertex AI para Pesquisa usando um serviço do Cloud Run.

Saiba como acessar um serviço de entrada somente para uso interno do Cloud Run usando a saída de VPC direta e mantendo o acesso à Internet pública

Saiba como implantar um chat com a tecnologia do Gemini no Cloud Run usando express.js, htmx e tailwindCSS.

Como implantar automaticamente as alterações do GitHub no Cloud Run usando o Cloud Build

Como usar o Cloud Run como um endpoint para chamadas de função do Gemini.

O Microsoft.NET Core é uma versão de código aberto e multiplataforma do.NET que pode ser executada nativamente em contêineres. O.NET Core está disponível no GitHub e é mantido pela Microsoft e pela comunidade.NET. Este laboratório implanta um

Neste codelab, você vai aprender sobre os recursos avançados de tráfego disponíveis no novo balanceador de carga HTTPs externo.

Neste codelab, vamos implementar um padrão de ingestão de dados para carregar dados de saúde formatados FHIR - R4 (recursos regulares) no BigQuery usando as APIs FHIR do Cloud Healthcare.

Neste codelab, você usará a API Google Docs para criar um documento Google e gravar a transcrição de um arquivo de áudio neste documento. Você vai usar a API Speech-to-Text para conseguir a transcrição de texto do arquivo de áudio fornecido.

Neste codelab, você vai detectar eventos do Pub/Sub, Cloud Storage e Registros de auditoria do Cloud com o Eventarc e transmiti-los para um serviço do Kubernetes em execução no Google Kubernetes Engine (GKE).

Neste codelab, você vai usar o Document AI Warehouse para ingerir, processar e pesquisar o texto completo de documentos.

Neste laboratório, você vai criar uma distribuição de CDN e aplicar regras do Cloud Armor para proteger seu armazenamento em cache de borda.

Neste codelab, você vai criptografar e descriptografar dados usando chaves assimétricas do Cloud KMS.

Neste codelab, você vai criptografar e descriptografar dados usando o Cloud KMS

Neste codelab, você vai aprender a preencher uma planilha do Google usando uma função do Cloud, reagindo ao upload de um arquivo CSV para o Cloud Storage.

Saiba como migrar o uso do Blobstore para o Cloud Storage em um aplicativo ndb do App Engine para Python 2.

Neste tutorial, você vai criar funções HTTP do Cloud em Python.

Saiba como adicionar o uso de tarefas pull da fila de tarefas a um app básico do App Engine em Python 2 para Python 2.

Saiba como adicionar o uso do Blobstore a um app simples do App Engine em Python 2

Saiba como adicionar o uso do Memcache a um app básico do App Engine do App Engine para Python 2.

Saiba como migrar um Node.js do App Engine para Python 2 e App Memcache para o Cloud NARD & Cloud Memorystore (para Redis), seguido por um upgrade para o Python 3

Saiba como migrar um Node.js do App Engine para Python 2 e Aplicativo de fila de tarefas (tarefas pull) para o Cloud NBS e Cloud Pub/Sub, seguido de um upgrade para o Python 3

Saiba como usar o Stackdriver Logging e o Stackdriver Trace para o Cloud Functions.

Saiba como converter um aplicativo simples do App Engine em Python (ou dividir um aplicativo maior e monolítico em microsserviços) e movê-lo para o Cloud Functions

Saiba como usar serviços incluídos no App Engine em ambientes de execução da segunda geração

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Natural Language com o C#.

Saiba como conteinerizar e migrar um app simples do App Engine para o Cloud Run usando o Cloud Buildpacks.

Saiba como adicionar o uso de tarefas push da fila de tarefas a um aplicativo básico do App Engine em Python 2 Flask.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Node.js e executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Saiba como migrar um aplicativo simples do App Engine do Cloud Datastore para o Cloud Firestore.

Neste laboratório, você aprenderá a dividir um site monolítico em microsserviços e implantá-los no Google Kubernetes Engine.

Saiba como migrar um aplicativo simples do App Engine do Cloud Firestore para o Cloud Datastore.

Saiba como migrar um Node.js do App Engine para Python 2 e Aplicativo de serviço dos usuários para o Cloud NBS e Cloud Identity Platform, seguido de um upgrade para o Python 3

Neste codelab, você vai migrar um servidor da Web simples do Compute Engine para o Kubernetes Engine usando o Migrate for Anthos.

Neste codelab, você vai aprender a configurar um balanceador de carga de rede para distribuir o tráfego entre as instâncias de back-end do balanceador com base nos pesos informados por uma verificação de integridade HTTP usando o balanceamento de carga ponderado.

Neste laboratório, você vai ingerir diretamente um conjunto de dados do BigQuery e treinar um modelo de detecção de fraudes com o TensorFlow Enterprise na AI Platform do Google Cloud.

Neste laboratório, você vai criar um arquivo tf.keras para identificar transações fraudulentas usando o TensorFlow. Depois, vai interpretar os resultados do modelo com o SDK Explainable AI do Cloud.

Crie um app gerador de poses para gerar imagens com base em comandos de poses criados pelo usuário com dados buscados no banco de dados do Spanner usando a API do app do servidor.

Neste codelab, você vai conversar com seus usuários ou fazer perguntas sobre sua documentação, usar IA generativa em Java, integrar o modelo de linguagem grande PaLM e aproveitar o framework de orquestração de LLMs LangChain4J

Saiba como usar o poder da API Gemini para automatizar tarefas do Google Workspace e explorar mais possibilidades.

Talvez você conheça os SDKs do Firebase para Android e iOS, mas sabia que há um console do Cloud SDK projetado apenas para jogos multiplataforma? Neste workshop, vamos adicionar o módulo a um projeto Android pelo CMake, adicione análises básicas para melhorar o jogo e compartilhe com amigos e testadores para começar a coletar feedback.

Neste codelab, você vai usar a chamada de função no Gemini para criar um app em que os usuários podem perguntar sobre taxas de câmbio, buscar os dados mais recentes de uma API externa e responder ao usuário com a resposta.

Neste codelab, você vai usar a interface da Web do BigQuery para entender o particionamento e o clustering no BigQuery.

Neste codelab, você vai começar a usar a IA generativa em Java, integrando o modelo de linguagem grande do PaLM e aproveitando o framework de orquestração de LLMs LangChain4J

Neste codelab, você criará e implementará um complemento do Gmail que permite que os usuários adicionem facilmente despesas de recibos a uma planilha Google sem sair do Gmail.

Neste codelab, vamos analisar uma solução de início rápido, o resumo por IA, que usa modelos da Vertex AI para resumir documentos PDF que foram enviados ao Google Cloud Storage. Vamos usar o Gemini Code Assist para entender e adicionar novas funcionalidades à solução.

Neste codelab, vamos ver como usar o recurso "Quero ajuda para escrever" para criar testes de monitoramento sintético nos serviços atuais

Neste codelab, você vai aprender a usar o Dataprep, o BigQuery e o Looker para analisar o impacto de diferentes preços de varejo e tomar decisões informadas para otimizar os preços dos produtos.

Código-fonte para criar um comando Slash do Slack para resumo de texto no aplicativo Slack. O aplicativo Slack usa a Função do Cloud para invocar a API PaLM para resumir textos.

Neste tutorial, você vai aprender a usar o Secret Manager com Python

Saiba como acessar arquivos no Cloud Storage com a abstração Spring Resource.

Neste laboratório, você vai aprender a configurar os Notebooks do Apache Spark e do Jupyter no Cloud Dataproc usando componentes opcionais e o gateway de componentes.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga de proxy TCP/SSL com um serviço de back-end e usar o Cloud Armor para limitar o acesso ao balanceador de carga a apenas um conjunto específico de usuários clientes

Neste codelab, vamos implementar um padrão de ingestão de dados para carregar dados de saúde formatados em CSV no BigQuery usando o Cloud Data Fusion em tempo real.

Criar um aplicativo de pesquisa de similaridade para recomendações de vestuário com base na entrada do usuário e realizar pesquisas nos dados armazenados no Spanner e indexados pela Pesquisa Vetorial para responder com os vizinhos mais próximos.

O OpenTelemetry é o padrão do setor para observabilidade de sistemas em rastreamento e métricas. Nesta sessão, mostramos como instrumentar métricas de aplicativos com o OpenTelemetry e como utilizá-las no Cloud Monitoring e em outras ferramentas de monitoramento.

Neste codelab, você vai adicionar notificações push a um app iOS com o Firebase Cloud Messaging.

Neste codelab, você vai desenvolver uma API Web com base nas soluções sem servidor do Google Cloud para exibir uma estante e seus livros. Você vai criar uma função do Cloud para importar dados de amostra, um contêiner do Cloud Run para oferecer uma API Web de back-end reutilizável e um aplicativo da Web do App Engine para oferecer um front-end da Web e navegar pela biblioteca de livros.

Neste codelab, você aprenderá a criar um cluster do AlloyDB, implantar o Serviço de recuperação de bancos de dados de IA generativa para bancos de dados e criar um aplicativo de amostra com o serviço.

Neste codelab, você vai usar a Duet AI, uma colaboradora com tecnologia de IA, no Google Cloud. Você vai aprender a usar o chat da Duet AI e a assistência de código inline para gerar e entender códigos e muito mais.

Vamos usar o Gemini para criar um aplicativo de resumo da estante de livros que simplesmente envia os dados do BigQuery para a Web e é implantado no Cloud Run.

Neste codelab, você vai aprender como criar um Google Chat

Neste laboratório, você vai aprender a criar um sistema completo de dados para IA que detecta fraudes em tempo real no Google Cloud. O objetivo é entender como ir de dados brutos a um pipeline de ML pronto para produção em execução no Google Cloud.

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para receber previsões on-line e em lote de um modelo treinado personalizado. Este laboratório é parte da série de vídeos Protótipo para produção. Finalize o laboratório anterior antes de tentar este. Para

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para executar um job de treinamento personalizado. Este laboratório é parte da série de vídeos Protótipo para produção. Você vai criar um modelo de classificação de imagens usando o conjunto de dados de

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para executar um job de treinamento distribuído no Vertex AI Training usando o TensorFlow. Este laboratório é parte da série de vídeos Protótipo para produção. Finalize os laboratório anteriores antes de

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para executar um ajuste de hiperparâmetro no Vertex AI Training. Este laboratório é parte da série de vídeos Protótipo para produção. Finalize o laboratório anterior antes de tentar este. Para saber mais,

Neste codelab, você aprenderá a criar um placar de jogos usando uma tabela de banco de dados do Cloud Spanner com uma coluna de carimbo de data/hora de confirmação.

Saiba como migrar do App Engine ndb e taskqueue para o Cloud NDB e o Cloud Tasks

O Cloud SQL Insights ajuda a detectar, diagnosticar e evitar problemas de desempenho de consultas nos bancos de dados do Cloud SQL. Eles oferecem serviço de autoatendimento, monitoramento intuitivo e diagnóstico além da detecção, para identificar a

Saiba como colocar em contêiner e migrar um aplicativo simples do App Engine para o Cloud Run usando o Docker

Neste codelab, os desenvolvedores criam um fluxo de trabalho de processamento de imagens baseado na nuvem em Python usando as APIs do G Suite e do GCP. Você fará o download de um arquivo de imagem do Google Drive, arquivando-o no Google Cloud Storage, analisando o conteúdo com o Google Cloud Vision e gerando dados de relatório no Planilhas Google.

Neste codelab, você aprenderá a criar um placar de jogos usando uma tabela de banco de dados do Cloud Spanner com uma coluna de carimbo de data/hora de confirmação.

Saiba como migrar o aplicativo Python do App Engine do webapp2 para o framework da Web do Flask.

Saiba como migrar um aplicativo simples do App Engine de ndb para o Cloud NDB.

Neste codelab, você escreverá uma Função do Cloud que se conecta a um banco de dados do Cloud SQL e envia a ele uma instrução de inserção do SQL.

Este codelab ensina a usar os recursos da API Maps JavaScript com a tecnologia WebGL para renderizar e controlar o mapa vetorial em três dimensões. Este codelab pressupõe que você tem conhecimento intermediário de JavaScript e da API Maps JavaScript.

Imagine que você tenha muitos lugares para colocar em um mapa e quer permitir que os usuários vejam onde esses lugares estão e decidam qual deles querem visitar. Como exemplos, podemos mencionar: Neste codelab, você criará um localizador que usa um

Este codelab ensina como integrar o SDK do Maps para Android ao seu app e usar os recursos principais, criando um aplicativo que exiba um mapa de lojas de bicicletas em São Francisco, Califórnia, EUA. Para a etapa de ativação a seguir, é necessário

Neste codelab, você adicionará código a um app Android para chamar um back-end da Pesquisa de produtos da API Vision para que os usuários do app possam pesquisar produtos usando imagens.

Este codelab ensina como usar dados da Plataforma Google Maps para exibir lugares por perto em realidade aumentada (RA) no Android. Este codelab usa o Android 10.0 (nível da API 29) e requer a instalação do Google Play Services no Android Studio.

Neste codelab, você aprenderá a criar um back-end de pesquisa de imagens de produto usando a Pesquisa de produtos da API Vision e a criar uma chave de API para chamar o back-end de apps para dispositivos móveis.

Neste codelab, você aprenderá tudo que precisa para começar a usar a Plataforma Google Maps na criação de apps iOS em Objective-C. Você verá todos os princípios básicos, incluindo a configuração e carregamento do SDK do Maps para iOS, a exibição do

Neste codelab, você aprenderá tudo que precisa para começar a usar a Plataforma Google Maps na Web. Você verá todos os princípios básicos, desde a configuração até o carregamento da API Maps JavaScript, a exibição do primeiro mapa, como trabalhar com

Saiba como usar os SDKs do Maps e do Places na Plataforma Google Maps para Android para apresentar aos usuários uma lista de possíveis lugares ao identificar a localização deles.

Neste codelab, você primeiro vai explorar um aplicativo Node.js para fazer capturas de tela de páginas da Web e armazená-las no Cloud Storage. Em seguida, você vai criar uma imagem de contêiner para o aplicativo, executá-la como um job no Cloud Run e atualizar o job para processar mais páginas da Web e executá-lo de maneira programada com o Cloud Scheduler.

Um dos recursos mais comuns em um site é exibir um mapa do Google que destaca um ou mais locais de uma empresa, estabelecimento ou outra entidade com presença física. A forma como esses mapas são implementados pode variar muito dependendo dos

Neste laboratório, você vai aprender a usar a Vertex AI para realizar o ajuste de hiperparâmetros e o treinamento distribuído. Embora este laboratório use o TensorFlow para o código do modelo, os conceitos também são aplicáveis a outros frameworks de

Este codelab ensina como usar o SDK do Maps para iOS com o SwiftUI. Para a etapa a seguir, ative o SDK do Maps para iOS. Caso você ainda não tenha uma conta do Google Cloud Platform e um projeto com faturamento ativado, veja como criá-los no guia

Neste codelab, você criará uma experiência do Google Maps usando o SDK de apps para dispositivos móveis do Flutter para criar experiências nativas de alta qualidade no iOS e no Android.

Neste codelab, você vai aprender a criar uma visualização de um grande volume de dados geoespaciais usando a API Maps JavaScript e o deck.gl, um framework de visualização de dados de código aberto, otimizado pelo WebGL. Se você nunca usou a

Neste codelab, você aprenderá a usar o Cloud Anchors para criar experiências de RA compartilhadas ao estabelecer um frame comum de referência (mesma posição e orientação) em vários dispositivos usando o serviço ARCore Cloud Anchors.

Neste codelab, você aprenderá a criar um bot de chat para pesquisar um espaço.

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