เริ่มต้นใช้ Google Kubernetes Engine — สร้างคลัสเตอร์ deploy สเกล และดูแล workload บน Kubernetes
วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย BigQuery — เขียน SQL, จัดการ dataset และคุมค่าใช้จ่ายของ query
รันคอนเทนเนอร์แบบ serverless บน Cloud Run — deploy แล้ว auto-scale จ่ายตามที่ใช้จริง ไม่ต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์
เรียกใช้โมเดล Gemini ผ่าน API — งาน text, multimodal และ tool/function calling ในโค้ดของคุณ
สร้างแอปเร็วด้วย Firebase — auth, Firestore, hosting และ functions ครบในที่เดียว
เริ่มต้นเชื่อม Google Ads API — จัดการแคมเปญ ดึงรายงาน และทำงานโฆษณาแบบอัตโนมัติ
ใช้ gcloud CLI จัดการทรัพยากร Google Cloud — สร้าง ตั้งค่า และดูแลผ่าน command line
เริ่มต้นใช้ Cloud SQL — ฐานข้อมูล MySQL/PostgreSQL แบบจัดการให้ พร้อม backup อัตโนมัติ
สร้างโมเดล ML ด้วย SQL ใน BigQuery — ทำนายและวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องย้ายข้อมูลออก
ต่อ Gemini Live API สำหรับสนทนาเสียง/วิดีโอแบบเรียลไทม์กับโมเดล
ทำ GKE ให้ปลอดภัย — RBAC, network policy, workload identity บน Kubernetes
สร้าง query สำหรับ Cloud Logging อัตโนมัติ — หา log ที่ต้องการได้ไวขึ้น
ดึงข้อมูลจาก Google Analytics ผ่าน Data API — รายงานทราฟฟิกและพฤติกรรมผู้ใช้
เริ่มใส่โฆษณา Google Mobile Ads (AdMob) ในแอปมือถือ — banner, interstitial, rewarded
ใช้ AlloyDB ฐานข้อมูล PostgreSQL ประสิทธิภาพสูงของ Google Cloud
ใช้ Bigtable ฐานข้อมูล NoSQL สเกลใหญ่ latency ต่ำ
จัดการเครือข่ายบน GKE — service, ingress และ network policy
ตั้ง monitoring/logging/tracing ให้คลัสเตอร์ GKE เห็นปัญหาไว
ลดค่าใช้จ่าย GKE — right-size, autoscale และ spot node
เลือก metric ที่ควรเฝ้าใน Cloud Monitoring — ตั้ง alert ให้ตรงจุด
สร้าง AI agent ด้วย Gemini Agents API ของ Google
รันโมเดล AI inference บน GKE ให้คุ้มและสเกลได้
เส้นทางมาตรฐาน (golden path) ตั้ง GKE ให้พร้อม production
จัดการ storage บน GKE — persistent volume, storage class
อัปเกรดคลัสเตอร์ GKE อย่างปลอดภัย ไม่ให้บริการล่ม
แบ่งใช้ GKE หลายทีม/ลูกค้าอย่างแยกขาดและปลอดภัย
นำแอปขึ้น GKE ครั้งแรก — deploy, config, expose service
ทำ workload บน GKE ให้ทน — health check, PDB, autoscale
สเกล workload บน GKE ให้รับโหลดพอดี ไม่เปลือง
ใช้ BigQuery DataFrames (BigFrames) วิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python
ใช้ Gemini Interactions API สร้างประสบการณ์โต้ตอบกับผู้ใช้
รันงาน batch/HPC บน GKE — คิวงาน, งานคำนวณหนัก
