GCP 的云解决方案套件可帮助公司：
管理数据
扩展应用程序
利用先进技术（例如机器学习和人工智能）
IT 专业人员和开发人员必须获得 GCP 的实践经验，才能在云优先的世界中保持竞争力。因此，在本文中，我为初学者和高级专业人士分享了一份精选的 Google Cloud 项目创意列表。
无论您是刚刚起步还是希望深化您的专业知识，这些项目都将帮助您建立展示您的技能的作品集，并为您获得Google Cloud 认证做好准备。
为什么要从事 Google Cloud 项目？
参与Google Cloud项目有很多好处。首先，它可以让您将理论知识应用于实际的现实场景中，缩小学习与实践之间的差距。通过参与 GCP 项目，您可以培养技术技能并获得解决问题和项目管理方面的经验。
此外，全面的项目组合在寻找工作机会时也是一笔宝贵的财富。项目是您技能的有形证明，对个人和职业发展具有无价的价值。
根据你的技能水平选择合适的项目
选择正确的项目对于最大限度地发挥在 Google Cloud 上工作的优势至关重要。对于初学者来说，必须从简单且易于管理的项目开始，重点关注以下基本服务：
Google 计算引擎
Google 云端存储
谷歌应用引擎
随着您对 GCP 的信心和熟悉程度不断提升，您可以逐渐转向涉及高级服务的更复杂项目。对于经验丰富的用户，处理具有挑战性的项目有助于巩固您的知识，并为您担任专业角色或获得认证做好准备。
成为一名数据工程师
通过高级 Python 学习成为数据工程师
适合初学者的 Google Cloud 项目
如前所述，对于刚接触 Google Cloud 的人来说，从介绍基础概念和服务的基础项目开始是理想的选择。这些项目旨在帮助您熟悉 GCP 环境。
让我们来看看其中的几个。
项目 1：在 Google Cloud Storage 上部署静态网站
该项目需要在 Google Cloud Storage 上构建和托管一个基本的静态网站。首先，您需要创建一个存储桶，将其配置为网络主机，然后上传 HTML 和 CSS 文件。
在 GCP 上部署静态网站是了解该平台的绝佳方式。您将获得使用云存储、管理公共访问控制和处理基本配置设置的实践经验。
培养的技能：Google 云存储、网站托管、访问控制
从这里开始：托管静态网站
项目 2：使用 Google Compute Engine 设置虚拟机
在此项目中，您将学习如何使用 Google Compute Engine 创建和管理虚拟机 (VM)。该项目涵盖：
VM 设置
SSH 访问
安装软件
基本安全配置
这个基础项目非常适合学习云基础设施和虚拟机管理。
培养的技能：Google Compute Engine、Linux 管理、网络基础知识
从这里开始：创建并启动 Compute Engine 实例
项目 3：使用 Cloud SQL 创建托管 SQL 数据库
在此项目中，您将创建一个数据库实例、配置访问权限并将其连接到示例应用程序。这是开始使用托管数据库服务和了解基于云的数据存储基础知识的理想方式。
培养的技能：Cloud SQL、数据库管理、连接和访问控制
从这里开始：创建和管理数据库
中级 Google Cloud 项目
对于已经掌握基础知识的人来说，中级项目提供了一种更深入探索 GCP 并学习涉及编排、数据分析和机器学习的更复杂解决方案的方法。
以下是一些中级项目，您可以开展这些项目以深入了解 GCP 生态系统。
项目 4：使用 Google Kubernetes Engine 部署容器化应用程序
在此项目中，您将使用 Docker 将一个简单的应用程序容器化，并将其部署在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上。该项目涵盖设置 Kubernetes 集群、创建和管理 Pod 以及部署应用程序。这是一个学习容器编排和微服务架构的完美项目。
培养的技能：Google Kubernetes Engine、Docker、容器编排、微服务
从这里开始： 部署容器化 Web 应用程序
项目 5：使用 BigQuery 实现数据分析
该项目介绍了 BigQuery，这是 GCP 的完全托管、无服务器数据仓库。您将加载示例数据、执行基于 SQL 的查询并创建可视化效果。该项目可帮助您了解数据分析的基础知识以及如何使用 BigQuery 进行大规模数据处理。
培养的技能：BigQuery、SQL、数据分析、可视化
从这里开始： 分析电动汽车充电习惯或探索伦敦的交通网络
项目 6：使用 Cloud Build 设置 CI/CD 管道
在这里，您将学习使用 Cloud Build（GCP 的持续集成和交付 (CI/CD) 服务）来自动化构建和部署过程。
持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 是软件开发实践，旨在自动集成代码更改、运行测试并高效部署更新的应用程序。这些实践最初是为传统软件应用程序设计的，现在在机器学习 (ML) 项目中越来越受欢迎。
培养的技能：云构建、CI/CD、DevOps、自动化
从这里开始：Cloud Build - 创建 CI/CD 管道
高级 Google Cloud 项目
如果您有GCP 经验，并希望提高您的技能以准备高级 paytm 数据库 认证或寻求深化您在特定领域的专业知识，那么这里就是您需要的地方。
高级项目专为希望应对复杂挑战并利用更广泛的 GCP 服务的经验丰富的用户量身定制。
让我们看一下您可以实施的一些高级项目。
项目 7：使用 Vertex AI 构建机器学习模型
Vertex AI 是 Google 的全托管机器学习平台。它使用户能够构建、部署和扩展机器学习模型。在此项目中，您将创建一个机器学习模型，使用数据集对其进行训练，并将其部署为 API。
该项目非常适合探索 GCP 的机器学习能力和处理真实世界的数据集。
开发的技能：Vertex AI、机器学习、模型部署、API
从这里开始： Vertex AI 教程：初学者综合指南
项目 8：使用 Dataflow 设置无服务器数据处理管道
该项目涉及使用 Apache Beam 创建数据处理管道并将其部署在 Google Cloud Dataflow 上。您将学习如何在无服务器环境中处理和转换流式或批量数据。对于那些对数据工程和实时数据处理感兴趣的人而言，这个项目非常适合。
培养的技能：Dataflow、Apache Beam、数据处理、流分析
从这里开始：使用 Dataflow 进行无服务器数据处理：开发管道
项目 9：使用 Cloud Spanner 实现多区域 Web 应用程序
使用 Google Cloud Spanner 开发具有全球分布式数据库的多区域 Web 应用程序。此项目非常适合学习分布式数据库和构建高可用性应用程序。
培养的技能：Cloud Spanner、分布式数据库、高可用性、Web 开发
从这里开始：使用 Cloud Spanner 构建全局应用程序
项目 10：使用身份和访问管理 (IAM) 保护您的云环境
在此项目中，您将使用 Google Cloud 的身份和访问管理 (IAM) 服务设计和实施安全的云环境。此项目与了解云安全性和有效管理权限相关。
培养的技能：IAM、安全最佳实践、基于角色的访问控制、云安全
从这里开始：身份和访问管理 (IAM)
处理 Google Cloud 项目的技巧
以下是我为您决定亲手开始从事 Google Cloud 项目提供的一些最佳建议。
从小事做起，逐步积累
