Kerangka Materi

Detail Virtualisasi

  1. Gambaran Umum Konsep Sistem Operasi: CPU, Memori, Jaringan, Penyimpanan
  2. Hypervisor
    1. Supervisor dari Supervisors
    2. Mesin "Host" dan Sistem Operasi "Guest"
    3. Type-1 Hypervisor dan Type-2 Hypervisor
    4. Citrix XEN, VMware ESX/ESXi, MS Hyper-V, IBM LPAR.
  3. Virtualisasi Jaringan
    1. Penjelasan singkat tentang Model OSI 7-Layer
    2. Fokus pada Lapisan Jaringan
    3. Model TCP/IP atau Protokol Internet
  4. Fokus pada satu vertikal tertentu
    1. Lapisan Aplikasi: SSL
    2. Lapisan Jaringan: TCP
    3. Lapisan Internet: IPv4/IPv6
    4. Lapisan Tautan: Ethernet
  5. Struktur Paket
    1. Penyertaan Alamat: Alamat IP dan Nama Domain
    2. Firewall, Load Balancer, Router, Adapter
    3. Jaringan Virtual
    4. Abstraksi tingkat tinggi: Subnet, Zona.
  6. Latihan Praktik:
    1. Kenali klaster ESXi dan klien vSphere.
    2. Buat/perbarui jaringan di Klaster ESXi, pasang tamu dari paket VMDK, aktifkan konektivitas antara tamu dalam klaster ESXi.
    3. Lakukan modifikasi pada instance VM yang sedang berjalan dan tangkap snapshot.
    4. Perbarui aturan firewall di ESXi menggunakan klien vSphere.

2. Cloud Computing: Paradigma Baru

  1. Jalur cepat dan murah untuk membuat produk/solusi tersedia bagi dunia
  2. Pembagian sumber daya
    1. Virtualisasi lingkungan yang sudah di-virtualkan
  3. Manfaat utama:
    1. Elastisitas sumber daya on-demand
      1. Ideate -> Code -> Deploy tanpa memerlukan infrastruktur
      2. Pipelines CI/CD yang cepat
    2. Isolasi lingkungan dan otonomi vertikal
    3. Keamanan melalui lapisan
    4. Optimisasi biaya
  4. Cloud On-premise dan Penyedia Cloud
  5. Cloud sebagai abstraksi konseptual efektif untuk komputasi terdistribusi

3. Pengenalan ke Lapisan Solusi Cloud:

  1. IaaS (Infrastructure as a Service)
    1. AWS, Azure, Google
    2. Pilih satu Penyedia untuk dilanjutkan. AWS disarankan.
      1. Pengenalan ke AWS VPC, AWS EC2 dll.
  2. PaaS (Platform as a Service)
    1. AWS, Azure, Google, CloudFoundry, Heroku
    2. Pengenalan ke AWS DynamoDB, AWS Kinesis dll.
  3. SaaS (Software as a Service)
    1. Gambaran singkat
    2. Microsoft Office, Confluence, SalesForce, Slack
  4. SaaS dibangun di atas PaaS yang dibangun di atas IaaS yang dibangun di atas Virtualisasi

4. Proyek Praktik IaaS Cloud

  1. Proyek ini menggunakan AWS sebagai Penyedia IaaS Cloud
  2. Gunakan CentOS/RHEL sebagai sistem operasi untuk sisa latihan
    1. Sebagai alternatif, Ubuntu juga dapat digunakan, tetapi RHEL/CentOS lebih disarankan
  3. Dapatkan akun AWS IAM individual dari admin cloud Anda
  4. Setiap siswa harus melakukan langkah-langkah ini secara independen
    1. Kemampuan untuk membangun infrastruktur sendiri on-demand adalah demonstrasi terbaik dari kekuatan komputasi cloud
    2. Gunakan Wizard AWS -- konsol online AWS -- untuk menyelesaikan tugas-tugas ini kecuali disebutkan lain.
  5. Buat VPC publik di Region us-east-1
    1. Dua Subnet (Subnet-1 dan Subnet-2) dalam dua Zona Ketersediaan yang berbeda
      1. Lihat https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/VPC_Scenarios.html untuk referensi.
    2. Buat tiga grup Keamanan terpisah
      1. SG-Internet
        1. Memungkinkan lalu lintas masuk dari Internet pada https 443 dan http 80
        2. Tidak ada koneksi masuk lain yang diizinkan
      2. SG-Service
        1. Memungkinkan lalu lintas masuk hanya dari grup keamanan SG-Internet pada https 443 dan http 80
        2. Memungkinkan ICMP hanya dari SG-Internet
        3. Tidak ada koneksi masuk lain yang diizinkan
      3. SG-SSH:
        1. Memungkinkan koneksi SSH:22 masuk hanya dari satu IP yang cocok dengan IP publik mesin lab siswa. Jika mesin lab berada di balik proxy, gunakan IP publik proxy.
  6. Pasang instance dari AMI sesuai dengan sistem operasi pilihan Anda -- lebih disarankan versi terbaru RHEL/CentOS yang tersedia di AMIs -- dan host instance pada Subnet-1. Sambungkan instance ke grup SG-Service dan SG-SSH.
  7. Akses instance menggunakan SSH dari mesin lab Anda.
  8. Instal server NGINX di instance ini
  9. Tempatkan konten statis pilihan Anda -- halaman html, gambar -- yang akan disajikan oleh NGINX (di port 80 melalui HTTP) dan definisikan URL untuk mereka.
  10. Uji URL dari mesin tersebut sendiri.
  11. Buat gambar AMI dari instance yang sedang berjalan ini.
  12. Pasang AMI baru dan host instance pada Subnet-2. Sambungkan instance ke grup SG-Service dan SG-SSH.
  13. Jalankan server NGINX dan validasi bahwa URL akses untuk konten statis yang dibuat di langkah (i) berfungsi.
  14. Buat Load Balancer Elastik "klasik" baru dan sambungkan ke SG-Internet.
    1. Catat perbedaan dari Application Load Balancer dan Network Load Balancer.
  15. Buat aturan routing untuk meneruskan semua lalu lintas http 80 dan https 443 ke grup instance yang terdiri dari dua instance yang dibuat di atas.
  16. Gunakan alat manajemen sertifikat apa pun -- java keytool dll. -- buat pasangan kunci dan sertifikat self-signed, lalu impor sertifikat ke AWS Certificate Manager (ACM)

5. Pemantauan Cloud: Pengenalan dan Proyek Praktik

  1. Metrik AWS CloudWatch
  2. Buka dasbor AWS CloudWatch untuk instance
    1. Ambil metrik yang relevan dan jelaskan variasinya dengan waktu
      1. https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html
  3. Buka dasbor AWS CloudWatch untuk ELB
    1. Perhatikan metrik ELB dan jelaskan variasinya dengan waktu
    2. https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/classic/elb-cloudwatch-metrics.html

6. Konsep Lanjutan untuk Pembelajaran Lebih Lanjut

  1. Hybrid Cloud -- on-premise dan cloud publik
  2. Migrasi: On-premise ke cloud publik
    1. Migrasi kode aplikasi
    2. Migrasi database
  3. DevOps
    1. Infrastruktur sebagai kode
    2. Template AWS Cloud Formation
  4. Auto-scaling
    1. Metrik AWS CloudWatch untuk menentukan kesehatan

Persyaratan

Tidak ada persyaratan spesifik yang diperlukan untuk mengikuti kursus ini.

 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.

Testimoni (1)

Instruktur menjelaskan kepada Anda dengan sangat baik.

Cosmin Simota - Serviciul de Telecomunicatii Speciale
Kursus - Cloud computing essentials for managers / software engineers

Diterjemahkan Mesin

Kursus Mendatang

Dasar-dasar cloud computing untuk manajer / insinyur perangkat lunak

2026-02-02 09:30
21 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
60450000 IDR (Daring)
60450000 IDR (Ruang Kelas)

Dasar-dasar cloud computing untuk manajer / insinyur perangkat lunak

2026-02-16 09:30
21 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
60450000 IDR (Daring)
60450000 IDR (Ruang Kelas)

Dasar-dasar cloud computing untuk manajer / insinyur perangkat lunak

2026-03-02 09:30
21 Jam
Pondok Indah Office Tower 3
60450000 IDR (Daring)
60450000 IDR (Ruang Kelas)

Kursus Terkait

Model Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut dengan Google Colab

 21 Jam

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hyperparameter, dan belajar bagaimana menerapkan model secara efektif menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Mengimplementasikan model pembelajaran mesin tingkat lanjut menggunakan framework populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
  • Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hyperparameter.
  • Menerapkan model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
  • Berkolaborasi dan mengelola proyek-proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.
Baca selengkapnya...

AWS IoT Core

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk para teknisi yang ingin menyebarkan dan mengelola perangkat IoT di AWS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat membangun platform IoT yang mencakup penerapan dan pengelolaan backend, gateway, dan perangkat di atas AWS.

Baca selengkapnya...

Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass

 21 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin memasang, mengonfigurasi, dan mengelola AWS IoT kemampuan Greengrass untuk membuat aplikasi untuk berbagai perangkat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan AWS IoT Greengrass untuk membangun, menyebarkan, mengelola, mengamankan, dan memantau aplikasi pada perangkat cerdas.

Baca selengkapnya...

AWS Lambda untuk Pengembang

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan AWS Lambda untuk membangun dan menyebarkan layanan dan aplikasi ke cloud, tanpa perlu khawatir tentang penyediaan lingkungan eksekusi (server, VM dan kontainer, ketersediaan, skalabilitas, penyimpanan, dll.).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Konfigurasikan AWS Lambda untuk menjalankan fungsi.
  • Memahami FaaS (Functions as a Service) dan keuntungan pengembangan tanpa server.
  • Membangun, mengunggah, dan menjalankan fungsi AWS Lambda.
  • Integrasikan fungsi Lambda dengan berbagai sumber peristiwa.
  • Mengemas, menyebarkan, memantau, dan memecahkan masalah aplikasi berbasis Lambda.
Baca selengkapnya...

Pengantar Google Colab untuk Ilmu Data

 14 Jam

Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin mempelajari dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Menyiapkan dan menavigasi Google Colab.
  • Menulis dan menjalankan kode Python dasar.
  • Mengimpor dan mengelola dataset.
  • Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.
Baca selengkapnya...

Computer Vision dengan Google Colab dan TensorFlow

 21 Jam

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang computer vision dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow untuk mengembangkan model visi canggih menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Membuat dan melatih convolutional neural networks (CNNs) menggunakan TensorFlow.
  • Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang skala besar dan efisien.
  • Mengimplementasikan teknik preprocessing gambar untuk tugas-tugas computer vision.
  • Menerapkan model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
  • Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
  • Memvisualisasikan dan menginterpretasikan hasil dari model klasifikasi gambar.
Baca selengkapnya...

Pembelajaran Mendalam dengan TensorFlow di Google Colab

 14 Jam

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
  • Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
  • Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
  • Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
  • Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.
Baca selengkapnya...

Mastering DevOps dengan AWS Cloud9

21 Jam

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang praktik DevOps dan menyederhanakan proses pengembangan menggunakan AWS Cloud9.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Siapkan dan konfigurasikan AWS Cloud9 untuk alur kerja DevOps.
  • Menerapkan jalur integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD).
  • Otomatisasi proses pengujian, pemantauan, dan penerapan menggunakan AWS Cloud9.
  • Integrasikan layanan AWS seperti Lambda, EC2, dan S3 ke dalam alur kerja DevOps.
  • Memanfaatkan sistem kontrol sumber seperti GitHub atau GitLab dalam AWS Cloud9.
Baca selengkapnya...

Mengembangkan Aplikasi Serverless di AWS Cloud9

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mempelajari cara membangun, menerapkan, dan memelihara aplikasi tanpa server secara efektif di AWS Cloud9 dan AWS Lambda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami dasar-dasar arsitektur tanpa server.
  • Siapkan AWS Cloud9 untuk pengembangan aplikasi tanpa server.
  • Mengembangkan, menguji, dan menyebarkan aplikasi tanpa server menggunakan AWS Lambda.
  • Integrasikan AWS Lambda dengan layanan AWS lainnya seperti API Gateway dan S3.
  • Optimalkan aplikasi tanpa server untuk kinerja dan efisiensi biaya.
Baca selengkapnya...

Visualisasi Data dengan Google Colab

 14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
  • Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
  • Memanfaatkan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
  • Menyesuaikan plot untuk presentasi dan keterbacaan yang lebih baik.
  • Menafsirkan dan mempresentasikan data dengan efektif menggunakan alat visual.
Baca selengkapnya...

Pelatihan Industri IoT (Internet of Things) dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core 「4 Jam Remote」

 4 Jam

Ringkasan:

  • Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
  • “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
  • Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
  • Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
  • Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
  • Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
  • Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data.
  • Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
  • Peringatan dan acara
  • Kalibrasi sensor
Baca selengkapnya...

Pelatihan Industri IoT (Internet of Things) dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core 「8 Jam Jarak Jauh」

 8 Jam

Ringkasan:

  • Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
  • “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
  • Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
  • Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
  • Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
  • Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
  • Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data menggunakan DynamoDB.
  • Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
  • Praktik langsung dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core untuk membangun perangkat pintar.
  • Visualisasi data sensor dan komunikasi dengan antarmuka web.
Baca selengkapnya...

Machine Learning dengan Google Colab

 14 Jam

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada para data scientist dan pengembang berlevel menengah yang ingin menerapkan algoritma machine learning secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Mengatur dan menavigasi Google Colab untuk proyek machine learning.
  • Memahami dan menerapkan berbagai algoritma machine learning.
  • Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
  • Menerapkan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
  • Mengoptimalkan dan mengevaluasi model machine learning secara efektif.
Baca selengkapnya...

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Google Colab

 14 Jam

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami konsep-konsep inti dari pemrosesan bahasa alami.
  • Mempersiapkan dan membersihkan data teks untuk tugas NLP.
  • Melakukan analisis sentimen menggunakan perpustakaan NLTK dan SpaCy.
  • Bekerja dengan data teks menggunakan Google Colab untuk pengembangan yang dapat di skalakan dan kolaboratif.
Baca selengkapnya...

Python Programming Fundamental Menggunakan Google Colab

14 Jam

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

  • Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
  • Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
  • Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
  • Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
  • Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.
Baca selengkapnya...

Kategori Terkait

Cloud Computing
Cloud Computing