Google Professional Cloud Developer — 學習指南

By Laurynas Brazys · 3 September 2026 · #google #PCD #certification #exam-prep #study-guide

邊學邊練。 每個概念都對應 Google 考試中心中附有驗證解答的真實考題，或在 ExamRoll.io 上透過限時練習演練整場考試。

本指南深入講解每個 PCD 領域。選擇一個領域深入學習，或依序逐一學習。

領域

• 雲端原生應用程式架構與服務選擇 — 在 Google Cloud
• 運算、容器與 Serverless 執行階段平台 — - 並行處理與擴展：預設並行數為 80；對於 CPU 密集型或非執行緒安全的程式碼，請設為 1。較高的並行數可減少冷啟動放大效應和成本，但若每個請求的 CPU/記憶體不足，可能會增加尾部延遲。Cloud Run
• API 設計、整合與事件驅動開發 — 在 Google Cloud 上的現代應用程式整合，融合了設計精良的同步 API 與具備韌性的非同步及事件驅動模式。其目標是提供清晰的契約、強大的身分識別、一致的錯誤處理以及操作控制，即使在發生故障、擴展或變更的情況下，也能保持低延遲和高可用性。本節涵蓋協定與 API
• 應用程式資料、狀態與儲存模式 — 在 Google Cloud 上的現代應用程式，通常會結合多種資料儲存庫，以便在延遲、一致性、擴充性、成本和維運複雜度之間取得平衡。選擇符合用途的服務和模式，並了解其故障模式，是彈性設計的核心。本節摘要了 Cloud SQL、Cloud
• 身分、驗證與應用程式安全 — - 應用程式授權 - 角色型檢查：簡單、快速，但較粗略。屬性型存取控制 (ABAC) 則使用使用者屬性、資源屬性與情境 (時間、裝置狀態) 來進行更精細的決策。 - 將政策評估集中化，或使用 sidecar/OPA；在微服務之間一致地傳遞身分與租戶宣告。 - 多租戶模式 - 將 tenant_id
• 持續交付、組態與基礎設施自動化 — Google Cloud 上的持續交付整合了建置自動化、artifact 管理、部署協調、基礎設施即程式碼 (infrastructure as code)，以及強健的治理機制，以重複且安全地交付變更。穩健的 pipeline 將不可變的 artifact
• 可觀測性、偵錯與網站可靠性維運 — Google Cloud 中的可觀測性 (Observability)、偵錯與網站可靠性維運 (SRE)，其核心在於讓系統變得可衡量、可診斷且具備韌性。強大的可觀測性需要一致的日誌與指標、分散式追蹤、可採取行動的快訊，以及嚴謹的事件應變機制。可靠性則要求明確的服務水準指標 (SLI) 與目標
• 效能、可擴展性與韌性工程 — 自動擴展信號與暖容量 - MIG 的自動擴展功能支援以 CPU 使用率、負載平衡使用率，以及透過 Cloud Monitoring 提供的自訂指標作為擴展依據。對於突發流量，應根據請求指標 (如 rps、佇列深度) 而非 CPU 使用率來進行擴展。 - GKE Horizontal Pod
• 測試、品質工程與安全發布管理 — 在 Google Cloud 上，快速迭代的團隊會結合嚴謹的測試與漸進式交付，以在加速變更的同時降低風險。一個健全的策略涵蓋了從單元測試到端到端測試、真實的資料與依賴模擬、自動化的品質閘門，以及如金絲雀 (canary) 和藍綠 (blue-green)
• 成本、治理與可持續應用程式維運 — 在現代的 Google Cloud 應用程式開發中，成本、治理與永續營運是密不可分的。其目標在於揭露並控制支出、設計能以經濟實惠的方式擴展的服務，並強制執行防護機制以確保環境安全、合規且整潔——同時在效能與可靠性之間取得平衡。本節詳述了各種實務機制

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