Professional Cloud Database Engineer
Prüfungsleitfaden
Ein Professional Cloud Database Engineer ist ein Datenbankexperte mit zwei Jahren Erfahrung mit Google Cloud sowie fünf Jahren Erfahrung mit Datenbanken und IT. Der Professional Cloud Database Engineer entwirft, erstellt, verwaltet und macht Fehlerbehebung bei Google Cloud-Datenbanken, die von Anwendungen zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet werden. Der Professional Cloud Database Engineer sollte fähig sein, geschäftliche und technische Anforderungen in skalierbare und kostengünstige Datenbanklösungen umzusetzen.
Abschnitt 1: Skalierbare und hochverfügbare Cloud-Datenbanklösungen entwerfen (ca. 42 % der Prüfung)
1.1 Relevante Variablen analysieren, um die Planung von Datenbankkapazität und Datenbank-Nutzung durchzuführen. Hierzu gehört Folgendes:
● Führen Sie in Anbetracht eines vorgegebenen Szenarios die Lösungs-Größen-Ermittlung anhand der aktuellen Umgebungs-Arbeitslastmesswerte und der zukünftigen Anforderungen durch
● Wägen Sie die Vor- und Nachteile von Leistung und Kosten verschiedener Datenbankkonfigurationen (Maschinentypen, HDD im Vergleich zu SSD usw.) gegeneinander ab
● Größe von Datenbank-Computing und -Speicher basierend auf den Leistungsanforderungen anpassen
1.2 Optionen zur Hochverfügbarkeit der Datenbank und Optionen zur Notfallwiederherstellung prüfen im Hinblick auf die Anforderungen. Hierzu gehört Folgendes:
● Vor- und Nachteile der Strategien für die multiregionale, regionale und zonale Datenbankbereitstellung abwägen
● Definieren Sie in Anbetracht eines Szenarios Wartungsfenster und Benachrichtigungen basierend auf den Anforderungen an die Anwendungsverfügbarkeit
● Datenbankupgrades für von Google Cloud verwaltete Datenbanken planen
1.3 Festlegen, wie sich Anwendungen mit der Datenbank verbinden. Hierzu gehört Folgendes:
● Skalierbare, hochverfügbare und sichere Datenbanken entwerfen
● Netzwerk und Sicherheit konfigurieren (Cloud SQL Auth-Proxy, CMEK, SSL-Zertifikate)
● Die Verwendung von Sitzungs-Pooler-Diensten begründen
● Prüfrichtlinien für verwaltete Dienste bewerten
1.4 Geeignete Datenbanklösungen in Google Cloud bewerten. Hierzu gehört Folgendes:
● Unterscheiden zwischen verwalteten und nicht verwalteten Datenbankdiensten (selbstverwaltete, Bare-Metal, von Google verwaltete Datenbanken und Partnerdatenbankangebote)
● Zwischen SQL- und NoSQL-Geschäftsanforderungen unterscheiden (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert)
● Kosten für die Ausführung von Datenbanklösungen in Google Cloud analysieren (Vergleichsanalyse)
● Anwendungs- und Datenbankabhängigkeiten bewerten
Abschnitt 2: Eine Lösung verwalten, die mehrere Datenbanklösungen umfassen kann (ca. 34% der Prüfung)
2.1 Überlegungen zur Datenbankkonnektivität und Zugriffsverwaltung bestimmen. Hierzu gehört Folgendes:
● Richtlinien zur Identitäts- und Zugriffsverwaltung (Identity and Access Management, IAM) für Datenbankkonnektivität und Datenbankzugriffskontrolle festlegen
● Datenbanknutzer verwalten, einschließlich Authentifizierung und Zugriff
2.2 Datenbankmonitoring- und Fehlerbehebungsoptionen konfigurieren. Hierzu gehört Folgendes:
● Langsame Abfragen und Datenbanksperrung beurteilen und fehlende Indexe ermitteln
● Datenbank-Vitalparameter überwachen und untersuchen: RAM, CPU-Speicher, E/A, Cloud Logging
● Kontingente überwachen und aktualisieren
● Datenbankressourcenkonflikte untersuchen
● Benachrichtigungen zu Fehlern und Leistungsmesswerten einrichten
2.3 Sicherungs- und Wiederherstellungslösungen für Datenbanken entwerfen. Hierzu gehört Folgendes:
● Angesichts von SLAs und SLOs Empfehlungen zu Sicherungs- und Wiederherstellungsoptionen (automatische geplante Sicherungen) abgeben
● Export- und Importdaten für Datenbanken konfigurieren
● Bei der Entwicklung auf Recovery Time Objective (RTO) und Recovery Point Objective (RPO) achten
2.4 Datenbankkosten und -Leistung in Google Cloud optimieren. Hierzu gehört Folgendes:
● Optionen zum Hochskalieren und horizontalem Skalieren bewerten
● Datenbankinstanzen auf Basis der aktuellen und anstehenden Arbeitslasten skalieren
● Replikationsstrategien festlegen
● Kosten für Ausführen einer Datenbanklösung fortlaufend bewerten und optimieren
2.5 Lösungen zum Automatisieren von Datenbankaufgaben ermitteln. Hierzu gehört Folgendes:
● Datenbankwartung ausführen
● Tabellenfragmentierung bewerten
● Datenbankexporte planen
Abschnitt 3: Datenlösungen migrieren (ca. 14% der Prüfung)
3.1 Datenmigration und -replikation entwerfen und implementieren. Hierzu gehört Folgendes:
● Migrationsstrategien und -pläne entwickeln und ausführen, einschließlich null Ausfallzeiten, praktisch keinen Ausfallzeiten, erweitertem Ausfall und Fallback-Plänen
● Umgekehrte Replikation von Google Cloud zur Quelle
● Datenbankmigration planen und durchführen, einschließlich Fallback-Pläne und Schemakonvertierung
● Die richtigen Tools zur Datenbankmigration für ein vorgegebenes Szenario ermitteln
Abschnitt 4: Skalierbare und hochverfügbare Datenbanken in Google Cloud bereitstellen (ca. 10% der Prüfung)
4.1 Konzepte anwenden, um hoch skalierbare und hoch verfügbare Datenbanken in Google Cloud zu implementieren. Hierzu gehört Folgendes:
● Datenbanklösungen mit Hochverfügbarkeit in Google Cloud bereitstellen
● Regelmäßig Hochverfügbarkeits- und Notfallwiederherstellungsstrategien testen
● Multiregionale Replikation für Datenbanken einrichten
● Anforderungen für Lesereplikate bewerten
● Bereitstellung von Datenbankinstanzen automatisieren