올 한해동안 미루고 미루었던 ACE 자격증 시험을 드디어 봤다.

2019년 목표 중 하나였는데 다행히 2019년이 지나가기 전에 완료를 할 수 있었다. 

시험 준비

Google Study Jam 을 통해서 Coursera 강의도 들었고 qwiklab 도 들었지만 막상 시험을 준비하려고 하니 어떤것 부터 해야할지 감이 안잡혔다. 그래서 최근에 자격증 시험을 봤던 분들이 후기를 올려 놓은 글들을 읽어봤다. 그 글들은 Google Cloud Certified Korea 페이스북 페이지에 보면 찾을 수 있다.

그래서 우선 Linux Academy 에서 Free trial 로 Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 코스를 한번 들었다. 기존에 Coursera 에서 들었던 내용을 기억하면서 정리하는데 도움이 됐다. 그리고 포함되어 있던 Practice Exam 을 통해 테스트를 해봤다. 

Linux Academy 에 있던 Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer - Practice Exam 을 처음 봤을때 결과는 Fail 이었다. (헐..-_-;;) 그래도 다행이었던 것은 왜 틀렸는지 해설이 다 나와있다는 것이었다. 그것을 통해서 틀렸던 문제 기준으로 몰랐던 내용들을 보완을 했다. 아래 링크는 내가 시험보고 나서 해설을 보면서 알아둬야 겠다고 생각했던 내용들이다.

2019/12/17 - [Development/GoogleCloud] - [GCP] Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer - Practice Exam

그리고 Udemy 에 있는 Google Associate Cloud Engineer Exam Dumps 2019 를 사서 들었다. Udemy는 항상 할인을 하니 정가에 사지 말고 40%, 50% 할인코드 찾아서 구매를 하면 된다. 총 4개의 문제 세트를 풀어볼 수 있는데 이것도 마찬가지로 처음 볼때 다 Fail 이었다.  마찬가지로 여기에서도 풀고나서 해설 보면서 틀린 부분들을 찾아보면서 공부를 했다.

2019/12/23 - [Development/GoogleCloud] - [GCP] Google Associate Cloud Engineer Exam Dumps 2019 (Udemy)

시험 신청(https://www.webassessor.com/)

시험 장소는 회사에서 가장 가까운 문정역에 있는 SRTC 에서 9시에 보는것으로 신청을 했다. 

시험 보기전에 신분증과 신용카드로 본인 확인을 한다.

그리고 시험을 볼 때에는 아무것도 가지고 들어갈수 없으며 모든 소지품은 사물함에 보관 해야 한다. 몸에 있는 시계를 포함한 악세사리들도 빼야 한다. 그렇게 대기 하고 있다가 시험보는 장소로 입장 전에 다시 한번 검사를 한다. 

시험

시험은 총 50문제 2시간의 시간이 주어진다. 문제 아래에 mark 어쩌고 하는 부분을 체크해 놓으면 review all 이라는 버튼을 눌렀을때 그 문제들이 * 표시로 표시가 된다. 

시험을 보기전에 문제도 풀어봤고 몰랐던 부분들고 공부를 했기에 충분히는 아니지만 그래도 자신은 있었다. "설마 떨어지겠어?" 라는 생각이었다. 그런데 1번부터 10번까지 문제 풀고 멘붕이 오기 시작했다. 1번부터 10번까지 문제 풀면서 답이 확실치가 않아서 * 표시한 문제가 5문제가 넘었던 것이다. 아직 40문제나 남았는데...

당황스런 맘을 추스리고 다시 문제를 풀기 시작했다. 10번 이후로 약간 의심이 가는 문제도 * 표시를 체크하지 않았다. 그냥 두번 세번 문제를 더 읽어보고 답을 체크했다. 10번 이후로는 어차피 모르는 문제는 다시봐도 모를거다라는 생각에서 체크를 안했던것 같다. 

결과적으로 50번 문제까지 다 풀었을 때에는 1번에서 10번 사이에 체크했던 부분만 남아있었다. 그래서 그 문제들만 다시 검토해서 답을 선택 한 후 제출 버튼을 눌렀다. 

결과를 제출하고 시간을 보니 약 1시간 20분 정도 걸렸다. 

실제 시험과 Practice Exam

정확하지는 않지만 연습으로 풀었던 시험 문제중에 동일하게 나왔던 문제는 6-7문제 였던것 같다. 나같은 경우는 기출문제 풀어보고 틀린문제를 통해서 공부를 했던 것이 많은 도움이 되었던것 같다. 그런 연습 덕분에 주어진 문제에서 나오는 상황들을 이해를 할 수 있었고 문제를 풀 수 있었다. 그리고 동일하지는 않지만 비슷한 부분, 기능 들을 물어보는 문제들도 몇몇 있긴 했었다. 

결과 확인

시험이 끝난 후에 https://www.webassessor.com/ 사이트에 들어가서 보면 Pass/Fail 을 확인 할수 있다.

단, 결과는 나왔지만 Your exam result must be confirmed by Google before being considered final. 이라고 가이드가 되어있다. 시험 채점 결과와 Google 의 최종 결정이 다를수 있을지는 모르겠다. 

하루가 지나니 Congratulation 이라는 제목으로 메일이 왔다.

https://www.credential.net/3af09c23-62bd-48e1-b77e-c6c3d25fceed

마치며..

이제 ACE 를 끝냈으니 다음 시험을 준비 하려고 한다. Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 와 Google Cloud Certified Professional Cloud Developer 사이에서 고민을 많이 했다. 하고 싶은건 Developer 였는데 일단 ACE 공부했으니 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 가 좀더 접근이 쉬울것 같아서 다음 목표로 정해놓았다. 그리고 차례 차례 Developer 랑 Network 쪽도 도전을 해볼 생각이다.

Google Associate Cloud Engineer Exam Dumps 2019

Udemy 에 있는 Dump 풀면서 적은 오답노트들..

## failover replica

Failover replica helps provides High Availability for Cloud SQL. The failover replica must be in the same region as the primary instance.

 ## Cloud Datastore

 A scalable, fully managed NoSQL document database for your web and mobile applications. Semistructured application dataHierarchical dataDurable key-value dataUser profilesProduct catalogsGame state.

Bigtable is not an ideal storage option for state management.

## BigQuery

BigQuery is a good storage option with analysis capability. Also, the access to the data can be controlled using ACLs and Views. BigQuery uses access control lists (ACLs) to manage permissions on projects and datasets

Cloud Storage is a good storage option but does not provide direct analytics capabilities.

 ## HTTP load Balancer

HTTP load balancer support global access. HTTP(S) load balancing can balance HTTP and HTTPS traffic across multiple backend instances, across multiple regions. Your entire app is available via a single global IP address, resulting in a simplified DNS setup. HTTP(S) load balancing is scalable, fault-tolerant, requires no pre-warming, and enables content-based load balancing. For HTTPS traffic, it provides SSL termination and load balancing.

 ## Big Table

Cloud Bigtable is the most performant storage option to work with IoT and time-series data. Google Cloud Bigtable is a fast, fully managed, highly-scalable NoSQL database service. It is designed for the collection and retention of data from 1TB to hundreds of PB.

## Testing application

Google Compute Engine managed instance group can help the testing application to scale to reduce the amount of time to run tests.

## Cloud SQL
Failover replica must be in the same region.

## App Engine Standard, Flexible
The App Engine Standard Environment provides rapid scaling as compared to App Engine Flexible Environment and is ideal for applications requiring quick start times and handle sudden and extreme spikes.

Feature - SSH-debugging

Standard environment - No

Flexible environment - Yes

## App Engine Deployer
App Engine Deployer gives write access only to create a new version.

## roles/storage.objectCreator
allows users to create objects. Does not give permission to view, delete, or overwrite objects.

## Instance Group auto-healing

performs a health check and if the application is not responding the instance is automatically recreated

## Kubernetes Cluster auto-repairing

as the resiliency and high availability can be increased using the node auto-repair feature, which would allow Kubernetes engine to replace unhealthy nodes.

## gsutil options

Multi-threaded/processed: Useful when transferring large number of files.

Parallel composite uploads: Splits large files, transfers chunks in parallel, and composes at destination.

Retry: Applies to transient network failures and HTTP/429 and 5xx error codes.

Resumability: Resumes the transfer after an error.

## command

gcloud compute instances create "preempt" --preemptible --no-boot-disk-auto-delete 

gcloud container clusters resize --num-nodes= --size=

gcloud container clusters update --min-nodes=

gcloud deployment-manager deployments update

kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.9.1]

gcloud app deploy --project 

  아침 출근길에 지하철이나 버스안에서 시간을 보낼 때에 "코딩하며 글쓰기" 라는 강의를 들으며 하루를 시작한다.

  아직 다 들어 보지는 않았지만 강의를 들으면서 느끼는 점이 많아 몇글자 적어본다. 

많이 읽어라. 많이 써라. 많이 생각해라.

  책을 많이 읽으면 어휘력이나 상상력이 풍부해져서 글쓰기에 많은 도움이 된다. 책을 통해서 우리는 직접 체험해 볼 수 없는 다양하고 무궁무진한 일들을 간접 경험하고 배우게 된다. 그리고 그런 경험들을 통해 글쓰기의 영역도 넓힐 수 있다. 어떻게 보면 당연한 일인데 생각만큼 실천이 쉽지가 않다. 책 선정 과정에서 부터 어떤 책을 읽어야 할까, 시간이 날때마다 과연 틈틈이 읽을 수 있을까, 고민하고 망설이다 보면 결국 책읽기는 뒷전으로 밀리기 쉽상이다. 

  글을 쓴느 과정은 생각보다 꽤 복잡한 정보처리 과정이다. 내 머리속에 복잡 다양한 생각들의 조각을 주제에 맞게 표현하는 고난도의 방법이다. 머리속에 담긴 단편적일 수도 있고, 듬성듬성 정보가 빠져 있을 수 도, 완벽한 문장으로 이루어지지 않을 수도 있는 생각들을 글로 표현한다는 것은 결코 쉬운일이 아니다. 그렇기 때문에 많은 연습이 필요하다. 

  최근 SNS가 발달하면서 많은 사람들이 짧은 멘션을 통해서 글쓰기 연습을 하고 있다는 착각을 할지도 모른다. 하지만 그것과 글쓰기는 성격이 다르다고 생각된다. SNS에 올라오는 글들은 즉흥적이고 감정적인 글들이 많다. 깊이 생각하여 쓴 글이다기 보다는 순간의 느낌과 감정을 담은 글들이 많은 비중을 차지한다. 그래서 생각을 정리해서 표현하는 글과는 차이가 있다고 생각한다. 

  또 글을 쓸 때에는 많은 사고를 필요로 한다. 학교 다닐때 국어시간에 배웠던 글쓰기 절차를 생각해보면 정확하지는 않지만 처음에 글감을 모으고, 그것의 연관성을 생각해보고, 글을 쓰고, 퇴고를 한다. 하지만 요즘은 글을 쓸 때에 일단 키보드 위에 손부터 올려놓는다. 그리고 쓰기 시작한다. 한번 쓴 글은 잘 수정을 하지 않는다. 이렇다 보니 내가 쓴 글이 무슨 말을 하고 싶은건지 어떤게 잘못됐는지 도무지 알 수가 없다. 나 역시 블로그를 하고 있지만 전에 내가 쓴 글을 다시 찾아서 본 적이 거의 없다. 최근들어 다시 예전 글들을 읽어보았는데 글 수준이 다시보기 창피할 수준이다. 글쓰기 절차가 괜히 있는게 아니다. 그리고 여러번 퇴고를 해야 한다는 가르침은 정말 틀린말이 아니다. 

내가 아닌 이 글을 읽는 사람이 이해하기 쉽게 글을 써라.

  위에서도 말했지만 글은 내 생각을 남에게 전달하는 표현의 한 방법이다. 그렇기 때문에 글을 읽는 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 한다. 하지만 글을 쓸때 정말 망각하기 쉬운것 같다. 나 또한 글을 쓸때 내가 무엇을 했고, 내가 어떻게 했으며, 내가, 내가, 내가. 무조건 내가 중심이다. 그러다 보니 글이 이해하기 어려워진다. 항상 아무것도 모르는 사람이 내 글을 읽고 이해를 할 수 있어야 한다는 생각을 머릿속에 새겨두고 글을 써야 한다. 

코딩을 하면서 모르는 것이 있으면 검색을 해서 찾는 경우가 많다. 그러면 수많은 글들이 나오는데 그중에서 어떤 글들은 내가 모르는 부분을 알기 쉽게 표현을 해 놓은 글들이 있는가 하면 어떤 글들은 정말 모르겠다라는 생각이 드는 글들이 있다. 이 차이가 바로 글을 쓸때 누구에게 초점을 두느냐의 차이인것 같다. 

  최근에 블로그에 구글 애드센스를 달아보려고 시작 하면서 내 블로그의 글들에 대해서 살펴볼 기회가 생겼다. 그러다 보니 내가 쓴 글이 정말 부족하구나 라는 생각이 들게 되었고 이런 강의도 찾아서 듣게 되었다. 학교 다닐때는 그래도 나름 글을 잘 쓴다고 생각했었는데 성인이 된 지금에 와서는 오히려 퇴화를 해서 형편없는 글들을 쓰고 있다. 그래서 지금이라도 나의 글쓰기를 좀 바꿔보려 한다. 조금씩 생각하고 바꿔나가 보면 이 블로그에 써진 글들이 점점 다듬어 질거라는 생각이 든다.