在國內參加PDE考試的人比較少，導致資料也很少。我在19年1月30號去上海蔘加PDE考試，參加前也是完全沒底，因爲時間短資料少，但幸運的是順利通過了。回過頭來看，其中有些技巧和重點，在此做一些總結，希望可以給參加PDE考試的同學提供一些幫助。
收穫
1）對雲有新的認識
2）對大數據架構、機器學習架構設計有新的認識
3）當然最重要的是獲得google官方發的證書
說說我的準備
1）花了5周的時間看完google官方提供的視頻，幾乎是完全脫產（只做一些事故處理）。
2）試做官方提供example，一共20道題，我錯了五道。我錯的主要是安全和BigTable相關的。
3）google的同學建議是看concept的相關內容，但離考試也就剩三四天了，不可能詳細複習，concept是一定看不完的。那麼就針對沒有掌握的知識進行復習，安全相關的官方視頻是沒有涉及的，所以必須自己找資料看，別的資料也沒有，就只能看concept中涉及安全的方便，這個比較少，最多一天就全部看完。BigTable看來我也是掌握不好，那麼我就看BigTable的concept知識。
4）看完上面的就參加考試了，也再沒做特別複習。
整體來看
google的產品大致涉及存儲（cloud storage、SQL、spanner、memory、BigTable、datastore）、消息中間件Pub\Sub、計算（dataproc、BigQuery、Dataflow）、機器學習ML Engine、API、DataLab以及可視化。各個產品的使用場景必須心裏有數，如果看完視頻忘了，必須重新複習，最好和開源對應起來，因爲開源多多少少有點兒瞭解，不要從頭學習google cloud所有產品知識。
思維轉變
把自己定位爲產品解決方案工程師，不是找最優解，而是找最適合案例的解決方案。
產品詳情
Cloud SQL & spanner
Cloud SQL 就是mysql\postsql的單機版，google幫你做了安裝部署和管理（安全、備份等），如果需要水平擴展就是spanner了，而且支持事務，這兩個產品的應用場景就是應用交易記錄等。
cloud storage
就是存儲引擎，什麼都可以放，沒有大小文件、結構化和非結構化的限制，利用好存儲級別（正常、nearline（月級訪問）和cold（年級訪問））可以節約成本。
BigTable
考試重點。注意key值的設置，如何避免熱點問題，時間序列的問題大部分就是選BigTable存儲，BigTable適用於時延性要求高的場景。
datastore
類似於mongodb，通過屬性來查詢，不是重點。
BigQuery
考試重點。注意安全和視圖相關知識，數據存儲在BigQuery和存儲在cloud storage的價錢差不多，根據使用情況，會自動處理存儲介質，降低價格，一定要合理利用BigQuery。
Dataproc
主要是爲了適應客戶原來使用hadoop堆棧，現在不像修改代碼，就像上雲的場景。
dataflow
是google大力推進的產品，是替代Dataproc的下一代計算引擎，實現自動擴縮容，並且流處理和批處理代碼保持一致。題外話：dataflow和bigquery（秒級響應）是google大數據方面兩大殺傷性武器，區別於其他雲的地方。
Pub\Sub
Pub\Sub和dataflow配合使用處理事件流，延時性要求高選用BigTable存儲，不高選用BigQuery。
ML Engine
tensorflow的雲化版，實現離線訓練和在線服務的自動化，配合dataprep可以實現離線數據的預處理，datalab（jupyter notebook）實現數據探索和離線訓練。
Auto ML
Auto ML是爲了豐富API，容許用戶自己提供數據，對模型進行訓練。
綜述
其實知識點也不那麼難，最後難得可能是英語這一關，視頻和考試全英語。祝大家順利通過考試。
如果有疑問歡迎關注下面公衆號進行交流。
