繁體中文・標準考試・單頁備考清單

Professional Cloud Architect
完整備考指南

把 Google Cloud 官方標準考試指南整理成可逐項檢查的繁體中文考綱，涵蓋六大領域、比重、案例研究與建議準備順序。

考綱版本：官方標準考試指南核對日期：2026 年 10 月 12 日產品名稱保留官方英文

作答時間2 小時標準考試

題型與題數50–60 題單選與複選

案例研究2 個約佔題目 20–30%

應考語言英文／日文官方未列繁體中文

你的考綱準備進度勾選下方項目後，進度會保存在這個瀏覽器中。

0 / 0 項完成

Exam blueprint

六大領域與考試比重

依官方 PCA 標準考試指南。可先按比重分配時間，再確保六個領域都有複習到。

01　設計與規劃雲端解決方案約 25%

02　管理及佈建解決方案基礎架構約 17.5%

03　安全性與法規遵循設計約 17.5%

04　分析及最佳化技術與業務流程約 15%

05　管理架構實作約 12.5%

06　確保解決方案與營運卓越約 12.5%

Decision framework

答題時反覆套用的架構思維

考試重點是從商業目標與限制條件推導合適方案，而非背服務名稱。

先看需求與限制

辨識功能／非功能需求、資料位置、延遲、可用性、法規、現有系統、預算與團隊能力，再選架構。

說清楚取捨

比較成本、效能、可靠性、營運負擔、安全與交付速度；依題目優先條件選最合適方案，不追求單一「最強」產品。

以 Well-Architected 為主軸

把卓越營運、安全性、可靠性、效能、成本最佳化與永續性融入設計、部署和日常營運。

Full exam scope

完整考綱：逐項準備清單

每一列都是可複習項目。熟悉服務在何種需求下適用、主要限制、與替代方案的差異，以及安全和營運方式。

01

設計與規劃雲端解決方案架構

從商業目標、技術需求到遷移路線圖

約 25%

1.1　讓方案基礎架構符合業務需求

說明商業使用情境、產品策略，以及方案帶來的業務價值。
整理功能與非功能需求，包含效能、可靠性、安全與營運要求。
納入業務持續計畫、成本最佳化、應用程式設計與外部系統整合模式。
規劃資料移動與處理，說明架構決策間的取捨。
評估工作負載應自行建置、採購、修改或汰換；定義 KPI、ROI、衡量指標。
把安全、法規遵循與可觀測性需求放進設計。

1.2　讓架構符合技術需求

應用 Google Cloud Well-Architected Framework 的原則。
設計高可用性、容錯切換、雲端資源彈性與擴充能力。
分析效能、延遲、備份與復原需求。
認識 Gemini Cloud Assist 在架構與雲端管理上的輔助用途。

1.3　設計網路、儲存與運算資源

規劃地端、混合雲與多雲整合；掌握 VPC、對等互連、防火牆、負載平衡、路由、容器網路、Shared VPC、Private Service Connect。
認識 Google Cloud AI／ML 方案：Gemini LLM、Agent Builder、Model Garden、Gemini 模型與 AI Hypercomputer。
依資料型態與工作模式選資料處理方案，以及物件、檔案或資料庫等儲存類型。
依需求配對運算平台：GKE、Cloud Run、Cloud Run functions；評估 Spot VM、自訂機型與專用工作負載。

1.4　建立遷移計畫與架構文件

規劃新方案與既有系統的整合方式，並繪製遷移文件與架構圖。
評估既有系統與資料，再決定遷移方法；認識 Google Cloud Migration Center 的用途。
規劃遷移方法、工作負載測試、網路、系統相依性與切換步驟。
評估軟體授權條件與遷移後的財務影響。

1.5　規劃未來的方案改進

追蹤雲端技術進展、業務需求變化，並採取適當的 cloud-first 設計方向。

02

管理與佈建雲端解決方案基礎架構

網路、資料儲存、運算和 AI／ML 工作負載

約 17.5%

2.1　設定網路拓撲

設計連接地端的混合式網路，以及多雲或 Google Cloud 對 Google Cloud 的連線。
設定入侵防護、存取控制、防火牆等安全措施。
依雲端、網際網路與鄰近服務的存取需求，配置 VPC 與負載平衡。

2.2　設定個別儲存系統

分配儲存空間，並搭配所需的資料處理和運算資源。
配置資料安全與存取權限、傳輸方式及延遲條件。
規劃資料保留、生命週期、成長容量，以及備份和復原。

2.3　設定運算系統

佈建運算資源，並判斷何時使用 Spot 或標準資源。
配置 Compute Engine、GKE、無伺服器網路與 Google Cloud VMware Engine 的網路需求。
處理基礎架構協調、自動化、資源設定、修補管理及容器協調。
判斷無伺服器運算的適用情境。

2.4　運用 Gemini Enterprise Agent Platform 建置端到端 ML 工作流程

運用 Agent Platform Pipelines 自動化並協調機器學習生命週期，理解資料整合準備事項。
理解 AI Hypercomputer、Cloud Run functions 與 Agent Platform 支援 AI／ML 工作負載的方式。
評估 GPU／TPU 訓練與推論、不同資源計費／使用模式及大型模型訓練需求。

2.5　設定 Agent Platform 預建方案或 API

區分 Google AI API 類型：Search、Conversation、Vision、Image、Video、Audio。
了解 Gemini Enterprise 的 AI Agents、NotebookLM 等能力如何擴充工作流程。
把 Model Garden 中的 AI 模型整合進解決方案。

03

設計安全性與法規遵循

身分、資料保護、政策控管、合規與稽核

約 17.5%

3.1　設計安全架構

運用 IAM 與組織／資料夾／專案資源階層設計權限治理。
管理金鑰、加密、機密資訊及職務分離。
比較稽核、VPC Service Controls、Context-Aware Access、Organization Policy、階層式防火牆政策等控制措施。
使用 Cloud KMS 管理客戶自行管理的加密金鑰（CMEK）。
設計安全遠端存取：Identity-Aware Proxy、服務帳戶模擬、Chrome Enterprise Premium、Workload Identity Federation。
保護軟體供應鏈；了解 Model Armor、Sensitive Data Protection 與安全模型部署等 AI 安全做法。

3.2　設計法規遵循

辨識法規與監管義務：醫療紀錄、兒童隱私、個資、資料所有權及資料主權。
處理商業敏感資料，例如信用卡資料與個人可識別資訊（PII）。
了解 SOC 2 等產業認證，以及包含日誌證據的稽核需求。

04

分析與最佳化技術及業務流程

交付流程、復原能力、協作與資源效益

約 15%

4.1　分析並定義技術流程

軟體開發生命週期（SDLC）及持續整合／持續交付（CI/CD）。
故障排除、根因分析、軟體與基礎架構測試及驗證。
服務目錄、資源佈建與災難復原（DR）。

4.2　分析並定義業務流程

利害關係人管理、影響溝通、促成共識與變更管理。
評估團隊技能與準備度、決策流程和客戶成功管理。
比較資本支出／營運支出（CapEx／OpEx），最佳化成本與資源配置。
把業務持續能力納入流程設計。

05

管理架構實作

部署建議、API、開發工具與自動化

約 12.5%

5.1　協助開發與維運團隊成功部署

規劃應用程式和基礎架構的部署工作。
API 管理最佳實務（例如 Apigee）、負載／單元／整合測試框架。
選擇資料與系統遷移、管理所需的工具。
認識 Gemini Cloud Assist 對部署與雲端作業的協助。

5.2　以程式化方式操作 Google Cloud

熟悉 Cloud Shell Editor、Cloud Code 與 Cloud Shell Terminal。
使用 Google Cloud SDK／CLI：gcloud、gsutil、bq。
知道 Bigtable、Spanner、Pub/Sub、Firestore 等模擬器的開發用途。
以 Infrastructure as Code（IaC）及 Terraform 管理基礎架構。
掌握呼叫 Google API 的安全與可靠性最佳實務，以及 Google API 用戶端程式庫。

06

確保解決方案與營運卓越

日常營運、可觀測性、交付品質與正式環境可靠性

約 12.5%

6.1–6.6　營運卓越與正式環境可靠性

掌握 Google Cloud Well-Architected Framework「卓越營運」支柱的原則與建議。
Google Cloud Observability：監控、記錄、效能剖析、基準測試與告警策略。
部署與版本發布管理、正式環境方案支援及品質管控措施評估。
用混沌工程、滲透測試、負載測試等方式驗證正式環境的可靠性。

Case studies

案例研究：請準備情境分析

官方列出四個可能出現的案例；每次標準考試會使用其中兩個。不要只背案例文字，應練習把條件對應到架構選擇。

媒體與內容

Altostrat Media

練習辨識內容平台的業務與系統限制。

零售

Cymbal Retail

留意零售流程、交易體驗與資料需求。

醫療

EHR Healthcare

把敏感健康資料、隱私與可用性納入推理。

汽車

KnightMotives Automotive

從既有系統、資料與現代化限制推導方案。

① 目標商業成果、成功指標、主要痛點

② 限制法規、延遲、資料量、可用性、成本

③ 架構現況、遷移方式、服務選擇與取捨

④ 驗證安全、復原、監控、效能與營運能力

Suggested sequence

建議備考順序

先建立全局架構判斷，再補服務差異，最後用案例和題目驗證。實際週期依你的雲端經驗調整。

讀考綱與設計原則

先讀官方標準考試指南和 Well-Architected Framework，整理六領域比重及常見決策條件。

補齊服務選型

針對運算、網路、儲存、資料、AI、身分安全與遷移，練習依需求比較可行方案。

演練案例與操作

讀四個案例，畫出現況和目標架構；搭配官方學習路徑、實作 Labs 與範例題。

檢查弱點並複盤

用本頁勾選考綱，針對未熟項目回查文件；練習在時間限制內說明選擇理由和取捨。

Google 官方建議具備約 3 年以上業界經驗，其中包含至少 1 年設計與管理 Google Cloud 解決方案的經驗；這是建議經驗，不是報考先決條件。

Official sources

官方參考資源

考試資訊與服務名稱可能更新；安排考試前，請以官方頁面和最新標準考試指南為準。

PCA 標準考試指南六大考試領域、比重與案例研究↗ Professional Cloud Architect 認證頁考試形式、語言、時長、案例比例與經驗建議↗ Google Skills 官方學習路徑課程、實作 Labs 與技能徽章↗ Google Cloud Well-Architected Framework營運、安全、可靠性、效能、成本與永續性↗ 官方 PCA 範例題熟悉題型；官方提醒範例題不能代表完整難度或考綱範圍↗

本頁為繁體中文整理版，服務名稱與縮寫保留英文以便對照官方文件。屬於備考輔助資料，實際考試內容以 Google Cloud 當期官方標準考試指南為準。