收获
1）对云有新的认识
2）对大数据架构、机器学习架构设计有新的认识
3）当然最重要的是获得google官方发的证书
说说我的准备
1）花了5周的时间看完google官方提供的视频，几乎是完全脱产（只做一些事故处理）。
2）试做官方提供example，一共20道题，我错了五道。我错的主要是安全和BigTable相关的。
3）google的同学建议是看concept的相关内容，但离考试也就剩三四天了，不可能详细复习，concept是一定看不完的。那么就针对没有掌握的知识进行复习，安全相关的官方视频是没有涉及的，所以必须自己找资料看，别的资料也没有，就只能看concept中涉及安全的方便，这个比较少，最多一天就全部看完。BigTable看来我也是掌握不好，那么我就看BigTable的concept知识。
4）看完上面的就参加考试了，也再没做特别复习。
整体来看
google的产品大致涉及存储（cloud storage、SQL、spanner、memory、BigTable、datastore）、消息中间件Pub\Sub、计算（dataproc、BigQuery、Dataflow）、机器学习ML Engine、API、DataLab以及可视化。各个产品的使用场景必须心里有数，如果看完视频忘了，必须重新复习，最好和开源对应起来，因为开源多多少少有点儿了解，不要从头学习google cloud所有产品知识。
思维转变
把自己定位为产品解决方案工程师，不是找最优解，而是找最适合案例的解决方案。
产品详情
Cloud SQL & spanner
Cloud SQL 就是mysql\postsql的单机版，google帮你做了安装部署和管理（安全、备份等），如果需要水平扩展就是spanner了，而且支持事务，这两个产品的应用场景就是应用交易记录等。
cloud storage
就是存储引擎，什么都可以放，没有大小文件、结构化和非结构化的限制，利用好存储级别（正常、nearline（月级访问）和cold（年级访问））可以节约成本。
BigTable
考试重点。注意key值的设置，如何避免热点问题，时间序列的问题大部分就是选BigTable存储，BigTable适用于时延性要求高的场景。
datastore
类似于mongodb，通过属性来查询，不是重点。
BigQuery
考试重点。注意安全和视图相关知识，数据存储在BigQuery和存储在cloud storage的价钱差不多，根据使用情况，会自动处理存储介质，降低价格，一定要合理利用BigQuery。
Dataproc
主要是为了适应客户原来使用hadoop堆栈，现在不像修改代码，就像上云的场景。
dataflow
是google大力推进的产品，是替代Dataproc的下一代计算引擎，实现自动扩缩容，并且流处理和批处理代码保持一致。题外话：dataflow和bigquery（秒级响应）是google大数据方面两大杀伤性武器，区别于其他云的地方。
Pub\Sub
Pub\Sub和dataflow配合使用处理事件流，延时性要求高选用BigTable存储，不高选用BigQuery。
ML Engine
tensorflow的云化版，实现离线训练和在线服务的自动化，配合dataprep可以实现离线数据的预处理，datalab（jupyter notebook）实现数据探索和离线训练。
Auto ML
Auto ML是为了丰富API，容许用户自己提供数据，对模型进行训练。
综述
其实知识点也不那么难，最后难得可能是英语这一关，视频和考试全英语。祝大家顺利通过考试。
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