Visão Geral

O curso Google Cloud Certified Professional Cloud Database Engineer – 32h foi desenvolvido para profissionais responsáveis por projetar, implementar, administrar, migrar, otimizar e solucionar problemas de bancos de dados em ambientes Google Cloud.

A formação aborda a seleção e arquitetura de soluções de banco de dados, dimensionamento, desempenho, alta disponibilidade, disaster recovery, segurança, conectividade, monitoramento, backup, recuperação, otimização de custos, automação e migração de dados.

O participante trabalha com diferentes modelos de banco de dados disponíveis no Google Cloud, analisando requisitos de negócio e técnicos para determinar quando utilizar soluções relacionais, NoSQL, distribuídas, gerenciadas, autogerenciadas ou tecnologias especializadas.

Entre os principais serviços e tecnologias abordados estão Cloud SQL, AlloyDB, Spanner, Firestore, Bigtable, Memorystore, BigQuery, Database Migration Service, Google Cloud Storage, IAM, Cloud KMS, Cloud Monitoring e Cloud Logging, além de ferramentas e estratégias de migração, replicação e modernização.

O programa também aborda cenários envolvendo bancos de dados híbridos e múltiplas tecnologias, incluindo dependências entre aplicações e bancos, estratégias de migração com baixa indisponibilidade, replicação, fallback, conversão de DDL/DML e planejamento de capacidade.

O conteúdo é baseado nos domínios atuais do exame Professional Cloud Database Engineer, que avalia a capacidade de projetar soluções escaláveis e altamente disponíveis, administrar soluções que envolvam múltiplas tecnologias de banco, migrar soluções de dados e implementar bancos escaláveis e altamente disponíveis no Google Cloud.

O curso combina exposição conceitual, estudos de cenários, demonstrações técnicas e Hands-On Labs, permitindo que os participantes implementem e operem bancos de dados em um ambiente Google Cloud.

Objetivo

Após realizar este curso Google Cloud Certified Professional Cloud Database Engineer, você será capaz de:

• Analisar requisitos técnicos e de negócio para soluções de banco de dados
• Selecionar tecnologias de banco de dados adequadas no Google Cloud
• Diferenciar bancos relacionais, NoSQL e bancos distribuídos
• Avaliar soluções gerenciadas e autogerenciadas
• Dimensionar recursos computacionais e armazenamento
• Avaliar desempenho, capacidade e custo
• Projetar bancos de dados escaláveis e altamente disponíveis
• Definir estratégias regionais e multirregionais
• Projetar estratégias de disaster recovery
• Definir RTO e RPO
• Projetar estratégias de backup e recuperação
• Implementar Point-in-Time Recovery
• Configurar conectividade segura entre aplicações e bancos
• Implementar controles de acesso utilizando IAM
• Gerenciar usuários e permissões
• Configurar criptografia e gerenciamento de chaves
• Monitorar desempenho e saúde dos bancos de dados
• Identificar problemas de CPU, RAM, I/O, armazenamento e contenção
• Analisar queries de baixo desempenho
• Identificar problemas relacionados a índices e locks
• Otimizar bancos para desempenho e custo
• Implementar escalabilidade vertical e horizontal
• Trabalhar com replicação e read replicas
• Automatizar tarefas de administração
• Planejar e executar migrações de bancos de dados
• Selecionar ferramentas de migração conforme o cenário
• Trabalhar com Database Migration Service
• Planejar migrações com downtime reduzido
• Elaborar estratégias de fallback
• Trabalhar com conversão de DDL e DML
• Implementar bancos altamente disponíveis no Google Cloud
• Configurar replicação multirregional
• Automatizar provisionamento
• Monitorar soluções de banco de dados em produção
• Avaliar custos e otimizar workloads
• Analisar cenários semelhantes aos encontrados no exame Professional Cloud Database Engineer

Publico Alvo

• Database Engineers
• Database Administrators
• Cloud Database Engineers
• Cloud Engineers
• Cloud Architects
• Data Engineers
• DevOps Engineers
• Infrastructure Engineers
• Administradores de bancos de dados relacionais
• Profissionais de migração de bancos de dados
• Profissionais de Cloud Computing
• Profissionais responsáveis por disponibilidade e continuidade de bancos de dados
• Profissionais que trabalham com modernização de aplicações e bancos
• Profissionais que desejam se preparar para a certificação Google Cloud Professional Cloud Database Engineer

Pre-Requisitos

• Experiência com administração ou desenvolvimento de bancos de dados
• Conhecimentos de SQL
• Conhecimentos de modelagem e arquitetura de bancos de dados
• Conhecimentos de conceitos de alta disponibilidade e backup
• Conhecimentos básicos de redes
• Conhecimentos básicos de Cloud Computing
• Familiaridade com Google Cloud é recomendada
• Experiência com pelo menos uma tecnologia de banco de dados relacional é recomendada
• Conhecimentos de Linux e linha de comando são recomendados para os laboratórios

O Google Cloud não estabelece pré-requisitos formais para o exame. A recomendação oficial é de 5 anos ou mais de experiência geral em bancos de dados e TI, incluindo 2 anos de experiência prática com soluções de banco de dados no Google Cloud.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Google Cloud Database Architecture

1. Papel do Professional Cloud Database Engineer
2. Database Engineering no Google Cloud
3. Modelos de implantação de bancos de dados
4. Bancos gerenciados e autogerenciados
5. Google Cloud native databases
6. Partner database offerings
7. SQL versus NoSQL
8. Bancos relacionais
9. Bancos distribuídos
10. Bancos de documentos
11. Bancos wide-column
12. Bancos em memória
13. Bancos para workloads analíticos
14. Bancos para aplicações modernas e cloud-native
15. Requisitos de negócio e seleção de tecnologia
16. Dependências entre aplicação e banco

Module 2: Designing Scalable and Highly Available Database Solutions

1. Database capacity planning
2. Workload analysis
3. Sizing de CPU
4. Sizing de memória
5. Sizing de armazenamento
6. HDD versus SSD
7. Performance requirements
8. Throughput
9. Latency
10. IOPS
11. Escalabilidade vertical
12. Escalabilidade horizontal
13. Regional deployment
14. Zonal deployment
15. Multi-region deployment
16. High Availability
17. Disaster Recovery
18. Maintenance windows
19. Database upgrades
20. SLA e disponibilidade

Module 3: Google Cloud Database Services

1. Cloud SQL
2. PostgreSQL no Cloud SQL
3. MySQL no Cloud SQL
4. SQL Server no Cloud SQL
5. AlloyDB
6. Cloud Spanner
7. Firestore
8. Bigtable
9. Memorystore
10. BigQuery e workloads analíticos
11. Casos de uso de cada tecnologia
12. Critérios de seleção
13. Trade-offs técnicos
14. Trade-offs de custo
15. Estratégias envolvendo múltiplas tecnologias

Module 4: Database Connectivity, Security and Access Management

1. Database connectivity
2. VPC e conectividade privada
3. IAM
4. Database users
5. Authentication
6. Authorization
7. Least privilege
8. Service Accounts
9. Application-to-database connectivity
10. Cloud SQL Auth Proxy
11. SSL/TLS
12. Private IP
13. Public IP
14. Firewall e controles de rede
15. Secret management
16. Cloud KMS
17. CMEK
18. Auditing
19. Database activity logging
20. Segurança de conexões

Module 5: Database Monitoring and Troubleshooting

1. Database observability
2. Cloud Monitoring
3. Cloud Logging
4. Database metrics
5. CPU utilization
6. Memory utilization
7. Storage utilization
8. I/O performance
9. Query performance
10. Slow queries
11. Database locks
12. Missing indexes
13. Resource contention
14. Connection problems
15. Quotas
16. Error monitoring
17. Alert policies
18. Troubleshooting de workloads
19. Database health
20. SLA e SLO

Module 6: Backup, Recovery and Disaster Recovery

1. Backup strategies
2. Automated backups
3. Manual backups
4. Export e import
5. Data retention
6. Point-in-Time Recovery
7. Recovery procedures
8. RTO
9. RPO
10. High Availability versus Disaster Recovery
11. Regional disaster recovery
12. Multi-region strategies
13. Replication
14. Failover
15. Recovery testing
16. Database recovery procedures
17. Backup security
18. Backup lifecycle management

Module 7: Database Performance and Cost Optimization

1. Database performance optimization
2. Query optimization
3. Index optimization
4. Connection management
5. Connection pooling
6. Session poolers
7. Scaling database instances
8. Read replicas
9. Replication strategies
10. Storage optimization
11. Compute optimization
12. Workload analysis
13. Database cost analysis
14. Capacity planning
15. Right-sizing
16. Cost-performance trade-offs
17. Continuous optimization
18. Database SLA/SLO management

Module 8: Database Automation and Operations

1. Database administration automation
2. Automated provisioning
3. Infrastructure as Code concepts
4. Scheduled database exports
5. Automated maintenance
6. Index maintenance
7. Database upgrades
8. Patch management
9. Configuration management
10. Database lifecycle management
11. Automation with Google Cloud CLI
12. Automation with APIs
13. Operational runbooks
14. Database SLO monitoring
15. Automated alerts
16. Operational best practices

Module 9: Database Migration Planning

1. Database migration fundamentals
2. Migration assessment
3. Source and target analysis
4. Dependency mapping
5. Migration strategy
6. Lift and shift
7. Replatforming
8. Database modernization
9. Downtime planning
10. Zero-downtime strategies
11. Near-zero downtime strategies
12. Extended outage migration
13. Fallback planning
14. Rollback strategies
15. Data validation
16. Migration testing
17. Cutover planning
18. Post-migration validation

Module 10: Database Migration Service and Replication

1. Google Cloud Database Migration Service
2. Migration architecture
3. Source database configuration
4. Destination database configuration
5. Continuous replication
6. Initial data migration
7. Change data capture
8. Cutover
9. Replication monitoring
10. Reverse replication
11. Migration fallback
12. DDL conversion
13. DML considerations
14. Migration from on-premises environments
15. Migration from other Cloud environments
16. Migration troubleshooting
17. Migration validation
18. Hands-On – Database Migration

Module 11: Deploying Highly Available Database Solutions

1. Provisioning database instances
2. High Availability configuration
3. Regional databases
4. Multi-regional replication
5. Read replicas
6. Failover
7. Database scaling
8. Availability testing
9. Disaster recovery testing
10. Monitoring highly available databases
11. Automated provisioning
12. Configuration validation
13. Application connectivity testing
14. Performance validation
15. Recovery testing

Module 12: Modern Database Architectures and Emerging Workloads

1. Distributed databases
2. Cloud-native database architectures
3. Hybrid database environments
4. Multi-database architectures
5. Data federation
6. Data export and integration
7. Transactional versus analytical workloads
8. Modern application architectures
9. Vector data and database workloads
10. Database technologies supporting Generative AI
11. LLM application data requirements
12. Retrieval and vector search concepts
13. Database scalability for AI workloads
14. Cost considerations for modern database architectures

Module 13: Hands-On Lab – End-to-End Google Cloud Database Solution

1. Análise de requisitos de uma aplicação
2. Seleção da tecnologia de banco
3. Dimensionamento da solução
4. Criação do ambiente Google Cloud
5. Provisionamento do banco
6. Configuração de conectividade
7. Configuração de IAM
8. Configuração de segurança
9. Criação de schema e dados
10. Configuração de backup
11. Configuração de monitoramento
12. Análise de desempenho
13. Configuração de replicação
14. Implementação de read replica
15. Simulação de falha
16. Recuperação do banco
17. Análise de custos
18. Otimização da solução
19. Documentação da arquitetura

Module 14: Certification Exam Preparation

1. Estrutura da certificação Professional Cloud Database Engineer
2. Revisão dos quatro domínios do exame
3. Design de soluções escaláveis e altamente disponíveis
4. Gerenciamento de múltiplas tecnologias de banco
5. Migração de soluções de dados
6. Deployment de bancos escaláveis e altamente disponíveis
7. Análise de cenários
8. Seleção de tecnologias
9. Dimensionamento e capacidade
10. Alta disponibilidade e Disaster Recovery
11. Backup e recuperação
12. Performance e otimização
13. Segurança e conectividade
14. Migração e replicação
15. Análise de questões
16. Simulação orientada para o exame