Praxislabor — PCDOE Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer

Zuletzt überprüft: Mai 2026

Erstellen Sie die AWS-Dienste der PCDOE-Prüfung mit reinem Terraform — ein Block nach dem anderen, jeweils abgestimmt auf eine Prüfungsdomäne. Derselbe Code funktioniert auch mit OpenTofu.

Übersicht

Am Ende dieses Labs haben Sie mit reinem Terraform jeweils eine Instanz der drei wichtigsten Managed-DB-Dienste von GCP bereitgestellt – Cloud SQL Postgres (HA + automatisierte Backups), Cloud Spanner (regional, Einzelknoten) und Cloud Bigtable (Einzelknoten-Dev-Cluster). Vier Blöcke; die PCDOE-Workload → Service-Entscheidungsmatrix im Code.

Dies ist das kostspieligste Lab im GCP-Set; lesen Sie die Kostenhinweise vor dem Anwenden sorgfältig durch.

Fügen Sie die Snippets in eine einzige main.tf ein, führen Sie terraform init aus und anschließend terraform apply Schritt für Schritt.

Voraussetzungen

Terraform >= 1.5 oder OpenTofu >= 1.6.
Ein GCP-Projekt in Ihrem Besitz (mit aktivierter Abrechnung).
gcloud CLI authentifiziert als ADC.
Ersetzen Sie your-project-id im Provider-Block.
Dieses Lab ist im Betrieb kostspielig — nach jeder Sitzung umgehend löschen.

Kostenhinweis

Drei Posten werden aggressiv abgerechnet:

Cloud SQL Postgres (db-perf-optimized-N-2, regionale HA): ca. 100 $/Monat.
Cloud Spanner (1 PU regional): mindestens ca. 65 $/Monat (Spanner hat keine "kleinste" Stufe – 1 Processing Unit ist das Minimum, und es ist nie 0 $).
Cloud Bigtable (1 Knoten, SSD): ca. 540 $/Monat (Bigtable hat keine kostenlose Dev-Stufe – selbst ein 1-Knoten-SSD-Cluster kostet ca. 0,65 $/Stunde).

Insgesamt ca. 700 $/Monat. Dies ist bei weitem das teuerste Lab im CertLabPro-Set. Anwenden, Screenshot machen, löschen. Oder Stück für Stück anwenden (terraform apply -target=...), um jeweils einen Dienst bereitzustellen und wieder zu löschen.

Schritte

1.Provider, Projektdienste, Benennung

Aktivieren Sie die Cloud SQL-, Spanner- und Bigtable-APIs.

terraform {
  required_version = ">= 1.5"

  required_providers {
    google = { source = "hashicorp/google", version = "~> 6.0" }
  }
}

provider "google" {
  project = "your-project-id" # REPLACE
  region  = "us-central1"
}

locals {
  labels = {
    project    = "certlabpro-pcdoe"
    managed_by = "terraform"
  }
}

resource "google_project_service" "sqladmin" {
  service            = "sqladmin.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_project_service" "spanner" {
  service            = "spanner.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_project_service" "bigtableadmin" {
  service            = "bigtableadmin.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

2.Cloud SQL Postgres mit regionaler HA + automatisierten Backups bereitstellen

Ressourcen:

Cloud SQL

Cloud SQL ist GCPs verwaltetes Postgres / MySQL / SQL Server – vertikal skaliert, regional. Die PCDOE-Prüfung testet diese Cloud-SQL-für-relationale-mit-bekannter-vertikaler-Skalierungsobergrenze-Form im Vergleich zu Spanner (horizontale Skalierung, verteilte Transaktionen).

Wir stellen mit availability_type = "REGIONAL" (HA – synchrone Replika in einer anderen Zone, automatisches Failover), automatisierten täglichen Backups und aktivierter Point-in-Time Recovery (der von PCDOE empfohlene Standard) bereit.

resource "google_sql_database_instance" "main" {
  name             = "certlabpro-pcdoe-pg"
  database_version = "POSTGRES_15"
  region           = "us-central1"

  settings {
    tier              = "db-perf-optimized-N-2"
    availability_type = "REGIONAL" # HA — synchronous standby

    backup_configuration {
      enabled                        = true
      point_in_time_recovery_enabled = true
      start_time                     = "02:00"
      backup_retention_settings {
        retained_backups = 7
      }
    }

    maintenance_window {
      day          = 7 # Sunday
      hour         = 3
      update_track = "stable"
    }

    insights_config {
      query_insights_enabled  = true
      query_string_length     = 1024
      record_application_tags = true
    }
  }

  deletion_protection = false # lab-only

  depends_on = [google_project_service.sqladmin]
}

3.Eine Cloud Spanner-Instanz + Datenbank einrichten

Ressourcen:

Cloud Spanner

Cloud Spanner ist PCDOEs horizontal skalierte, stark konsistente, global verteilte relationale Datenbank – das einzige Produkt auf dem GCP-Prüfungsplan, das SQL-Semantik über Kontinente hinweg mit starker Konsistenz liefert. Die PCDOE-Prüfung fasst es als Cloud SQL für vertikal, Spanner für horizontal auf.

Wir stellen den kleinstmöglichen Fußabdruck bereit: 1 Processing Unit (PU) regional, die von PCDOE empfohlene Entwicklerkonfiguration. Produktions-Spanner stellen 100+ PUs (oder 1+ Nodes – 1 Node = 1000 PUs) bereit.

resource "google_spanner_instance" "main" {
  name             = "certlabpro-pcdoe"
  config           = "regional-us-central1"
  display_name     = "PCDOE lab Spanner"
  processing_units = 100 # 1 Node = 1000 PUs; 100 PU = ~$65/month floor

  labels = local.labels

  depends_on = [google_project_service.spanner]
}

resource "google_spanner_database" "main" {
  instance = google_spanner_instance.main.name
  name     = "labdb"

  ddl = [
    "CREATE TABLE items (id STRING(36) NOT NULL, name STRING(MAX), created_at TIMESTAMP NOT NULL OPTIONS (allow_commit_timestamp=true)) PRIMARY KEY (id)",
  ]

  deletion_protection = false # lab-only
}

4.Eine Cloud Bigtable-Instanz + Tabelle bereitstellen
Ressourcen:
- Cloud Bigtable
Cloud Bigtable ist PCDOEs breitspaltiger NoSQL-Dienst – geringe Latenz bei Lese-/Schreibvorgängen in riesigem Umfang (denken Sie an: Zeitreihen, IoT, Ad-Tech). Die PCDOE-Prüfung fasst es als Bigtable für breitspaltige schreibintensive Workloads auf, im Vergleich zu Firestore (Dokument, mobile-first) und Spanner (relational, verteilt).

Wir stellen einen Einzelknoten-SSD-Cluster bereit (den kleinstmöglichen). Eine Spaltenfamilie cf1 mit Garbage Collection ohne Versionsbegrenzung – in Produktionsumgebungen würde eine alters- oder versionsbasierte GC-Richtlinie verwendet werden.

Bigtable hat keine kostenlose Stufe – selbst im Leerlauf kostet ein 1-Knoten-SSD-Cluster ca. 540 $/Monat. Umgehend löschen.
```
resource "google_bigtable_instance" "main" {
  name          = "certlabpro-pcdoe-bt"
  display_name  = "PCDOE lab Bigtable"
  instance_type = "PRODUCTION"

  cluster {
    cluster_id   = "certlabpro-pcdoe-bt-c1"
    zone         = "us-central1-a"
    num_nodes    = 1
    storage_type = "SSD"
  }

  labels = local.labels

  deletion_protection = false # lab-only

  depends_on = [google_project_service.bigtableadmin]
}

resource "google_bigtable_table" "items" {
  name          = "items"
  instance_name = google_bigtable_instance.main.name

  column_family {
    family = "cf1"
  }
}
```

Bereinigung

terraform destroy reißt alles ab — tun Sie dies umgehend, um die Kosten von ca. 700 $/Monat zu stoppen. Die Cloud SQL-Instanz wird zerstört (nur für das Lab deletion_protection = false). Die Spanner-Instanz + Datenbank werden sauber zerstört (kein produktionsbezogener Deletion-Protection-Block im Weg). Die Bigtable-Instanz + Tabelle werden sauber zerstört.

Was in diesem Lab nicht behandelt wird

PCDOE deckt viele DB-Engineering-Oberflächen ab, die dieses Lab nicht unterbringen kann – Firestore (die Dokumenten-DB für mobile / Web-Anwendungen), Memorystore (verwaltetes Redis + Memcached), Cloud SQL für MySQL / SQL Server (nur Postgres abgedeckt), Cloud SQL Lese-Replikate + regionsübergreifende Replikate, AlloyDB für Postgres (der leistungsstärkere Postgres-kompatible Dienst), Bigtable-Replikation + Autoscaling, Spanners Geo-Replikationskonfigurationen (Multi-Region, Dual-Region), Database Migration Service (DMS – verwaltete Migration von On-Prem MySQL / Postgres zu Cloud SQL), Datastream (CDC), Bigtables HBase API-Oberfläche, Firestores Datastore-Modus Legacy API, Cloud Backup and DR Service (das verwaltete dienstübergreifende Backup-Produkt) und Cloud Storage als Backup-Ziel.

Wir bleiben beim Trio Cloud SQL + Spanner + Bigtable, da sie die PCDOE-Entscheidungsmatrix-Endpunkte sind – jedes Prüfungsszenario testet, welcher dieser drei (plus Firestore + AlloyDB) für diese Arbeitslast am besten geeignet ist?. Firestore + AlloyDB + Memorystore würden jeweils einen sinnvollen Anteil hinzufügen, aber die Kosten machen ein 5-Dienst-Lab unpraktisch.

Für eine konzeptionelle Abdeckung Dienst für Dienst siehe die Bereiche Durchsuchen, Handbuch und Editorial dieser Zertifizierungsseite.

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Übersicht

Dies ist das kostspieligste Lab im GCP-Set; lesen Sie die Kostenhinweise vor dem Anwenden sorgfältig durch.

Fügen Sie die Snippets in eine einzige main.tf ein, führen Sie terraform init aus und anschließend terraform apply Schritt für Schritt.

Kostenhinweis

Drei Posten werden aggressiv abgerechnet:

Cloud SQL Postgres (db-perf-optimized-N-2, regionale HA): ca. 100 $/Monat.
Cloud Spanner (1 PU regional): mindestens ca. 65 $/Monat (Spanner hat keine "kleinste" Stufe – 1 Processing Unit ist das Minimum, und es ist nie 0 $).
Cloud Bigtable (1 Knoten, SSD): ca. 540 $/Monat (Bigtable hat keine kostenlose Dev-Stufe – selbst ein 1-Knoten-SSD-Cluster kostet ca. 0,65 $/Stunde).

Schritte

1.Provider, Projektdienste, Benennung

Aktivieren Sie die Cloud SQL-, Spanner- und Bigtable-APIs.

terraform {
  required_version = ">= 1.5"

  required_providers {
    google = { source = "hashicorp/google", version = "~> 6.0" }
  }
}

provider "google" {
  project = "your-project-id" # REPLACE
  region  = "us-central1"
}

locals {
  labels = {
    project    = "certlabpro-pcdoe"
    managed_by = "terraform"
  }
}

resource "google_project_service" "sqladmin" {
  service            = "sqladmin.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_project_service" "spanner" {
  service            = "spanner.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_project_service" "bigtableadmin" {
  service            = "bigtableadmin.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

2.Cloud SQL Postgres mit regionaler HA + automatisierten Backups bereitstellen

Ressourcen:

Cloud SQL

resource "google_sql_database_instance" "main" {
  name             = "certlabpro-pcdoe-pg"
  database_version = "POSTGRES_15"
  region           = "us-central1"

  settings {
    tier              = "db-perf-optimized-N-2"
    availability_type = "REGIONAL" # HA — synchronous standby

    backup_configuration {
      enabled                        = true
      point_in_time_recovery_enabled = true
      start_time                     = "02:00"
      backup_retention_settings {
        retained_backups = 7
      }
    }

    maintenance_window {
      day          = 7 # Sunday
      hour         = 3
      update_track = "stable"
    }

    insights_config {
      query_insights_enabled  = true
      query_string_length     = 1024
      record_application_tags = true
    }
  }

  deletion_protection = false # lab-only

  depends_on = [google_project_service.sqladmin]
}

3.Eine Cloud Spanner-Instanz + Datenbank einrichten

Ressourcen:

Cloud Spanner

resource "google_spanner_instance" "main" {
  name             = "certlabpro-pcdoe"
  config           = "regional-us-central1"
  display_name     = "PCDOE lab Spanner"
  processing_units = 100 # 1 Node = 1000 PUs; 100 PU = ~$65/month floor

  labels = local.labels

  depends_on = [google_project_service.spanner]
}

resource "google_spanner_database" "main" {
  instance = google_spanner_instance.main.name
  name     = "labdb"

  ddl = [
    "CREATE TABLE items (id STRING(36) NOT NULL, name STRING(MAX), created_at TIMESTAMP NOT NULL OPTIONS (allow_commit_timestamp=true)) PRIMARY KEY (id)",
  ]

  deletion_protection = false # lab-only
}

4.Eine Cloud Bigtable-Instanz + Tabelle bereitstellen

Ressourcen:

Cloud Bigtable

Cloud Bigtable ist PCDOEs breitspaltiger NoSQL-Dienst – geringe Latenz bei Lese-/Schreibvorgängen in riesigem Umfang (denken Sie an: Zeitreihen, IoT, Ad-Tech). Die PCDOE-Prüfung fasst es als Bigtable für breitspaltige schreibintensive Workloads auf, im Vergleich zu Firestore (Dokument, mobile-first) und Spanner (relational, verteilt).

Wir stellen einen Einzelknoten-SSD-Cluster bereit (den kleinstmöglichen). Eine Spaltenfamilie cf1 mit Garbage Collection ohne Versionsbegrenzung – in Produktionsumgebungen würde eine alters- oder versionsbasierte GC-Richtlinie verwendet werden.

Bigtable hat keine kostenlose Stufe – selbst im Leerlauf kostet ein 1-Knoten-SSD-Cluster ca. 540 $/Monat. Umgehend löschen.

resource "google_bigtable_instance" "main" {
  name          = "certlabpro-pcdoe-bt"
  display_name  = "PCDOE lab Bigtable"
  instance_type = "PRODUCTION"

  cluster {
    cluster_id   = "certlabpro-pcdoe-bt-c1"
    zone         = "us-central1-a"
    num_nodes    = 1
    storage_type = "SSD"
  }

  labels = local.labels

  deletion_protection = false # lab-only

  depends_on = [google_project_service.bigtableadmin]
}

resource "google_bigtable_table" "items" {
  name          = "items"
  instance_name = google_bigtable_instance.main.name

  column_family {
    family = "cf1"
  }
}

Bereinigung

Was in diesem Lab nicht behandelt wird

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Schritte

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💰Kostenhinweis

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