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Professional Cloud DevOps Engineer — Questões de prática e simulado

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Pratique com questões realistas de GCP-PCDO, alinhadas aos objetivos do exame. Alex explica cada resposta, e seu Readiness Score mostra o que estudar em seguida.

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Um único pagamento. Acesso vitalício a esta certificação.

Experimente primeiro 5 questões →

55Questões

120minLimite de tempo

Verificado com Google Cloud · agosto de 2026Versão atual do exame

Visão geral

Sobre o exame

A certificação Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer valida a expertise na implementação de processos e capacidades ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas utilizando metodologias e ferramentas recomendadas pelo Google. Os candidatos demonstram sua capacidade de viabilizar a entrega eficiente de software e infraestrutura, equilibrando confiabilidade com velocidade de entrega.

Esta certificação de nível profissional abrange o bootstrapping e a manutenção de organizações no Google Cloud, a construção de pipelines de CI/CD para aplicações, infraestrutura e cargas de trabalho de ML, a aplicação de práticas de site reliability engineering, a implementação de observabilidade e troubleshooting, e a otimização de desempenho e custo. É destinada a engenheiros com mais de 3 anos de experiência no setor, incluindo mais de 1 ano gerenciando sistemas de produção no Google Cloud.

Domínios do exame

O que cai na prova

Criar pipelines de CI/CD e implementar observabilidade empatam na maior fatia, com 25% cada. O primeiro tema cobre o design de pipelines para aplicações, infraestrutura e cargas de ML, a execução de estratégias de deployment canary ou blue/green e o fechamento de riscos de supply chain com vulnerability scanning e verificação de proveniência. O segundo trata de transformar telemetria de aplicação (event logs, métricas, distributed traces) em dashboards, alerting policies e análises com o Gemini Cloud Assist. Preparar e manter a organização no Google Cloud (hierarquia de recursos, rede compartilhada, políticas de IAM, infrastructure as code) vale 20%. A prática de SRE, incluindo SLIs, SLOs, error budgets e mitigação de incidentes, vale 18%. Otimização de custo e performance por meio de práticas de FinOps fecha o blueprint com 12%.

Metade da prova está em engenharia de pipelines e observabilidade, não em teoria de SRE. Ou seja: quem já leu sobre error budgets mas nunca configurou uma alerting policy nem rastreou uma requisição entre serviços chega despreparado para o nível de concretude das perguntas.

Estrutura do exame: GCP-PCDO

Bootstrapping and maintaining a Google Cloud organization~20%

Lay out an organization's resource hierarchy, shared networking, and IAM policies from the ground up, manage the resulting infrastructure through code, design a CI/CD stack that spans hybrid and multi-cloud environments, keep staging and production cleanly separated, and provide secure, AI-assisted development environments for the teams building on top of it.

≈ 24 h

Building and implementing CI/CD pipelines, including continuous testing, for application, infrastructure, and machine learning workloads~25%

Design CI/CD pipelines that span applications, infrastructure, and ML workloads, run them with deployment strategies like canary and blue/green, keep their configuration and secrets under proper key management, and secure the pipeline itself with vulnerability scanning and supply-chain checks.

≈ 30 h

Applying site reliability engineering practices~18%

Balance change velocity and reliability using SLIs, SLOs, and error budgets, manage the service lifecycle including capacity planning and autoscaling, and mitigate incident impact on users through traffic redirection and rollback strategies.

≈ 22 h

Implementing observability practices and troubleshooting issues~25%

Instrument applications to emit logs, metrics, and traces, then make sense of that telemetry through dashboards, alerting policies, and distributed trace analysis when tracking down infrastructure, pipeline, or application problems.

≈ 30 h

Optimizing performance and cost~12%

Collect performance information using application performance monitoring and Active Assist insights, and implement FinOps practices such as spot VMs, committed-use discounts, and Google Cloud recommenders to optimize resource costs.

≈ 14 h

Formato

Formato do exame e tipos de pergunta

A prova traz de 50 a 60 questões de múltipla escolha e de múltipla seleção em uma janela de 120 minutos, na proporção aproximada de 80% com resposta única e 20% com múltiplas respostas. A maioria dos itens é baseada em cenários e pede que você aplique design de CI/CD, prática de SRE ou instrumentação de observabilidade a uma situação envolvendo Cloud Build, Cloud Deploy, GKE, Cloud Logging ou Cloud Monitoring.

Tipos de pergunta: GCP-PCDO

Múltipla escolha80%

Escolha a única resposta certa entre quatro ou cinco opções — o formato básico da prova.

Resposta múltipla20%

Mais de uma resposta está certa e você precisa de todas; o enunciado diz quantas marcar.

Google Cloud confirma esses tipos de questão — não publica uma distribuição percentual; as proporções refletem nosso banco de questões alinhado ao exame.

Experimente agora

Experimente cinco questões de GCP-PCDO

Cinco questões direto do nosso banco de Professional Cloud DevOps Engineer. Responda uma — Alex explica o porquê.

O exame e o app são em inglês — estas questões de exemplo nós traduzimos.

Implementar práticas de observabilidade e solucionar problemas1 / 5

Você precisa exportar os logs do Cloud Logging para o BigQuery para análise de longo prazo e correlação com outros dados do negócio. Como você deve configurar a exportação de logs?

AlexExplicação completa do Alex

Para exportar logs do Cloud Logging para o BigQuery, crie um log sink pelo Log Router com um dataset do BigQuery como destino e um filtro de inclusão indicando quais logs devem ser roteados (docs.cloud.google.com/logging/docs/export/configure_export_v2). O Log Router avalia cada entrada de log em relação aos filtros do sink e transmite as entradas correspondentes para o BigQuery quase em tempo real, o que possibilita análises em SQL e a correlação com dados do negócio. Por que não as outras? Agendar uma Cloud Function para copiar os logs adiciona complexidade e latência desnecessárias e duplica uma funcionalidade que já vem embutida no Log Router. Não existe nenhum botão de 'integração com o BigQuery' no Logs Explorer — a exportação de logs exige a configuração explícita de um sink. Um pipeline do Dataflow é uma solução exagerada para uma exportação de logs padrão, que os sinks resolvem de forma nativa. Dica de prova: os log sinks aceitam quatro tipos de destino — BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub e buckets do Cloud Logging — cada um adequado a padrões diferentes de retenção e análise.

Fontecloud.google.com

Criar e implementar pipelines de CI/CD, incluindo testes contínuos, para cargas de trabalho de aplicações, infraestrutura e machine learning2 / 5

Seu pipeline de CI precisa criar imagens de contêiner com segurança dentro de um perímetro de VPC para impedir a exfiltração de dados. Qual recurso do Cloud Build você deve usar?

AlexExplicação completa do Alex

Os private pools do Cloud Build executam os builds em instâncias de worker dedicadas, que podem ser pareadas com a sua VPC e colocadas dentro de um perímetro do VPC Service Controls, impedindo a exfiltração de dados durante os builds (docs.cloud.google.com/build/docs/private-pools/using-vpc-service-controls). Definir egressOption como NO_PUBLIC_EGRESS remove o acesso à internet pública. A documentação do Google afirma: 'A proteção do VPC Service Controls está disponível apenas para builds executados em private pools.' Por que não as outras? O Workload Identity Federation autentica identidades externas, mas não oferece isolamento de rede durante os builds. A lista de IPs permitidos nos gatilhos restringe quem pode disparar builds, não o egress de rede durante a execução. Os workers padrão do Cloud Build rodam em infraestrutura gerenciada pelo Google, fora da sua VPC — não dá para aplicar regras de firewall próprias a eles. Dica de prova: private pools + VPC SC + NO_PUBLIC_EGRESS juntos oferecem a segurança de rede mais forte em tempo de build no Google Cloud.

Fontecloud.google.com

Otimizar desempenho e custo5 / 5

Você está executando no Compute Engine uma carga de trabalho de processamento de dados em lote que tolera interrupções e precisa terminar dentro de uma janela de 24 horas. Você quer minimizar os custos de computação. Qual tipo de VM você deve usar?

AlexExplicação completa do Alex

As Spot VMs são capacidade excedente do Compute Engine, disponível com até 91% de desconto em relação ao preço das VMs padrão. Elas são ideais para cargas de trabalho tolerantes a falhas e interrompíveis, como o processamento de dados em lote, porque o Compute Engine pode encerrá-las a qualquer momento quando os recursos forem necessários em outro lugar. Diferentemente das VMs preemptivas (o equivalente legado), as Spot VMs não têm tempo máximo de execução de 24 horas. A carga de trabalho precisa lidar bem com as interrupções, normalmente por meio de checkpointing. VMs padrão com sustained use discounts ainda custam bem mais do que as Spot VMs. Os sole-tenant nodes servem para cargas de trabalho que exigem isolamento físico, não para otimização de custos. Os committed use discounts exigem compromissos de 1-3 anos e são melhores para cargas de trabalho estáveis, não para processamento em lote. Dica de prova: as Spot VMs substituem as VMs preemptivas e oferecem o mesmo modelo de preços, mas sem a limitação de vida útil máxima de 24 horas.

Fontecloud.google.com

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Banco de questões

300 questões, construídas como o exame

Cada domínio do exame GCP-PCDO tem questões suficientes no banco para você praticar a fundo. Um simulado apresenta 55 questões seguidas, no mesmo cronômetro de 120 minutos do dia do exame.

Ata de verificação: GCP-PCDO

Conferência do conteúdo com a Google Cloud4 de agosto de 2026

última verificação com a fonte oficial da Google Cloud

Cobertura do conteúdo19 objetivos oficiais

distribuídos em 5 domínios, segundo o guia oficial do exame

Tamanho do banco300 questões

= 5 simulados completos de 55 questões — nunca a mesma questão duas vezes

Cobertura de domíniostodos os 5 domínios no peso oficial

Bootstrapping and maintaining a Google Cloud organization 55 · Building and implementing CI/CD pipelines, including continuous testing, for application, infrastructure, and machine learning workloads 76 · Applying site reliability engineering practices 51 · Implementing observability practices and troubleshooting issues 81 · Optimizing performance and cost 37

Validação canônica300 de 300

cada uma verificada com a documentação oficial da Google Cloud — resposta, opções e explicação, fonte citada

Metodologia documentada abertamente.Como as questões são feitas →

Planejamento

Preparação para GCP-PCDO

Quanto tempo você precisa depende da experiência prática que já tem. O resto é definido pelo fornecedor: como a prova é aplicada, quando você pode refazê-la e por quanto tempo a certificação continua válida.

A prova é aplicada online, com proctoring remoto, ou presencialmente em um centro de testes autorizado da Pearson VUE, e está disponível em inglês e japonês. A certificação vale 2 anos; para recertificar, você precisa passar na versão atual da prova.

Seu plano: GCP-PCDO

Preparação

Tempo de estudo70–180 h

normalmente cerca de 70 h se você já trabalha com essas tecnologias, cerca de 180 h começando do zero

NívelAvançado

Vale ter antesNão há pré-requisitos formais. O recomendado são 3 anos ou mais de experiência no mercado, sendo pelo menos 1 ano projetando e gerenciando sistemas em produção com o Google Cloud.

Dia da prova e depois

ModalidadeSupervisionado online ou em um centro de testes Pearson VUE autorizado

Política de repetição14 dias de espera após a primeira tentativa, 60 dias após a segunda, 365 dias após a terceira

Validade2 anos

É preciso recertificar a cada 2 anos, fazendo a versão vigente do exame

Guia oficialVer no site do fornecedor

As horas são a nossa própria estimativa de planejamento — a Google Cloud não publica um tempo de preparação para esta prova. Um ponto de partida para o seu calendário, não uma meta.

Atenção

Erros comuns

Os cálculos de SLI, SLO e error budget costumam ser subestimados em profundidade: a prova espera que você raciocine sobre o trade-off entre metas de confiabilidade e velocidade de release, e não que recite definições. A segurança de supply chain no pipeline de CI/CD, cobrindo Binary Authorization e o framework SLSA, tem um peso que planos de estudo focados só na mecânica de deployment tendem a pular. A parte de observabilidade vai bem além de dashboards: instrumentação com OpenTelemetry, correlação de distributed traces e o papel do Gemini Cloud Assist na análise de logs e métricas também aparecem. Estratégias de deployment canary, blue/green e rolling são fáceis de confundir sob pressão do tempo. E as alavancas de FinOps, como as faixas de preço por committed use, o desconto automático por sustained use e os cost recommenders do Google Cloud, recebem menos atenção que os domínios técnicos, apesar de serem cobradas diretamente.

Pontos de atenção: GCP-PCDO

01SRE Practices
Subestimar a profundidade das definições de SLI/SLO/SLA, dos cálculos de error budget e da relação entre metas de confiabilidade e velocidade de entrega de novas features.
02Supply Chain Security
Deixar de lado Binary Authorization, o framework SLSA e o Artifact Analysis. A prova cobra bastante os conceitos de segurança da cadeia de suprimentos de software.
03Observability Stack
Conhecer só por cima a stack completa de observabilidade, que inclui OpenTelemetry, Cloud Trace, correlação de traces distribuídos e os recursos do Gemini Cloud Assist.
04IaC and GitOps
Não saber as diferenças entre Infrastructure Manager, Config Connector e Cloud Foundation Toolkit, nem quando usar cada abordagem de IaC.
05Deployment Strategies
Confundir as estratégias de canary, blue/green, rolling e traffic splitting, e não saber como o Cloud Deploy implementa cada uma delas.
06Cost Optimization
Ignorar as práticas de FinOps, entre elas committed-use discounts, sustained-use discounts, Spot VMs e os recommenders do Google Cloud.

O Pass-IT treina você exatamente nesses pontos fracos — adaptativo e espaçado →

Perguntas

Perguntas frequentes

Quais são os erros mais comuns no exame Professional Cloud DevOps Engineer?

Os erros mais comuns incluem: SRE Practices, Supply Chain Security, Observability Stack, IaC and GitOps, Deployment Strategies, Cost Optimization. Concentre seu tempo de estudo nessas áreas para não perder pontos.

Como é o peso das áreas no exame Professional Cloud DevOps Engineer?

Duas seções empatam na maior fatia, com 25% cada uma: construir pipelines de CI/CD e implementar observabilidade e resolver problemas. Iniciar e manter uma organização vale 20%, as práticas de site reliability engineering 18% e a otimização de desempenho e custos 12%. Metade do exame é, portanto, pipelines e observabilidade.

Que bagagem o exame Cloud DevOps Engineer espera?

Três anos ou mais de experiência na área, com pelo menos um ano operando sistemas em produção no Google Cloud, como recomendação e não como exigência. O catálogo prevê 120 horas. A seção de site reliability engineering em especial parte do princípio de que você já ficou de plantão, porque ela cobra trade-offs em vez de definições.

Por quanto tempo o Professional Cloud DevOps Engineer é válido?

Dois anos, e recertificar significa ser aprovado na versão do exame vigente naquele momento. O Google Cloud não oferece nenhuma alternativa baseada em créditos para essa certificação.

Qual é a política de repetição do exame Cloud DevOps Engineer?

Quatorze dias depois da primeira reprovação, 60 dias depois da segunda e 365 dias depois da terceira. Esse terceiro intervalo é longo o bastante para valer a pena levar o exame a sério já na segunda tentativa, e não só na primeira.

O Pass-IT é uma ferramenta de estudo independente, sem afiliação com a Google Cloud nem endosso da Google Cloud; Google Cloud e os nomes dos exames são marcas dos respectivos titulares.

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