Entraînez-vous avec des questions proches de l’examen officiel. Ce deck vous aide à identifier rapidement le bon service en fonction d’un besoin métier.
Les flashcards combinées à la répétition espacée renforcent la mémorisation active. Vous révisez au bon moment, vous retenez plus durablement, et vous mesurez vos progrès carte après carte.
Carte 1
Cloud Run, pour un conteneur sans serveur qui s’auto‑scale finement sur le trafic.
Explication
Cloud Run facture uniquement pendant le traitement des requêtes et gère automatiquement les pics imprévisibles.
Erreur fréquente
Penser que Compute Engine est nécessaire pour les pics élevés alors que le besoin principal est l’auto‑scaling sans gestion de serveurs.
Carte 2
Utiliser Cloud Run pour déployer directement le conteneur avec scalabilité automatique par requête.
Explication
Cloud Run consomme directement une image de conteneur et s’adapte très finement aux pics de trafic.
Erreur fréquente
Confondre App Engine avec un service acceptant nativement n’importe quelle image de conteneur sans adaptation.
Carte 3
Cloud Functions, pour exécuter un petit bout de code à chaque événement de soumission.
Explication
Cloud Functions est conçu pour des fonctions courtes déclenchées par un événement spécifique sans gérer de serveur.
Erreur fréquente
Choisir Cloud Run par réflexe car il est aussi sans serveur, alors qu’il est mieux pour des conteneurs plus complexes.
Carte 4
Choisir Cloud Run pour limiter la gestion de cluster tout en conservant le modèle conteneur.
Explication
Cloud Run masque la complexité du cluster Kubernetes, alors que GKE exige une gestion plus fine.
Erreur fréquente
Croire que GKE est aussi simple d’exploitation que Cloud Run pour des microservices standards.
Carte 5
Compute Engine, pour déplacer le monolithe tel quel sur des VM gérées.
Explication
Compute Engine permet une migration lift‑and‑shift du monolithe sans changement de code majeur.
Erreur fréquente
Vouloir immédiatement réécrire sur App Engine alors que la contrainte principale est la rapidité de migration.
Carte 6
Utiliser BigQuery pour exécuter des analyses massives de données historiques en mode serveurless.
Explication
BigQuery est conçu pour l’analytique décisionnelle à grande échelle, pas pour les charges transactionnelles.
Erreur fréquente
Penser que Cloud SQL convient mieux car il ressemble aux bases relationnelles traditionnelles de l’entreprise.
Carte 7
Cloud Run, pour déployer une API conteneurisée avec gestion automatique de l’infrastructure.
Explication
Cloud Run offre un modèle sans serveur flexible, idéal pour une API REST sans gestion de serveurs.
Erreur fréquente
Penser qu’App Engine est toujours plus simple, alors que Cloud Run offre plus de liberté avec un effort similaire.
Carte 8
Utiliser Cloud Tasks pour planifier chaque traitement utilisateur avec contrôle de la remise et du rythme.
Explication
Cloud Tasks gère la remise fiable et le contrôle de débit par tâche, contrairement à Pub/Sub orienté diffusion.
Erreur fréquente
Croire que Pub/Sub offre nativement l’ordonnancement et la garantie d’exécution unique par requête utilisateur.
Carte 9
Compute Engine, pour exécuter des jobs batch gourmands en CPU sur des VM planifiées.
Explication
Compute Engine permet de lancer des VM puissantes uniquement pendant les fenêtres batch nocturnes.
Erreur fréquente
Vouloir absolument un service sans serveur alors que la priorité est la puissance CPU contrôlée.
Carte 10
Stocker ces contrats dans un stockage objet durable et peu coûteux comme Cloud Storage.
Explication
Le stockage objet est idéal pour des fichiers volumineux, immuables et consultés occasionnellement.
Erreur fréquente
Utiliser une base de données pour archiver des documents binaires rarement accédés, augmentant coûts et complexité.
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