Як я використав Gemini, щоб оновити сертифікат Google Professional Cloud Architect

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Мене звати Олексій Надточій і я співпрацюю з EPAM Україна у ролі архітектора рішень. У цьому матеріалі я розповім про мій досвід оновлення сертифіката Google Professional Cloud Architect за допомогою штучного інтелекту Gemini.

Передумови

Декілька років тому EPAM почала системно розвивати експертизу у сфері хмарних рішень. Так з’явилась можливість пройти внутрішні й зовнішні тренінги по роботі з хмарами різного спрямування та складності. Зовнішні проводились сертифікованими інструкторами за матеріалами самих компанії хмарних обчислювань. Якщо спеціаліст вдало проходив тренінг і виконував низку умов, то отримував 100% знижку на проходження іспиту та здобуття сертифікації.

Оскільки важко знати наперед, яку хмару будуть використовувати на наступному проєкті, у серпні 2022 року я відгукнувся на пропозицію пройти офіційній курс від Google. У мене вже був подібний сертифікат від AWS, до того ж я прагнув розширити свої знання в архітектурі. Курс починався у вересні, тривав 6 тижнів і був досить насичений: 2 рази на тиждень проходили online-лекції по 3 години. Багато матеріалу давали для самостійного опрацювання, включно з лабораторними роботами. Виконавши умови для отримання 100% знижки, я успішно склав іспит і отримав сертифікат, термін якого закінчувався через 2 роки.

На той час для мене це було досить велике досягнення. Підготовка й отримання схожого сертифіката від AWS зайняли 8 місяців і були відносно важкими: емоційне і розумове навантаження протягом годин, в які я складав іспит, було максимальним.

Цього разу

Минулого року Google надіслав мені електронного листа, в якому сповістив, що дія мого сертифіката закінчується в листопаді та до певного моменту я можу використати 100% знижку на поновлення сертифікації від ЕРАМ. Я почав вже планувати дату і час іспиту, коли отримав листа, в якому Google пропонував пройти бета-версію тесту з питаннями з використання хмарних сервісів штучного інтелекту в архітектурі. Лист також сповіщав, що його можна пройти безкоштовно.

Я добре пам’ятав, як важко мені було готуватись і проходити сертифікацію два роки тому. Цього разу у мене не було можливості знову проходити курси, але були мої конспекти дворічної давнини й досвід у ролі офіційного інструктора AWS в рамках програми ITSkills4U.

До речі, умови цього іспиту передбачають тільки чотири спроби на рік, щоб успішно його скласти. І якщо перший раз був невдалим, то наступний може бути тільки через місяць, потім через три, а потім — через пів року. Але, маючи додаткову спробу у вигляді бета-тесту, що ніяк не був прив’язаний до основного, я почав планувати підготовку.

Планування

Ваучер на знижку, що надіслав Google, має термін дії й використовується в процесі планування самого іспиту. Працює це так: на сайті ви плануєте дату іспиту і маєте можливість використати код з ваучеру, щоб отримати 100% знижку. Термін дії ваучеру пов’язаний із датою, коли робиться планування, а не з датою іспиту, що дає два додаткові місяці. Це варто враховувати.

В моїх конспектах було інформації на п’ять сторінок OneNote з великою кількістю матеріалу. Подумавши, я зрозумів, що не зможу виділити більше двох годин на перегляд матеріалу на кожній сторінці. Думка використати штучний інтелект прийшла з листом про бета-іспит. Мої попередні експерименти, пройдений обов’язковий базовий курс EPAM по основах ШІ та деякий досвід застосування ШІ на проєкті свідчили про те, що ШІ взагалі-то чудовий порадник, якщо правильно питати і не забувати, що іноді він помиляється. Тому я додав ще два дні на експерименти з Gemini. А Gemini я обрав просто: «і там Google, і там Google».

Перелік тем іспиту можна знайти в Certification Exam Guide. Там же знаходяться Case Studies, що можуть бути використані в питаннях на іспиті. На Udemy я знайшов набори питань для тренування. Декілька разів я купував там курси, тому досить часто бачу знижки. Це дозволило мені за 10 доларів купити курс, що містив шість наборів по 50 питань.

Таким чином вийшло 7 днів на підготовку, 3 дні на роботу з питаннями, і 1 день на сам іспит.

Склавши до купи стан проєкту, на якому я працюю, той факт, що бета-іспит треба було скласти до 1 грудня, і план підготовки, я розпланував свої активності в календарі. Вийшло, що іспит був у вівторок, а у понеділок мав відбутися тестовий прогін двох наборів питань в режимі, наближеному до реальності. Google повідомляв, що результати бета-іспиту будуть доступні протягом місяця, тобто до кінця грудня 2024. Тому основний іспит я запланував на третій тиждень грудня, маючи думку, що якщо результати бета-тесту будуть доступні й успішні, то я просто скасую основний.

Підготовка

Перше питання, яке я поставив Gemini було таким: «Чи можеш ти допомогти мені в підготовці до оновлення сертифіката Google Cloud Professional Architect?». Я збирався залишатись в тому самому вікні, питаючи Gemini протягом всієї підготовки. Таким чином я з кожним новим питанням додавав Gemini нові дані, і розраховував, що відповіді будуть більш точними.

Gemini відповів, що так, допомогти він зможе, і поцікавився моїм досвідом роботи з Google Cloud. Я відповів щодо досвіду і далі зауважив, що можу приділяти тільки 2 години на день на підготовку. У відповідь Gemini запропонував мені детальний план підготовки, що був розрахований на 4 тижні, яким я не скористався, адже мав свій. Для мене було плюсом, що Gemini відповідає українською мовою. Незважаючи на досить хорошу англійську, щоденну практику спілкування і написання архітектурної документації, мені значно комфортніше вчитися рідною мовою.

Далі я почав експериментувати з питаннями. Обравши розділ, який я розумів краще за все, я запитав про нього Gemini, щоб знайти шаблонні питання, які зможу використовувати надалі й перевіряти структуру та точність відповідей. Особливість роботи архітектора в тому, що він має знати якомога більше сервісів (T-Shirt model). Тому тест сконцентрований не на деталях, а на тому, які сервіси для чого мають бути застосовані, в яких умовах і згідно з чим.

Наприклад, поглянемо на Cloud SQL та Firestore. Перше є сервісом, що пропонує SQL бази даних, а друге — NoSQL база даних від Google. Але питань на кшталт «як називається NoSQL база» чи «де краще зберігати структуровані дані» на іспиті для архітектора не буде. Натомість будуть питання такого типу: «Компанія А хоче вийти на ринок B2C і для цього їй потрібно створити eCommerce-сайт...» або «До існуючої системи має бути доданий мобільний застосунок...», а у варіантах відповідей буде і Cloud SQL, і Firestore.

Технічно і практично обидва сервіси можна використати. Але перше питання більш про Cloud SQL, а друге — про Firestore. Адже eCommerce-сайт працює зі структурованими даними, які краще зберігати в Cloud SQL, а мобільний застосунок буде активно використовувати REST API, частиною якого є JSON, що оперує неструктурованими даними. Розуміння цих деталей є ключем для того, щоб потім знайти правильну відповідь.

Тобто у випадку кожного сервісу потрібно знати, що він пропонує, наскільки складно його масштабувати, скільки він буде коштувати, як і за скільки він обслуговується, які для нього існують ліміти тощо. І Gemini дозволяє отримати консолідовану відповідь, яка скоріш за все матиме відповіді на такі питання.

Тому шаблон для питань у мене був таким:

  • Розкажи мені більше про <назва сервісу>.
  • Де мені знайти більше інформації про <назва сервісу>?
  • Надай більше деталей про <сценарій використання>.
  • Який у сервіса SLA або availability?
  • У чому різниця між <сервіс А> та <сервіс B>?

Нагадаю, що я завжди залишався в одному і тому же вікні діалогу із Gemini. Щоб Gemini не заносило в абстракції, що не пов’язані із Google Cloud, я завжди використовував префікс Google Cloud у назві сервісу. Якщо цього не робити, тоді відповідь може буди досить широкою, неточною і тому не дуже корисною.

Я дуже уважно читав відповіді, адже вони консолідовані та мають багато важливих деталей. Якщо розумів, що потрібна детальніша інформація про той чи інший аспект, я або йшов до стандартної документації, або ставив більш конкретизоване питання.

Загалом більшість відповідей Gemini були дуже корисними. Але були питання, відповіді на які виявились загальними. У таких випадках, на мою думку, краще знайти відповідний розділ у документації, посилання на яку пропонує Gemini як частину відповіді, ніж витрачати час на те, щоб дібрати правильне запитання.

Також у мене була завжди відкритою вкладка із Google Cloud Console. Якщо щось можна було спробувати практично, я обов’язково це робив.

Я планував використовувати по дві години протягом двох днів, щоб проекспериментувати із Gemini, але насправді вже після першого дня зрозумів його можливості та перейшов до питань, спираючись на свій конспект. Якби у мене не було конспекту, я б базувався на темах із Certification exam guide. Для бета-іспиту я так і зробив, адже інформації про Vertex AI та Gemini у GCP у мене не було взагалі.

Після того, як я пройшов весь матеріал і трохи попрактикувався в Google Cloud Console, перейшов до наборів питань на Udemy. Набори можна проходити в режимі іспиту, коли ти не знаєш, є твоя відповідь правильною чи ні, або в режимі практики, коли після кожної відповіді є результат і пояснення до нього. Також обидва режими вимірюють час, що був використаний на відповідь на 50 запитань з набору.

Я дуже уважно читав пояснення, і якщо щось було не зрозуміло, записував тему для подальшого вивчення. Після того, як я пройшов усі 50 запитань, знов повертався до Gemini, щоб детально розпитати про ті чи інші служби або сценарії.

В бета-тесті надається три години на 70 запитань, а в основному — дві на 50. Цього разу для мене стало відкриттям, що час не є основною проблемою. Я добре пам’ятав, що два роки тому його тиск впливав на мене досить сильно і це також був фактор помилок. Цього разу мені було набагато простіше розуміти структуру та контекст питань та знаходити ключики для правильних відповідей. Це було неабияке полегшення.

Іспит

За день до тесту я зранку і ввечері пройшов два набори питань в режимі іспиту, перевіряючи свою підготовку. Обидва рази я не набрав необхідну кількість балів, але переконався, що процес іде досить впевнено. На іспиті я концентрувався набагато краще і питання були більш якісними з точки зору контексту. Також я уважно прочитав Case studies із Certification exam guide, щоб запам’ятати усі деталі.

В день іспиту, підготувавши фізичний простір для online-проходження (він передбачав тільки ноутбук на столі) і виконавши формальності зі своєю ідентифікацією, я натиснув на кнопку «почати».

Поруч з питаннями, у відповідях на які я не був не впевнений, я ставив примітку «для подальшого розгляду». Таких набралось десь до десятка із 70. У мене було більш ніж достатньо часу, щоб повернутись до них і знов опрацювати.

Результату не було одразу. Як я зазначав, Google має місяць для того, щоб повідомити про нього.

До запланованої дати основного іспиту результату бета-тесту я так і не отримав. Але повторювати матеріал необхідності не було, адже пройшло дуже мало часу. Я знов використав набори питань для тренування і пішов на іспит. Цього разу із 50 питань я повернувся до 5 і часу було більш ніж достатньо. Після того як я натиснув кнопку «завершити іспит», побачив сповіщення «Pass». Через декілька днів я отримав офіційного електронного листа, що сертифікат отримано. І десь близько до Нового Року я отримав ще один лист, який сповіщав, що бета-тест я також склав успішно.

Висновки

Gemini, який спілкувався українською, мені точно сильно допоміг. Я створив для себе комфортне середовище, що надало можливість працювати дуже ефективно, і мав під рукою помічника, який завжди готовий був допомогти. Якщо протягом підготовки я зрозумів би, що мені потрібно більше часу, змінив би дату іспиту: це можна зробити безкоштовно. Питання, що я купив на Udemy, також зіграли важливу роль.

Google не цікавить, які ресурси були використані, щоб отримати знання. Головне, що ви продемонструєте протягом екзаменаційної сесії.

Кількість тем та різноманітність питань не дозволяє вивчити правильні відповіді: ви або знаєте матеріал і тоді іспит буде складений, або ні. В майбутньому, якщо доведеться відповідати за архітектуру системи на базі Google Cloud, ці знання стануть у нагоді та дозволять не наробити критичних помилок. Також це досить хороший тренінг і демонстрація використання кращих практик для створення програмних рішень, навіть у випадку, коли компанія будує Cloud Agnostic архітектуру.

👍ПодобаєтьсяСподобалось13
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

1. А тесты с вариантами ответов или free text?
2. Сдавать можно только на ноутбуке? Они проверяют камерой что вокруг тебя?

1. Так тести за варіантами відповідей і поясненями чому та інша відповідь вірна.
2. Здавати краще на ноутбуці. Так через web сторінку вони просять сфотографувати стіл, а потім підключається proctor та просить показати на камеру стіл, і все що знаходиться навколо. Можно крутити ноубук.

Підписатись на коментарі