안녕하세요. 젊은 SE 여러분, 그리고 Google Cloud 학습을 심화하고 싶은 모든 엔지니어 여러분을 위해 이 글을 씁니다.

솔직히 말하면, 저의 클라우드 학습 시작은 전혀 화려하지 않았습니다. 2025년 10월에 학습을 시작하여 응시한 Associate Cloud Engineer (ACE)는 불합격. 처음부터 다시 공부하여 임했던 두 번째 응시도 불합격이었습니다.

하지만, 그로부터 갑자기 Professional Cloud Architect (PCA) 시험 합격을 계기로 흐름이 바뀌어, 약 6개월 만에 Google Cloud의 Professional 인증 9종을 9회 모두 한 번에 합격하며 모두 취득할 수 있었습니다.

이 기사에서는 ACE에서의 시행착오를 포함하여 합격까지의 실제 스케줄, 시험별 난이도와 공략 포인트, 그리고 가장 큰 무기가 되었던 공부법을 가능한 한 실제 경험을 바탕으로 공유하고자 합니다.

먼저, 간단히 자기소개를 하겠습니다.

• 대학교는 이공계이지만, 정보 계열이 아닌 학과 출신입니다.
• 2025년 4월: SIer에 신입 입사.
• 2025년 7월: 초기 배정으로 고객의 「데이터 분석 기반 개발 프로젝트」에 할당됨.
• 프로젝트 기술 스택: BigQuery 활용.

처음 접한 BigQuery의 처리 속도에는 솔직히 상당히 놀랐습니다. 큰 테이블에 대한 쿼리가 반환되는 속도나 주변 서비스와의 원활한 연동을 보고, 「이 플랫폼을 제대로 이해하면 상당한 무기가 되겠구나」라고 솔직하게 느꼈던 기억이 납니다.

「Google Cloud를 더 이해해서 프로젝트에 도움이 되고 싶다」고 생각하던 무렵, 사내에서 「Google Cloud Partner Top Engineer」라는 프로그램의 존재를 알게 되었습니다.

Google Cloud Partner Top Engineer란?

Google Cloud의 파트너 기업에 소속된 엔지니어 중에서 뛰어난 기술력이나 활동 실적을 가진 개인을 표창하는 프로그램입니다.

「언젠가 저 영역에 도달하고 싶다」는 동경이 이번 도전의 가장 큰 동기부여가 되었습니다.

멋지게 시작된 도전이 아니라, 실제로는 꽤 꼴사나운 시작이었습니다.

• 2025년 10월: 학습 시작. Associate Cloud Engineer (ACE) 참고서(徹底攻略 Google Cloud認定資格 Associate Cloud Engineer教科書)를 바탕으로 Google Cloud 서비스에 대해 얕고 넓게 공부.
• 10월 11일: ACE, 1차 응시. 불합격.
• 11월 5일: 마음을 다잡고 Cloud Digital Leader (CDL)를 응시하였고, 이쪽은 합격.
• 11월 7일: 기세를 몰아 ACE에 재도전했으나, 이 또한 불합격.

솔직히 여기서 꽤 낙담했습니다. 다만, 「기초 레벨에서 머물러 있는 것보다 차라리 프로페셔널 레벨의 전체상부터 시작하는 것이 나에게 더 맞을지도 모른다」고 결심하여 방침을 바꾸고, 11월 24일에 Professional Cloud Architect (PCA)를 응시하기로 했습니다. 여기서부터 9관왕까지, Professional 시험만큼은 단 한 번도 떨어지지 않고 달려가게 됩니다.

시험에 합격하면 받을 수 있는 Credly의 디지털 배지입니다. 9개를 모은다고 해서 특별한 일이 일어나는 것은 아니지만, 보기에는 좋습니다 (웃음).

저의 실제 취득일과 취득 순서입니다.

전체적으로 응시한 순서대로 그만한 후회는 없었습니다만, PCDE (영문판)를 응시하고 조금 뒤에 일본어판이 나왔을 때는 "에에에..." 하는 기분이었습니다 (웃음).

대략적인 학습 기간

보시는 바와 같이, ① PCA만은 전체적인 그림을 파악하기 위해 3주를 할애했고, ④ PMLE와 ⑨ SecOps는 특히 난이도가 높았기 때문에 2주를 확보했습니다. 그 외에는 기본적으로 1주일간의 집중 학습으로 마무리하는 사이클이었습니다. (꾸물거리며 길게 끄는 것보다 한꺼번에 몰아치고 싶은 타입이라서요.) ⑧ PCSE와 ⑨ SecOps는 학습 시작일이 겹쳐 있지만, 내용이 비슷해서 같이 공부했던 느낌입니다.

세상에는 다양한 공부법이 있지만, 당시 아직 직접 실습해 볼 기회가 적었던 제가 가장 효율적으로 지식을 쌓을 수 있었던 방법은, Udemy에서의 문제 풀이와 Google의 AI 도구인 NotebookLM을 조합한 방식이었습니다. 문서를 무작정 읽고 암기하는 방식은 솔직히 그리 잘 맞지 않았기에, 이 방법은 제 적성에 상당히 잘 맞았다고 생각합니다.

서적이나 영상을 느긋하게 시청하는 것부터 시작하는 것이 아니라, 곧바로 Udemy의 모의시험(유사 문제)을 푸는 것부터 시작했습니다.

Udemy 선택 팁: Udemy에는 문제집이 많이 있지만, 해설의 충실도나 유사 문제의 정확도에는 솔직히 차이가 있습니다. 구매 전에는 반드시 최근 리뷰(일본어·영어 불문)를 살펴보고, 평점이 높으며 업데이트가 지속적으로 이루어지고 있는 코스를 선택하도록 했습니다. 회사의 자격증 취득 지원 제도로 교재비를 지원받을 수 있었기에, 망설임 없이 비싼 것을 골랐습니다(웃음).

풀이 규칙: 1회차는 못 푸는 것이 당연하다는 태도로 임합니다. 여기서 의식하는 것은 정답률보다 '어떤 서비스의 조합이 자주 출제되는가'라는 출제 경향을 몸으로 익히는 것입니다. 각 시험을 평균 3회 정도 반복하여 정답률이 95% 전후가 되도록 마무리했습니다.

Udemy 문제를 풀다 보면 "왜 선택지 A는 안 되고 C가 정답인가", "해설문만으로는 납득이 가지 않는다"라는 상황에 반드시 부딪히게 됩니다. Udemy의 해설이 불충분할 때 활약한 것이 NotebookLM입니다.

실전 절차:

• 각 시험의 "공식 시험 가이드 (PDF)"나, 이해가 부족한 서비스의 "공식 Google Cloud 문서" URL을 NotebookLM의 소스(Source)로 추가한다.

• Udemy 해설에서 이해되지 않았던 부분이나 틀린 문제 문장을 그대로 NotebookLM에 붙여넣고, 다음과 같이 질문한다.
  "이 문제에 대해, 소스(공식 문서)의 기술을 바탕으로 왜 이 선택지가 정답이고 나머지는 오답인지 초보자용으로 해설해 주세요."

• NotebookLM은 "업로드한 소스(=Google Cloud의 공식 정보)" 범위 내에서 답변을 생성하기 때문에, 근거 없는 답변이 나올 확률이 낮고 공식 사양에 기반한 해설을 돌려줍니다.

잘못된 해설에 휘둘리지 않음: Udemy 문제집의 해설이 다소 불충분하거나 번역이 부자연스럽더라도, 공식 문서를 소스로 삼은 NotebookLM이 이를 보완해 줍니다.

능동적인 대화로 기억에 오래 남음: "이 비용 측면에서의 단점은?", "다운타임(Downtime)을 허용한다면 어떤 스토리지가 적절해?"와 같은 상호작용을 NotebookLM이나 Gemini와 반복함으로써, 실무에서 설계할 때와 유사한 감각으로 이해를 심화할 수 있었습니다.

Google Cloud에는 Cloud Skills라는 핸즈온(Hands-on) 실습 환경도 있습니다. 이를 해야 하는지에 대해서는 의견이 갈리는 것으로 알고 있습니다.

결론부터 말씀드리면, 저는 별로 하지 않았습니다.

물론 시간에 여유가 있거나 실무에서 즉시 활용할 수 있는 수준까지 완성하고 싶은 분들에게는 안성맞춤이지만, 템포 있게 시험에 합격하는 것을 중시하는 분들에게는 적합하지 않다고 생각했습니다.

응시 자격인 ACE에서 2번 떨어진 시점부터 시작했지만, 체계적인 로드맵과 AI를 잘 활용한 능동적인 학습을 결합함으로써 Professional 자격증 전 종(Full-set) 취득이라는 산을 약 6개월 만에 정복할 수 있었습니다.

Google Cloud의 서비스 설계는 매우 아름답게 만들어져 있어서, 하나의 자격증에서 얻은 지식이 다른 자격증의 이해를 도와주는 상황이 여러 번 있었습니다. 첫 걸림돌에 위축되지 말고, 조금씩이라도 직접 움직여 보시는 것을 추천합니다.

질문이나 "이 부분을 더 자세히 알고 싶다"와 같은 의견이 있다면 언제든 환영합니다.