GCP 新手入門：先搞懂雲端，再決定要不要學 Google Cloud

剛接觸雲端時，很容易被一長串縮寫弄得有點煩：GCP、AWS、IaaS、PaaS，每個人都在講，卻很少有人先把它們翻成白話。

這篇就從那個最基本的問題開始：雲端到底在賣什麼？接著再比較 GCP、AWS 和 Azure 各自適合什麼情況，最後聊聊如果想往雲端工作發展，可以怎麼安排學習順序。

你不需要先會寫程式，也不用硬背產品名稱。先看懂「哪些事情由你負責、哪些交給雲端廠商」，後面的服務選型就會好理解很多。

一、雲端到底在賣什麼？

先把它想成租用資源

假設你要開一家咖啡店，可以買下一間店面，也可以先租一間現成的。兩種做法都能營業，只是前期成本、能控制的細節，以及日後要負責維護的範圍不同。

• 自建機房比較像買店面：硬體、網路、機房空間都要先準備，之後也由自己的團隊維護。
• 使用雲端比較像租店面：需要時再開資源，用量增加就擴充，不需要時再關掉。

所以，雲端並不是一種神奇的新電腦，而是把伺服器、儲存和網路做成可以隨時取用的服務。通常是按用量計費，也省下採購與維護實體設備的時間。

三大服務模型：IaaS、PaaS、SaaS

雲端服務常被分成 IaaS、PaaS、SaaS 三類。名字可以晚點再記，先看差別：服務越往 SaaS 靠，供應商幫你處理的事情越多；你越省事，可以調整的底層細節也越少。

1. IaaS（Infrastructure as a Service）基礎設施即服務

可以把 IaaS 想成租一間空屋。

• 提供什麼：虛擬機器、儲存空間、網路
• 你要自己做：安裝與維護作業系統、中介軟體、應用程式
• 生活類比：房子有了，家具與日常維護自己處理
• 範例：Google Compute Engine、AWS EC2、Azure VM

如果既有系統很依賴特定作業系統或網路設定，IaaS 通常比較容易搬，也保留最多控制空間。

2. PaaS（Platform as a Service）平台即服務

PaaS 比較像租一間家具、設備都準備好的公寓。

• 提供什麼：開發環境、資料庫、網路伺服器、開發工具
• 你要自己做：部署程式、管理應用與資料
• 生活類比：基本設備有人顧，你把自己的東西搬進去就能用
• 範例：Google App Engine、Azure App Service、Heroku

它適合想專心開發功能、不想把時間花在作業系統更新與伺服器維護的團隊。

3. SaaS（Software as a Service）軟體即服務

SaaS 則像住飯店：服務已經做好，登入就能用。

• 提供什麼：完整的應用程式，打開瀏覽器就能用
• 你要自己做：設定帳號、權限與使用方式，不用維護軟體本身
• 生活類比：房務與設備都由飯店處理
• 範例：Gmail、Google Workspace、Microsoft 365、Salesforce

這就是多數人每天使用 Gmail、Google Workspace 或 Microsoft 365 的方式。

一張表看懂三者差異

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

記法

不用死背三個縮寫。碰到選型題時，只要問兩件事：我需要控制到哪一層？團隊願意維護到哪一層？IaaS 控制最多，也要自己顧最多；PaaS 把執行環境交給平台；SaaS 則是直接使用完成的軟體。

公司為什麼會考慮上雲？

常見理由是不用先採購一批伺服器，遇到流量成長時也能較快增加資源。如果服務要跨國部署，雲端供應商現成的區域與網路也能省下不少建置時間。

不過，上雲不代表一定比較便宜，也不代表備份、安全與災難復原會自動做好。資源如果一直開著沒人管，帳單照樣會失控；權限和備份策略也仍然要由團隊設定。雲端真正省下的是硬體建置時間，至於能不能省錢，還是得看怎麼用。

二、GCP、AWS、Azure 怎麼選？

2.1 先看三家的位置

第一次選雲端平台，不用急著比較幾百項服務。先看公司原本的技術、團隊熟悉什麼，以及準備搬上雲的工作負載，再來談哪一家比較合適。

若只看市場概況，近年的排序大致如下。市占率每季都會變，知道相對位置就夠了，不必背精確數字。

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市占較高通常代表社群、合作夥伴和人才比較多，但不等於每個專案都該選同一家。真正要比較的，還是區域、法規、成本、團隊經驗與服務是否符合需求。

2.2 三家的性格不太一樣

AWS（Amazon Web Services）

AWS 發展得早，服務種類和合作夥伴都很多。當需求很特殊，或公司已經累積不少 AWS 經驗時，通常比較容易找到現成方案。

比較適合的情況：

• 服務種類最廣泛（超過 200 種服務）
• 全球數據中心覆蓋廣（約 40 個區域、120+ 個可用區，而且持續增加）
• 社群、文件與第三方工具選擇多
• 公司已經有 AWS 維運經驗

要留意的地方：

• 介面複雜，學習曲線陡峭
• 服務選項太多，新手一開始不容易分辨

如果你的第一個目標是學會雲端基本功，AWS 當然可以；只是服務名稱較多，需要多花一點時間整理脈絡。

Azure（Microsoft Azure）

Azure 和 Microsoft 的企業產品接得很順。如果公司本來就用 Windows Server、Microsoft 365 或 Entra ID，導入時通常比較少繞路。

比較適合的情況：

• 與 Microsoft 產品深度整合（Windows Server、Microsoft 365、AD）
• 有不少內部部署系統，需要規劃混合雲
• 採購與管理流程本來就在 Microsoft 生態內

要留意的地方：

• 非 Microsoft 技術棧整合較弱
• 入口網站和產品命名需要一段時間熟悉

對新手來說，如果工作環境本來就以 Microsoft 產品為主，從 Azure 開始通常最貼近實際需求。

GCP（Google Cloud）

GCP 的特色集中在資料分析、AI、Kubernetes，以及偏開發者取向的受管服務。產品總量沒有 AWS 那麼多，反而讓入門時的選擇比較集中。

比較適合的情況：

• 想學 BigQuery、Gemini Enterprise Agent Platform（原 Vertex AI）、Gemini 等資料與 AI 服務
• 團隊有 Kubernetes 需求，準備使用 GKE
• 想用 Cloud Run 這類受管平台，少處理一些底層維運
• 工作上已經大量使用 Google 的資料或協作工具

要留意的地方：

• 服務種類相對 AWS 較少
• 部分市場的職缺、合作夥伴與社群規模比 AWS、Azure 小
• 某些第三方產品會優先支援 AWS 或 Azure

這個網站以 GCP 為主，不是因為它在所有情況都比較好，而是它的資料、AI 與雲端原生工具很適合拿來建立一套完整的學習路線。

2.3 價格不能只看單價

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表格只能當起點。真正的帳單還會受到機型、區域、網路流量、儲存，以及折扣承諾影響。GCP 的 Committed Use Discounts 可以降低長期穩定工作負載的運算費用，但一旦承諾就得持續付費，最好先確認用量真的穩定。

2.4 先從你的環境反推

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

flowchart TB
  START["準備選擇主要雲端平台"] --> EXISTING{"組織是否深度依賴<br/>Microsoft 身分、Windows 與混合雲？"}
  EXISTING -->|"是"| AZURE["優先評估 Azure<br/>驗證既有授權、管理與混合連線效益"]
  EXISTING -->|"否"| BREADTH{"是否需要最廣服務組合、<br/>成熟夥伴生態與全球覆蓋？"}
  BREADTH -->|"是"| AWS["優先評估 AWS<br/>確認團隊能承擔服務與成本複雜度"]
  BREADTH -->|"否"| DATA{"核心是否是資料分析、AI、<br/>Kubernetes 或開發者快速迭代？"}
  DATA -->|"是"| GCP["優先評估 GCP<br/>以 BigQuery、Agent Platform、GKE 或 Cloud Run 做 PoC"]
  DATA -->|"否"| SCORE["用相同需求評分三家<br/>法規、區域、可靠性、技能、成本與支援"]
  AZURE --> POC["用代表性工作負載做限時 PoC"]
  AWS --> POC
  GCP --> POC
  SCORE --> POC
  POC --> EVIDENCE{"SLO、總持有成本與維運負擔<br/>是否達到門檻？"}
  EVIDENCE -->|"否"| SCORE
  EVIDENCE -->|"是"| ADOPT["選定主要平台與治理基線<br/>保留可量化的重新評估條件"]

三、GCP 值得學的幾個理由

3.1 資料與 AI 工具放在同一個平台

GCP 的優勢不只在單一模型，而是資料處理和 AI 開發可以放在同一套環境裡。常見的工具包括：

• Agent Platform：管理模型、部署、評估與生成式 AI 應用
• Gemini：處理文字、圖片、音訊與程式碼等多模態內容
• BigQuery：整理與分析資料，也能和部分機器學習流程整合

例如電商要整理幾十萬張商品圖，可以先用模型做初步分類，再讓人檢查低信心或高風險的結果。這類流程的價值不是「完全不用人」，而是把人工集中在真正需要判斷的地方。

3.2 BigQuery 讓資料分析少管一些基礎設施

BigQuery 是 GCP 很有代表性的服務。它是受管的資料倉儲，使用者可以直接用 SQL 查詢資料，不必先維護一整套叢集。

• 可以處理從 GB 到 TB、PB 級的分析工作
• 不用自己安裝或升級資料庫叢集
• 可選擇按查詢量或容量計費

這不表示丟進 BigQuery 就一定又快又便宜。資料分割、叢集設定與查詢寫法仍然會影響效能和費用，這些也是學習 BigQuery 時真正值得練的地方。

3.3 GKE 是學 Kubernetes 的實用入口

Kubernetes 最初源自 Google 的經驗，GCP 上的受管服務叫做 GKE（Google Kubernetes Engine）。平台會幫忙處理控制平面、版本與部分擴縮工作，但應用程式和叢集設定仍由團隊負責。

• 自動擴展：根據流量自動增減容器數量
• 版本管理：提供維護時段、發布管道與升級策略
• 資源管理：可搭配節點與工作負載自動擴縮

不是每個系統都需要 Kubernetes。小型網站或單一 API 用 Cloud Run 往往更省事；當服務數量、部署需求和平台治理真的變複雜時，GKE 才比較能發揮價值。

3.4 折扣方式不少，但還是要管理用量

GCP 有持續使用折扣、承諾使用折扣和 Spot VM 等省錢方式。它們各有條件：穩定長跑的服務適合評估承諾折扣，可中斷的批次工作才適合 Spot VM。比起背「最高可省多少」，更重要的是先把閒置資源關掉，並設定預算告警。

3.5 可以看到工作負載的碳排資料

如果公司需要追蹤 ESG 指標，Google Cloud 提供 Carbon Footprint 等工具，協助檢視雲端使用產生的碳排資料。Google 也公開了 24/7 無碳能源的長期目標。

這可以成為選型條件之一，但不能只看供應商的總體承諾。實際工作負載放在哪個區域、用了多少資源，以及應用本身是否有效率，同樣會影響結果。

四、雲端架構師平常在做什麼？

4.1 這份工作不只是畫架構圖

雲端架構師（Cloud Architect） 會把業務需求翻成能落地的技術方案。除了選服務和畫架構圖，還要考慮預算、安全、可靠性，以及團隊之後能不能順利維運。

4.2 日常工作：你會做什麼？

每家公司對這個職稱的定義不太一樣，但工作大致會落在以下幾類：

技術設計

• 架構設計：安排系統元件、資料流與故障處理方式
• 技術選型：在 Compute Engine、GKE、Cloud Run 等服務之間做取捨
• 效能與成本：找出瓶頸，也確認方案沒有超出預算
• 安全規劃：設計 IAM 權限、網路邊界與資料保護方式

溝通與驗證

• 需求訪談：釐清真正的目標、限制與優先順序
• 方案說明：讓工程團隊和非技術利害關係人都聽得懂
• PoC 驗證：用小規模實作確認關鍵假設

文件與交接

• 撰寫文件：留下架構決策、操作手冊與故障處理流程
• 教育訓練：讓接手維運的人知道系統為什麼這樣設計

flowchart TB
  subgraph PLAN["設計與驗證"]
    direction LR
    DISCOVER["需求探索<br/>目標、限制、風險與 SLO"] --> DESIGN["架構與溝通<br/>技術取捨、圖表與計畫"]
    DESIGN --> POC["PoC 與審查<br/>用資料驗證關鍵假設"]
  end
  POC --> READY{"是否符合 SLO、預算、<br/>安全與可營運性？"}
  READY -->|"否"| DESIGN
  READY -->|"是"| DELIVER["交付與遷移<br/>自動化、Runbook、訓練"]
  subgraph OPERATE["交付與營運"]
    direction LR
    DELIVER --> OBSERVE["觀測正式環境<br/>事件、效能、成本與回饋"]
    OBSERVE --> LEARN["整理證據與復盤<br/>提出下一輪改善假設"]
  end
  LEARN --> DISCOVER

4.3 薪資要看產業、職責與經驗

雲端相關職缺的薪資範圍很大。同樣叫「雲端架構師」，有些偏售前顧問，有些要負責正式環境與 on-call，也有些其實更接近平台工程師。薪資會隨地區、年資與職務差很多，找工作時請以當地求才平台的即時職缺資料與實際職責為準。

證照可以幫履歷通過第一輪篩選，英文能力也會擴大可以合作的團隊；但真正拉開差距的，通常還是你有沒有處理過正式環境、能不能說清楚架構取捨，以及出了問題時怎麼找原因。

五、想往雲端發展，可以怎麼學？

5.1 必備技能地圖

技術基礎

先打底

• 作業系統：先熟悉 Linux 的檔案、權限、程序與網路工具
• 網路知識：TCP/IP、DNS、防火牆、VPN、負載平衡
• 程式語言：Python（首選）、JavaScript、Go、Shell Script

再學雲端服務

• GCP 核心服務：
  • 運算：Compute Engine、GKE、Cloud Run
  • 儲存：Cloud Storage、Cloud SQL、Firestore
  • 網路：VPC、Cloud Load Balancing、Cloud CDN
  • AI/ML：Agent Platform、BigQuery ML
• 雲端認證：Google Cloud Associate → Professional Cloud Architect
• IaC（基礎設施即程式碼）：Terraform 或 Infrastructure Manager（Deployment Manager 已於 2026/3/31 結束支援，官方建議的遷移路徑是 Infrastructure Manager）

有實際需求再往下學

• 容器技術：Docker、Kubernetes
• CI/CD：Cloud Build、Jenkins、GitLab CI
• 監控與日誌：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Prometheus
• 資料庫：SQL、NoSQL、資料倉儲（BigQuery）

不只技術

• 溝通能力：能把技術取捨說給非技術人員聽懂
• 需求分析：先確認問題，再選工具，不要看到新服務就急著用
• 文件習慣：把決策、操作方式和風險寫下來
• 除錯能力：能從監控、日誌和變更紀錄逐步縮小問題範圍

5.2 起點不同，補的能力也不同

flowchart TB
  START["目標：走向雲端架構工作"] --> BACKGROUND{"你目前最接近哪種背景？"}
  BACKGROUND -->|"系統／網路維運"| OPS["補 GCP 操作與自動化<br/>把既有維運經驗轉成雲端能力"]
  BACKGROUND -->|"軟體開發"| DEV["補容器、CI/CD、IaC 與 SRE<br/>把程式能力延伸到平台設計"]
  BACKGROUND -->|"尚無 IT 經驗"| BEGINNER["先打 Linux、網路與 Python 基礎<br/>用小型 Lab 建立操作手感"]
  OPS --> ACE["完成核心 Lab<br/>準備 Associate Cloud Engineer"]
  DEV --> ACE
  BEGINNER --> ACE
  ACE --> PORTFOLIO["累積 3 至 5 個可說明專案<br/>README、架構圖、IaC、監控與復盤"]
  PORTFOLIO --> PRACTICE["在真實或模擬情境做設計取捨<br/>可靠性、安全、效能與成本"]
  PRACTICE --> READY{"能否清楚說明需求、決策、<br/>驗證結果與改進方向？"}
  READY -->|"還不能"| PORTFOLIO
  READY -->|"可以"| ROLE["投遞雲端工程／平台職缺<br/>逐步承擔架構責任"]
  ROLE --> PCA["累積跨系統經驗後<br/>準備 Professional Cloud Architect"]

如果你原本做系統或網路維運

你已經懂作業系統、網路和故障排查，下一步是把這些經驗搬到雲端，並補上自動化能力。可以照這個順序走：

1. 完成 Google Skills（原 Google Cloud Skills Boost）的基礎 Lab
2. 用 Terraform 重做一次手動建立過的資源
3. 在測試環境練習監控、備份、還原與權限設定
4. 覺得需要一個學習里程碑時，再準備 Associate Cloud Engineer

如果你原本是開發者

你已經會寫程式，最需要補的通常是網路、Linux、部署與維運觀念。

步驟：

1. 先把一個小型 API 容器化，部署到 Cloud Run
2. 加上 CI/CD、Secret Manager、監控與告警
3. 再比較同一個服務放到 Compute Engine 或 GKE 有什麼差別
4. 練習用 Terraform 重建整套環境

如果你還沒有 IT 經驗

不用一開始就衝認證。先把電腦、網路和程式的基本概念補起來，後面操作雲端時才知道每個設定在做什麼。

步驟：

1. 學 Linux 指令、TCP/IP、DNS 和基本的 Python 或 JavaScript
2. 建一台 VM，真的把網站跑起來
3. 做兩三個可以完整說明的小專案，留下 README、架構圖和操作紀錄
4. 能說清楚自己做了什麼、哪裡出錯、怎麼修，再開始準備認證與職缺

5.3 學習資源

免費資源

1. Google Skills
   • 官方學習平台，有可以動手做的 Lab（原 Qwiklabs）
   • 加入 GEAR 計畫，每月可免費領 35 點學習點數（$300、90 天的額度是 Google Cloud 免費試用，不是這個平台送的）
   • 其他免費資源可參考 Google Cloud 免費試用與 Free Tier：怎麼練習又不讓帳單失控

試用額度要注意什麼？

免費試用結束後，不會在你沒有手動升級付費帳號的情況下直接開始收費。不過，從第一天就養成清理資源和設定預算告警的習慣比較好；之後改用付費帳號時，才不會讓忘記關掉的 VM 或資料庫一直累積費用。

2. GCP 官方文件

   • 最權威的參考資料
   • 有繁體中文版本

3. Google Cloud YouTube 頻道

   • 官方影片教學
   • 每週更新最新功能

4. Cloud AI Study Jam

   • Google 在台灣舉辦的免費生成式 AI 培訓計畫，各屆的報名頁與開放時間以官方公告為準
   • 適合想學 Agent Platform、Gemini 的開發者

付費資源

1. Coursera - Google Cloud 專業證書

   • 官方認證課程
   • 採訂閱制，實際價格依地區與方案而異，請以 Coursera 頁面為準

2. A Cloud Guru（現屬 Pluralsight）

   • 專業雲端學習平台
   • 已不再單獨販售，內容改隨 Pluralsight 的 Complete、Cloud+ 個人方案提供

3. Udemy GCP 課程

   • 一次性購買，終身觀看
   • 常有特價活動，實際價格請以 Udemy 頁面為準

5.4 認證路徑建議

flowchart TB
  FOUNDATION["GCP 基礎、Lab 與小型專案"] --> ACE["Associate Cloud Engineer<br/>驗證部署、操作與維護能力"]
  ACE --> EXPERIENCE["累積正式環境或完整情境經驗"]
  EXPERIENCE --> GOAL{"下一階段要承擔什麼責任？"}
  GOAL -->|"跨系統架構設計與取捨"| PCA["Professional Cloud Architect"]
  GOAL -->|"帶領業務採用生成式 AI"| GENAI["Generative AI Leader"]
  GOAL -->|"資料、網路、安全、DevOps 等專職"| SPECIALIST["選擇對應 Professional 專業認證"]
  PCA --> APPLY["以專案成果持續驗證能力"]
  GENAI --> APPLY
  SPECIALIST --> APPLY

建議順序：

1. 先考 ACE，整理部署、操作與維護 GCP 資源的基本能力
2. 累積實務經驗後再考 PCA，練習跨服務的架構取捨
3. 根據職涯方向選擇專業領域認證

考試費用：

• ACE：$125 USD（另加適用稅）
• PCA：$200 USD（另加適用稅）

官方以美元標價，台幣金額隨匯率變動，以報名結帳時顯示的為準。

準備時間：

• ACE：3-6 個月（每天 1-2 小時）
• PCA：6-12 個月（每天 2-3 小時）

六、接下來怎麼開始？

6.1 先記住這幾件事

雲端是把伺服器、儲存和網路變成可以隨時取用的服務。IaaS、PaaS、SaaS 的差別，說到底就是「你想控制到哪裡，又願意自己維護到哪裡」。

三大平台各有適合的環境：AWS 的服務與生態廣，Azure 容易和 Microsoft 企業環境銜接，GCP 則在資料、AI 和 Kubernetes 相關工具上很有特色。選平台時先看需求，不用急著替任何一家站隊。

如果你想往雲端工作發展，證照可以當學習路標，但不能取代實作。真正有用的是做過一個完整專案，也能說明為什麼這樣設計、遇到什麼問題，以及下次會怎麼改。

6.2 從一個小專案開始

不用一次排滿半年的進度。先完成一個小專案，再從過程中發現自己缺哪一塊。

第一次練習

1. 建立一個專門做實驗的 Google Cloud 專案
2. 設定預算告警，避免之後忘記清資源
3. 跟著 Google Skills 完成一個入門 Lab

接著做一個能展示的成果

1. 用 Compute Engine 或 Cloud Run 部署一個簡單網站
2. 幫它加上日誌、監控與最基本的 IAM 權限
3. 把操作步驟、架構和踩過的坑寫進 README

做完後回頭整理

1. 試著用 Terraform 重建同一套資源
2. 關掉或刪除所有不再使用的服務，確認帳單沒有繼續增加
3. 比較手動操作和自動化各自容易出錯的地方

再決定下一步

如果你喜歡實際部署與維運，可以繼續準備 Associate Cloud Engineer；如果比較喜歡資料或 AI，就往 BigQuery、Agent Platform 深入。先做過，再決定方向，通常比一開始就蒐集一長串課程有效。

6.3 接著讀哪一篇？

這是 GCP 入門系列的第一篇。接下來可以依你想練的方向往下讀：

• 下一篇：GCP-102：GCP 環境設定：建立 Project、設定 IAM 與使用 Cloud Shell
• GCP-103：建立第一台 Compute Engine VM：連線、架站、備份與監控
• GCP-104：GCP 網路基礎：看懂 VPC、Subnet、防火牆與 IAP
• ACE-201：GCP 資料該放哪？從存取方式選儲存服務
• ACE-303：GCP 認證怎麼準備？從 ACE 到 PCA 的學習路線

如果還沒建立過 GCP 專案，下一篇環境設定最適合接著看；已經有帳號，也可以直接跳到 Compute Engine 實作。

延伸閱讀

官方資源

• Google Cloud 官方網站
• Google Cloud 官方文件
• Google Cloud 部落格

社群資源

• GCP 台灣中文社群（Facebook）
• r/googlecloud（Reddit）
• Google Cloud Community

認證準備

• Associate Cloud Engineer 認證指南
• Professional Cloud Architect 認證指南
• 考試準備課程（Coursera）

下一課 GCP-102：GCP 環境設定：建立 Project、設定 IAM 與使用 Cloud Shell，實際動手建立你的第一個 GCP 專案。