ACE 認證考前重點複習
Associate Cloud Engineer 考前衝刺懶人包
以下為標準考試資訊，核對日期：2026-10-15。 ACE 官方資訊； 報考資格與成績 FAQ。 續證考試的資格、題數與時間不同。
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四大考試領域
點擊展開各領域的核心知識點、常見陷阱和 gcloud 指令 依 2026-06-30 生效的官方考綱（四個 Section）整理，權重為官方標示的約略值
官方分成 1.1 專案與帳號設定、1.2 帳單設定兩塊。重點是資源階層與 IAM 角色的授予原則：最小權限、組織政策、上層設定會向下繼承。帳單部分要區分僅提醒預算、支出上限預算與自行配置的自動化回應。服務帳戶的管理在官方考綱歸 Section 4。
1 專案、資料夾與組織階層
查核：2026-10-15。 IAM 政策評估
- 以為 Organization 是手動建立的（實際是綁定 Workspace/Cloud Identity 自動產生）
- 把繼承的 Allow 當成無條件通行；仍須確認 Deny、PAB、條件與該項權限的支援範圍
gcloud projects create PROJECT_ID --folder=FOLDER_ID gcloud projects list gcloud resource-manager folders list --organization=ORG_ID gcloud organizations list 2 帳單帳戶與預算管理
- 以為設定僅提醒預算（alerts-only budget）就會自動限制花費（它只發出警示，不會擋下用量或計費）
- 混淆 Billing Account Admin 和 Project Billing Manager 角色
gcloud billing accounts list gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=ACCOUNT_ID gcloud billing budgets create --billing-account=ACCOUNT_ID --display-name=BUDGET_NAME 3 IAM 角色：基本、預先定義、自訂
查核：2026-10-15。 建立與修改自訂角色IAM 政策評估
- 在正式環境使用 Editor/Owner 等 Basic Roles（違反最小權限原則）
- 以為自訂角色可以在 Folder 層級建立（只能在 Organization 或 Project）
gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=user:EMAIL --role=ROLE gcloud iam roles create ROLE_ID --project=PROJECT_ID --permissions=PERMISSIONS gcloud iam roles list --project=PROJECT_ID 4 Google Cloud SDK 設定（gcloud、gsutil、bq）
- 忘記切換 gcloud config 導致操作到錯誤專案
- 混淆 gcloud compute instances create 和 gcloud app deploy 的服務對象
gcloud init gcloud config set project PROJECT_ID gcloud config configurations create CONFIG_NAME gcloud config configurations activate CONFIG_NAME gcloud services enable SERVICE_NAME 官方分成 2.1 運算、2.2 儲存與資料、2.3 網路、2.4 工具（IaC 與 AI 輔助）四塊，服務選型和部署在同一段考。運算選型看管理光譜，資料庫選型看關聯式 vs NoSQL + 全球 vs 區域；網路記住 VPC 是全球、Subnet 是區域，防火牆 priority 數字越小越優先。部署面要熟悉各服務的指令，分清 Instance Template 不可修改、App Engine 區域不可更改、現行的 Cloud Run functions（原 Cloud Functions 第 2 代）與 Cloud Run functions (1st gen) 的差異。
1 運算服務選型（CE vs GKE vs Cloud Run vs App Engine vs Cloud Run functions，原 Cloud Functions）
- 混淆 App Engine Standard 和 Flexible 的差異（尤其是縮到零的能力）
- 以為 Cloud Run 不能用 GPU（Cloud Run 可以設定 GPU，每個執行個體 1 張；需要多張或其他型號的 GPU 時再選 Compute Engine 或 GKE）
- 以為 Cloud Run functions 可以處理長時間執行的任務（有 timeout 限制）
gcloud compute instances create INSTANCE_NAME --machine-type=TYPE gcloud container clusters create CLUSTER_NAME gcloud run deploy SERVICE_NAME --image=IMAGE gcloud app deploy gcloud functions deploy FUNCTION_NAME --trigger-http 2 儲存服務選型（Cloud Storage 類別與生命週期）
查核：2026-10-16。 物件命名空間階層命名空間與限制統一 bucket 層級存取Object Versioning 的保護範圍儲存類別與最低期間提前刪除與其他計費保留政策與鎖定
- 以為 Nearline/Coldline/Archive 不能立即存取（可以，只是取回費更高）
- 把最低儲存收費當成 retention policy；耐久性設計也不是月可用性 SLA 或備份
- 混淆模擬資料夾、HNS Folder 與用來套用 IAM 的 Managed Folder；啟用 HNS 需同時啟用 UBLA
gsutil mb -l REGION -c STORAGE_CLASS gs://BUCKET_NAME gsutil lifecycle set LIFECYCLE_CONFIG gs://BUCKET_NAME gsutil versioning set on gs://BUCKET_NAME gsutil cp LOCAL_FILE gs://BUCKET_NAME/ 3 資料庫服務選型（SQL vs Spanner vs Firestore vs Bigtable）
查核：2026-10-16。 資料庫比較的交易、SLA 與範圍BigQuery 多語句交易Spanner 正式 SLABigtable 路由與交易Firestore 交易限制
- 以為 Cloud SQL 可以在多個區域同時寫入（寫入只進主要執行個體所在的區域，跨區域只能加唯讀副本；需要多區域寫入與強一致選 Spanner）
- 混淆 Firestore 和 Firebase Realtime Database
- 以為 Bigtable 有 SQL 就有跨列 ACID；單列原子性、單列交易路由與跨列交易要分清楚
- 用 BigQuery 做即時 OLTP 查詢（BigQuery 適合分析，不適合高頻小量查詢）
gcloud sql instances create INSTANCE_NAME --database-version=POSTGRES_15 gcloud spanner instances create INSTANCE_NAME --config=CONFIG gcloud firestore databases create --location=REGION cbt createtable TABLE_NAME 4 網路規劃（VPC、子網路、IP 範圍）
- 以為 VPC Peering 是遞移的（A-B peering + B-C peering 不代表 A-C 互通）
- 在正式環境使用 Auto Mode VPC（IP 衝突風險高）
- 忘記啟用 Private Google Access 導致內部 VM 無法存取 Google 服務
gcloud compute networks create VPC_NAME --subnet-mode=custom gcloud compute networks subnets create SUBNET_NAME --network=VPC_NAME --range=IP_RANGE --region=REGION gcloud compute networks peerings create PEERING_NAME --network=VPC_NAME --peer-network=PEER_VPC 5 負載平衡類型選擇
- 內部流量使用外部 LB（應使用 Internal LB）
- 需要 CDN 功能時選了 Network LB（CDN 只在 global external 或 classic Application LB 上支援）
- 混淆全球性和區域性負載平衡器的適用場景
gcloud compute forwarding-rules create RULE_NAME --global --target-http-proxy=PROXY gcloud compute backend-services create SERVICE_NAME --global gcloud compute url-maps create URL_MAP_NAME --default-service=SERVICE_NAME gcloud compute health-checks create http HEALTH_CHECK_NAME 6 Cloud DNS 與 CDN
- 以為 Cloud CDN 可以獨立使用（必須搭配 global external 或 classic Application Load Balancer）
- 混淆 Cloud DNS 和域名註冊（Cloud Domains 才是域名註冊服務）
gcloud dns managed-zones create ZONE_NAME --dns-name=DOMAIN --visibility=public gcloud dns record-sets create DOMAIN --zone=ZONE_NAME --type=A --rrdatas=IP gcloud compute backend-services update SERVICE_NAME --enable-cdn 7 部署 Compute Engine（Instance Templates、MIG、Preemptible/Spot VM）
- 以為可以修改 Instance Template（只能建新的，然後更新 MIG）
- 在關鍵工作負載使用 Spot VM（隨時可能被回收）
- 忘記設定 MIG 的自動修復（Auto-healing）健康檢查
gcloud compute instance-templates create TEMPLATE_NAME --machine-type=TYPE --image-family=IMAGE gcloud compute instance-groups managed create MIG_NAME --template=TEMPLATE --size=SIZE --zone=ZONE gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling MIG_NAME --max-num-replicas=MAX --target-cpu-utilization=0.8 gcloud compute instances create VM_NAME --provisioning-model=SPOT 8 部署 GKE（Autopilot vs Standard、Node Pools）
- 混淆 Autopilot 和 Standard 的計費方式
- 在 Pod 中使用服務帳戶金鑰（應使用 Workload Identity Federation for GKE）
- 忘記設定叢集自動升級（Auto-upgrade）
gcloud container clusters create CLUSTER_NAME --mode=autopilot --region=REGION gcloud container clusters create CLUSTER_NAME --num-nodes=3 --zone=ZONE gcloud container node-pools create POOL_NAME --cluster=CLUSTER_NAME --machine-type=TYPE gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME --zone=ZONE kubectl get pods --all-namespaces 9 部署 App Engine（Standard vs Flexible、Traffic Splitting）
- 想要更換 App Engine 區域（不可能，只能建新專案）
- 以為 Flexible 可以縮到零（Standard 才可以）
- 忘記停用舊版本導致持續計費
gcloud app create --region=REGION gcloud app deploy --version=VERSION_ID gcloud app services set-traffic SERVICE --splits=V1=0.5,V2=0.5 gcloud app versions list gcloud app versions stop VERSION_ID 10 部署 Cloud Run functions（原 Cloud Functions）：觸發類型、1st gen vs 2nd gen
- 在 Cloud Run functions 中存儲狀態到本地檔案系統
- 混淆 1st gen 和現行版的 timeout 限制
- 忘記設定適當的 IAM 權限讓函式可以存取其他服務
gcloud functions deploy FUNCTION_NAME --gen2 --runtime=nodejs22 --trigger-http gcloud functions deploy FUNCTION_NAME --gen2 --runtime=nodejs22 --trigger-bucket=BUCKET gcloud functions logs read FUNCTION_NAME gcloud functions call FUNCTION_NAME --data='{"key":"value"}' 11 部署 Cloud Run（Services vs Jobs、並行處理）
- 需要排程任務時用 Services（應該用 Jobs + Cloud Scheduler）
- 設定 concurrency=1 導致效能低下和費用增加
- 以為 Cloud Run 支援 WebSocket 長連線（有 timeout 限制）
gcloud run deploy SERVICE_NAME --image=IMAGE --region=REGION --allow-unauthenticated gcloud run jobs create JOB_NAME --image=IMAGE --region=REGION gcloud run jobs execute JOB_NAME gcloud run services update SERVICE_NAME --min-instances=1 --max-instances=10 12 基礎架構即程式碼（IaC）：Terraform
- State file 存在本地（團隊協作應存在 GCS bucket 並啟用鎖定）
- 不先 plan 就直接 apply
- 混淆 Terraform 和 Deployment Manager 的語法（HCL vs YAML）
terraform init terraform plan terraform apply terraform destroy gcloud deployment-manager deployments create DEPLOYMENT --config=CONFIG.yaml 13 VPC 安全性（防火牆規則、VPC Service Controls）
- 防火牆規則的 priority 搞反（0 是最高優先級，不是最低）
- 以為 Network Tags 和 Labels 是一樣的（Tags 用於防火牆，Labels 用於組織和計費）
- 忘記 VPC Service Controls 只保護 Google 管理的服務
gcloud compute firewall-rules create RULE_NAME --network=VPC_NAME --allow=tcp:80,tcp:443 --source-ranges=0.0.0.0/0 gcloud compute firewall-rules list --filter="network:VPC_NAME" gcloud access-context-manager perimeters create PERIMETER_NAME --resources=projects/PROJECT_NUMBER --restricted-services=SERVICES gcloud compute security-policies create POLICY_NAME 官方分成運算、儲存與資料、網路、監控與記錄。複習時把「日誌是否產生」「路由與查詢權限」「儲存與保留」分開：_Required 原件固定 400 天，其他目的地各有設定。KMS 則分清金鑰與版本、輪替與重加密，以及 Disabled、Destroy Scheduled、Destroyed 狀態。
1 管理 VM 執行個體（SSH、快照、即時遷移）
- 不知道 Spot VM 不支援 Live Migration（會直接被終止）
- 備份時使用 Machine Image 和 Snapshot 混淆
- 忘記 IAP Tunnel 是不需要外部 IP 就能 SSH 的方式
gcloud compute ssh VM_NAME --zone=ZONE gcloud compute ssh VM_NAME --tunnel-through-iap gcloud compute disks snapshot DISK_NAME --zone=ZONE --snapshot-names=SNAPSHOT_NAME gcloud compute instances set-metadata VM_NAME --metadata=KEY=VALUE 2 管理 GKE（kubectl、擴展、升級）
- 忘記先 get-credentials 就嘗試 kubectl 操作
- HPA 和 VPA 同時作用在同一 metric 上（會衝突）
- 不了解 PodDisruptionBudget 導致升級時服務中斷
gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME --zone=ZONE kubectl apply -f deployment.yaml kubectl scale deployment DEPLOY_NAME --replicas=3 kubectl autoscale deployment DEPLOY_NAME --min=2 --max=10 --cpu=80% gcloud container clusters upgrade CLUSTER_NAME --zone=ZONE 3 Cloud Monitoring（Dashboard、Alert、Uptime Check）
- 只設定 alert 不設定 notification channel（沒人收到通知）
- 以為 Uptime Check 只能檢查 Google Cloud 服務（可檢查任何公開 URL）
- 混淆 Monitoring Workspace 和 Project 的關係
gcloud monitoring policies list gcloud monitoring policies create --policy-from-file=POLICY.json gcloud monitoring channels list gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=DASHBOARD.json 4 Cloud Logging（Log Sinks、匯出、保留期限）
查核：2026-10-15。 Log bucket 與保留期路由到支援的目的地
- 以為 Admin Activity 只能存 400 天：_Required 原件固定 400 天，可另路由副本到自訂 bucket 等目的地並設定較長保留
- 混淆 Sink 的 destination 類型和適用場景
- 把單一 sink 的 exclusion 當成刪除全部副本；要逐個目的地核對路由、保留與費用
gcloud logging sinks create SINK_NAME DESTINATION --log-filter=FILTER gcloud logging sinks list gcloud logging read 'resource.type="gce_instance"' --limit=10 gcloud logging metrics create METRIC_NAME --description=DESC --log-filter=FILTER 5 Error Reporting 與 Cloud Trace
- 以為需要特別設定才能使用 Error Reporting：App Engine 與 Cloud Run functions（原 Cloud Functions）會自動啟用
- 以為 Cloud Debugger 還能用（服務已於 2023-05-31 關閉）
- 混淆 Trace 和 Profiler 的用途（Trace 看請求延遲，Profiler 看資源使用）
gcloud beta error-reporting events list gcloud trace sinks create SINK_NAME --project=PROJECT_ID gcloud services enable cloudtrace.googleapis.com 6 Cloud KMS（對稱、非對稱、信封加密）
查核：2026-10-15。 銷毀與還原金鑰版本金鑰輪替版本狀態與可設定時長KMS locations
- 把 Key Ring、CryptoKey 與 Key Version 混為一談；Key Ring 不能刪除，版本狀態與金鑰材料生命週期須另外管理
- 混淆 CMEK 和 CSEK（CMEK 金鑰存在 Cloud KMS，CSEK 金鑰由客戶持有）
- 把排程銷毀當成已永久銷毀：等待期間可取消並回到 Disabled；還原不會自動啟用，也不應未查相依資料就銷毀
gcloud kms keyrings create KEY_RING --location=LOCATION gcloud kms keys create KEY_NAME --keyring=KEY_RING --location=LOCATION --purpose=encryption gcloud kms keys versions list --key=KEY_NAME --keyring=KEY_RING --location=LOCATION gcloud kms encrypt --key=KEY_NAME --keyring=KEY_RING --location=LOCATION --plaintext-file=INPUT --ciphertext-file=OUTPUT 7 稽核日誌與合規
查核：2026-10-15。 Log bucket 與保留期Data Access 設定
- 以為沒看到 Data Access 就一定沒啟用；也可能是查詢範圍、路由或讀取私有日誌的權限不足
- 把所有 Audit Logs 都當成免費且保留 400 天；先辨識日誌類型，再確認儲存 bucket
- 混淆 Organization Policy 和 IAM Policy（Organization Policy 是限制，IAM 是權限）
gcloud logging read 'logName="projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity"' --limit=10 gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID --format=json gcloud resource-manager org-policies list --organization=ORG_ID gcloud resource-manager org-policies set-policy POLICY_FILE --organization=ORG_ID 官方只列 4.1 IAM 管理、4.2 服務帳戶管理兩塊，範圍集中。最小權限原則是核心概念：用預先定義角色取代基本角色，透過群組授權，並記住政策會沿資源階層向下繼承。服務帳戶的重點是避免長期金鑰，優先使用附加的服務帳戶、Workload Identity Federation、模擬（Impersonation）與短期憑證。
1 IAM 最佳實踐（最小權限、Conditions）
查核：2026-10-15。 IAM 政策評估IAM Conditions 適用範圍
- 直接對個人授權而非透過 Group（管理成本高）
- 使用 Owner/Editor 角色給應用程式（應該用細粒度的 Predefined Role）
- 忽略 IAM Recommender 的建議（免費的安全改善機會）
gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID gcloud asset analyze-iam-policy --organization=ORG_ID --identity=user:EMAIL gcloud policy-troubleshoot iam RESOURCE --principal-email=EMAIL --permission=PERMISSION 2 服務帳戶與金鑰管理
- 將服務帳戶金鑰存入程式碼庫（嚴重安全風險）
- 混淆 OAuth Scopes 和 IAM Roles（Scopes 是 VM 層級，IAM 是更細粒度的）
- 忘記停用不再使用的服務帳戶
gcloud iam service-accounts keys create KEY_FILE --iam-account=SA_EMAIL gcloud iam service-accounts keys list --iam-account=SA_EMAIL gcloud iam service-accounts keys delete KEY_ID --iam-account=SA_EMAIL gcloud auth activate-service-account --key-file=KEY_FILE 3 服務帳戶（Service Accounts）
- 直接使用 Compute Engine 預設服務帳戶（權限太大）
- 為服務帳戶建立並下載金鑰檔案（安全風險高）
- 忘記服務帳戶也需要被授予角色才能存取資源
gcloud iam service-accounts create SA_NAME --display-name=DISPLAY_NAME gcloud iam service-accounts list gcloud iam service-accounts keys list --iam-account=SA_EMAIL gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:SA_EMAIL --role=ROLE 考前必記 20 條
考前最後衝刺的濃縮精華，每條 1-2 句話
gcloud 指令語法：gcloud [GROUP] [SUBGROUP] [ACTION] [RESOURCE] --flags
CLIIAM 三元素：Who（Member）+ What（Role）+ Which（Resource）
IAM防火牆規則的 priority 數字越小優先級越高（0 = 最高，65535 = 最低）
NetworkVPC 是全球資源，Subnet 是區域資源
NetworkVPC Peering 不可遞移（A-B + B-C ≠ A-C）
Network僅提醒預算只通知，不會自行停止服務
BillingCloud SQL 的寫入在單一區域（跨區域只能加唯讀副本），Cloud Spanner 的多區域設定可以從多個區域寫入
DatabaseApp Engine 區域一旦選定不可更改，每個專案只能有一個 App Engine 應用
ComputeApp Engine Standard 可以縮到零，Flexible 不可以（最少 1 VM）
ComputeInstance Template 不可修改，只能建新的然後更新 MIG
ComputeSpot VM 沒有預設 24 小時上限，也沒有最低執行時間保證；用持久化 checkpoint 處理回收，別把預設最多 30 秒的關機處理當成保證
ComputeCloud Storage 常見低頻類別的最低儲存收費：Nearline 30 天、Coldline 90 天、Archive 365 天；不是不可刪除政策
StorageBigQuery 適合 OLAP 分析，不適合 OLTP（高頻小量交易）
DatabaseCloud Run functions 以 Cloud Run service 執行；HTTP 最長 60 分鐘，Functions v2 API 建立的事件函式最長 9 分鐘，其他觸發器與資源另查配額
ComputeAdmin Activity 不可停用；_Required 原件免費保留 400 天，額外路由副本另看目的地的保留與費用
SecurityData Access 通常要明確啟用，部分 BigQuery 服務例外；日誌產生、查詢權限與 bucket 保留期要分開檢查
SecurityKMS Key Ring 不能刪除；Key Version 排程銷毀預設 30 天、建立金鑰時可設定，等待期間取消後回到 Disabled
SecurityCloud CDN 必須搭配 global external 或 classic Application Load Balancer（原 HTTP(S) Load Balancer），不可獨立使用
Network服務帳戶同時是 identity 和 resource，優先使用 Workload Identity Federation 而非金鑰
IAMLog Sink 可匯出至 Cloud Storage（長期存檔）、BigQuery（分析）、Pub/Sub（即時串流）
Operations常見陷阱題
備考時容易記錯的觀念，逐條對照正確說法
Cloud SQL 可以在多個區域同時寫入
Cloud SQL 的執行個體建在單一區域，寫入只進主要執行個體；可以另建跨區域讀取副本，但副本唯讀、採非同步複寫。需要多個區域都能寫入、又要強一致的關聯式資料庫，請選 Cloud Spanner。
設定預算警示後，超過預算會自動停止服務
僅提醒預算不會自行停止服務；可另外配置 Pub/Sub 自動化回應。支出上限預算可對支援的服務設定上限，須與僅提醒預算區分。
App Engine Flexible 可以縮到零來省錢
App Engine Flexible 最少需要 1 個 VM 實例，不能縮到零。只有 Standard 環境可以縮到零。
可以修改已建立的 Instance Template
Instance Template 是不可變的（immutable）。若需修改，只能建立新的 Template 然後更新 MIG 使用新 Template。
VPC Peering 是遞移的，A-B 加 B-C 就等於 A-C 互通
VPC Peering 不可遞移（non-transitive）。A 和 C 要互通必須直接建立 Peering。
防火牆規則中 priority 數字越大代表優先級越高
防火牆規則的 priority 數字越小代表優先級越高。0 是最高優先級，65535 是最低。
BigQuery 適合即時交易處理（OLTP）
BigQuery 是 OLAP（分析處理）系統，不適合高頻小量的 OLTP 查詢。OLTP 請選 Cloud SQL 或 Spanner。
Cloud Armor 可以保護任何 GCP 服務免受 DDoS 攻擊
Cloud Armor 的安全性政策只適用於特定的負載平衡器與端點：可搭配 external Application Load Balancer（原 HTTP(S) Load Balancer），也支援 regional internal Application Load Balancer、global external 與 classic proxy Network Load Balancer、regional external passthrough Network Load Balancer、external protocol forwarding 和有外部 IP 的 VM。
Data Access Audit Logs 預設都是啟用的
Data Access 通常須明確啟用，部分 BigQuery 服務預設啟用。還要查路由、儲存 bucket 及讀取權限；啟用不保證每位使用者都能看到。
Cloud KMS 的 Key Ring 可以在不需要時刪除
Key Ring 不能刪除。Key Version 可以停用或排程銷毀；等待期預設 30 天，可在建立金鑰時另設，並受組織政策限制。等待期間取消銷毀會回到 Disabled，不是直接恢復 Enabled。
Bigtable 支援完整的 ACID 交易
Bigtable 只支援單列（single-row）交易，不支援多列或跨表交易。需要完整 ACID 交易請選 Cloud SQL 或 Spanner。
App Engine 可以隨時更換部署區域
App Engine 的區域一旦建立就不可更改。如需更換區域，只能建立新的專案。
Network Tags 和 Labels 功能相同，可以互換使用
Network Tags 用於防火牆規則和路由，Labels 用於資源組織和計費。兩者用途完全不同。
Cloud Run functions（原 Cloud Functions）適合長時間執行的批次任務
函式 timeout 要辨認部署 API 與觸發器：HTTP 最長 60 分鐘，Functions v2 API 建立的事件函式最長 9 分鐘，排程／Task queue 與 1st gen 另查配額。有限批次可比較 Cloud Run Jobs；GPU task 的限制也不同。
使用 Auto Mode VPC 是正式環境的最佳實踐
Auto Mode VPC 適合快速開始和測試，但正式環境建議使用 Custom Mode VPC 以避免 IP 範圍衝突並擁有完全控制權。
考試策略
掌握應試技巧，最大化你的分數
時間管理
- ACE 標準考試 120 分鐘、50–60 題；先預留複查時間，再依題量與自己的閱讀速度安排
- 先辨識任務與全部限制，卡住時選目前最有依據的答案並標記，不把固定秒數當跳題規則
- 練習時記錄實際題數、耗時與錯因，分開統計初答及已看解析的重作
- 複查漏答、多選數量及反向敘述；有新證據時可以改答案，沒有官方 85% 應考門檻
審題技巧
- 先寫出要完成的任務，再列可用性、一致性、相容性、權限範圍與費用限制
- 依題目比較取捨：便宜仍要看能否中斷，受管仍要看是否支援必要功能
- 多選依該題明確要求核對，不猜所有題目都只能選二到三項
- 指令同時核對服務、動詞、參數、專案及區域，語法正確仍可能操作錯資源
刪去法則
- 每排除一個選項，都指出它違反哪個明確需求，避免靠語氣或產品關鍵字猜題
- IAM 先比較所需權限、授予範圍與既有角色；最小權限不等於一定自訂角色
- 自動化、受管或更高安全性不會自動勝出，仍須滿足題目的功能、相容性及其他限制
- Spot VM 須能承受中斷；長期承諾折扣也須符合用量與承諾條件，不能只看折扣率
不確定時
- 重新讀取漏掉的條件，區分做不到、額外前提及代價
- 選目前證據最充分的答案，再用保留時間檢查，不宣稱固定猜中機率
- 檢討時為另一個選項寫一個適用反例，確認理解差異
- 以未見題、實作與官方考綱共同找缺口，不把熟題重作分數當通過機率
延伸閱讀
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