GCP-CDL 시험은 '기술적 배경 없이도 클라우드 도입을 옳게 판단할 수 있는가'를 묻습니다. 코드를 한 줄도 몰라도, 마케팅 팀장이나 재무 담당자가 클라우드 전환의 장단점을 설명할 수 있는지를 확인하는 시험입니다. Google Cloud Digital Leader는 AWS나 Azure의 기초 자격증과 성격이 조금 다릅니다. 서비스 이름을 외우는 시험이 아니라, 왜 그 서비스가 필요한지를 비즈니스 언어로 이해했는지를 묻습니다. 이미 관련 도메인 글 7편을 읽었거나 지금부터 하나씩 살펴볼 예정이라면, 이 글에서 시험 전체 지도를 먼저 그려보는 것이 순서에 맞습니다.
왜 이 시험이 다른가: 비개발자를 위한 클라우드 자격증
신입 팀장이 처음 회사 재무제표를 받아들면, 전표를 직접 끊을 줄은 몰라도 매출과 비용이 무엇을 의미하는지는 파악해야 합니다. CDL 시험이 요구하는 지식 수준이 딱 이렇습니다. Google Cloud 자격증 중 유일한 Foundational 레벨 비기술 인증으로, 엔지니어링 배경이 없는 영업, 마케팅, 재무, 프로젝트 관리 직군을 정면으로 겨냥합니다. AWS Cloud Practitioner나 Azure Fundamentals도 입문자를 대상으로 하지만, 실제 문제를 풀어보면 서비스 구성이나 아키텍처 판단을 묻는 기술적인 문항이 적지 않게 섞여 있습니다. CDL은 그보다 한 단계 더 비즈니스 쪽으로 기울어져 있어서, 클라우드를 처음 접하는 엔지니어에게도, 클라우드팀과 협업해야 하는 비개발자에게도 똑같이 열려 있는 시험입니다.
시험 형식: 90분, 50문항, 합격 또는 불합격
운전면허 시험은 몇 점을 맞았는지 알려주지 않고 합격인지 불합격인지만 통보합니다. CDL도 마찬가지입니다. AWS나 Azure 시험처럼 1000점 만점에 몇 점을 받았는지 숫자로 나오는 방식이 아니라, Google은 합격과 불합격 결과만 알려줍니다. 통상 정답률 70% 안팎이 기준으로 알려져 있지만 공식적으로 발표되는 숫자는 아닙니다. 시험은 90분 동안 50문항을 풀어야 하고, 자격은 3년마다 갱신해야 유지됩니다. 응시 전 세부 도메인과 최신 개정 사항을 확인하고 싶다면 Google의 공식 시험 가이드를 참고하는 것이 가장 정확합니다.
6개 도메인 지도: 시험이 다루는 범위
여행 가이드북이 도시별로 챕터를 나누듯, CDL 시험도 여섯 개 영역으로 나뉘어 있습니다. 첫 번째는 클라우드 전환의 이유와 배포 모델을 다루는 'Digital Transformation with Google Cloud'이고, 두 번째는 데이터의 가치와 거버넌스를 다루는 'Exploring Data Transformation'입니다. 세 번째 'Innovating with Google Cloud AI'는 AI/ML 기초 개념을, 네 번째 'Modernize Infrastructure and Applications'는 마이그레이션과 컴퓨팅 서비스를 다룹니다. 다섯 번째 'Trust and Security'는 보안과 신뢰의 기본 원칙을, 여섯 번째 'Scaling with Google Cloud Operations'는 운영 효율과 지속 가능성을 다룹니다. 여섯 영역의 비중은 크게 치우치지 않고 고르게 나뉘어 있어서, 어느 한 영역만 집중적으로 파고드는 전략은 위험합니다.
!한눈에 보는 CDL 시험 6개 도메인
클라우드 전환과 데이터의 가치
동네 빵집이 갑자기 전국 프랜차이즈로 커진다면, 매장마다 오븐을 사서 늘리는 대신 필요한 만큼만 빌리는 방법을 고민하게 됩니다. 이것이 CapEx(초기 자본 투자)에서 OpEx(사용한 만큼 지불)로 옮겨가는 클라우드 전환의 핵심입니다. IaaS는 오븐이 있는 주방을 빌리는 것, PaaS는 반죽까지 준비된 작업대를 빌리는 것, SaaS는 완성된 빵을 그대로 받는 것에 가깝습니다. 여기에 공유 책임 모델이 더해지는데, Google이 인프라 보안을 책임지는 범위와 고객이 데이터·접근 권한을 책임지는 범위가 서비스 유형에 따라 달라집니다. 데이터 쪽으로 넘어가면, BigQuery는 정형 데이터를 SQL로 분석하는 창고이고 Spanner와 Firestore는 각각 글로벌 트랜잭션과 앱 데이터를 다루며, Pub/Sub과 Dataflow는 실시간 데이터가 흐르는 파이프라인을 구성합니다. 이 전환과 데이터 개념을 실무 사례로 더 깊이 보고 싶다면, 디지털 트랜스포메이션과 클라우드 기본 개념과 데이터 트랜스포메이션을 각각 다룬 별도 글에서 서비스별 구체적인 시나리오를 확인할 수 있습니다.
AI 자동화와 인프라 현대화
예전에는 은행 창구 직원이 대출 서류를 손으로 검토했지만, 지금은 패턴을 학습한 시스템이 1차 심사를 대신 처리합니다. CDL 시험은 이런 AI 활용을 세 단계로 구분해서 묻습니다. 이미 학습된 모델을 API로 호출하는 사전 학습 API, 코드 없이 자체 데이터로 모델을 학습시키는 AutoML, 데이터 과학자가 직접 설계하는 Vertex AI 커스텀 모델입니다. BigQuery ML은 SQL 문법만으로 데이터 웨어하우스 안에서 바로 모델을 만드는 방법으로 자주 등장합니다. 인프라 쪽에서는 이사할 때 짐을 그대로 옮기는지, 트럭을 바꿔 싣는지, 아예 새 집에 맞춰 정리하는지가 다르듯, 리호스트·리플랫폼·리팩터링이라는 세 가지 마이그레이션 방식을 구분해야 합니다. Compute Engine, GKE, Cloud Run, Cloud Functions는 각각 다른 수준의 관리 부담을 요구하고, Apigee는 API를 상품처럼 관리하며, Anthos는 온프레미스와 여러 클라우드에 걸친 하이브리드 환경을 하나로 묶습니다. 이 AI 판단 기준과 마이그레이션 전략을 더 세밀하게 익히고 싶다면, AI/ML 혁신 서비스와 인프라 현대화 서비스를 각각 다룬 글에서 상황별 선택 기준을 확인할 수 있습니다.
신뢰, 보안, 그리고 운영의 지속 가능성
은행 금고는 문 하나만 잠그지 않습니다. 건물 출입부터 금고실 카드키, 개별 서랍 잠금까지 여러 겹으로 지킵니다. 이것이 심층 방어(Defense in Depth) 개념이고, CDL은 여기에 기밀성·무결성·가용성이라는 CIA 3요소를 함께 묻습니다. Cloud IAM은 누가 어떤 자원에 접근할 수 있는지를 통제하고, Cloud Armor는 웹 애플리케이션을 겨냥한 공격을 걸러냅니다. 데이터가 어느 지역에 저장·처리되는지를 다루는 데이터 주권과, Google이 정부 요청 내역을 공개하는 투명성 보고서도 시험 범위에 포함됩니다. 운영 영역으로 넘어가면 Cloud Billing과 예산 알림으로 비용을 통제하고, Cloud Monitoring과 Logging으로 시스템 상태를 추적하며, SRE 원칙에 따라 SLA·SLO·SLI로 서비스 품질을 수치화합니다. 여기에 탄소 중립을 목표로 하는 지속 가능성 지표까지 포함되는데, 보안과 신뢰 기본 개념, 비용 관리와 운영 우수성, Google Cloud 지속 가능성을 각각 다룬 글에서 실제 설정 화면과 함께 구체적인 사례를 확인할 수 있습니다.
학습 순서와 흔한 오해
지도 없이 낯선 도시를 걷다 보면 목적지 반대 방향으로 갈 수도 있습니다. CDL 준비도 순서를 잘못 잡으면 시간을 허비하기 쉽습니다. 가장 흔한 오해는 CDL을 Associate Cloud Engineer(ACE) 같은 실습형 자격증으로 착각하는 것입니다. ACE는 콘솔에서 직접 리소스를 만들고 설정하는 능력을 평가하지만, CDL은 언제 어떤 서비스를 왜 선택하는지에 대한 판단력을 평가합니다. 코딩 능력이나 명령줄 사용법은 전혀 요구되지 않습니다. 두 번째 오해는 여섯 도메인 중 하나만 집중적으로 준비해도 된다는 생각인데, 앞서 살펴본 것처럼 영역별 비중이 고르게 나뉘어 있어 특정 영역을 건너뛰면 전체 점수에 타격이 큽니다. 학습 순서는 먼저 클라우드 전환 개념과 배포 모델로 기초를 다지고, 데이터와 AI 개념을 이어서 익힌 다음, 인프라 현대화와 보안을 연결해서 이해하고, 마지막으로 운영과 지속 가능성으로 마무리하는 흐름이 자연스럽습니다.
시험 핵심 정리
"점수 대신 합격/불합격만 통보" -- Google Cloud 인증 채점 방식 "90분 동안 50문항" -- CDL 시험 형식 "3년마다 갱신 필요" -- CDL 자격 유지 조건 "엔지니어와 비개발자 모두가 응시 대상" -- CDL의 차별점 "초기 투자 없이 사용한 만큼 지불" -- CapEx에서 OpEx로 전환 "인프라·플랫폼·소프트웨어 중 어디까지 직접 관리하는가" -- IaaS/PaaS/SaaS 구분 "제공자와 고객이 나눠 지는 보안 책임" -- 공유 책임 모델 "정형 데이터를 SQL로 분석하는 창고" -- BigQuery "코드 없이 자체 데이터로 모델 학습" -- AutoML "기존 코드를 최소 수정으로 클라우드에 이전" -- 리플랫폼(Replatform) "여러 겹으로 쌓은 보안 레이어" -- 심층 방어(Defense in Depth) "가동시간 약속·측정 지표·목표 수치" -- SLA/SLO/SLI
CDL은 코드가 아니라 판단력을 검증하는 시험이고, ACE는 그 판단을 콘솔에서 직접 실행하는 능력을 검증하는 시험입니다.
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