शीर्ष 40 काफ्का साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर (2025)
एम्मा डेविस
क्या आप काफ़्का इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं? वितरित प्रणालियों और संदेश स्ट्रीमिंग के बारे में अपनी समझ को और निखारने का समय आ गया है। काफ़्का इंटरव्यू की तैयारी न केवल आपके ज्ञान को, बल्कि आपकी समस्या-समाधान और संचार क्षमताओं को भी उजागर करती है। (30 शब्द)
काफ़्का में करियर के अवसर अपार हैं, जहाँ पेशेवर तकनीकी अनुभव, पेशेवर अनुभव और क्षेत्र विशेषज्ञता का लाभ उठाते हैं। चाहे आप नए हों, मध्यम स्तर के हों या वरिष्ठ, कौशल का विश्लेषण, प्रमुख प्रश्नों और उत्तरों को हल करना और तकनीकी विशेषज्ञता का प्रदर्शन आपको दूसरों से अलग दिखने में मदद कर सकता है। प्रबंधक, टीम लीडर और वरिष्ठ लोग बुनियादी स्तर के अनुभव और उन्नत कौशल को महत्व देते हैं। (50 शब्द)
विभिन्न उद्योगों के 65 से ज़्यादा नियुक्ति पेशेवरों और तकनीकी नेताओं की अंतर्दृष्टि पर आधारित, यह मार्गदर्शिका विश्वसनीयता और विश्वसनीयता के साथ सामान्य से लेकर उन्नत क्षेत्रों को कवर करती है। यह विविध प्रबंधकों और टीम लीडर्स से प्राप्त फीडबैक को प्रतिबिंबित करती है। (30 शब्द)
शीर्ष काफ़्का साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर
1) अपाचे काफ्का क्या है और आधुनिक डेटा प्रणालियों में यह क्यों महत्वपूर्ण है?
अपाचे काफ़्का एक वितरित इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म है जिसे उच्च-थ्रूपुट, दोष-सहिष्णु और रीयल-टाइम डेटा पाइपलाइनों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक मैसेजिंग सिस्टम के विपरीत, काफ़्का स्केलेबिलिटी और टिकाऊपन के लिए अनुकूलित है, और इवेंट्स को एक वितरित लॉग में संग्रहीत करता है जिसे उपभोक्ता आवश्यकतानुसार पुनः चला सकते हैं। यह क्षमता इसे उन संगठनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाती है जिन्हें रीयल-टाइम एनालिटिक्स, मॉनिटरिंग या इवेंट-संचालित आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है।
उदाहरण: एक खुदरा प्लेटफार्म वास्तविक समय में ग्राहक क्लिक को पकड़ने के लिए काफ्का का उपयोग करता है, जिससे तत्काल सिफारिशें और गतिशील मूल्य समायोजन संभव हो जाता है।
👉 निःशुल्क पीडीएफ डाउनलोड: काफ्का साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर
2) काफ्का की वास्तुकला की प्रमुख विशेषताओं की व्याख्या करें।
काफ़्का की वास्तुकला चार मूलभूत घटकों पर आधारित है: प्रोड्यूसर, ब्रोकर, टॉपिक्स (पार्टिशन सहित), और कंज्यूमर। प्रोड्यूसर डेटा प्रकाशित करते हैं, ब्रोकर डेटा को पार्टिशन में विश्वसनीय रूप से संग्रहीत करते हैं, और कंज्यूमर टॉपिक्स की सदस्यता लेते हैं। ब्रोकर विफलताओं के दौरान भी डेटा की उपलब्धता बनाए रखने के लिए काफ़्का प्रतिकृति और लीडर-फॉलोअर सिंक्रोनाइज़ेशन सुनिश्चित करता है।
मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं: क्षैतिज मापनीयता, प्रतिबद्ध लॉग के माध्यम से स्थायित्व, और उच्च-थ्रूपुट स्ट्रीमिंग।
उदाहरण: बैंक की धोखाधड़ी पहचान प्रणाली में, विभाजन प्रति सेकंड लाखों लेनदेन के समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देता है।
3) काफ्का पारंपरिक संदेश कतारों से किस प्रकार भिन्न है?
पारंपरिक संदेश कतारें अक्सर संदेशों को सीधे उपभोक्ताओं तक पहुँचाती हैं, जहाँ संदेशों को उपयोग के बाद हटा दिया जाता है। हालाँकि, काफ़्का एक विन्यास योग्य अवधारण अवधि के लिए डेटा को संग्रहीत करता है, जिससे कई उपभोक्ता एक ही ईवेंट को स्वतंत्र रूप से पढ़ सकते हैं। इससे ईवेंट की ऑडिटिंग, रीप्लेइंग या रीप्रोसेसिंग के लिए लचीलापन मिलता है।
| फ़ैक्टर | काफ्का | पारंपरिक कतार |
|---|---|---|
| भंडारण | स्थायी लॉग (अवधारण कॉन्फ़िगर करने योग्य) | उपभोग के बाद हटा दिया गया |
| अनुमापकता | क्षैतिज रूप से मापनीय | सीमित स्केलिंग |
| उपयोग के मामलों | स्ट्रीमिंग, इवेंट सोर्सिंग, रीयल-टाइम एनालिटिक्स | उत्पादकों/उपभोक्ताओं का सरल वियुग्मन |
4) वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में काफ़्का का सबसे अधिक उपयोग कहां किया जाता है?
काफ़्का का व्यापक रूप से लॉग एकत्रीकरण, रीयल-टाइम निगरानी, इवेंट सोर्सिंग, स्ट्रीम प्रोसेसिंग और माइक्रोसर्विस संचार के लिए एक आधार के रूप में उपयोग किया जाता है। यह उन परिदृश्यों में लाभ प्रदान करता है जहाँ सिस्टम को क्षैतिज रूप से स्केल करना और विषम उपभोक्ताओं का समर्थन करना आवश्यक होता है।
उदाहरण: लिंक्डइन ने मूल रूप से काफ्का को उपयोगकर्ता गतिविधि ट्रैकिंग को संभालने के लिए बनाया था, जो विश्लेषण और निजीकरण के लिए प्रति दिन अरबों घटनाएं उत्पन्न करता था।
5) काफ्का के साथ किस प्रकार के डेटा को स्ट्रीम किया जा सकता है?
काफ़्का लगभग किसी भी प्रकार के डेटा को स्ट्रीम कर सकता है, जिसमें एप्लिकेशन लॉग, मेट्रिक्स, उपयोगकर्ता गतिविधि ईवेंट, वित्तीय लेनदेन और IoT सेंसर सिग्नल शामिल हैं। डेटा को आमतौर पर JSON, एवरो या प्रोटोबफ जैसे प्रारूपों का उपयोग करके क्रमबद्ध किया जाता है।
उदाहरण: एक लॉजिस्टिक्स फर्म वास्तविक समय मार्ग अनुकूलन के लिए IoT ट्रक टेलीमेट्री डेटा को काफ्का में स्ट्रीम करती है।
6) काफ्का संदेश के जीवनचक्र की व्याख्या करें।
किसी संदेश का जीवनचक्र तब शुरू होता है जब कोई निर्माता उसे किसी विषय पर प्रकाशित करता है, जहाँ उसे एक विभाजन में जोड़ दिया जाता है। ब्रोकर डेटा को बनाए रखता है, उसे कई नोड्स में दोहराता है, और दोष सहिष्णुता के लिए नेतृत्व प्रदान करता है। उपभोक्ता फिर संदेशों का सर्वेक्षण करते हैं, ऑफसेट प्रतिबद्ध करते हैं, और उन्हें संसाधित करते हैं। अंततः, कॉन्फ़िगर की गई अवधारण अवधि के बाद संदेश समाप्त हो सकते हैं।
उदाहरण: भुगतान प्रणाली में, जीवनचक्र में भुगतान घटना का अंतर्ग्रहण, स्थायित्व के लिए प्रतिकृति, तथा धोखाधड़ी का पता लगाने और खाता बही सेवाओं द्वारा प्रसंस्करण शामिल होता है।
7) कौन से कारक काफ्का के प्रदर्शन और थ्रूपुट को प्रभावित करते हैं?
प्रदर्शन कई कारकों से प्रभावित होता है:
- बैच का आकार और रुकने का समय: बड़े बैचों से ओवरहेड कम हो जाता है।
- संपीड़न प्रकार (जैसे, स्नैपी, GZIP): नेटवर्क लोड कम करें.
- प्रतिकृति कारक: उच्च प्रतिकृति से स्थायित्व बढ़ता है, लेकिन विलंबता भी बढ़ती है।
- विभाजन रणनीति: अधिक विभाजन से समांतरता में सुधार होता है।
उदाहरण: प्रति सेकंड 500k संदेशों को संभालने वाली प्रणाली ने विभाजनों को बढ़ाकर और स्नैपी संपीड़न को सक्षम करके थ्रूपुट को अनुकूलित किया।
8) विभाजन कैसे काम करता है और यह क्यों फायदेमंद है?
विभाजन डेटा को कई ब्रोकर्स में वितरित करता है, जिससे समानांतरता, मापनीयता और लोड संतुलन संभव होता है। प्रत्येक विभाजन एक व्यवस्थित लॉग होता है, और उपभोक्ता एक साथ विभिन्न विभाजनों से डेटा पढ़ सकते हैं।
लाभ: उच्च थ्रूपुट, बेहतर दोष अलगाव, और समानांतर प्रसंस्करण।
उदाहरण: ई-कॉमर्स साइट प्रत्येक ग्राहक के लिए ऑर्डर की एकरूपता सुनिश्चित करने के लिए ग्राहक आईडी के आधार पर विभाजन निर्दिष्ट करती है।
9) काफ्का में जूकीपर की भूमिका की व्याख्या करें।
परंपरागत रूप से, ज़ूकीपर क्लस्टर समन्वय, लीडर चुनाव और कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए ज़िम्मेदार था। हालाँकि, हाल के काफ़्का संस्करणों के साथ, ज़ूकीपर को हटाने और परिनियोजन को सरल बनाने के लिए KRaft मोड पेश किया जा रहा है।
ज़ूकीपर का नुकसान: परिचालन ओवरहेड जोड़ा गया.
उदाहरण: पुराने क्लस्टरों में, ब्रोकर नेतृत्व का प्रबंधन ज़ूकीपर द्वारा किया जाता था, लेकिन नए KRaft-सक्षम क्लस्टर इसे मूल रूप से संभालते हैं।
10) क्या काफ्का ज़ूकीपर के बिना कार्य कर सकता है?
हाँ, KRaft मोड के तहत संस्करण 2.8 से Kafka, Zookeeper के बिना भी काम कर सकता है। यह नया मोड, Kafka के भीतर ही क्लस्टर मेटाडेटा प्रबंधन को एकीकृत करता है, जिससे विश्वसनीयता में सुधार होता है और निर्भरताएँ कम होती हैं। KRaft मोड में जाने वाले संगठनों को सरल परिनियोजन और कम बाहरी गतिशील भागों का लाभ मिलता है।
उदाहरण: कुबेरनेट्स पर क्लाउड-नेटिव काफ्का परिनियोजन लचीलेपन के लिए KRaft को तेजी से अपना रहा है।
11) निर्माता काफ्का को डेटा कैसे भेजते हैं?
निर्माता कुंजियाँ निर्दिष्ट करके (विभाजन स्थान निर्धारित करने के लिए) या उन्हें शून्य छोड़कर (राउंड-रॉबिन) विषयों में डेटा लिखते हैं। वे अभिस्वीकृति मोड के माध्यम से विश्वसनीयता नियंत्रित करते हैं:
- acks=0: आग और भूल जाते हैं
- acks=1: नेता की स्वीकृति की प्रतीक्षा करें
- acks=सभी: सभी इन-सिंक प्रतिकृतियों की प्रतीक्षा करें
उदाहरण: एक वित्तीय प्रणाली का उपयोग करता है acks=all घटना स्थायित्व की गारंटी के लिए.
12) उपभोक्ता समूह और एकल उपभोक्ता के बीच क्या अंतर है?
उपभोक्ता व्यक्तिगत रूप से या उपभोक्ता समूहों के भीतर काम कर सकते हैं। एक उपभोक्ता समूह यह सुनिश्चित करता है कि विभाजन कई उपभोक्ताओं के बीच वितरित हों, जिससे क्षैतिज मापनीयता संभव हो। एकल उपभोक्ता के विपरीत, उपभोक्ता समूह विभाजन क्रम को बनाए रखते हुए समानांतर प्रसंस्करण सुनिश्चित करते हैं।
उदाहरण: धोखाधड़ी का पता लगाने वाला अनुप्रयोग उपभोक्ताओं के एक समूह को नियुक्त करता है, जिनमें से प्रत्येक मापनीयता के लिए विभाजनों के एक उपसमूह को संभालता है।
13) क्या काफ्का उपभोक्ता डेटा खींचते हैं या धकेलते हैं?
काफ्का उपभोक्ता खींच ब्रोकर्स से अपनी गति से डेटा प्राप्त करें। यह पुल-आधारित मॉडल उपभोक्ता अधिभार से बचाता है और बैच या स्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए लचीलापन प्रदान करता है।
उदाहरण: एक बैच जॉब प्रति घंटे काफ्का का सर्वेक्षण कर सकता है, जबकि एक स्ट्रीम-प्रोसेसिंग सिस्टम लगातार इसका उपभोग करता है।
14) ऑफसेट क्या है और इसका प्रबंधन कैसे किया जाता है?
ऑफसेट, विभाजन लॉग में उपभोक्ता की स्थिति दर्शाते हैं। इन्हें अनुप्रयोग की आवश्यकताओं के आधार पर स्वचालित रूप से या मैन्युअल रूप से प्रतिबद्ध किया जा सकता है।
- स्वचालित प्रतिबद्धता: Less नियंत्रण लेकिन सुविधाजनक.
- मैन्युअल प्रतिबद्धता: सटीक नियंत्रण, बिल्कुल-एक बार अर्थ विज्ञान के लिए आवश्यक।
उदाहरण: भुगतान प्रोसेसर में, ऑफसेट केवल डेटाबेस स्थायित्व के बाद ही प्रतिबद्ध होते हैं।
15) काफ्का में बिल्कुल-एक बार शब्दार्थ की व्याख्या करें।
बिल्कुल-एक बार सिमेंटिक्स यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक घटना एक बार संसाधित हो, चाहे वह पुनः प्रयास हो या विफलता। यह आइडेम्पोटेंट प्रोड्यूसर, ट्रांजेक्शनल राइट्स और ऑफसेट प्रबंधन के माध्यम से प्राप्त होता है।
उदाहरण: बिलिंग प्रणाली में दोहरा शुल्क रोकने के लिए एक बार ही शुल्क लेने की आवश्यकता होती है।
16) काफ्का में प्रतिकृति के क्या फायदे और नुकसान हैं?
प्रतिकृतिकरण, ब्रोकरों में विभाजनों की प्रतिलिपि बनाकर उच्च उपलब्धता प्रदान करता है।
- लाभ: दोष सहिष्णुता, स्थायित्व, लचीलापन।
- नुकसान: विलंबता, भंडारण लागत और जटिलता में वृद्धि।
| फ़ैक्टर | फायदा | हानि |
|---|---|---|
| उपलब्धता | हाई | अधिक हार्डवेयर की आवश्यकता है |
| प्रदर्शन | दोष पुनर्प्राप्ति | विलंबता बढ़ जाती है |
| लागत | विश्वसनीयता | भंडारण ओवरहेड |
17) काफ्का दोष सहिष्णुता कैसे प्राप्त करता है?
काफ़्का प्रतिकृति, लीडर चुनाव और स्वीकृति सेटिंग्स के माध्यम से दोष सहिष्णुता सुनिश्चित करता है। यदि कोई ब्रोकर विफल हो जाता है, तो प्रतिकृति स्वतः ही नेतृत्व ग्रहण कर लेती है।
उदाहरण: प्रतिकृति कारक 3 वाले क्लस्टर में, एक नोड सेवा में व्यवधान के बिना विफल हो सकता है।
18) काफ्का स्ट्रीम्स क्या हैं और उनका उपयोग कैसे किया जाता है?
काफ्का स्ट्रीम्स एक हल्का संस्करण है Java स्ट्रीम-प्रोसेसिंग एप्लिकेशन बनाने के लिए एक लाइब्रेरी। यह डेवलपर्स को न्यूनतम बुनियादी ढांचे के साथ काफ़्का विषयों को रूपांतरित, एकीकृत और समृद्ध करने की अनुमति देता है।
उदाहरण: एक अनुशंसा इंजन वास्तविक समय में ट्रेंडिंग उत्पादों की गणना करने के लिए काफ्का स्ट्रीम्स का उपयोग करता है।
19) काफ्का कनेक्ट और इसके लाभों की व्याख्या करें।
काफ्का कनेक्ट स्रोत और सिंक कनेक्टर के माध्यम से काफ्का को बाहरी प्रणालियों के साथ एकीकृत करने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है।
लाभों में शामिल हैं: पुन: प्रयोज्यता, मापनीयता और दोष सहिष्णुता।
उदाहरण: एक कंपनी संसाधित घटनाओं को निर्यात करने के लिए JDBC सिंक कनेक्टर का उपयोग करती है PostgreSQL डेटाबेस।
20) काफ्का की निगरानी करने के कौन से विभिन्न तरीके मौजूद हैं?
निगरानी में मेट्रिक्स संग्रह, लॉग विश्लेषण और अलर्टिंग शामिल है। सामान्य उपकरणों में प्रोमेथियस, ग्राफाना, कॉन्फ्लुएंट कंट्रोल सेंटर और लिंक्डइन का बरो शामिल हैं।
निगरानी किये जाने वाले कारक: थ्रूपुट, उपभोक्ता अंतराल, विभाजन वितरण और ब्रोकर स्वास्थ्य।
उदाहरण: एक DevOps टीम धीमी डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों का पता लगाने के लिए उपभोक्ता विलंब पर नज़र रखती है।
21) काफ्का को अनधिकृत पहुंच से कैसे सुरक्षित किया जाता है?
काफ्का सुरक्षा को एन्क्रिप्शन के लिए SSL/TLS, प्रमाणीकरण के लिए SASL, तथा प्राधिकरण के लिए ACL का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है।
उदाहरण: एक स्वास्थ्य सेवा कंपनी TLS का उपयोग करके PHI डेटा को एन्क्रिप्ट करती है।
22) काफ्का का उपयोग कब नहीं किया जाना चाहिए?
काफ्का उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं है जिनमें कम विलंबता वाले अनुरोध-प्रतिक्रिया संचार, छोटे पैमाने की संदेश कतारें, या विभाजनों में प्रति-संदेश वितरण क्रम की गारंटी की आवश्यकता होती है।
उदाहरण: एक साधारण ईमेल अधिसूचना सेवा इसके बजाय RabbitMQ का उपयोग कर सकती है।
23) क्या काफ्का का उपयोग करने के कोई नुकसान हैं?
जबकि काफ्का स्थायित्व और मापनीयता प्रदान करता है, इसके नुकसानों में परिचालन जटिलता, सीखने की अवस्था और संसाधन खपत शामिल हैं।
उदाहरण: एक छोटे स्टार्टअप को मल्टी-नोड काफ्का क्लस्टर का प्रबंधन बहुत महंगा लग सकता है।
24) काफ्का और रैबिटएमक्यू में क्या अंतर है?
रैबिटएमक्यू एक पारंपरिक संदेश ब्रोकर है, जबकि काफ्का एक वितरित लॉग-आधारित स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म है।
| विशेषता | काफ्का | RabbitMQ |
|---|---|---|
| आधार सामग्री भंडारण | लगातार लॉग | उपभोग पर डिलीट के साथ कतार |
| प्रवाह | बहुत ऊँचा | मध्यम |
| सर्वोत्तम उपयोग के मामले | इवेंट स्ट्रीमिंग, बड़ी डेटा पाइपलाइनें | अनुरोध-प्रतिक्रिया, छोटे कार्यभार |
25) बेहतर प्रदर्शन के लिए आप काफ्का को कैसे ट्यून करते हैं?
प्रदर्शन ट्यूनिंग में निर्माता बैच आकार, संपीड़न प्रकार, विभाजन संख्या और उपभोक्ता फ़ेच आकार को समायोजित करना शामिल है। उचित हार्डवेयर प्रावधान (SSD बनाम HDD, नेटवर्क बैंडविड्थ) भी एक भूमिका निभाता है।
उदाहरण: बढ़ाने से linger.ms टेलीमेट्री इंजेक्शन पाइपलाइन में थ्रूपुट में 25% सुधार हुआ।
26) काफ्का कार्यान्वयन में सामान्य कमियाँ क्या हैं?
सामान्य गलतियों में अति-विभाजन, निगरानी की अनदेखी, गलत तरीके से कॉन्फ़िगर की गई अवधारण नीतियां और सुरक्षा की उपेक्षा शामिल हैं।
उदाहरण: एक टीम जिसने 1-दिवसीय अवधारण नीति निर्धारित की थी, उसने महत्वपूर्ण ऑडिट लॉग खो दिए।
27) काफ्का विषय के जीवनचक्र की व्याख्या करें।
एक विषय बनाया जाता है, कॉन्फ़िगर किया जाता है (विभाजन, प्रतिकृति), और उत्पादकों और उपभोक्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है। समय के साथ, संदेशों को लिखा जाता है, प्रतिकृति बनाई जाती है, उपयोग किया जाता है, और अंततः अवधारण नीति के अनुसार हटा दिया जाता है।
उदाहरण: एक "लेनदेन" विषय सफ़ाई से पहले सात दिनों तक घटनाओं को बनाए रख सकता है।
28) काफ्का में कौन से विभिन्न प्रकार के विभाजन मौजूद हैं?
विभाजनों को लीडर विभाजन (पढ़ने/लिखने का प्रबंधन) और फॉलोअर विभाजन (डेटा की प्रतिकृति बनाना) के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
उदाहरण: फ़ेलओवर के दौरान, ट्रैफ़िक की सेवा जारी रखने के लिए एक अनुयायी विभाजन लीडर बन सकता है।
29) आप काफ्का में रोलिंग अपग्रेड कैसे करते हैं?
रोलिंग अपग्रेड में क्लस्टर की उपलब्धता बनाए रखते हुए एक-एक करके ब्रोकर्स को अपग्रेड करना शामिल है। चरणों में पार्टीशन रीअसाइनमेंट को अक्षम करना, बाइनरी को अपग्रेड करना, पुनः आरंभ करना और ISR सिंक्रोनाइज़ेशन की पुष्टि करना शामिल है।
उदाहरण: एक वित्तीय संस्थान ने बिना किसी डाउनटाइम के संस्करण 3.0 में रोलिंग अपग्रेड किया।
30) काफ्का माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर को क्या लाभ प्रदान करता है?
काफ्का माइक्रोसर्विसेज के बीच अतुल्यकालिक, पृथक संचार को सक्षम बनाता है, जिससे मापनीयता और दोष पृथक्करण में सुधार होता है।
उदाहरण: ऑर्डर-प्रोसेसिंग सिस्टम इन्वेंट्री, बिलिंग और शिपिंग माइक्रोसर्विसेज के समन्वय के लिए काफ्का का उपयोग करता है।
31) KRaft मोड काफ्का परिनियोजन को कैसे सरल बनाता है?
ज़ूकीपर पर निर्भरता को कम करने के काफ़्का के प्रयास के तहत शुरू किया गया KRaft मोड, मेटाडेटा प्रबंधन को सीधे काफ़्का क्लस्टर में एकीकृत करता है। यह एक अलग ज़ूकीपर एन्सेम्बल को बनाए रखने की परिचालन जटिलता को समाप्त करता है, क्लस्टर समन्वय ओवरहेड को कम करता है, और क्लाउड-नेटिव वातावरणों के लिए परिनियोजन को सरल बनाता है।
लाभों में शामिल हैं:
- कम बाह्य प्रणालियों के साथ एकीकृत वास्तुकला।
- एकीकृत मेटाडेटा प्रबंधन के कारण तेज़ स्टार्टअप और फ़ेलओवर।
- सरलीकृत स्केलिंग, विशेष रूप से कंटेनरीकृत या कुबेरनेट्स-आधारित परिनियोजन में।
उदाहरण: सूक्ष्म क्षेत्रों में सैकड़ों काफ्का क्लस्टरों को तैनात करने वाला एक SaaS प्रदाता, अलग-अलग ज़ूकीपर क्लस्टरों के प्रबंधन से बचने के लिए KRaft को अपनाता है, जिससे बुनियादी ढांचे और परिचालन लागत दोनों की बचत होती है।
32) काफ्का में लॉग कॉम्पैक्शन की विशेषताएं क्या हैं?
लॉग कॉम्पैक्शन एक काफ़्का सुविधा है जो किसी विषय के भीतर प्रत्येक विशिष्ट कुंजी के लिए केवल नवीनतम रिकॉर्ड ही सुरक्षित रखती है। समय-आधारित अवधारण के विपरीत, कॉम्पैक्शन यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक कुंजी की "नवीनतम स्थिति" हमेशा सुरक्षित रहे, जिससे यह सिस्टम स्नैपशॉट बनाए रखने के लिए अत्यधिक उपयोगी हो जाता है।
मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:
- गारंटीकृत नवीनतम मूल्य: पुराने मानों को हटा दिया जाता है।
- पुनर्प्राप्ति दक्षता: उपभोक्ता संकुचित लॉग को पुनः चलाकर नवीनतम स्थिति का पुनर्निर्माण कर सकते हैं।
- भंडारण अनुकूलन: कम्पैक्शन आवश्यक डेटा खोए बिना डिस्क उपयोग को कम करता है।
उदाहरण: उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल सेवा में, कॉम्पैक्शन यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक उपयोगकर्ता आईडी के लिए केवल नवीनतम ईमेल या पता ही संग्रहीत किया जाए, जिससे पुरानी प्रविष्टियाँ समाप्त हो जाएँ।
33) काफ्का में डेटा स्थायित्व सुनिश्चित करने के विभिन्न तरीके क्या हैं?
स्थायित्व सुनिश्चित करने का अर्थ है कि एक बार संदेश स्वीकार कर लेने के बाद, विफलताओं के बावजूद भी वह नष्ट न हो। काफ़्का इसे प्राप्त करने के लिए कई तरीके सुझाता है:
- प्रतिकृति कारक: प्रत्येक विभाजन को कई ब्रोकरों में दोहराया जा सकता है, इसलिए यदि कोई ब्रोकर विफल हो जाता है तो डेटा बना रहता है।
- पावती सेटिंग्स (acks=सभी): निर्माता तब तक प्रतीक्षा करते हैं जब तक सभी समकालिक प्रतिकृतियां प्राप्ति की पुष्टि नहीं कर देतीं।
- आइडेम्पोटेंट उत्पादक: पुनः प्रयास की स्थिति में डुप्लिकेट संदेशों को रोकें.
- डिस्क दृढ़ता: संदेश पावती से पहले डिस्क पर लिखे जाते हैं।
उदाहरण: एक स्टॉक ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म प्रतिकृति कारक 3 को कॉन्फ़िगर करता है acks=all यह सुनिश्चित करने के लिए कि व्यापार निष्पादन लॉग कभी न खोएं, भले ही एक या दो ब्रोकर एक साथ क्रैश हो जाएं।
34) आपको काफ्का स्ट्रीम्स बनाम काफ्का स्ट्रीम्स का उपयोग कब करना चाहिए? Spark स्ट्रीमिंग?
काफ्का स्ट्रीम्स और Spark स्ट्रीमिंग दोनों ही रीयल-टाइम डेटा प्रोसेस करते हैं, लेकिन अलग-अलग संदर्भों के लिए उपयुक्त हैं। काफ़्का स्ट्रीम्स एक हल्की लाइब्रेरी है जो अनुप्रयोगों में अंतर्निहित है, जिसके लिए किसी बाहरी क्लस्टर की आवश्यकता नहीं होती, जबकि Spark स्ट्रीमिंग एक वितरित क्लस्टर-आधारित प्रणाली के रूप में चलती है।
| फ़ैक्टर | काफ्का धाराएँ | Spark स्ट्रीमिंग |
|---|---|---|
| तैनाती | ऐप्स में एम्बेडेड | आवश्यकता है Spark समूह |
| विलंब | मिलीसेकंड (लगभग वास्तविक समय) | सेकंड (माइक्रो-बैच) |
| जटिलता | हल्का, सरल API | भारी, शक्तिशाली विश्लेषण |
| के लिए सबसे उपयुक्त | इवेंट-संचालित माइक्रोसर्विसेज | बड़े पैमाने पर बैच + स्ट्रीम विश्लेषण |
उदाहरण: मिलीसेकंड-स्तरीय प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता वाले धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए, काफ़्का स्ट्रीम्स आदर्श है। मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए स्ट्रीमिंग डेटा को ऐतिहासिक डेटासेट के साथ संयोजित करने के लिए, Spark स्ट्रीमिंग एक बेहतर विकल्प है.
35) मिररमेकर और इसके उपयोग के मामलों की व्याख्या करें।
मिररमेकर एक काफ़्का टूल है जिसे क्लस्टरों के बीच डेटा प्रतिकृति बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह भौगोलिक क्षेत्रों या परिवेशों में डेटा की उपलब्धता सुनिश्चित करता है, और आपदा पुनर्प्राप्ति और बहु-डेटासेंटर सिंक्रनाइज़ेशन दोनों प्रदान करता है।
उपयोग के मामलों में शामिल हैं:
- आपदा बहाली: किसी अन्य क्षेत्र में हॉट स्टैंडबाय क्लस्टर बनाए रखें।
- भू-प्रतिकृति: वैश्विक स्तर पर वितरित उपयोगकर्ताओं के लिए कम विलंबता वाली डेटा पहुंच प्रदान करना।
- संकर बादल: विश्लेषण के लिए ऑन-प्रिमाइसेस काफ़्का डेटा को क्लाउड पर प्रतिरूपित करें।
उदाहरण: एक बहुराष्ट्रीय ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म अमेरिका और यूरोप के बीच लेनदेन लॉग की प्रतिकृति बनाने के लिए मिररमेकर का उपयोग करता है, जिससे क्षेत्रीय डेटा उपलब्धता आवश्यकताओं का अनुपालन सुनिश्चित होता है।
36) आप काफ्का में स्कीमा विकास को कैसे संभालते हैं?
स्कीमा विकास, मौजूदा उपभोक्ताओं को प्रभावित किए बिना समय के साथ डेटा प्रारूपों को अद्यतन करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। काफ़्का आमतौर पर इसे कॉन्फ्लुएंट स्कीमा रजिस्ट्री के माध्यम से संबोधित करता है, जो संगतता नियमों को लागू करता है।
संगतता प्रकार:
- पश्च संगतता: नये उत्पादक पुराने उपभोक्ताओं के साथ काम करते हैं।
- आगे की संगतता: पुराने उत्पादक नये उपभोक्ताओं के साथ काम करते हैं।
- पूर्ण अनुकूलता: दोनों दिशाएँ समर्थित हैं।
उदाहरण: यदि कोई ऑर्डर स्कीमा एक नया वैकल्पिक फ़ील्ड "कूपनकोड" जोड़ता है, तो पश्चगामी संगतता यह सुनिश्चित करती है कि मौजूदा उपभोक्ता जो फ़ील्ड को अनदेखा करते हैं, वे बिना किसी त्रुटि के कार्य करना जारी रखते हैं।
37) क्लाउड में काफ्का का उपयोग करने के क्या फायदे और नुकसान हैं?
क्लाउड-आधारित काफ्का परिनियोजन सुविधा प्रदान करता है, लेकिन इसके साथ कुछ समझौते भी जुड़े होते हैं।
| पहलू | फायदे | नुकसान |
|---|---|---|
| Operaमाहौल | कम प्रबंधन, ऑटो-स्केलिंग | Less ट्यूनिंग पर नियंत्रण |
| लागत | पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग | निकास शुल्क, दीर्घकालिक व्यय |
| सुरक्षा | प्रबंधित एन्क्रिप्शन, अनुपालन उपकरण | विक्रेता लॉक-इन जोखिम |
उदाहरण: एक स्टार्टअप इन्फ्रास्ट्रक्चर पर अतिरिक्त खर्च से बचने, तेज़ी से तैनाती और स्केलिंग हासिल करने के लिए कॉन्फ्लुएंट क्लाउड का इस्तेमाल करता है। हालाँकि, जैसे-जैसे ट्रैफ़िक बढ़ता है, एग्ज़िट शुल्क और प्रदर्शन ट्यूनिंग पर कम होता सूक्ष्म नियंत्रण सीमित कारक बन जाते हैं।
38) आप काफ्का विषयों में संवेदनशील डेटा को कैसे सुरक्षित रखते हैं?
काफ्का में संवेदनशील जानकारी को सुरक्षित करने में कई परतें शामिल हैं:
- पारगमन में एन्क्रिप्शन: टीएलएस नेटवर्क पर गतिशील डेटा को सुरक्षित करता है।
- बाकी पर एन्क्रिप्शन: डिस्क-स्तरीय एन्क्रिप्शन अनधिकृत डेटा पहुंच को रोकता है।
- सत्यापन और प्राधिकरण: SASL प्रमाणित उत्पादकों और उपभोक्ताओं को सुनिश्चित करता है; ACLs विषय-स्तरीय अनुमतियों को प्रतिबंधित करता है।
- डेटा मास्किंग और टोकनीकरण: क्रेडिट कार्ड नंबर जैसे संवेदनशील क्षेत्रों को प्रकाशित होने से पहले टोकनकृत किया जा सकता है।
उदाहरण: स्वास्थ्य सेवा पाइपलाइन में, रोगी पहचानकर्ताओं को निर्माता पक्ष पर छद्म नाम दिया जाता है, जबकि टीएलएस यह सुनिश्चित करता है कि डेटा शुरू से अंत तक एन्क्रिप्टेड है।
39) विभाजन गणना निर्णय में किन कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए?
स्केलेबिलिटी और ओवरहेड को संतुलित करने के लिए विभाजन संख्या का चयन करना महत्वपूर्ण है।
कारकों में शामिल हैं:
- अपेक्षित थ्रूपुट: अधिक यातायात के लिए अधिक विभाजन की आवश्यकता होती है।
- उपभोक्ता समूह का आकार: कम से कम उतने ही विभाजन जितने उपभोक्ता।
- ब्रोकर संसाधन: बहुत अधिक विभाजन प्रबंधन पर अतिरिक्त बोझ डालते हैं।
- आदेश की गारंटी: अधिक विभाजन सख्त आदेश गारंटी को कमजोर कर सकते हैं।
उदाहरण: प्रति सेकंड एक मिलियन घटनाओं का लक्ष्य रखने वाली टेलीमेट्री इंजेक्शन पाइपलाइन, 10 ब्रोकरों में 200 विभाजनों में डेटा वितरित करती है, जिससे थ्रूपुट और संतुलित संसाधन उपयोग दोनों सुनिश्चित होते हैं।
40) क्या काफ्का स्ट्रीम्स पर अत्यधिक निर्भर रहने के कोई नुकसान हैं?
यद्यपि काफ्का स्ट्रीम्स शक्तिशाली है, फिर भी यह सार्वभौमिक रूप से लागू नहीं है।
नुकसान में शामिल हैं:
- कसा हुआ संयोजन: अनुप्रयोग काफ्का से बंध जाते हैं, जिससे पोर्टेबिलिटी सीमित हो जाती है।
- संसाधनों की कमी: बड़े पैमाने पर एकत्रीकरण के लिए, बाह्य इंजन अधिक कुशल हो सकते हैं।
- Operaराष्ट्रीय दृश्यता: जैसे ढाँचों द्वारा प्रदान किए गए केंद्रीकृत कार्य प्रबंधन का अभाव है Spark या फ्लिंक.
उदाहरण: भारी ऐतिहासिक संयोजनों के लिए काफ्का स्ट्रीम्स का उपयोग करने वाले एक वित्तीय विश्लेषण प्लेटफॉर्म ने अंततः अधिक उन्नत विंडोइंग और स्टेट प्रबंधन सुविधाओं को प्राप्त करने के लिए अपने पाइपलाइन के एक हिस्से को अपाचे फ्लिंक में स्थानांतरित कर दिया।
🔍 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों और रणनीतिक प्रतिक्रियाओं के साथ शीर्ष AWS साक्षात्कार प्रश्न
यहां 10 साक्षात्कार-शैली के प्रश्न और नमूना उत्तर दिए गए हैं जो ज्ञान, व्यवहार और स्थितिजन्य पहलुओं को संतुलित करते हैं।
1) आप AWS और क्लाउड प्रौद्योगिकी के रुझानों से कैसे अपडेट रहते हैं?
उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता निरंतर सीखने और प्रासंगिक बने रहने के प्रति आपकी प्रतिबद्धता जानना चाहता है।
उदाहरण उत्तर: "मैं नियमित रूप से AWS के आधिकारिक ब्लॉग पढ़कर, AWS re:Invent सत्रों में वर्चुअल रूप से भाग लेकर, और स्टैक ओवरफ़्लो तथा लिंक्डइन समूहों जैसे ऑनलाइन समुदायों में भाग लेकर अपडेट रहता हूँ। मैं अपने व्यक्तिगत AWS सैंडबॉक्स वातावरण में नई सेवाओं के साथ प्रयोग भी करता हूँ ताकि मुझे व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त हो सके।"
2) क्लाउड कंप्यूटिंग उद्योग में, विशेष रूप से AWS के साथ काम करने के लिए आपको क्या प्रेरित करता है?
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे उद्योग के प्रति आपके जुनून और तालमेल का आकलन करना चाहते हैं।
उदाहरण उत्तर: "AWS के बारे में मुझे सबसे ज़्यादा उत्साहित करने वाली बात यह है कि यह व्यवसायों के विस्तार और नवाचार के तरीके को पूरी तरह से बदल सकता है। नई सेवाओं का निरंतर आगमन कार्य को गतिशील और चुनौतीपूर्ण बनाए रखता है। मुझे ऐसे उद्योग का हिस्सा बनकर खुशी हो रही है जो संगठनों को अधिक चुस्त, कुशल और वैश्विक रूप से जुड़े रहने में सक्षम बनाता है।"
3) क्या आप किसी चुनौतीपूर्ण AWS परियोजना का वर्णन कर सकते हैं जिसका आपने प्रबंधन किया तथा आपने उसकी सफलता कैसे सुनिश्चित की?
उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता समस्या-समाधान और परियोजना प्रबंधन कौशल का आकलन करना चाहता है।
उदाहरण उत्तर: "अपनी पिछली भूमिका में, मैंने एक ऑन-प्रिमाइसेस एप्लिकेशन को AWS में माइग्रेट करने का नेतृत्व किया था। चुनौती बड़ी मात्रा में डेटा को संभालते हुए डाउनटाइम को कम करना था। मैंने AWS डेटाबेस माइग्रेशन सेवा का उपयोग करके एक चरणबद्ध माइग्रेशन रणनीति तैयार की और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए स्वचालित परीक्षण लागू किया। इस दृष्टिकोण ने जोखिम को कम किया और व्यवसाय को न्यूनतम व्यवधान के साथ संचालन जारी रखने में सक्षम बनाया।"
4) जब अनेक AWS परियोजनाएं आपका ध्यान मांग रही हों, तो आप तंग समय-सीमाओं को कैसे संभालते हैं?
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे देखना चाहते हैं कि आप दबाव में प्राथमिकताओं का प्रबंधन कैसे करते हैं।
उदाहरण उत्तर: "मैं व्यावसायिक प्राथमिकताओं को स्पष्ट रूप से समझने और हितधारकों के साथ तालमेल बिठाने से शुरुआत करता हूँ। मैं कार्यों को छोटे-छोटे मील के पत्थरों में बाँटता हूँ और जहाँ संभव हो, उन्हें सौंप देता हूँ। पिछली स्थिति में, मैंने एक साझा प्रोजेक्ट ट्रैकर बनाकर और टीमों के साथ छोटी-छोटी दैनिक जाँच-पड़ताल करके दो समवर्ती AWS परिनियोजनों का प्रबंधन किया था। इससे पारदर्शिता, जवाबदेही और समय पर वितरण सुनिश्चित हुआ।"
5) सर्वर रहित एप्लिकेशन बनाने के लिए आप कौन सी AWS सेवा की अनुशंसा करेंगे और क्यों?
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे AWS सेवाओं के ज्ञान का परीक्षण कर रहे हैं।
उदाहरण उत्तर: "सर्वर रहित एप्लिकेशन के लिए, मैं कंप्यूट के लिए AWS लैम्ब्डा, API के प्रबंधन के लिए API गेटवे और DynamoDB डेटाबेस आवश्यकताओं के लिए। यह संयोजन मापनीयता, लागत दक्षता और कम परिचालन ओवरहेड प्रदान करता है। लैम्ब्डा का इवेंट-संचालित आर्किटेक्चर अन्य AWS सेवाओं के साथ एकीकरण करते समय लचीलापन भी सुनिश्चित करता है।
6) उस समय का वर्णन करें जब आपको किसी टीम को AWS समाधान अपनाने के लिए राजी करना पड़ा हो, जिसके बारे में वे झिझक रहे थे।
उम्मीदवार से अपेक्षित: इससे संचार और अनुनय कौशल का परीक्षण होता है।
उदाहरण उत्तर: "मेरी पिछली नौकरी में, कॉन्फ़िगरेशन नियंत्रण खोने की चिंता के कारण विकास टीम AWS इलास्टिक बीनस्टॉक को अपनाने में हिचकिचा रही थी। मैंने एक कार्यशाला का आयोजन किया जिसमें दिखाया गया कि कैसे बीनस्टॉक उन्नत कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देते हुए भी परिनियोजन को सरल बनाता है। अवधारणा का प्रमाण प्रस्तुत करके, मैंने विश्वास अर्जित किया और टीम आगे बढ़ने के लिए सहमत हो गई, जिससे अंततः परिनियोजन का समय काफी कम हो गया।"
7) कल्पना कीजिए कि आपके AWS-होस्टेड एप्लिकेशन की कार्यक्षमता में अचानक गिरावट आ जाती है। आप समस्या निवारण के लिए क्या करेंगे?
उम्मीदवार से अपेक्षित: यह वास्तविक दुनिया में निर्णय लेने और समस्या समाधान की क्षमता का परीक्षण करता है।
उदाहरण उत्तर: "सबसे पहले, मैं CPU, मेमोरी या नेटवर्क उपयोग में किसी भी स्पाइक की पहचान करने के लिए क्लाउडवॉच मेट्रिक्स और लॉग्स की जाँच करता था। इसके बाद, मैं प्रदर्शन संबंधी बाधाओं का पता लगाने के लिए X-Ray का उपयोग करता था। यदि समस्या ऑटोस्केलिंग नीतियों से संबंधित थी, तो मैं मूल्यांकन करता था कि क्या थ्रेसहोल्ड में समायोजन की आवश्यकता है। अपनी पिछली भूमिका में, मैंने डेटाबेस क्वेरीज़ को अनुकूलित करके और EC2 इंस्टेंस प्रकारों को समायोजित करके एक समान समस्या का समाधान किया था।"
8) आप AWS वातावरण में लागत अनुकूलन कैसे सुनिश्चित करते हैं?
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे क्लाउड प्रबंधन में वित्तीय जागरूकता का आकलन कर रहे हैं।
उदाहरण उत्तर:"मैं लागत अनुकूलन रणनीतियाँ लागू करता हूँ, जैसे कि पूर्वानुमानित कार्यभार के लिए आरक्षित इंस्टेंस का उपयोग करना, ऑटोस्केलिंग लागू करना, और कॉस्ट एक्सप्लोरर रिपोर्ट की नियमित समीक्षा करना। पिछली स्थिति में, मैंने प्रत्येक विभाग के खर्चों पर नज़र रखने के लिए टैगिंग नीतियाँ शुरू कीं, जिससे कंपनी को अनावश्यक AWS खर्च में 15% की कटौती करने में मदद मिली।"
9) उस समय का वर्णन करें जब आपने AWS वातावरण के प्रबंधन में गलती की थी और आपने उसका समाधान कैसे किया।
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे जवाबदेही और लचीलापन देखना चाहते हैं।
उदाहरण उत्तर: "अपनी पिछली नौकरी में, मैंने गलती से उचित IAM भूमिका प्रतिबंधों के बिना संसाधन तैनात कर दिए थे, जिससे सुरक्षा जोखिम पैदा हो सकता था। मैंने तुरंत अनावश्यक अनुमतियाँ वापस ले लीं और टीम के लिए एक मानकीकृत IAM नीति टेम्पलेट बनाया। मैंने यह सुनिश्चित करने के लिए एक समीक्षा प्रक्रिया भी शुरू की कि अनुमतियाँ हमेशा न्यूनतम विशेषाधिकार का उपयोग करके प्रदान की जाएँ।"
10) आप AWS परियोजनाओं पर काम करने वाली क्रॉस-फ़ंक्शनल टीम में संघर्षों को कैसे संभालते हैं?
उम्मीदवार से अपेक्षित: वे पारस्परिक और संघर्ष-समाधान कौशल का आकलन करना चाहते हैं।
उदाहरण उत्तर: "मैं विवादों से निपटने के लिए सबसे पहले सभी पक्षों की बात सुनता हूँ ताकि उनके दृष्टिकोण समझ सकूँ। मैं व्यक्तिगत राय के बजाय डेटा-आधारित निर्णय लेने को प्रोत्साहित करता हूँ। उदाहरण के लिए, जब बुनियादी ढाँचा और विकास दल इस बात पर असहमत थे कि EC2 का उपयोग किया जाए या कंटेनरीकरण का, तो मैंने एक लागत-लाभ विश्लेषण कार्यशाला आयोजित की। तथ्यों पर सहमति बनाकर, टीम एक आम सहमति पर पहुँची जो मापनीयता और बजट दोनों लक्ष्यों को पूरा करती थी।"
