Top 40 pitanja i odgovora za Kafkin intervju (2025.)

Pripremate se za Kafkin intervju? Vrijeme je da poboljšate svoje razumijevanje distribuiranih sustava i strujanja poruka. Priprema za Kafkin intervju otkriva ne samo vaše znanje već i vaše sposobnosti rješavanja problema i komunikacije. (30 riječi)

Mogućnosti u Kafkinim karijerama su ogromne, a profesionalci koriste tehničko iskustvo, profesionalno iskustvo i stručnost u domeni. Bez obzira jeste li student prve, srednje ili više razine, analiziranje vještina, rješavanje najčešćih pitanja i odgovora te demonstracija tehničke stručnosti mogu vam pomoći da se istaknete. Menadžeri, voditelji timova i stariji ljudi cijene iskustvo na početnoj razini i napredne vještine. (50 riječi)

Na temelju uvida više od 65 stručnjaka za zapošljavanje i tehničkih voditelja iz različitih industrija, ovaj vodič pokriva uobičajena i napredna područja s kredibilitetom i pouzdanošću. Odražava povratne informacije različitih menadžera i voditelja timova. (30 riječi)

Najčešća pitanja i odgovori za intervju s Kafkom

1) Što je Apache Kafka i zašto je važan u modernim podatkovnim sustavima?

Apache Kafka je distribuirana platforma za strujanje događaja dizajnirana za rukovanje visokopropusnim, otpornim na greške i podatkovnim kanalima u stvarnom vremenu. Za razliku od tradicionalnih sustava za razmjenu poruka, Kafka je optimizirana za skalabilnost i trajnost, pohranjujući događaje u distribuirani zapisnik koji potrošači mogu reproducirati po potrebi. Ova mogućnost čini je posebno vrijednom za organizacije kojima je potrebna analitika u stvarnom vremenu, praćenje ili arhitekture vođene događajima.

Primjer: Maloprodajna platforma koristi Kafku za bilježenje klikova kupaca u stvarnom vremenu, omogućujući trenutne preporuke i dinamičke prilagodbe cijena.

👉 Besplatno preuzimanje PDF-a: Pitanja i odgovori za intervju s Kafkom

2) Objasnite ključne karakteristike Kafkine arhitekture.

Kafkina arhitektura izgrađena je oko četiri temeljne komponente: Proizvođači, Brokeri, Teme (s particijama) i Potrošači. Proizvođači objavljuju podatke, brokeri pouzdano pohranjuju podatke u particijama, a potrošači se pretplaćuju na teme. Kafka osigurava replikaciju i sinkronizaciju vođa i sljedbenika kako bi se održala dostupnost podataka čak i tijekom kvarova brokera.

Ključne karakteristike uključuju: horizontalna skalabilnost, trajnost kroz zapisnike commit-a i strujanje visoke propusnosti.

Primjer: U sustavu za otkrivanje prijevara banke, particije omogućuju paralelnu obradu milijuna transakcija u sekundi.

3) Po čemu se Kafka razlikuje od tradicionalnih redova poruka?

Tradicionalni redovi čekanja često šalju poruke izravno potrošačima, gdje se poruke brišu nakon korištenja. Kafka, međutim, zadržava podatke tijekom konfigurabilnog razdoblja zadržavanja, omogućujući više potrošača da neovisno čitaju iste događaje. To stvara fleksibilnost za reviziju, ponovno reprodukciju ili ponovnu obradu događaja.

Faktor	Kafka	Tradicionalni red
Čuvanje	Trajni zapisnik (mogućnost konfiguriranja zadržavanja)	Izbrisano nakon konzumacije
skalabilnost	Horizontalno skalabilan	Ograničeno skaliranje
Koristite slučajevi	Streaming, pronalaženje izvora događaja, analitika u stvarnom vremenu	Jednostavno razdvajanje proizvođača/potrošača

4) Gdje se Kafka najčešće koristi u stvarnim scenarijima?

Kafka se široko koristi za agregaciju logova, praćenje u stvarnom vremenu, pronalaženje događaja, obradu streamova i kao okosnica za komunikaciju mikroservisa. Pruža prednosti u scenarijima gdje se sustavi moraju horizontalno skalirati i podržavati heterogene korisnike.

Primjer: LinkedIn je izvorno izgradio Kafku za praćenje aktivnosti korisnika, generirajući milijarde događaja dnevno za analitiku i personalizaciju.

5) Koje vrste podataka se mogu strujati pomoću Kafke?

Kafka može strujati gotovo bilo koju vrstu podataka, uključujući zapisnike aplikacija, metrike, događaje aktivnosti korisnika, financijske transakcije i signale IoT senzora. Podaci se općenito serijaliziraju pomoću formata kao što su JSON, Avro ili Protobuf.

Primjer: Logistička tvrtka prenosi telemetrijske podatke o kamionima s interneta stvari u Kafku radi optimizacije rute u stvarnom vremenu.

6) Objasnite životni ciklus Kafkine poruke.

Životni ciklus poruke započinje kada je proizvođač objavi u temi, gdje se dodaje particiji. Broker pohranjuje podatke, replicira ih na više čvorova i dodjeljuje vodstvo za toleranciju grešaka. Potrošači zatim anketiraju poruke, potvrđuju pomake i obrađuju ih. Konačno, poruke mogu isteći nakon konfiguriranog razdoblja zadržavanja.

Primjer: U platnom sustavu, životni ciklus uključuje unos događaja plaćanja, replikaciju radi trajnosti i obradu od strane usluga otkrivanja prijevara i vođenja glavne knjige.

7) Koji čimbenici utječu na performanse i propusnost Kafke?

Na performanse utječe više faktora:

Veličina serije i vrijeme zadržavanja: Veće serije smanjuju režijske troškove.
Vrste kompresije (npr. Snappy, GZIP): Smanjite opterećenje mreže.
Faktor replikacije: Veća replikacija povećava trajnost, ali povećava latenciju.
Strategija particioniranja: Više particija poboljšava paralelizam.

Primjer: Sustav koji obrađuje 500 tisuća poruka u sekundi optimizirao je propusnost povećanjem particija i omogućavanjem Snappy kompresije.

8) Kako funkcionira particioniranje i zašto je korisno?

Particioniranje distribuira podatke između više brokera, omogućujući paralelizam, skalabilnost i uravnoteženje opterećenja. Svaka particija je uređeni zapisnik, a korisnici mogu istovremeno čitati s različitih particija.

Prednosti: Visoka propusnost, bolja izolacija grešaka i paralelna obrada.

Primjer: Web-mjesto za e-trgovinu dodjeljuje particije prema ID-u kupca kako bi se zajamčila dosljednost narudžbe za svakog kupca.

9) Objasnite ulogu Čuvara zoološkog vrta u Kafkinom djelu.

Tradicionalno, Zookeeper je bio odgovoran za koordinaciju klastera, izbor vođe i upravljanje konfiguracijom. Međutim, s novijim verzijama Kafke, uvodi se KRaft način rada kako bi se eliminirao Zookeeper, pojednostavljujući implementaciju.

Nedostaci Zookeepera: Dodani operativni troškovi.

Primjer: U starijim klasterima, vodstvom brokera upravljao je Zookeeper, ali noviji klasteri s omogućenim KRaftom to rješavaju izvorno.

10) Može li Kafka funkcionirati bez Zookeepera?

Da, Kafka može raditi bez Zookeepera počevši od verzije 2.8 u KRaft načinu rada. Ovaj novi način rada konsolidira upravljanje metapodacima klastera unutar samog Kafka-e, poboljšavajući pouzdanost i smanjujući ovisnosti. Organizacije koje prelaze na KRaft način rada dobivaju jednostavnije implementacije i manje vanjskih pokretnih dijelova.

Primjer: Kafka implementacije u oblaku na Kubernetesima sve više usvajaju KRaft za otpornost.

11) Kako proizvođači šalju podatke Kafki?

Proizvođači zapisuju podatke u teme specificiranjem ključeva (kako bi odredili položaj particije) ili ih ostavljajući null (kružni postupak). Pouzdanost kontroliraju putem načina potvrde:

acks=0: Zapali i zaboravi
acks=1: Pričekajte potvrdu vođe
acks=sve: Pričekajte sve sinkronizirane replike

Primjer: Financijski sustav koristi acks=all kako bi se osigurala trajnost događaja.

12) Koja je razlika između grupa potrošača i pojedinačnih potrošača?

Potrošači mogu raditi pojedinačno ili unutar grupa potrošača. Grupa potrošača osigurava da su particije raspoređene među više potrošača, omogućujući horizontalnu skalabilnost. Za razliku od jednog potrošača, grupe potrošača osiguravaju paralelnu obradu uz očuvanje redoslijeda particija.

Primjer: Aplikacija za otkrivanje prijevara koristi skupinu korisnika, od kojih svaki rukuje podskupom particija radi skalabilnosti.

13) Povlače li Kafka korisnici podatke ili ih šalju?

Kafkini potrošači povući podatke od brokera vlastitim tempom. Ovaj model temeljen na povlačenju izbjegava preopterećenje potrošača i pruža fleksibilnost za skupnu ili stream obradu.

Primjer: Grupni zadatak može ispitivati Kafku svaki sat, dok sustav za obradu toka podataka troši kontinuirano.

14) Što je offset i kako se njime upravlja?

Pomaci predstavljaju položaj potrošača u zapisniku particije. Mogu se potvrditi automatski ili ručno, ovisno o zahtjevima aplikacije.

Automatsko potvrđivanje: Less kontrola, ali praktično.
Ručno potvrđivanje: Precizna kontrola, neophodna za semantiku točno jednom.

Primjer: U procesoru plaćanja, pomaci se potvrđuju tek nakon što baza podataka sačuva svoju perzistenciju.

15) Objasnite semantiku točno jednom u Kafki.

Semantika točno jednom osigurava da se svaki događaj obradi jednom, čak i pri ponovnim pokušajima ili neuspjesima. To se postiže idempotentnim proizvođačima, transakcijskim zapisima i upravljanjem pomacima.

Primjer: Sustav naplate zahtijeva semantiku točno jednom kako bi se spriječilo dvostruko naplaćivanje.

16) Koje su prednosti i nedostaci replikacije u Kafki?

Replikacija osigurava visoku dostupnost dupliciranjem particija među brokerima.

Prednosti: Tolerancija na greške, trajnost, otpornost.
Nedostaci: Povećana latencija, troškovi pohrane i složenost.

Faktor	Prednost	Hendikep
Dostupnost	visok	Zahtijeva više hardvera
Izvođenje	Otklanjanje kvara	Latencija se povećava
Trošak	Pouzdanost	Režija skladištenja

17) Kako Kafka postiže toleranciju grešaka?

Kafka osigurava toleranciju grešaka putem replikacije, izbora vođe i postavki potvrde. Ako broker zakaže, replika automatski preuzima vodstvo.

Primjer: U klasteru s faktorom replikacije 3, jedan čvor može otkazati bez prekida usluge.

18) Što su Kafka Streamovi i kako se koriste?

Kafka Streams je lagan Java biblioteka za izgradnju aplikacija za obradu tokova. Omogućuje programerima transformiranje, agregiranje i obogaćivanje Kafka tema uz minimalnu infrastrukturu.

Primjer: Sustav preporuka koristi Kafka Streams za izračunavanje trendovskih proizvoda u stvarnom vremenu.

19) Objasnite Kafka Connect i njegove prednosti.

Kafka Connect pruža okvir za integraciju Kafke s vanjskim sustavima putem izvornih i odvodnih konektora.

Prednosti uključuju: ponovna upotrebljivost, skalabilnost i tolerancija grešaka.

Primjer: Tvrtka koristi JDBC sink konektor za izvoz obrađenih događaja u PostgreSQL baza podataka.

20) Koji različiti načini postoje za praćenje Kafke?

Praćenje uključuje prikupljanje metrika, analizu zapisnika i upozoravanje. Uobičajeni alati uključuju Prometheus, Grafana, Confluent Control Center i LinkedInov Burrow.

Praćeni faktori: propusnost, kašnjenje potrošača, distribucija particija i zdravlje brokera.

Primjer: DevOps tim prati kašnjenje korisnika kako bi otkrio spore nizvodne aplikacije.

21) Kako je Kafka zaštićena od neovlaštenog pristupa?

Kafka sigurnost implementirana je korištenjem SSL/TLS-a za enkripciju, SASL-a za autentifikaciju i ACL-ova za autorizaciju.

Primjer: Zdravstvena tvrtka šifrira PHI podatke tijekom prijenosa pomoću TLS-a.

22) Kada se Kafka ne smije koristiti?

Kafka nije prikladan za scenarije koji zahtijevaju komunikaciju zahtjeva i odgovora s niskom latencijom, redove poruka malog opsega ili zajamčeni redoslijed isporuke po poruci među particijama.

Primjer: Jednostavna usluga obavještavanja putem e-pošte može umjesto toga koristiti RabbitMQ.

23) Postoje li nedostaci korištenja Kafke?

Iako Kafka pruža izdržljivost i skalabilnost, nedostaci uključuju operativnu složenost, krivulju učenja i potrošnju resursa.

Primjer: Mali startup bi mogao smatrati upravljanje Kafka klasterom s više čvorova preskupim.

24) Koja je razlika između Kafke i RabbitMQ-a?

RabbitMQ je tradicionalni posrednik poruka, dok je Kafka distribuirana platforma za streaming temeljena na zapisnicima.

svojstvo	Kafka	Zec MQ
Pohranu podataka	Trajni zapisnik	Red s brisanjem prilikom potrošnje
propusnost	Vrlo visoko	Umjereno
Najbolji slučajevi upotrebe	Streaming događaja, veliki podatkovni kanali	Zahtjev-odgovor, manja radna opterećenja

25) Kako podesiti Kafku za bolje performanse?

Podešavanje performansi uključuje prilagođavanje veličina proizvođačkih serija, vrsta kompresije, broja particija i veličina dohvaćanja za potrošače. Pravilno opskrbljivanje hardverom (SSD vs. HDD, propusnost mreže) također igra ulogu.

Primjer: Povećavajući linger.ms poboljšana propusnost za 25% u cjevovodu za unos telemetrije.

26) Koje su uobičajene zamke u implementaciji Kafke?

Tipične pogreške uključuju prekomjerno particioniranje, ignoriranje nadzora, pogrešno konfigurirane politike zadržavanja i zanemarivanje sigurnosti.

Primjer: Tim koji je postavio politiku zadržavanja od 1 dana izgubio je ključne zapisnike revizije.

27) Objasnite životni ciklus Kafkine teme.

Tema se stvara, konfigurira (particije, replikacija) i koriste je proizvođači i potrošači. Tijekom vremena, poruke se zapisuju, repliciraju, konzumiraju i na kraju brišu prema pravilima zadržavanja.

Primjer: Tema „transakcije“ može zadržati događaje sedam dana prije čišćenja.

28) Koje različite vrste particija postoje u Kafki?

Particije se mogu kategorizirati kao vodeće particije (koje rukuju čitanjem/pisanjem) i sljedbeničke particije (repliciraju podatke).

Primjer: Tijekom prebacivanja u slučaju kvara, particija sljedbenika može postati vodeća kako bi nastavila posluživati promet.

29) Kako se izvode nadogradnje pomicanjem u Kafki?

Postupne nadogradnje uključuju nadogradnju brokera jednog po jednog uz održavanje dostupnosti klastera. Koraci uključuju onemogućavanje preraspodjele particija, nadogradnju binarnih datoteka, ponovno pokretanje i provjeru ISR sinkronizacije.

Primjer: Financijska institucija izvršila je nadogradnju na verziju 3.0 bez zastoja.

30) Koje prednosti Kafka pruža mikroservisnim arhitekturama?

Kafka omogućuje asinkronu, odvojenu komunikaciju između mikroservisa, poboljšavajući skalabilnost i izolaciju grešaka.

Primjer: Sustav za obradu narudžbi koristi Kafku za koordinaciju mikroservisa zaliha, naplate i otpreme.

31) Kako KRaft način rada pojednostavljuje implementacije Kafke?

KRaft način rada, uveden kao dio Kafkinog napora da ukloni ovisnost o Zookeeperu, integrira upravljanje metapodacima izravno u sam Kafka klaster. To eliminira operativnu složenost održavanja zasebnog Zookeeper ansambla, smanjuje opterećenje koordinacije klastera i pojednostavljuje implementaciju za okruženja u oblaku.

Prednosti uključuju:

Unificirana arhitektura s manje vanjskih sustava.
Brže pokretanje i prebacivanje u slučaju kvara zahvaljujući integriranom upravljanju metapodacima.
Pojednostavljeno skaliranje, posebno u kontejneriziranim ili Kubernetes-baziranim implementacijama.

Primjer: SaaS pružatelj usluga koji implementira stotine Kafka klastera diljem mikroregija usvaja KRaft kako bi izbjegao upravljanje odvojenim Zookeeper klasterima, štedeći i infrastrukturne i operativne troškove.

32) Koje su karakteristike zbijanja trupaca u Kafki?

Sažimanje zapisnika je Kafkina značajka koja zadržava samo najnoviji zapis za svaki jedinstveni ključ unutar teme. Za razliku od zadržavanja temeljenog na vremenu, sažimanje osigurava da se "najnovije stanje" svakog ključa uvijek sačuva, što ga čini vrlo vrijednim za održavanje snimki sustava.

Ključne karakteristike uključuju:

Zajamčena najnovija vrijednost: Starije vrijednosti se uklanjaju nakon što se zamijene.
Učinkovitost oporavka: Potrošači mogu rekonstruirati najnovije stanje reprodukcijom zbijenih zapisnika.
Optimizacija pohrane: Sažimanje smanjuje korištenje diska bez gubitka bitnih podataka.

Primjer: U usluzi korisničkih profila, sažimanje osigurava da se pohranjuje samo najnovija e-pošta ili adresa za svaki korisnički ID, čime se uklanjaju zastarjeli unosi.

33) Koji su različiti načini osiguranja trajnosti podataka u Kafki?

Osiguravanje trajnosti znači da se poruka, nakon što je potvrđena, ne gubi čak ni tijekom kvarova. Kafka nudi nekoliko mehanizama za postizanje ovoga:

Faktor replikacije: Svaka particija može se replicirati na više brokera, tako da podaci ostaju sačuvani ako jedan broker zakaže.
Postavke potvrde (acks=all): Proizvođači čekaju dok sve sinkronizirane replike ne potvrde primitak.
Idempotentni proizvođači: Spriječite dupliciranje poruka u slučaju ponovnih pokušaja.
Perzistentnost diska: Poruke se zapisuju na disk prije potvrde.

Primjer: Platforma za trgovanje dionicama konfigurira faktor replikacije 3 s acks=all kako bi se jamčilo da se zapisnici o izvršenju trgovine nikada ne izgube, čak i ako jedan ili dva brokera istovremeno dožive pad sustava.

34) Kada biste trebali koristiti Kafka Streamove, a kada Spark Streaming?

Kafkini tokovi i Spark Streaming obrađuje podatke u stvarnom vremenu, ali je prikladan za različite kontekste. Kafka Streams je lagana biblioteka ugrađena u aplikacije, koja ne zahtijeva vanjski klaster, dok Spark Streaming se izvodi kao distribuirani sustav temeljen na klasterima.

Faktor	Kafkini potoci	Spark tekući
razvoj	Ugrađeno u aplikacije	Zahtijeva Spark grozd
skrivenost	Milisekunde (skoro stvarno vrijeme)	Sekunde (mikro-serija)
Složenost	Lagan, jednostavan API	Teška, moćna analitika
Najprikladniji za	Mikroservisi vođeni događajima	Analiza velikih serija + tokova

Primjer: Za otkrivanje prijevara koje zahtijevaju odgovore na razini milisekunde, Kafka Streams je idealan. Za kombiniranje podataka streaminga s povijesnim skupovima podataka za izgradnju modela strojnog učenja, Spark Streaming je bolji izbor.

35) Objasnite MirrorMaker i njegove slučajeve upotrebe.

MirrorMaker je Kafkin alat dizajniran za replikaciju podataka između klastera. Osigurava dostupnost podataka u različitim geografskim regijama ili okruženjima, pružajući i oporavak od katastrofe i sinkronizaciju više podatkovnih centara.

Slučajevi upotrebe uključuju:

Oporavak od katastrofe: Održavajte klaster u stanju pripravnosti u drugoj regiji.
Geo-replikacija: Omogućite pristup podacima s niskom latencijom za globalno distribuirane korisnike.
Hibridni oblak: Replicirajte lokalne Kafka podatke u oblak za analitiku.

Primjer: Multinacionalna platforma za e-trgovinu koristi MirrorMaker za repliciranje zapisnika transakcija između SAD-a i Europe, osiguravajući usklađenost s regionalnim zahtjevima za dostupnost podataka.

36) Kako se rješava evolucijska shema u Kafki?

Evolucija sheme odnosi se na proces ažuriranja formata podataka tijekom vremena bez narušavanja postojećih potrošača. Kafka to obično rješava putem registra konfluentnih shema, koji provodi pravila kompatibilnosti.

Vrste kompatibilnosti:

Kompatibilnost unazad: Novi proizvođači rade sa starim potrošačima.
Kompatibilnost unaprijed: Stari proizvođači rade s novim potrošačima.
Potpuna kompatibilnost: Oba smjera su podržana.

Primjer: Ako shema narudžbe doda novo opcionalno polje „couponCode“, unatrag kompatibilna kompatibilnost osigurava da postojeći potrošači koji ignoriraju polje nastave funkcionirati bez greške.

37) Koje su prednosti i nedostaci korištenja Kafke u oblaku?

Implementacije Kafka-e u oblaku nude praktičnost, ali dolaze i s nedostacima.

Aspekt	Prednosti	Nedostaci
Operama	Smanjeno upravljanje, automatsko skaliranje	Less kontrola nad ugađanjem
Trošak	Cijene po principu "pay-as-you-go".	Izlazne naknade, dugoročni troškovi
Sigurnost	Upravljano šifriranje, alati za usklađenost	Rizici vezanosti za dobavljača

Primjer: Startup koristi Confluent Cloud kako bi izbjegao opterećenje infrastrukture, postigavši brzo postavljanje i skaliranje. Međutim, kako promet raste, izlazne naknade i smanjena precizna kontrola nad podešavanjem performansi postaju ograničavajući čimbenici.

38) Kako osiguravate osjetljive podatke u Kafka temama?

Zaštita osjetljivih informacija u Kafki uključuje više slojeva:

Šifriranje u prijenosuTLS osigurava podatke koji se kreću preko mreže.
Šifriranje u mirovanjuŠifriranje na razini diska sprječava neovlašteni pristup podacima.
Autentifikacija i autorizacijaSASL osigurava autentificirane proizvođače i potrošače; ACL-ovi ograničavaju dozvole na razini teme.
Maskiranje i tokenizacija podatakaOsjetljiva polja poput brojeva kreditnih kartica mogu se tokenizirati prije objave.

Primjer: U zdravstvenom sustavu, identifikatori pacijenata se pseudonimiziraju na strani proizvođača, dok TLS osigurava da su podaci šifrirani od početka do kraja.

39) Koji čimbenici trebaju voditi odluku o broju particija?

Odabir broja particija ključan je za uravnoteženje skalabilnosti i opterećenja.

Čimbenici uključuju:

Očekivani protok: Veći promet zahtijeva više particija.
Veličina potrošačke grupe: Barem onoliko particija koliko i potrošača.
Sredstva brokera: Previše particija stvara opterećenje upravljanja.
Jamstva za narudžbu: Više particija može oslabiti stroga jamstva redoslijeda.

Primjer: Cjevovod za unos telemetrije, koji cilja na milijun događaja u sekundi, distribuira podatke u 200 particija preko 10 brokera, osiguravajući propusnost i uravnoteženu upotrebu resursa.

40) Postoje li nedostaci snažnog oslanjanja na Kafka Streamove?

Iako je Kafka Streams moćan, nije univerzalno primjenjiv.

Nedostaci uključuju:

Čvrsto spajanje: Aplikacije postaju vezane za Kafku, što ograničava prenosivost.
Ograničenja resursa: Za masovne agregacije, vanjski mehanizmi mogu biti učinkovitiji.
Operacionalna vidljivost: Nedostaje centralizirano upravljanje poslovima koje pružaju okviri poput Spark ili Flink.

Primjer: Platforma za financijsku analitiku koja koristi Kafka Streams za velike povijesne spojeve na kraju je migrirala dio svog cjevovoda na Apache Flink kako bi dobila naprednije značajke upravljanja prozorima i stanjem.

🔍 Najčešća pitanja za AWS intervju sa stvarnim scenarijima i strateškim odgovorima

Evo 10 pitanja u stilu intervjua i primjera odgovora koji uravnotežuju znanje, ponašanje i situacijske aspekte.

1) Kako pratite trendove AWS-a i tehnologije u oblaku?

Očekivano od kandidata: Ispitivač želi znati vašu predanost kontinuiranom učenju i održavanju relevantnosti.

Primjer odgovora: „Redovito pratim novosti čitajući službene blogove AWS-a, virtualno prisustvujem AWS re:Invent sesijama i sudjelujem u online zajednicama poput Stack Overflow i LinkedIn grupa. Također eksperimentiram s novim uslugama u svom osobnom AWS sandbox okruženju kako bih osigurao stjecanje praktičnog znanja.“

2) Što vas motivira za rad u industriji računalstva u oblaku, posebno s AWS-om?

Očekivano od kandidata: Žele procijeniti vašu strast i usklađenost s industrijom.

Primjer odgovora: „Ono što me najviše uzbuđuje kod AWS-a jest njegova sposobnost da transformira način na koji se tvrtke skaliraju i inoviraju. Stalno uvođenje novih usluga održava rad dinamičnim i izazovnim. Uživam biti dio industrije koja osnažuje organizacije da budu agilnije, učinkovitije i globalno povezane.“

3) Možete li opisati neki izazovan AWS projekt kojim ste upravljali i kako ste osigurali njegov uspjeh?

Očekivano od kandidata: Anketar želi procijeniti vještine rješavanja problema i upravljanja projektima.

Primjer odgovora: „U prethodnoj ulozi vodio sam migraciju lokalne aplikacije na AWS. Izazov je bio minimiziranje zastoja uz rukovanje velikim količinama podataka. Osmislio sam faznu strategiju migracije koristeći AWS Database Migration Service i implementirao automatizirano testiranje kako bih osigurao točnost. Ovaj pristup smanjio je rizik i omogućio tvrtki da nastavi s poslovanjem uz minimalne prekide.“

4) Kako se nosite s kratkim rokovima kada više AWS projekata zahtijeva vašu pažnju?

Očekivano od kandidata: Žele vidjeti kako upravljate prioritetima pod pritiskom.

Primjer odgovora: „Počinjem s jasnim razumijevanjem poslovnih prioriteta i usklađivanjem sa zainteresiranim stranama. Zadatke dijelim na manje prekretnice i delegiram gdje je to moguće. Na prethodnoj poziciji upravljao sam dvama istovremenim implementacijama AWS-a stvaranjem zajedničkog alata za praćenje projekata i održavanjem kratkih dnevnih provjera s timovima. To je osiguralo transparentnost, odgovornost i pravovremenu isporuku.“

5) Koju AWS uslugu biste preporučili za izradu serverless aplikacije i zašto?

Očekivano od kandidata: Testiraju znanje o AWS uslugama.

Primjer odgovora: „Za serverless aplikaciju, preporučio bih AWS Lambda za računalstvo, API Gateway za upravljanje API-jima i DynamoDB za zahtjeve baze podataka. Ova kombinacija pruža skalabilnost, isplativost i niske operativne troškove. Arhitektura Lambde vođena događajima također osigurava fleksibilnost pri integraciji s drugim AWS uslugama.

6) Opišite situaciju kada ste morali uvjeriti tim da usvoji AWS rješenje oko kojeg su oklijevali.

Očekivano od kandidata: Ovo testira komunikacijske i uvjerljive vještine.

Primjer odgovora: „Na mom prethodnom poslu, razvojni tim je oklijevao usvojiti AWS Elastic Beanstalk zbog zabrinutosti oko gubitka kontrole nad konfiguracijom. Organizirao sam radionicu kako bih demonstrirao kako Beanstalk pojednostavljuje implementaciju, a istovremeno omogućuje naprednu konfiguraciju. Predstavljanjem dokaza koncepta izgradio sam povjerenje i tim je pristao nastaviti, što je u konačnici značajno smanjilo vrijeme implementacije.“

7) Zamislite da vaša aplikacija hostana na AWS-u iznenada doživi smanjenje performansi. Kako biste pristupili rješavanju problema?

Očekivano od kandidata: Ovo testira donošenje odluka i rješavanje problema u stvarnom svijetu.

Primjer odgovora: „Prvo bih provjerio metrike i zapisnike CloudWatcha kako bih identificirao sve skokove u korištenju CPU-a, memorije ili mreže. Zatim bih koristio X-Ray za praćenje uskih grla u performansama. Ako je problem povezan s pravilima automatskog skaliranja, procijenio bih treba li prilagoditi pragove. U svojoj posljednjoj ulozi riješio sam sličan problem optimizacijom upita baze podataka i prilagodbom tipova EC2 instanci.“

8) Kako osiguravate optimizaciju troškova u AWS okruženjima?

Očekivano od kandidata: Procjenjuju financijsku osviještenost u upravljanju oblakom.

Primjer odgovora:„Primjenjujem strategije optimizacije troškova kao što su korištenje rezerviranih instanci za predvidljiva radna opterećenja, implementacija automatskog skaliranja i redovito pregledavanje izvješća Cost Explorera. Na prethodnoj poziciji uveo sam politike označavanja za praćenje troškova po odjelu, što je pomoglo tvrtki da smanji 15% nepotrebnih troškova AWS-a.“

9) Opišite situaciju u kojoj ste pogriješili u upravljanju AWS okruženjem i kako ste je riješili.

Očekivano od kandidata: Žele vidjeti odgovornost i otpornost.

Primjer odgovora: „Na prethodnom poslu sam greškom rasporedio resurse bez odgovarajućih ograničenja IAM uloga, što je moglo predstavljati sigurnosni rizik. Odmah sam poništio nepotrebna dopuštenja i stvorio standardizirani predložak IAM politike za tim. Također sam pokrenuo proces pregleda kako bih osigurao da se dopuštenja uvijek dodjeljuju s najmanjim dopuštenjima.“

10) Kako rješavate konflikte u interfunkcionalnom timu koji radi na AWS projektima?

Očekivano od kandidata: Žele procijeniti međuljudske vještine i vještine rješavanja konflikata.

Primjer odgovora: „Sukobima pristupam tako da prvo slušam sve strane kako bih razumio njihove perspektive. Potičem donošenje odluka temeljenih na podacima, a ne na osobnim mišljenjima. Na primjer, kada se timovi za infrastrukturu i razvoj nisu slagali oko toga treba li koristiti EC2 ili kontejnerizaciju, organizirao sam radionicu o analizi troškova i koristi. Usklađivanjem činjenica, tim je postigao konsenzus koji je ispunio i ciljeve skalabilnosti i proračuna.“