Apache Storm is een gedistribueerd realtime streamverwerkingssysteem dat is ontworpen om grote hoeveelheden data te verwerken met een lage latentie en een hoge doorvoer. Het wordt gebruikt voor realtime analyses en continue berekeningen, in tegenstelling tot batchverwerkingssystemen zoals Hadoop. Storm is schaalbaar, fouttolerant en integreert eenvoudig met externe systemen zoals message brokers, databases en monitoringtools.

Hoe verhoudt Apache Storm zich tot Apache? Spark Streamen?

Apache Storm verwerkt gegevens als een continue stroom met een zeer lage latentie, waardoor het geschikt is voor realtime verwerking en verwerking binnen een seconde. Spark Streaming verwerkt gegevens in microbatches, waarbij kleine stukjes data met vaste tussenpozen worden verwerkt. Storm is ideaal voor echte realtime toepassingen, terwijl Spark Streaming is beter geschikt voor analyses met een hoge doorvoersnelheid, ondanks een iets hogere latentie.

Top 30 interviewvragen en -antwoorden voor Apache Storm (2026)

👉 Gratis PDF-download: Interviewvragen en -antwoorden over Apache Storm

Topvragen en -antwoorden voor sollicitatiegesprekken met betrekking tot Apache Storm

1) Wat is Apache Storm?

Apache Storm is een distributed real-time stream processing system Storm is ontworpen om grote hoeveelheden inkomende data te verwerken met een lage latentie en hoge doorvoer. Het blinkt uit in realtime analyses en continue berekeningen, in tegenstelling tot batchsystemen zoals Hadoop die werken met opgeslagen data. Storm is fouttolerant, schaalbaar en integreert goed met externe systemen zoals message brokers, databases en monitoringtools.

2) Wat zijn de belangrijkste onderdelen van Apache Storm?

De architectuur van Storm bestaat uit verschillende belangrijke componenten die de realtime gegevensverwerking coördineren:

Bestanddeel	Beschrijving
nimbus	Het masterknooppunt dat code distribueert, taken toewijst en het cluster bewaakt.
Supervisor	Een worker-node die taken uitvoert die door Nimbus zijn toegewezen.
Dierentuinmedewerker	Biedt gedistribueerde coördinatie en beheer van de clusterstatus.
Werknemersproces	Voert een deel van de topologie uit.
Uitvoerder & Taak	Threads en verwerkingseenheden werken

Deze componenten zorgen voor gedistribueerde coördinatie, taaktoewijzing en fouttolerantie binnen het cluster.

3) Wat is een topologie in Apache Storm?

A topology In Apache Storm is een topologie een gerichte acyclische graaf (DAG) die definieert hoe gegevens door het systeem stromen. Het verbindt gegevensbronnen (Spouts) met verwerkingseenheden (Bolts). Eenmaal ingediend, draaien topologieën oneindig door en verwerken ze continu streaminggegevens totdat ze handmatig worden beëindigd. De structuur en groeperingsstrategieën in de topologie bepalen hoe tuples (gegevenseenheden) zich verplaatsen en worden verwerkt tussen componenten.

4) Leg de termen 'uitlaten' en 'bouten' uit in Storm.

Tuit: Een Spout is het toegangspunt voor het streamen van data naar een Storm-topologie. Het leest data uit externe bronnen zoals bestanden, message brokers (bijvoorbeeld Kafka), API's, enzovoort, en stuurt tuples naar de stream.
Bout: Een Bolt verwerkt binnenkomende tuples. Bolts kunnen filteren, aggregeren, samenvoegen, resultaten opslaan of nieuwe tuples doorsturen. Complexe gegevensverwerking wordt opgebouwd door combinaties van bolts.

5) Wat zijn een tuple en een stream in Apache Storm?

A tuple is de kerndatastructuur in Storm die een geordende lijst van waarden (oftewel een record) vertegenwoordigt. stream Een stream is een onbegrensde reeks tuples die door een topologie stroomt. Elke tuple in een stream kan verdere verwerking in bolts activeren. Tuples en streams stellen Storm samen in staat om data continu te transporteren en te verwerken.

6) Wat zijn de verschillende typen streamgroepering in Storm?

Storm ondersteunt meerdere stream grouping Strategieën om tuples van het ene component naar het volgende door te sturen:

Schudgroepering: Verdeelt tuples willekeurig voor een gelijkmatige taakverdeling.
Velden groeperen: Verstuurt tuples met dezelfde veldwaarden naar een specifieke bolt-taak.
Wereldwijde groepering: Routeert alle tuples naar één bolt-instantie.
Alle groeperingen: Verstuurt elke tuple naar alle bolt-instanties.
Directe groepering: Maakt expliciete routering naar een specifieke taak mogelijk.

Deze groeperingen beïnvloeden hoe gegevens worden gepartitioneerd en parallel worden verwerkt.

7) Hoe zorgt Storm voor fouttolerantie?

Storm biedt fouttolerantie door een combinatie van:

Taaktoezicht: Nimbus en supervisors herstarten mislukte werknemers
Met dank aan: Bouten en uitlaten bevestigen de voltooiing van de tuple.
Replay: Tuples die niet binnen de time-out verwerkt kunnen worden, worden opnieuw afgespeeld.
Coördinatie met de dierentuinbeheerder: Garandeert gedistribueerde besturing en consistentie van het cluster.

Deze mechanismen helpen Storm om zich soepel te herstellen van knooppuntstoringen en tegelijkertijd de continuïteit van de gegevensverwerking te waarborgen.

8) Wat zijn de berichtverwerkingsgaranties in Storm?

Storm ondersteunt drie verwerkingsmethoden:

Garantie	Beschrijving
Hoogstens één keer	Berichten kunnen verloren gaan, maar worden nooit opnieuw verwerkt.
Minstens één keer	Het bericht wordt opnieuw verzonden totdat het is verwerkt (standaard).
Precies één keer	Elk bericht wordt, ondanks fouten, eenmaal verwerkt.

Exactly-once wordt bereikt met behulp van bevestigings- en transactiemechanismen, doorgaans via de Trident API voor stateful workflows.

9) Wat is het doel van de Trident API?

Trident is een geavanceerde API gebouwd bovenop Storm die het volgende biedt:

Exact-eenmaal semantiek
Transactieverwerking
Staatsbeheer
Vereenvoudigd programmeermodel

Het abstraheert de interne werking van Storm op een lager niveau, waardoor complexe workflows gemakkelijker te schrijven en te onderhouden zijn.

10) Leg de tegendruk in Apache Storm uit.

Backpressure reguleert de snelheid waarmee tuples in de topologie worden uitgezonden om bufferoverloop en uitputting van resources te voorkomen wanneer downstream bolts de vraag niet kunnen bijhouden. Storm past de uitzendsnelheid dynamisch aan om een soepele doorvoer te garanderen zonder gegevensverlies of prestatievermindering.

11) Hoe verhoudt Storm zich tot Apache? Spark Streamen?

Storm verwerkt gegevens in real time (continue gebeurtenisverwerking) met lage latentie, terwijl Spark Streaming werkt in micro-batches (het verwerken van kleine gegevensvensters met tussenpozen). Storm is geschikt voor verwerkingsbehoeften van minder dan een seconde, terwijl Spark Streaming blinkt uit in analyses met een hoge doorvoer en kleine batches.

12) Noem veelvoorkomende gebruiksscenario's van Apache Storm.

Storm wordt veel gebruikt in:

Realtime-analyses en dashboards
Systemen voor fraudedetectie
Log- en gebeurtenisverwerking
IoT-sensorgegevensverwerking
Analyse van sociale media

Het is geschikt voor scenario's die direct inzicht vereisen in streaming input.

13) Wat is een time-out voor topologieberichten?

Topology_Message_Timeout_secs Definieert de maximale tijd die is toegestaan voor een tuple om volledig door de topologie te worden verwerkt voordat deze als mislukt wordt beschouwd en opnieuw wordt afgespeeld. Dit helpt de betrouwbaarheid te behouden bij lange of vastgelopen verwerkingsprocessen.

14) Hoe is Apache Storm? Cluster Wordt het in de gaten gehouden?

Storm biedt een Storm UI voor realtime visualisatie van clusters (topologieën, workers, doorvoer) en integreert met monitoringtools zoals JMX, Prometheus en Grafana voor het bijhouden van statistieken en het genereren van waarschuwingen.

15) Welke rol speelt ZooKeeper in Storm?

ZooKeeper beheert de coördinatie en configuratie binnen een Storm-cluster, waarbij gedistribueerde vergrendelingen, leiderverkiezing (voor Nimbus) en consistentie van de clusterstatus worden gewaarborgd. Dit zorgt voor een robuust beheer van gedistribueerde componenten.

16) Hoe bereikt Apache Storm schaalbaarheid?

Apache Storm schaalt horizontaal door de berekeningen te verdelen over meerdere worker-nodes en taken. Elke topologie kan worden geconfigureerd met een specifieke parallelism hint, wat het aantal uitvoerders (threads) en taken per component bepaalt. De architectuur van Storm ondersteunt beide opschalen (draadjes toevoegen) en opschalen (knooppunten toevoegen).

Als een bolt bijvoorbeeld een parallelisatie van 8 heeft, verdeelt Storm de taken over 8 executors, mogelijk verspreid over verschillende supervisors. Schaling wordt dynamisch beheerd via herverdelingscommando's zonder de topologie te stoppen.

17) Wat zijn de voor- en nadelen van het gebruik van Apache Storm?

Voordelen	Nadelen
Realtime streamverwerking	Complex om te configureren en te onderhouden
Hoge doorvoer en lage latentie	Vereist ZooKeeper voor coördinatie
Fouttolerant en schaalbaar	Het debuggen van problemen in gedistribueerde systemen kan lastig zijn.
Ondersteunt meerdere talen (Java, PythonEnz.).	Less efficiënt voor batch- of microbatch-workloads
Eenvoudige integratie met Kafka, Hadoop en HBase.	Trident voegt extra overhead toe voor exact-once verwerking.

Antwoordoverzicht: Storm is ideaal voor realtime analyses, maar niet geoptimaliseerd voor batchverwerking of sterk stateful bewerkingen in vergelijking met frameworks zoals Flink of Spark Gestructureerde streaming.

18) Leg de levenscyclus van een tuple in Apache Storm uit.

De levenscyclus van een tuple begint bij de Spout en eindigt wanneer het volledig is verwerkt en bevestigd.

Tuple aanmaken: Een spout leest en verzendt een tuple.
Streamroutering: De tuple wordt via bouten verplaatst volgens de groeperingslogica.
Verwerking: Elke bout voert zijn eigen logica uit en kan nieuwe tuples genereren.
Erkenning: Zodra alle bouten stroomafwaarts zijn vastgedraaid, wordt de tuple weer naar de uitloop teruggeleid.
Foutafhandeling: Als een van de bouten mislukt, speelt Storm de tuple automatisch opnieuw af.

Deze levenscyclus garandeert betrouwbaarheid dankzij de ingebouwde functionaliteit. ack/fail mechanism.

19) Wat is het verschil tussen betrouwbare en onbetrouwbare tuiten?

Aspect	Betrouwbare uitloop	Onbetrouwbare tuit
Tuple-tracking	Houdt tuples bij via bericht-ID's.	Houdt geen tuples bij.
Nieuwe pogingen	Herhalingen mislukte tuples	Geen herhalingsmechanisme
Erkenning:	Ontvangt bevestigings-/foutmeldingen	Geen erkenning
Gebruik geval	Financiële transacties, fraudedetectie	Logaggregatie, monitoring

Voorbeeld: KafkaSpout is doorgaans betrouwbaar, terwijl een eenvoudige syslog-stream spout onbetrouwbaar kan zijn voor snellere gegevensinvoer.

20) Hoe ga je om met gegevensconsistentie in Apache Storm?

De consistentie van gegevens in Storm kan worden gewaarborgd door:

Gebruikmaken van de Trident API voor exact-eenmalige verwerkingssemantiek.
Idempotente operaties om ervoor te zorgen dat opnieuw verwerkte tuples geen duplicatie-effecten veroorzaken.
Transactie-uitlaten/bouten voor toestandsafhankelijke berekeningen.
Controlepuntstatus in externe systemen zoals Redis of Cassandra.

Bijvoorbeeld, bij het bijwerken van tellers moeten bolts atomaire bewerkingen gebruiken om de correctheid tijdens het herhalen van tuples te garanderen.

21) Hoe kunt u prestatieproblemen in een Storm-topologie opsporen of monitoren?

Bij het debuggen zijn meerdere strategieën nodig:

Storm UI: Visualiseert topologiemetrieken (latentie, aantal tuples, fouten).
Werknemerslogboeken: Controleer de logboeken onder /logs/workers-artifacts/ voor uitzonderingen.
Debugmodus inschakelen: topology.debug=true print tuple-stroomlogboeken.
Profielprestaties: Gebruik statistieken zoals execute-latency en process-latency.
Externe monitoring: Integreer Prometheus- of Grafana-dashboards.

Door proactieve monitoring van prestatie-indicatoren en het opstellen van werknemersprofielen kunnen knelpunten vroegtijdig worden opgespoord.

22) Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen Apache Storm en Apache Flink?

Parameter	Apache-storm	Apache Flink
Verwerkingstype	Puur realtime (één gebeurtenis tegelijk)	Realtime en batchverwerking (geïntegreerd)
Staatsbeheer	Extern (via Trident)	Ingebouwd, fouttolerant
Wachttijd	Minder dan een seconde	Minder dan een seconde
Makkelijk te gebruiken	Complexer	Eenvoudiger met de DataStream API
Garantie voor eenmalig gebruik	Optioneel (via Trident)	Native ondersteuning
tegendruk	Handmatig of dynamisch	Automatisch

Antwoordoverzicht: Hoewel Storm een pionier was op het gebied van realtime verwerking, biedt Flink een meer geïntegreerd model voor statusbeheer, waardoor het de voorkeur geniet voor complexe, gebeurtenisgestuurde pipelines.

23) Hoe verschilt de Storm-topologie van een MapReduce-taak?

Een MapReduce-taak verwerkt gegevens in discrete stappen. batchesTerwijl een Storm-topologie datastromen verwerkt. doorlopend.

KaartVerminderen: Beperkte invoer, eenmalige uitvoering, geschikt voor offline analyses.
Storm: Oneindige invoer, werkt onbeperkt, ideaal voor realtime analyses.

In essentie fungeert Storm als de "streaming-aanvulling" op het batch-framework van Hadoop.

24) Leg het concept van verankering in Apache Storm uit.

Verankering koppelt een uitgezonden tuple aan de bron-tuple. Hierdoor kan Storm de herkomst van tuples traceren voor foutcorrectie. Wanneer een bolt een nieuwe tuple uitzendt, kan deze deze verankeren aan een invoer-tuple met behulp van:

collector.emit(inputTuple, newTuple);

Als een van de gekoppelde tuples verderop in het proces niet meer werkt, kan Storm de oorspronkelijke brontuple opnieuw afspelen, waardoor een betrouwbare verwerking gegarandeerd is.

25) Welke factoren moet je in overweging nemen bij het optimaliseren van de prestaties van Apache Storm?

Prestatieoptimalisatie omvat het optimaliseren van beide configuration en topology design:

Laat uw omzet parallellisme (executeurs, werknemers).
Adjust bericht time-out (topology.message.timeout.secs).
Optimaliseer serialisatie met behulp van Kryo of aangepaste serializers.
Verkleinen netwerkherschikking met passende groeperingsstrategieën.
Enable tegendruk om overbelasting te voorkomen.
monitor GC- en heapgebruik om geheugenknelpunten te voorkomen.

Een evenwicht tussen parallelle verwerking en hardwarecapaciteit zorgt voor optimale doorvoer en minimale latentie.

26) Wat is de Trident API en hoe breidt deze de mogelijkheden van Apache Storm uit?

De Trident API is een high-level abstraction layer Gebouwd bovenop Apache Storm, ontworpen om de verwerking van stateful streams te vereenvoudigen. In tegenstelling tot de kern van Storm, die werkt met individuele tuples, werkt Trident met... micro-batches van tuples, Het verstrekken van exact-once verwerkingssemantiek.

Het introduceert abstracties zoals Streams, batchesen Land Operaties Voor eenvoudigere aggregatie, filtering en joins.

Voorbeeld: Trident vereenvoudigt het schrijven van code voor het tellen van gebruikersklikken of het aggregeren van statistieken per minuut, zonder dat handmatig tuple-bevestigingen of herhalingslogica hoeven te worden beheerd.

Kortom, Trident overbrugt de kloof tussen de flexibiliteit op laag niveau van Storm en frameworks zoals Spark De eenvoud van streaming.

27) Hoe integreer je Apache Storm met Apache Kafka?

De integratie tussen Kafka en Storm wordt gerealiseerd met behulp van de KafkaSpout (consument) en optioneel een KafkaBolt (producent).

Typische gegevensstroom:

KafkaSpout abonneert zich op een Kafka-topic en stuurt tuples naar de Storm-topologie.
Bolts verwerken en transformeren gegevens.
KafkaBolt schrijft de resultaten terug naar een ander Kafka-onderwerp of extern systeem.

Voorbeeld van een configuratiefragment:

KafkaSpoutConfig<String, String> spoutConfig = KafkaSpoutConfig.builder("localhost:9092", "input-topic").build();
builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout<>(spoutConfig));

De Kafka-Spout-integratie zorgt ervoor dat fouttolerante, schaalbare berichtstreaming tussen systemen zoals Spark, Flink, of Storm zelf.

28) Wat zijn de strategieën voor staatsbeheer in Apache Storm?

Storm ondersteunt meerdere strategieën voor het beheren van de status van bouten en spouts:

Staatstype	Beschrijving	Gebruik casusvoorbeeld
In-memory status	Snel maar onvoorspelbaar	Tijdelijke samenvoegingen
Aanhoudende toestand	Opgeslagen in externe databases (bijvoorbeeld Redis, Cassandra)	Transactielogboeken, tellers
Transactionele staat	Garandeert een consistente, eenmalige afname.	Financiële transacties
Gepartitioneerde staat	Verdeelt de status over de taken.	Zeer schaalbare pijplijnen

De Trident API vereenvoudigt dit via State en StateUpdater interfaces, waardoor statusoperaties betrouwbaarder en modulairder worden.

29) Leg het verschil uit tussen Storm's Local en Cluster modi.

Lokale modus: Gebruikt voor testen of ontwikkeling. Voert alle Storm-componenten (Nimbus, Supervisor, Zookeeper) uit binnen één enkel JVM-proces.
Cluster Mode: Gebruikt voor productie. De Nimbus- en Supervisor-processen draaien op aparte nodes, waarbij de coördinatie wordt verzorgd door ZooKeeper.

Aspect	Lokale modus	Cluster Mode
Setup	Enkele machine	Meerdere knooppunten
Doel	Debuggen, unit testen	Productie-inzet
Snelheid	Langzamer bij zware werkbelastingen	Geoptimaliseerd voor prestaties
Fout tolerantie	minimaal	Hoog

Je kunt topologieën naar het cluster verzenden met behulp van:

storm jar mytopology.jar com.example.MyTopology

30) Wat zijn de verschillende soorten gegevensbronnen (Spouts) in Storm?

Uitlopen kunnen als volgt worden gecategoriseerd:

Betrouwbare kranen: Gebruik bericht-ID's om de bevestiging van tuples bij te houden.
Onbetrouwbare kranen: Verzend tuples zonder tracking (sneller maar minder betrouwbaar).
Transactiepunten: Gegevens verzenden in transactionele batches (gebruikt met Trident).

Voorbeelden:

KafkaSpout (betrouwbaar)
RabbitMQSpout (betrouwbaar)
RandomSpout of FileSpout (onbetrouwbaar)

Elk type uitloop biedt een andere afweging tussen doorvoer en betrouwbaarheid.

🔍 Topvragen voor een sollicitatiegesprek over Apache Storm met praktijkvoorbeelden en strategische antwoorden

1) Wat is Apache Storm en waar wordt het doorgaans gebruikt?

Verwacht van kandidaat: De interviewer wil uw fundamentele kennis van Apache Storm en de toepassingen ervan in de praktijk, met name in realtime dataverwerkingsomgevingen, toetsen.

Voorbeeld antwoord: “Apache Storm is een gedistribueerd, fouttolerant framework dat is ontworpen voor realtime streamverwerking. Het wordt veel gebruikt voor scenario's zoals realtime analyses, logverwerking, gebeurtenisgestuurde systemen en continue berekeningen waarbij lage latentie en hoge doorvoer vereist zijn.”

2) Kunt u de kerncomponenten van een Apache Storm-topologie uitleggen?

Verwacht van kandidaat: De interviewer test uw kennis van de Storm-architectuur en of u begrijpt hoe gegevens door het systeem stromen.

Voorbeeld antwoord: Een Storm-topologie bestaat uit spouts en bolts die met elkaar verbonden zijn in een gerichte acyclische graaf. Spouts fungeren als bronnen van datastromen, terwijl bolts de data verwerken, transformeren of aggregeren. De topologie definieert hoe data stroomt en wordt continu uitgevoerd totdat deze wordt gestopt.

3) Hoe zorgt Apache Storm voor fouttolerantie?

Verwacht van kandidaat: De interviewer wil inzicht krijgen in uw kennis van betrouwbaarheidsmechanismen in gedistribueerde systemen.

Voorbeeld antwoord: “Apache Storm garandeert fouttolerantie door middel van tuple-verankering en bevestigingsmechanismen. Als een tuple niet volledig verwerkt kan worden binnen een bepaalde time-out, wordt deze opnieuw afgespeeld. Supervisors en Nimbus bewaken ook workerfouten en herstarten taken automatisch wanneer dat nodig is.”

4) Beschrijf een situatie waarin u de prestaties van een Storm-topologie hebt geoptimaliseerd.

Verwacht van kandidaat: De interviewer is op zoek naar praktische ervaring en uw vermogen om de systeemefficiëntie te verbeteren.

Voorbeeld antwoord: “In mijn vorige functie optimaliseerde ik een Storm-topologie door parallelle hints aan te passen en het aantal workers te wijzigen op basis van doorvoerstatistieken. Ik verminderde ook onnodige dataserialisatie tussen bolts, wat de verwerkingslatentie aanzienlijk verlaagde.”

5) Hoe ga je om met tegendruk in Apache Storm?

Verwacht van kandidaat: De interviewer wil weten of u inzicht hebt in flow control in streamingsystemen.

Voorbeeld antwoord: “In mijn vorige functie heb ik de backpressure aangepakt door de ingebouwde backpressure-mechanismen van Storm in te schakelen en de buffergroottes zorgvuldig te configureren. Ik heb ook de traag verlopende bolts in de gaten gehouden en ze horizontaal geschaald om opstoppingen stroomopwaarts te voorkomen.”

6) Welke uitdagingen bent u tegengekomen bij het debuggen van Storm-applicaties?

Verwacht van kandidaat: De interviewer beoordeelt uw probleemoplossende vaardigheden en uw doorzettingsvermogen in complexe, gedistribueerde omgevingen.

Voorbeeld antwoord: “Het debuggen van Storm-applicaties kan lastig zijn vanwege de gedistribueerde uitvoering. Bij mijn vorige baan maakte ik veelvuldig gebruik van de Storm-gebruikersinterface, gedetailleerde logboekregistratie en het verzamelen van statistieken om fouten in tuples op te sporen en knelpunten te identificeren bij workers en executors.”

7) Hoe verhoudt Apache Storm zich tot andere frameworks voor streamverwerking?

Verwacht van kandidaat: De interviewer wil uw bredere kennis van de branche en uw vermogen om afwegingen te maken, in kaart brengen.

Voorbeeld antwoord: “Apache Storm blinkt uit in verwerking met lage latentie en gebeurtenis-voor-gebeurtenisverwerking, terwijl andere frameworks zich meer richten op micro-batchverwerking of gecombineerde batch- en streamverwerking. Storm wordt vaak gekozen wanneer strikte realtimeverwerking en eenvoudige verwerkingsmodellen vereist zijn.”

8) Beschrijf hoe u een Storm-topologie zou ontwerpen voor realtime fraudedetectie.

Verwacht van kandidaat: De interviewer test uw vermogen om Storm-concepten toe te passen op praktijksituaties.

Voorbeeld antwoord: “Ik zou spouts ontwerpen om transactiegebeurtenissen in realtime te verwerken en bolts om validatie, verrijking en op regels gebaseerde analyse uit te voeren. Stateful bolts zouden verdachte patronen volgen en er zouden direct waarschuwingen worden verzonden wanneer drempelwaarden worden overschreden.”

9) Hoe beheer je de configuratie en implementatie in Apache Storm?

Verwacht van kandidaat: De interviewer wil inzicht krijgen in uw operationele en implementatie-ervaring.

Voorbeeld antwoord: “In mijn vorige functie beheerde ik configuraties met behulp van externe YAML-bestanden en omgevingsspecifieke parameters. Implementaties werden geautomatiseerd via scripts en topologieën werden van versiebeheer voorzien om consistente en herhaalbare releases in verschillende omgevingen te garanderen.”

10) Hoe geef je prioriteit aan betrouwbaarheid versus prestaties in een op Storm gebaseerd systeem?

Verwacht van kandidaat: De interviewer beoordeelt uw besluitvaardigheid bij het afwegen van tegenstrijdige systeemvereisten.

Voorbeeld antwoord: “Voor kritieke systemen geef ik prioriteit aan betrouwbaarheid door bevestigingen en herhaalpogingen mogelijk te maken, zelfs als dat extra vertraging oplevert. Zodra de betrouwbaarheid is gewaarborgd, optimaliseer ik de prestaties stapsgewijs door middel van parallelle verwerking en resourceallocatie op basis van waargenomen meetwaarden.”