คำถามและคำตอบสัมภาษณ์คาฟคา 40 อันดับแรก (2025)

เตรียมตัวสัมภาษณ์งานกับ Kafka หรือยัง? ถึงเวลาฝึกฝนความเข้าใจเกี่ยวกับระบบแบบกระจายและการสตรีมข้อความ การเตรียมตัวสัมภาษณ์งานกับ Kafka ไม่เพียงแต่เผยให้เห็นความรู้ของคุณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการแก้ปัญหาและการสื่อสารของคุณด้วย (30 คำ)

โอกาสในสายอาชีพของ Kafka นั้นมากมายมหาศาล โดยผู้เชี่ยวชาญจะใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ทางเทคนิค ประสบการณ์วิชาชีพ และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ ระดับกลาง หรืออาวุโส การวิเคราะห์ทักษะ การตอบคำถามและตอบคำถามสำคัญๆ และการแสดงความเชี่ยวชาญทางเทคนิค จะช่วยให้คุณโดดเด่น ผู้จัดการ หัวหน้าทีม และอาวุโส ต่างให้ความสำคัญกับประสบการณ์ระดับพื้นฐานและทักษะขั้นสูง (50 คำ)

คู่มือนี้จัดทำขึ้นจากข้อมูลเชิงลึกของผู้เชี่ยวชาญด้านการจ้างงานและผู้นำทางเทคนิคกว่า 65 คนจากหลากหลายอุตสาหกรรม ครอบคลุมตั้งแต่งานทั่วไปไปจนถึงงานขั้นสูง พร้อมความน่าเชื่อถือและความไว้วางใจ สะท้อนความคิดเห็นจากผู้จัดการและหัวหน้าทีมที่หลากหลาย (30 คำ)

คำถามและคำตอบสัมภาษณ์คาฟคายอดนิยม

1) Apache Kafka คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในระบบข้อมูลสมัยใหม่

Apache Kafka คือแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเหตุการณ์แบบกระจายที่ออกแบบมาเพื่อจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีปริมาณงานสูง ทนทานต่อความผิดพลาด และรองรับการใช้งานได้จริง แตกต่างจากระบบส่งข้อความแบบเดิม Kafka ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อความสามารถในการปรับขนาดและความทนทาน โดยจัดเก็บเหตุการณ์ไว้ในบันทึกแบบกระจายที่ผู้บริโภคสามารถเล่นซ้ำได้ตามต้องการ ความสามารถนี้จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การตรวจสอบ หรือสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มการขายปลีกใช้ Kafka เพื่อบันทึกการคลิกของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ช่วยให้สามารถให้คำแนะนำได้ทันทีและปรับราคาแบบไดนามิกได้

👉 ดาวน์โหลด PDF ฟรี: คำถามและคำตอบสัมภาษณ์ Kafka

2) อธิบายลักษณะสำคัญของสถาปัตยกรรมของคาฟคา

สถาปัตยกรรมของ Kafka สร้างขึ้นจากองค์ประกอบพื้นฐานสี่ประการ ได้แก่ Producers, Brokers, Topics (พร้อมพาร์ติชัน) และ Consumers โดย Producers จะเผยแพร่ข้อมูล Brokers จะจัดเก็บข้อมูลอย่างน่าเชื่อถือข้ามพาร์ติชัน และ Consumers จะสมัครรับข้อมูล Topics Kafka รับประกันการทำสำเนาข้อมูลและการซิงโครไนซ์ระหว่าง Leader-Follower เพื่อรักษาความพร้อมใช้งานของข้อมูลแม้ในกรณีที่ Brokers ล้มเหลว

ลักษณะสำคัญ ได้แก่ : ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอน ความทนทานผ่านบันทึกการคอมมิท และการสตรีมข้อมูลปริมาณงานสูง

ตัวอย่าง: ในระบบตรวจจับการฉ้อโกงของธนาคาร พาร์ติชั่นจะช่วยให้สามารถประมวลผลธุรกรรมแบบขนานได้หลายล้านรายการต่อวินาที

3) Kafka แตกต่างจากคิวข้อความแบบดั้งเดิมอย่างไร

คิวข้อความแบบดั้งเดิมมักจะส่งข้อความโดยตรงไปยังผู้บริโภค ซึ่งข้อความจะถูกลบออกหลังจากใช้งานแล้ว อย่างไรก็ตาม Kafka จะเก็บรักษาข้อมูลไว้เป็นระยะเวลาหนึ่งที่สามารถกำหนดค่าได้ ทำให้ผู้บริโภคหลายคนสามารถอ่านเหตุการณ์เดียวกันได้อย่างอิสระ ซึ่งทำให้มีความยืดหยุ่นในการตรวจสอบ การเล่นซ้ำ หรือการประมวลผลเหตุการณ์ใหม่

ปัจจัย	Kafka	คิวแบบดั้งเดิม
พื้นที่จัดเก็บ	บันทึกถาวร (กำหนดค่าการเก็บรักษาได้)	ลบหลังการบริโภค
scalability	ปรับขนาดได้ในแนวนอน	สเกลจำกัด
ใช้กรณี	การสตรีม การจัดหาเหตุการณ์ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์	การแยกผู้ผลิต/ผู้บริโภคออกจากกันอย่างง่าย

4) Kafka ถูกใช้บ่อยที่สุดในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริงที่ไหน

Kafka ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการรวบรวมบันทึก (log aggregation) การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ การจัดหาแหล่งที่มาของเหตุการณ์ (Event Source) การประมวลผลแบบสตรีม (Stream) และเป็นแกนหลักสำหรับการสื่อสารแบบไมโครเซอร์วิส Kafka มีข้อได้เปรียบในสถานการณ์ที่ระบบต้องขยายขนาดในแนวนอนและรองรับผู้ใช้ที่หลากหลาย

ตัวอย่าง: LinkedIn สร้าง Kafka ขึ้นมาเพื่อจัดการการติดตามกิจกรรมของผู้ใช้ โดยสร้างเหตุการณ์นับพันล้านรายการต่อวันเพื่อการวิเคราะห์และการปรับแต่งส่วนบุคคล

5) ประเภทข้อมูลใดที่สามารถสตรีมด้วย Kafka ได้?

Kafka สามารถสตรีมข้อมูลได้แทบทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นบันทึกแอปพลิเคชัน เมตริก เหตุการณ์กิจกรรมผู้ใช้ ธุรกรรมทางการเงิน และสัญญาณเซ็นเซอร์ IoT โดยทั่วไปข้อมูลจะถูกแปลงเป็นอนุกรมโดยใช้รูปแบบต่างๆ เช่น JSON, Avro หรือ Protobuf

ตัวอย่าง: บริษัทโลจิสติกส์สตรีมข้อมูลเทเลเมทรีของรถบรรทุก IoT เข้าสู่ Kafka เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางแบบเรียลไทม์

6) อธิบายวงจรชีวิตของข้อความ Kafka

วงจรชีวิตของข้อความเริ่มต้นขึ้นเมื่อผู้ผลิตเผยแพร่ข้อความไปยังหัวข้อหนึ่ง ซึ่งข้อความนั้นจะถูกผนวกเข้ากับพาร์ติชัน โบรกเกอร์จะเก็บรักษาข้อมูล ทำซ้ำข้อมูลข้ามหลายโหนด และกำหนดความเป็นผู้นำสำหรับความทนทานต่อความผิดพลาด จากนั้นผู้บริโภคจะสำรวจข้อความ คอมมิทออฟเซ็ต และประมวลผลข้อความเหล่านั้น สุดท้าย ข้อความอาจหมดอายุหลังจากระยะเวลาการเก็บรักษาที่กำหนดไว้

ตัวอย่าง: ในระบบการชำระเงิน วงจรชีวิตเกี่ยวข้องกับการรับเหตุการณ์การชำระเงิน การจำลองเพื่อความคงทน และการประมวลผลโดยการตรวจจับการฉ้อโกงและบริการบัญชีแยกประเภท

7) ปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพและปริมาณงานของ Kafka?

ประสิทธิภาพการทำงานได้รับอิทธิพลจากปัจจัยหลายประการ:

ขนาดชุดและเวลาคงอยู่: การผลิตจำนวนมากขึ้นจะช่วยลดค่าใช้จ่ายทางธุรกิจ
ประเภทการบีบอัด (เช่น Snappy, GZIP): ลดภาระเครือข่าย
ปัจจัยการจำลอง: การจำลองที่สูงขึ้นจะเพิ่มความทนทานแต่จะเพิ่มเวลาแฝงด้วย
กลยุทธ์การแบ่งส่วน: พาร์ติชั่นที่เพิ่มมากขึ้นจะช่วยปรับปรุงการประมวลผลแบบขนาน

ตัวอย่าง: ระบบที่จัดการข้อความ 500 ข้อความต่อวินาทีได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยการเพิ่มพาร์ติชันและเปิดใช้งานการบีบอัด Snappy

8) การแบ่งพาร์ติชั่นทำงานอย่างไร และเหตุใดจึงเป็นประโยชน์?

การแบ่งพาร์ติชันจะกระจายข้อมูลไปยังโบรกเกอร์หลายตัว ช่วยให้สามารถทำงานแบบขนาน ปรับขนาดได้ และปรับสมดุลโหลดได้ แต่ละพาร์ติชันจะมีบันทึกที่เรียงลำดับไว้ และผู้บริโภคสามารถอ่านข้อมูลจากพาร์ติชันต่างๆ ได้พร้อมกัน

ข้อดี: ปริมาณงานสูง การแยกข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น และการประมวลผลแบบขนาน

ตัวอย่าง: ไซต์อีคอมเมิร์ซกำหนดพาร์ติชันตามรหัสลูกค้าเพื่อรับประกันความสม่ำเสมอของคำสั่งซื้อสำหรับลูกค้าแต่ละราย

9) อธิบายบทบาทของผู้ดูแลสวนสัตว์ในเรื่องคาฟคา

ตามปกติแล้ว Zookeeper จะรับผิดชอบการประสานงานคลัสเตอร์ การเลือกผู้นำ และการจัดการการกำหนดค่า อย่างไรก็ตาม ใน Kafka เวอร์ชันใหม่ๆ โหมด KRaft ได้ถูกนำมาแทนที่ Zookeeper ซึ่งทำให้การปรับใช้ง่ายขึ้น

ข้อเสียของ Zookeeper: เพิ่มค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ตัวอย่าง: ในคลัสเตอร์รุ่นเก่า ความเป็นผู้นำของโบรกเกอร์ได้รับการจัดการโดย Zookeeper แต่คลัสเตอร์รุ่นใหม่ที่เปิดใช้งาน KRaft จะจัดการเรื่องนี้โดยตรง

10) Kafka สามารถทำงานได้โดยไม่มี Zookeeper หรือไม่?

ใช่ Kafka สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ Zookeeper ตั้งแต่เวอร์ชัน 2.8 ขึ้นไปในโหมด KRaft โหมดใหม่นี้จะรวมการจัดการเมตาดาต้าคลัสเตอร์ไว้ใน Kafka เอง ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและลดการอ้างอิง องค์กรที่เปลี่ยนมาใช้โหมด KRaft จะสามารถปรับใช้ได้ง่ายขึ้นและมีส่วนประกอบภายนอกที่เคลื่อนไหวน้อยลง

ตัวอย่าง: การปรับใช้ Kafka แบบเนทีฟบนคลาวด์บน Kubernetes นำ KRaft มาใช้เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นมากขึ้น

11) ผู้ผลิตส่งข้อมูลไปยัง Kafka ได้อย่างไร

ผู้ผลิตเขียนข้อมูลลงในหัวข้อโดยระบุคีย์ (เพื่อกำหนดตำแหน่งพาร์ติชัน) หรือปล่อยให้เป็นค่าว่าง (แบบวนรอบ) พวกเขาควบคุมความน่าเชื่อถือผ่านโหมดการรับทราบ:

แอค=0: เผาแล้วลืม
แอค=1: รอการยืนยันจากผู้นำ
acks=ทั้งหมด: รอให้การจำลองแบบซิงค์ทั้งหมดเสร็จสิ้น

ตัวอย่าง: ระบบการเงินใช้ acks=all เพื่อรับประกันความคงทนของงาน

12) ความแตกต่างระหว่างกลุ่มผู้บริโภคและผู้บริโภครายบุคคลคืออะไร?

ผู้บริโภคอาจทำงานเป็นรายบุคคลหรือภายในกลุ่มผู้บริโภค กลุ่มผู้บริโภคช่วยให้มั่นใจได้ว่าพาร์ติชันต่างๆ จะถูกกระจายไปยังผู้บริโภคหลายราย ทำให้สามารถปรับขนาดได้ในแนวนอน ซึ่งแตกต่างจากผู้บริโภครายเดียว กลุ่มผู้บริโภครับประกันการประมวลผลแบบขนานในขณะที่ยังคงรักษาลำดับของพาร์ติชันไว้

ตัวอย่าง: แอปพลิเคชันตรวจจับการฉ้อโกงใช้ผู้บริโภคกลุ่มหนึ่ง โดยแต่ละคนจะจัดการพาร์ติชันย่อยเพื่อความสามารถในการปรับขนาด

13) ผู้บริโภค Kafka ดึงหรือผลักข้อมูล?

ผู้บริโภคของคาฟคา ดึง ข้อมูลจากโบรกเกอร์ตามจังหวะของตนเอง โมเดลแบบดึงข้อมูลนี้ช่วยหลีกเลี่ยงภาระงานเกินความต้องการของผู้บริโภค และให้ความยืดหยุ่นในการประมวลผลแบบกลุ่มหรือแบบสตรีม

ตัวอย่าง: งานแบตช์อาจสำรวจ Kafka เป็นรายชั่วโมง ในขณะที่ระบบประมวลผลแบบสตรีมจะใช้งานอย่างต่อเนื่อง

14) ออฟเซ็ตคืออะไร และมีการจัดการอย่างไร?

ออฟเซ็ตแสดงตำแหน่งของผู้บริโภคในบันทึกพาร์ติชัน ออฟเซ็ตสามารถคอมมิตได้โดยอัตโนมัติหรือด้วยตนเอง ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของแอปพลิเคชัน

การยืนยันอัตโนมัติ: Less ควบคุมได้แต่สะดวกสบาย
การยืนยันด้วยตนเอง: การควบคุมที่แม่นยำ จำเป็นสำหรับความหมายแบบครั้งเดียว

ตัวอย่าง: ในการประมวลผลการชำระเงิน การชดเชยจะดำเนินการหลังจากการคงอยู่ของฐานข้อมูลเท่านั้น

15) อธิบายความหมายของภาษาคาฟคาเพียงครั้งเดียว

ความหมายของ Exactly-once ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแต่ละเหตุการณ์จะได้รับการประมวลผลเพียงครั้งเดียว แม้ในกรณีที่มีการลองใหม่หรือเกิดความล้มเหลว ซึ่งทำได้โดยใช้ตัวสร้างอุดมคติ การเขียนทรานแซคชัน และการจัดการออฟเซ็ต

ตัวอย่าง: ระบบการเรียกเก็บเงินต้องใช้ความหมายแบบครั้งเดียวเพื่อป้องกันการเรียกเก็บเงินซ้ำ

16) ข้อดีและข้อเสียของการจำลองข้อมูลใน Kafka มีอะไรบ้าง?

การจำลองช่วยให้มีความพร้อมใช้งานสูงโดยการจำลองพาร์ติชันข้ามโบรกเกอร์

ข้อดี: ความทนทานต่อความผิดพลาด ความทนทาน ความยืดหยุ่น
ข้อเสีย: ความหน่วงที่เพิ่มขึ้น ต้นทุนการจัดเก็บ และความซับซ้อน

ปัจจัย	ความได้เปรียบ	ข้อเสียเปรียบ
ความพร้อมที่จะให้บริการ	จุดสูง	ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม
ประสิทธิภาพ	การกู้คืนความผิดพลาด	เวลาแฝงเพิ่มขึ้น
ราคา	ความเชื่อถือได้	ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ

17) Kafka บรรลุความทนทานต่อความผิดพลาดได้อย่างไร

Kafka รับประกันความทนทานต่อความผิดพลาดผ่านการจำลองข้อมูล การเลือกผู้นำ และการตั้งค่าการรับทราบ หากโบรกเกอร์ล้มเหลว สำเนาจะเข้ารับตำแหน่งผู้นำโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่าง: ในคลัสเตอร์ที่มีปัจจัยการจำลองแบบ 3 โหนดหนึ่งอาจล้มเหลวได้โดยไม่เกิดการหยุดชะงักของบริการ

18) Kafka Streams คืออะไรและมีการใช้งานอย่างไร?

Kafka Streams เป็นโปรแกรมน้ำหนักเบา Java ไลบรารีสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบสตรีม ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแปลง รวบรวม และเสริมแต่งหัวข้อ Kafka ด้วยโครงสร้างพื้นฐานขั้นต่ำ

ตัวอย่าง: เครื่องมือแนะนำใช้ Kafka Streams เพื่อคำนวณผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มแบบเรียลไทม์

19) อธิบาย Kafka Connect และประโยชน์ของมัน

Kafka Connect มอบกรอบการทำงานสำหรับการบูรณาการ Kafka เข้ากับระบบภายนอกผ่านตัวเชื่อมต่อแหล่งที่มาและแหล่งจ่าย

ประโยชน์ที่ได้รับรวมถึง: ความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่ ความสามารถในการปรับขนาด และการทนต่อข้อผิดพลาด

ตัวอย่าง: บริษัทใช้ตัวเชื่อมต่อซิงก์ JDBC เพื่อส่งออกเหตุการณ์ที่ประมวลผลแล้วไปยัง PostgreSQL ฐานข้อมูล

20) มีวิธีใดบ้างในการติดตาม Kafka?

การตรวจสอบประกอบด้วยการรวบรวมเมตริก การวิเคราะห์บันทึก และการแจ้งเตือน เครื่องมือทั่วไป ได้แก่ Prometheus, Grafana, Confluent Control Center และ Burrow ของ LinkedIn

ปัจจัยที่ติดตาม: ปริมาณงาน ความล่าช้าของผู้บริโภค การกระจายพาร์ติชัน และสุขภาพของโบรกเกอร์

ตัวอย่าง: ทีม DevOps ตรวจสอบความล่าช้าของผู้บริโภคเพื่อตรวจจับแอปพลิเคชันดาวน์สตรีมที่ช้า

21) Kafka ได้รับการรักษาความปลอดภัยจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างไร

การรักษาความปลอดภัย Kafka ถูกนำมาใช้โดยใช้ SSL/TLS สำหรับการเข้ารหัส SASL สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ และ ACL สำหรับการอนุญาต

ตัวอย่าง: บริษัทดูแลสุขภาพเข้ารหัสข้อมูล PHI ในระหว่างการขนส่งโดยใช้ TLS

22) เมื่อใดไม่ควรใช้ Kafka?

Kafka ไม่เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ต้องใช้การสื่อสารแบบขอ-ตอบที่มีความล่าช้าต่ำ คิวข้อความขนาดเล็ก หรือรับประกันลำดับการส่งข้อความต่อพาร์ติชัน

ตัวอย่าง: บริการแจ้งเตือนทางอีเมลแบบง่ายอาจใช้ RabbitMQ แทน

23) การใช้ Kafka มีข้อเสียหรือไม่?

แม้ว่า Kafka จะให้ความทนทานและปรับขนาดได้ แต่ข้อเสีย ได้แก่ ความซับซ้อนในการปฏิบัติการ เส้นโค้งการเรียนรู้ และการใช้ทรัพยากร

ตัวอย่าง: สตาร์ทอัพขนาดเล็กอาจพบว่าการจัดการคลัสเตอร์ Kafka หลายโหนดมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป

24) ความแตกต่างระหว่าง Kafka และ RabbitMQ คืออะไร?

RabbitMQ เป็นโบรกเกอร์ข้อความแบบดั้งเดิม ในขณะที่ Kafka เป็นแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งแบบกระจายที่ใช้บันทึก

ลักษณะเฉพาะ	Kafka	RabbitMQ
การจัดเก็บข้อมูล	บันทึกถาวร	คิวพร้อมลบการบริโภค
ทางเข้า	สูงมาก	ปานกลาง
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุด	การสตรีมเหตุการณ์, ไพพ์ไลน์ข้อมูลขนาดใหญ่	การร้องขอ-การตอบสนอง ภาระงานที่น้อยลง

25) คุณจะปรับแต่ง Kafka เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้อย่างไร?

การปรับแต่งประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับการปรับขนาดชุดข้อมูลของผู้ผลิต ประเภทการบีบอัด จำนวนพาร์ติชัน และขนาดการดึงข้อมูลของผู้บริโภค การจัดสรรฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม (SSD เทียบกับ HDD และแบนด์วิดท์เครือข่าย) ก็มีบทบาทเช่นกัน

ตัวอย่าง: ที่เพิ่มขึ้น linger.ms ปรับปรุงปริมาณงานได้ 25% ในไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูลระยะไกล

26) ข้อผิดพลาดทั่วไปในการใช้งาน Kafka มีอะไรบ้าง

ข้อผิดพลาดทั่วไป ได้แก่ การแบ่งพาร์ติชันมากเกินไป การละเลยการตรวจสอบ การกำหนดค่านโยบายการเก็บข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และการละเลยการรักษาความปลอดภัย

ตัวอย่าง: ทีมที่กำหนดนโยบายการเก็บรักษาข้อมูลเป็นเวลา 1 วันจะสูญเสียบันทึกการตรวจสอบที่สำคัญ

27) อธิบายวงจรชีวิตของหัวข้อ Kafka

หัวข้อจะถูกสร้าง กำหนดค่า (พาร์ติชัน การจำลอง) และใช้งานโดยผู้ผลิตและผู้บริโภค เมื่อเวลาผ่านไป ข้อความจะถูกเขียน จำลอง ใช้ และในที่สุดก็ถูกลบตามนโยบายการเก็บรักษา

ตัวอย่าง: หัวข้อ "ธุรกรรม" อาจเก็บเหตุการณ์ไว้เป็นเวลาเจ็ดวันก่อนการล้างข้อมูล

28) มีพาร์ติชั่นประเภทใดบ้างใน Kafka?

พาร์ติชั่นสามารถแบ่งประเภทได้เป็นพาร์ติชั่นผู้นำ (จัดการการอ่าน/การเขียน) และพาร์ติชั่นผู้ตาม (จำลองข้อมูล)

ตัวอย่าง: ในระหว่างการสำรองข้อมูล พาร์ติชันผู้ติดตามอาจกลายเป็นผู้นำเพื่อให้บริการการรับส่งข้อมูลต่อไป

29) คุณดำเนินการอัปเกรดแบบโรลลิ่งใน Kafka ได้อย่างไร?

การอัปเกรดแบบโรลลิ่งเกี่ยวข้องกับการอัปเกรดโบรกเกอร์ทีละรายการในขณะที่ยังคงรักษาความพร้อมใช้งานของคลัสเตอร์ ขั้นตอนต่างๆ ประกอบด้วยการปิดใช้งานการกำหนดพาร์ติชันใหม่ การอัปเกรดไบนารี การรีสตาร์ท และการตรวจสอบการซิงโครไนซ์ ISR

ตัวอย่าง: สถาบันการเงินดำเนินการอัปเกรดเป็นเวอร์ชัน 3.0 โดยไม่ต้องหยุดใช้งาน

30) Kafka มอบประโยชน์อะไรให้กับสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสบ้าง?

Kafka ช่วยให้สามารถสื่อสารระหว่างไมโครเซอร์วิสแบบอะซิงโครนัสและแยกจากกันได้ดีขึ้น ช่วยปรับปรุงการปรับขนาดและการแยกข้อผิดพลาด

ตัวอย่าง: ระบบประมวลผลคำสั่งซื้อใช้ Kafka เพื่อประสานงานไมโครเซอร์วิสด้านสินค้าคงคลัง การเรียกเก็บเงิน และการจัดส่ง

31) โหมด KRaft ทำให้การปรับใช้ Kafka ง่ายขึ้นได้อย่างไร

โหมด KRaft ซึ่งเปิดตัวเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามของ Kafka ที่ต้องการยกเลิกการพึ่งพา Zookeeper จะผสานการจัดการเมตาดาต้าเข้ากับคลัสเตอร์ของ Kafka โดยตรง วิธีนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการดำเนินงานของการบำรุงรักษา Zookeeper แยกต่างหาก ลดค่าใช้จ่ายในการประสานงานคลัสเตอร์ และลดความยุ่งยากในการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟ

ประโยชน์ที่ได้รับรวมถึง:

สถาปัตยกรรมแบบรวมที่มีระบบภายนอกน้อยลง
การเริ่มต้นและการสำรองข้อมูลที่รวดเร็วยิ่งขึ้นเนื่องจากการจัดการเมตาข้อมูลแบบบูรณาการ
การปรับขนาดที่ง่ายขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานแบบคอนเทนเนอร์หรือแบบ Kubernetes

ตัวอย่าง: ผู้ให้บริการ SaaS ที่ใช้งานคลัสเตอร์ Kafka หลายร้อยคลัสเตอร์ทั่วภูมิภาคย่อยใช้ KRaft เพื่อหลีกเลี่ยงการจัดการคลัสเตอร์ Zookeeper ที่แยกจากกัน ช่วยประหยัดทั้งต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงาน

32) ลักษณะเฉพาะของการบีบอัดบันทึกใน Kafka มีอะไรบ้าง

การบีบอัดบันทึกเป็นฟีเจอร์ของ Kafka ที่เก็บเฉพาะข้อมูลล่าสุดสำหรับแต่ละคีย์ที่ไม่ซ้ำกันภายในหัวข้อนั้นๆ ซึ่งแตกต่างจากการเก็บรักษาข้อมูลแบบอิงเวลา การบีบอัดนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า "สถานะล่าสุด" ของแต่ละคีย์จะถูกเก็บรักษาไว้เสมอ ทำให้มีประโยชน์อย่างมากในการดูแลรักษาสแนปช็อตของระบบ

ลักษณะสำคัญ ได้แก่ :

รับประกันมูลค่าล่าสุด: ค่าเก่าจะถูกลบออกเมื่อแทนที่แล้ว
ประสิทธิภาพการกู้คืน: ผู้บริโภคสามารถสร้างสถานะล่าสุดได้โดยการเล่นซ้ำบันทึกที่บีบอัดไว้
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บ: การบีบอัดช่วยลดการใช้งานดิสก์โดยไม่สูญเสียข้อมูลสำคัญ

ตัวอย่าง: ในการบริการโปรไฟล์ผู้ใช้ การบีบอัดข้อมูลจะช่วยให้แน่ใจว่ามีการจัดเก็บเฉพาะอีเมลหรือที่อยู่อีเมลล่าสุดสำหรับแต่ละ ID ผู้ใช้เท่านั้น โดยจะกำจัดรายการที่ล้าสมัยออกไป

33) มีวิธีใดบ้างในการประกันความทนทานของข้อมูลใน Kafka?

การรับประกันความทนทานหมายความว่า เมื่อข้อความได้รับการตอบรับแล้ว ข้อความนั้นจะไม่สูญหายแม้ในกรณีที่เกิดความล้มเหลว Kafka มีกลไกหลายอย่างที่จะช่วยให้บรรลุเป้าหมายนี้:

ปัจจัยการจำลอง: แต่ละพาร์ติชันสามารถทำซ้ำได้ในโบรกเกอร์หลายตัว ดังนั้นข้อมูลจะยังคงอยู่แม้ว่าโบรกเกอร์ตัวใดตัวหนึ่งจะล้มเหลว
การตั้งค่าการรับทราบ (acks=all): ผู้ผลิตจะรอจนกว่าสำเนาที่ซิงค์กันทั้งหมดจะยืนยันการรับ
ผู้ผลิตอุดมคติ: ป้องกันข้อความซ้ำในกรณีที่มีการลองใหม่
ความคงอยู่ของดิสก์: ข้อความจะถูกเขียนลงดิสก์ก่อนที่จะมีการรับทราบ

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มการซื้อขายหุ้นกำหนดค่าปัจจัยการจำลอง 3 ด้วย acks=all เพื่อรับประกันว่าบันทึกการดำเนินการซื้อขายจะไม่สูญหายแม้ว่าโบรกเกอร์หนึ่งหรือสองรายจะล้มเหลวพร้อมกันก็ตาม

34) คุณควรใช้ Kafka Streams เมื่อใด Spark สตรีมมิ่ง?

สตรีมคาฟคาและ Spark การสตรีมข้อมูลทั้งสองประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ แต่เหมาะสมกับบริบทที่แตกต่างกัน Kafka Streams เป็นไลบรารีน้ำหนักเบาที่ฝังอยู่ในแอปพลิเคชัน ไม่ต้องใช้คลัสเตอร์ภายนอก ในขณะที่ Spark การสตรีมจะทำงานเป็นระบบคลัสเตอร์แบบกระจาย

ปัจจัย	คาฟคาสตรีม	Spark ที่พริ้ว
การใช้งาน	ฝังอยู่ในแอพ	ต้องใช้ Spark กลุ่ม
ความแอบแฝง	มิลลิวินาที (ใกล้เคียงกับเวลาจริง)	วินาที (ไมโครแบตช์)
ความซับซ้อน	API น้ำหนักเบาและเรียบง่าย	การวิเคราะห์ที่หนักแน่นและทรงพลัง
เหมาะที่สุดสำหรับ	ไมโครเซอร์วิสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์	การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ + การวิเคราะห์แบบสตรีม

ตัวอย่าง: สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงที่ต้องการการตอบสนองระดับมิลลิวินาที Kafka Streams เหมาะอย่างยิ่ง สำหรับการรวมข้อมูลสตรีมมิ่งเข้ากับชุดข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง Spark การสตรีมมิ่งเป็นทางเลือกที่ดีกว่า

35) อธิบาย MirrorMaker และกรณีการใช้งานของมัน

MirrorMaker เป็นเครื่องมือ Kafka ที่ออกแบบมาเพื่อการจำลองข้อมูลระหว่างคลัสเตอร์ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความพร้อมใช้งานของข้อมูลทั่วทั้งภูมิภาคหรือสภาพแวดล้อมทางภูมิศาสตร์ พร้อมรองรับทั้งการกู้คืนระบบจากภัยพิบัติและการซิงโครไนซ์ข้อมูลหลายศูนย์

กรณีการใช้งานได้แก่:

การกู้คืนระบบ: รักษาคลัสเตอร์สแตนด์บายแบบร้อนในภูมิภาคอื่น
การจำลองทางภูมิศาสตร์: มอบการเข้าถึงข้อมูลที่มีความหน่วงต่ำให้กับผู้ใช้ที่กระจายอยู่ทั่วโลก
ไฮบริดคลาวด์: จำลองข้อมูล Kafka ในสถานที่ไปยังคลาวด์เพื่อการวิเคราะห์

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซข้ามชาติใช้ MirrorMaker เพื่อจำลองบันทึกธุรกรรมระหว่างสหรัฐอเมริกาและยุโรป ช่วยให้มั่นใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดความพร้อมใช้งานของข้อมูลในแต่ละภูมิภาค

36) คุณจัดการกับวิวัฒนาการของโครงร่างใน Kafka อย่างไร

วิวัฒนาการของ Schema หมายถึงกระบวนการอัปเดตรูปแบบข้อมูลตามระยะเวลาโดยไม่ทำให้ผู้บริโภคเดิมเสียหาย โดยทั่วไป Kafka จะแก้ไขปัญหานี้ผ่าน Confluent Schema Registry ซึ่งบังคับใช้กฎความเข้ากันได้

ประเภทความเข้ากันได้:

ความเข้ากันได้ย้อนหลัง: ผู้ผลิตรายใหม่ทำงานร่วมกับผู้บริโภครายเก่า
ความเข้ากันได้ไปข้างหน้า: ผู้ผลิตเก่าทำงานร่วมกับผู้บริโภคใหม่
ความเข้ากันได้เต็มรูปแบบ: รองรับทั้งสองทิศทาง

ตัวอย่าง: หากรูปแบบการสั่งซื้อเพิ่มฟิลด์ตัวเลือกใหม่ “รหัสคูปอง” ความเข้ากันได้แบบย้อนหลังจะทำให้ผู้บริโภคที่มีอยู่ซึ่งละเลยฟิลด์ดังกล่าวยังคงทำงานต่อไปได้โดยไม่มีข้อผิดพลาด

37) ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Kafka บนคลาวด์คืออะไร

การปรับใช้ Kafka บนคลาวด์นั้นสะดวกสบายแต่ก็ต้องแลกมาด้วยข้อเสียเช่นกัน

แง่มุม	ข้อดี	ข้อเสีย
Operations	การจัดการที่ลดลง การปรับขนาดอัตโนมัติ	Less การควบคุมการปรับแต่ง
ราคา	ราคาแบบจ่ายตามการใช้งาน	ค่าธรรมเนียมการออก ค่าใช้จ่ายระยะยาว
⁠ความปลอดภัย	การเข้ารหัสที่ได้รับการจัดการ เครื่องมือการปฏิบัติตามข้อกำหนด	ความเสี่ยงจากการล็อคอินของผู้ขาย

ตัวอย่าง: สตาร์ทอัพรายหนึ่งใช้ Confluent Cloud เพื่อหลีกเลี่ยงภาระงานด้านโครงสร้างพื้นฐาน ทำให้สามารถปรับใช้และปรับขนาดได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เมื่อปริมาณการรับส่งข้อมูลเพิ่มขึ้น ค่าธรรมเนียมขาออกและการควบคุมประสิทธิภาพที่ลดลงแบบละเอียดกลายเป็นปัจจัยจำกัด

38) คุณรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในหัวข้อ Kafka ได้อย่างไร

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใน Kafka เกี่ยวข้องกับหลายชั้น:

การเข้ารหัสระหว่างทาง:TLS ช่วยรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่เคลื่อนที่ผ่านเครือข่าย
เข้ารหัสเมื่อไม่ใช้งาน:การเข้ารหัสระดับดิสก์ป้องกันการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต
การตรวจสอบและการอนุญาต:SASL รับรองผู้ผลิตและผู้บริโภคที่ผ่านการตรวจสอบ ACL จำกัดสิทธิ์ในระดับหัวข้อ
การปกปิดข้อมูลและการสร้างโทเค็น:ฟิลด์ที่ละเอียดอ่อน เช่น หมายเลขบัตรเครดิต สามารถสร้างโทเค็นได้ก่อนที่จะเผยแพร่

ตัวอย่าง: ในกระบวนการดูแลสุขภาพ ข้อมูลประจำตัวผู้ป่วยจะถูกสร้างเป็นนามแฝงที่ฝั่งผู้ผลิต ในขณะที่ TLS ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกเข้ารหัสแบบครบวงจร

39) ปัจจัยใดควรเป็นแนวทางในการตัดสินใจนับพาร์ติชั่น?

การเลือกจำนวนพาร์ติชันถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการปรับขนาดและค่าใช้จ่ายทั่วไป

ปัจจัยต่างๆ ได้แก่:

ปริมาณงานที่คาดหวัง: ปริมาณการรับส่งข้อมูลที่สูงขึ้นจำเป็นต้องมีพาร์ติชันเพิ่มเติม
ขนาดกลุ่มผู้บริโภค: อย่างน้อยก็มีพาร์ติชั่นเท่ากับผู้บริโภค
ทรัพยากรโบรกเกอร์: พาร์ติชันมากเกินไปจะสร้างภาระการจัดการ
การรับประกันการสั่งซื้อ: การแบ่งพาร์ติชันที่มากขึ้นอาจทำให้การรับประกันการสั่งซื้อที่เข้มงวดอ่อนแอลง

ตัวอย่าง: ไปป์ไลน์การรับข้อมูลระยะไกลที่มุ่งเป้าไปที่เหตุการณ์หนึ่งล้านเหตุการณ์ต่อวินาทีจะกระจายข้อมูลไปยังพาร์ติชัน 200 พาร์ติชันใน 10 โบรกเกอร์ เพื่อให้แน่ใจว่าทั้งปริมาณงานและการใช้ทรัพยากรมีความสมดุล

40) การพึ่งพา Kafka Streams อย่างมากมีข้อเสียหรือไม่?

แม้ว่า Kafka Streams จะทรงพลัง แต่ก็ไม่ได้ใช้ได้กับทุกกรณี

ข้อเสีย ได้แก่ :

การเชื่อมต่อแบบแน่นหนา: แอปพลิเคชันผูกติดกับ Kafka ทำให้ความสามารถในการพกพามีจำกัด
ข้อจำกัดด้านทรัพยากร: สำหรับการรวมข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องมือภายนอกอาจมีประสิทธิภาพมากกว่า
Operaการมองเห็นระดับชาติ: ขาดการจัดการงานแบบรวมศูนย์ที่จัดทำโดยกรอบงานเช่น Spark หรือฟลิงค์

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มวิเคราะห์ทางการเงินที่ใช้ Kafka Streams สำหรับการรวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์จำนวนมากในที่สุดก็ได้ย้ายส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์ไปยัง Apache Flink เพื่อให้ได้คุณสมบัติการจัดการหน้าต่างและสถานะขั้นสูงมากขึ้น

🔍 คำถามสัมภาษณ์ AWS ยอดนิยมพร้อมสถานการณ์จริงและคำตอบเชิงกลยุทธ์

ต่อไปนี้เป็นคำถามสไตล์การสัมภาษณ์ 10 ข้อและตัวอย่างคำตอบที่สร้างความสมดุลระหว่างความรู้ พฤติกรรม และสถานการณ์

1) คุณคอยอัปเดตเกี่ยวกับแนวโน้มของเทคโนโลยี AWS และคลาวด์อย่างไร

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: ผู้สัมภาษณ์ต้องการทราบถึงความมุ่งมั่นของคุณในการเรียนรู้ต่อเนื่องและมีความเกี่ยวข้อง

ตัวอย่างคำตอบ: ฉันอัปเดตข้อมูลอยู่เสมอโดยการอ่านบล็อกอย่างเป็นทางการของ AWS เป็นประจำ เข้าร่วมเซสชัน AWS re:Invent แบบออนไลน์ และเข้าร่วมชุมชนออนไลน์ เช่น กลุ่ม Stack Overflow และ LinkedIn นอกจากนี้ ฉันยังทดลองใช้บริการใหม่ๆ ในสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ AWS ส่วนตัว เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับความรู้เชิงปฏิบัติจริง

2) อะไรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณทำงานในอุตสาหกรรมคลาวด์คอมพิวติ้ง โดยเฉพาะกับ AWS?

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขาต้องการวัดความหลงใหลและการจัดแนวของคุณกับอุตสาหกรรม

ตัวอย่างคำตอบ: สิ่งที่ทำให้ผมตื่นเต้นที่สุดเกี่ยวกับ AWS คือความสามารถในการเปลี่ยนแปลงวิธีการปรับขนาดและสร้างสรรค์นวัตกรรมของธุรกิจ การเปิดตัวบริการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องทำให้การทำงานมีความคล่องตัวและท้าทาย ผมรู้สึกยินดีที่ได้เป็นส่วนหนึ่งของอุตสาหกรรมที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ มีความคล่องตัว มีประสิทธิภาพ และเชื่อมต่อกันทั่วโลกมากขึ้น

3) คุณสามารถอธิบายโครงการ AWS ที่ท้าทายที่คุณจัดการและวิธีที่คุณมั่นใจว่าโครงการนั้นจะประสบความสำเร็จได้หรือไม่

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: ผู้สัมภาษณ์ต้องการประเมินทักษะการแก้ปัญหาและการจัดการโครงการ

ตัวอย่างคำตอบ: ในบทบาทก่อนหน้า ผมเป็นผู้นำการโยกย้ายแอปพลิเคชันภายในองค์กรไปยัง AWS ความท้าทายคือการลดระยะเวลาหยุดทำงานให้น้อยที่สุดในขณะที่ต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก ผมออกแบบกลยุทธ์การโยกย้ายแบบแบ่งระยะโดยใช้ AWS Database Migration Service และนำการทดสอบอัตโนมัติมาใช้เพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำ วิธีการนี้ช่วยลดความเสี่ยงและทำให้ธุรกิจสามารถดำเนินงานต่อไปได้โดยมีการหยุดชะงักน้อยที่สุด

4) คุณจัดการกับกำหนดเวลาที่กระชั้นชิดอย่างไรเมื่อมีโปรเจ็กต์ AWS หลายโปรเจ็กต์ที่ต้องการความสนใจจากคุณ?

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขาต้องการดูว่าคุณจัดการลำดับความสำคัญภายใต้แรงกดดันอย่างไร

ตัวอย่างคำตอบ: “ผมเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจลำดับความสำคัญของธุรกิจอย่างชัดเจนและปรับแนวทางให้สอดคล้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ผมแบ่งงานออกเป็นเป้าหมายย่อยๆ และมอบหมายงานให้ผู้อื่นเมื่อทำได้ ก่อนหน้านี้ ผมเคยบริหารจัดการการปรับใช้ AWS พร้อมกันสองโครงการโดยการสร้างเครื่องมือติดตามโครงการที่ใช้ร่วมกันและติดตามผลรายวันสั้นๆ กับทีมต่างๆ วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และการส่งมอบที่ตรงเวลา”

5) คุณจะแนะนำบริการ AWS ใดสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ และทำไม?

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขากำลังทดสอบความรู้เกี่ยวกับบริการ AWS

ตัวอย่างคำตอบ: “สำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ ฉันขอแนะนำ AWS Lambda สำหรับการประมวลผล API Gateway สำหรับการจัดการ API และ DynamoDB สำหรับความต้องการด้านฐานข้อมูล การผสมผสานนี้มอบความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพด้านต้นทุน และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำ สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ของ Lambda ยังรับประกันความยืดหยุ่นในการผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ AWS อีกด้วย

6) อธิบายเวลาที่คุณต้องโน้มน้าวทีมให้นำโซลูชัน AWS มาใช้ ซึ่งเป็นสิ่งที่พวกเขาลังเลอยู่

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: การทดสอบนี้เป็นการทดสอบทักษะการสื่อสารและการโน้มน้าวใจ

ตัวอย่างคำตอบ: ในงานก่อนหน้าของผม ทีมพัฒนาลังเลที่จะนำ AWS Elastic Beanstalk มาใช้ เนื่องจากกังวลเรื่องการสูญเสียการควบคุมการกำหนดค่า ผมจึงจัดเวิร์กช็อปเพื่อสาธิตวิธีที่ Beanstalk ช่วยลดความซับซ้อนในการปรับใช้ ในขณะที่ยังคงอนุญาตให้กำหนดค่าขั้นสูงได้ การนำเสนอหลักฐานแนวคิดนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจ และทีมงานก็ตกลงที่จะดำเนินการต่อ ซึ่งท้ายที่สุดก็ช่วยลดระยะเวลาในการปรับใช้ลงได้อย่างมาก

7) ลองนึกภาพว่าแอปพลิเคชันที่โฮสต์บน AWS ของคุณเกิดประสิทธิภาพลดลงอย่างกะทันหัน คุณจะแก้ไขปัญหานี้อย่างไร

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: สิ่งนี้ทดสอบการตัดสินใจและการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างคำตอบ: “อันดับแรก ผมจะตรวจสอบเมตริกและบันทึกของ CloudWatch เพื่อระบุจุดบกพร่องในการใช้งาน CPU หน่วยความจำ หรือเครือข่าย จากนั้น ผมจะใช้ X-Ray เพื่อติดตามปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ หากปัญหาเกี่ยวข้องกับนโยบายการปรับขนาดอัตโนมัติ ผมจะประเมินว่าจำเป็นต้องปรับเกณฑ์หรือไม่ ในบทบาทก่อนหน้า ผมได้แก้ไขปัญหาที่คล้ายกันนี้ด้วยการปรับแต่งแบบสอบถามฐานข้อมูลและปรับประเภทอินสแตนซ์ EC2”

8) คุณมั่นใจได้อย่างไรว่ามีการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนในสภาพแวดล้อม AWS

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขากำลังประเมินความตระหนักทางการเงินในการบริหารจัดการระบบคลาวด์

ตัวอย่างคำตอบ:ผมใช้กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน เช่น การใช้ Reserved Instances สำหรับเวิร์กโหลดที่คาดการณ์ได้ การนำระบบปรับขนาดอัตโนมัติมาใช้ และการตรวจสอบรายงาน Cost Explorer อย่างสม่ำเสมอ ก่อนหน้านี้ ผมเคยนำนโยบายการแท็กมาใช้เพื่อติดตามค่าใช้จ่ายของแต่ละแผนก ซึ่งช่วยให้บริษัทลดค่าใช้จ่าย AWS ที่ไม่จำเป็นลงได้ 15%

9) อธิบายเวลาที่คุณทำผิดพลาดในการจัดการสภาพแวดล้อม AWS และวิธีที่คุณแก้ไข

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขาต้องการเห็นความรับผิดชอบและความยืดหยุ่น

ตัวอย่างคำตอบ: ในงานก่อนหน้านี้ ผมจัดสรรทรัพยากรโดยไม่ได้ตั้งใจโดยไม่มีข้อจำกัดบทบาท IAM ที่เหมาะสม ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ผมจึงยกเลิกสิทธิ์ที่ไม่จำเป็นทันทีและสร้างเทมเพลตนโยบาย IAM ที่เป็นมาตรฐานสำหรับทีม นอกจากนี้ ผมยังได้ริเริ่มกระบวนการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจว่าสิทธิ์ต่างๆ จะถูกจัดสรรโดยใช้สิทธิ์ขั้นต่ำเสมอ

10) คุณจัดการกับความขัดแย้งในทีมข้ามสายงานที่ทำงานในโปรเจ็กต์ AWS อย่างไร

สิ่งที่คาดหวังจากผู้สมัคร: พวกเขาต้องการประเมินทักษะความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและการแก้ไขข้อขัดแย้ง

ตัวอย่างคำตอบ: ผมจัดการกับความขัดแย้งโดยการรับฟังทุกฝ่ายก่อน เพื่อทำความเข้าใจมุมมองของพวกเขา ผมสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก มากกว่าความคิดเห็นส่วนตัว ยกตัวอย่างเช่น เมื่อทีมโครงสร้างพื้นฐานและทีมพัฒนามีความเห็นไม่ตรงกันว่าควรใช้ EC2 หรือการใช้คอนเทนเนอร์ ผมได้จัดเวิร์กช็อปวิเคราะห์ต้นทุนและผลประโยชน์ ด้วยการใช้ข้อเท็จจริงร่วมกัน ทีมจึงบรรลุฉันทามติที่บรรลุเป้าหมายทั้งด้านความสามารถในการปรับขนาดและงบประมาณ