En Popüler 40 Kafka Röportaj Soruları ve Cevapları (2025)

Kafka Mülakatına mı Hazırlanıyorsunuz? Dağıtık sistemler ve mesaj akışı konusundaki anlayışınızı geliştirmenin zamanı geldi. Kafka Mülakatı hazırlığı sadece bilginizi değil, aynı zamanda problem çözme ve iletişim becerilerinizi de ortaya koyar. (30 kelime)

Kafka kariyerlerindeki fırsatlar, profesyonellerin teknik deneyim, mesleki deneyim ve alan uzmanlığından yararlandığı için muazzamdır. İster yeni mezun, ister orta düzey veya kıdemli olun, becerileri analiz etmek, en sık sorulan soruları ve cevapları çözmek ve teknik uzmanlığınızı sergilemek öne çıkmanıza yardımcı olabilir. Yöneticiler, ekip liderleri ve kıdemliler, köklü deneyime ve gelişmiş becerilere değer verirler. (50 kelime)

Sektörlerden 65'ten fazla işe alım uzmanı ve teknik liderin görüşlerine dayanan bu rehber, güvenilirlik ve itibarın yaygın olduğu alanlardan ileri düzeylere kadar her alanı kapsamaktadır. Çeşitli yöneticilerden ve ekip liderlerinden gelen geri bildirimleri yansıtmaktadır. (30 kelime)

En İyi Kafka Röportaj Soruları ve Cevapları

1) Apache Kafka nedir ve modern veri sistemlerinde neden önemlidir?

Apache Kafka, yüksek verimli, hataya dayanıklı ve gerçek zamanlı veri hatlarını yönetmek üzere tasarlanmış dağıtılmış bir olay akışı platformudur. Geleneksel mesajlaşma sistemlerinin aksine, Kafka ölçeklenebilirlik ve dayanıklılık için optimize edilmiştir ve olayları tüketiciler tarafından gerektiğinde tekrar oynatılabilen dağıtılmış bir günlükte depolar. Bu özellik, onu gerçek zamanlı analiz, izleme veya olay odaklı mimarilere ihtiyaç duyan kuruluşlar için özellikle değerli kılar.

Örnek: Bir perakende platformu, müşteri tıklamalarını gerçek zamanlı olarak yakalamak, anında önerilerde bulunmak ve dinamik fiyat ayarlamaları yapmak için Kafka'yı kullanıyor.

👉 Ücretsiz PDF İndirme: Kafka Röportaj Soruları ve Cevapları

2) Kafka mimarisinin temel özelliklerini açıklayınız.

Kafka'nın mimarisi dört temel bileşen üzerine kuruludur: Üreticiler, Aracılar, Konular (Bölümlerle) ve Tüketiciler. Üreticiler verileri yayınlar, aracılar verileri bölümler arasında güvenilir bir şekilde depolar ve tüketiciler konulara abone olur. Kafka, aracı arızaları sırasında bile veri kullanılabilirliğini korumak için çoğaltma ve lider-takipçi senkronizasyonunu sağlar.

Anahtar özellikler şunları içerir: yatay ölçeklenebilirlik, commit logları aracılığıyla dayanıklılık ve yüksek verimli akış.

Örnek: Bir bankanın dolandırıcılık tespit sisteminde, bölümler saniyede milyonlarca işlemin paralel olarak işlenmesine olanak tanır.

3) Kafka geleneksel mesaj kuyruklarından nasıl farklıdır?

Geleneksel mesaj kuyrukları genellikle mesajları doğrudan tüketicilere iletir ve mesajlar tüketildikten sonra silinir. Ancak Kafka, verileri yapılandırılabilir bir saklama süresi boyunca saklayarak birden fazla tüketicinin aynı olayları bağımsız olarak okumasını sağlar. Bu, olayların denetlenmesi, yeniden oynatılması veya yeniden işlenmesi için esneklik sağlar.

faktör	Kafka	Geleneksel Kuyruk
Depolama	Kalıcı günlük (saklama yapılandırılabilir)	Tüketim sonrası silindi
ölçeklenebilirlik	yatay olarak ölçeklenebilir	Sınırlı ölçekleme
Kullanım durumları	Akış, olay kaynağı, gerçek zamanlı analiz	Üreticilerin/tüketicilerin basit bir şekilde birbirinden ayrılması

4) Kafka gerçek dünya senaryolarında en sık nerede kullanılır?

Kafka, günlük toplama, gerçek zamanlı izleme, olay kaynağı bulma, akış işleme ve mikro hizmet iletişiminin omurgası olarak yaygın olarak kullanılır. Sistemlerin yatay olarak ölçeklenmesi ve heterojen tüketicileri desteklemesi gereken senaryolarda avantajlar sağlar.

Örnek: LinkedIn, başlangıçta kullanıcı aktivitelerini takip etmek ve analiz ve kişiselleştirme için günde milyarlarca etkinlik oluşturmak amacıyla Kafka'yı kurdu.

5) Kafka ile hangi tür veriler aktarılabilir?

Kafka, uygulama günlükleri, ölçümler, kullanıcı etkinliği olayları, finansal işlemler ve IoT sensör sinyalleri dahil olmak üzere hemen hemen her türlü veriyi aktarabilir. Veriler genellikle JSON, Avro veya Protobuf gibi formatlar kullanılarak serileştirilir.

Örnek: Bir lojistik firması, gerçek zamanlı rota optimizasyonu için IoT kamyon telemetri verilerini Kafka'ya aktarıyor.

6) Bir Kafka mesajının yaşam döngüsünü açıklayınız.

Bir mesajın yaşam döngüsü, üreticinin mesajı bir konuya yayınlamasıyla başlar ve burada bir bölüme eklenir. Aracı, verileri kalıcı hale getirir, birden fazla düğümde çoğaltır ve hata toleransı için liderlik atar. Tüketiciler daha sonra mesajları sorgular, ofsetleri işler ve işler. Son olarak, mesajlar yapılandırılan saklama süresinden sonra sona erebilir.

Örnek: Bir ödeme sisteminde yaşam döngüsü, bir ödeme olayının alınmasını, dayanıklılık için çoğaltılmasını ve dolandırıcılık tespiti ve kayıt hizmetleri tarafından işlenmesini içerir.

7) Kafka'nın performansını ve verimini etkileyen faktörler nelerdir?

Performansı etkileyen birden fazla faktör vardır:

Parti boyutu ve bekleme süresi: Daha büyük partiler genel giderleri azaltır.
Sıkıştırma türleri (örneğin Snappy, GZIP): Ağ yükünü azaltın.
Replikasyon faktörü: Daha yüksek çoğaltma dayanıklılığı artırır ancak gecikmeyi artırır.
Bölümleme stratejisi: Daha fazla bölüm paralelliği iyileştirir.

Örnek: Saniyede 500 bin mesajı işleyen bir sistem, bölümleri artırarak ve Snappy sıkıştırmayı etkinleştirerek verimi optimize etti.

8) Bölümlendirme nasıl çalışır ve neden faydalıdır?

Bölümlendirme, verileri birden fazla aracıya dağıtarak paralellik, ölçeklenebilirlik ve yük dengelemeyi mümkün kılar. Her bölüm sıralı bir günlüktür ve kullanıcılar aynı anda farklı bölümlerden okuyabilir.

Avantajları: Yüksek verim, daha iyi hata izolasyonu ve paralel işleme.

Örnek: Bir e-ticaret sitesi, her müşteri için sipariş tutarlılığını garanti altına almak amacıyla müşteri kimliğine göre bölümler atar.

9) Kafka'da Hayvanat Bahçesi Görevlisi'nin rolünü açıklayınız.

Geleneksel olarak Zookeeper, küme koordinasyonundan, lider seçiminden ve yapılandırma yönetiminden sorumluydu. Ancak, son Kafka sürümlerinde, Zookeeper'ı ortadan kaldırarak dağıtımı basitleştirmek için KRaft modu kullanıma sunuluyor.

Zookeeper'ın Dezavantajları: Operasyonel ek yük eklendi.

Örnek: Daha eski kümelerde, broker liderliği Zookeeper tarafından yönetiliyordu, ancak daha yeni KRaft etkin kümeler bunu yerel olarak yönetiyor.

10) Kafka, Zookeeper olmadan çalışabilir mi?

Evet, Kafka, 2.8 sürümünden itibaren Zookeeper olmadan KRaft modunda çalışabilir. Bu yeni mod, küme meta veri yönetimini Kafka içinde birleştirerek güvenilirliği artırır ve bağımlılıkları azaltır. KRaft moduna geçiş yapan kuruluşlar, daha basit dağıtımlar ve daha az harici hareketli parça elde eder.

Örnek: Kubernetes üzerindeki bulut tabanlı Kafka dağıtımları dayanıklılık için giderek daha fazla KRaft'ı benimsiyor.

11) Üreticiler verileri Kafka'ya nasıl gönderiyor?

Üreticiler, anahtarları belirterek (bölüm yerleşimini belirlemek için) veya bunları boş bırakarak (döngüsel) konulara veri yazarlar. Güvenilirliği, onaylama modları aracılığıyla kontrol ederler:

acks=0: Ateşle ve unut
acks=1: Liderin onayını bekleyin
acks=hepsi: Tüm senkronize kopyaları bekleyin

Örnek: Bir finansal sistem kullanır acks=all etkinliğin devamlılığını garanti altına almak için.

12) Tüketici grupları ile tekil tüketiciler arasındaki fark nedir?

Tüketiciler bireysel olarak veya tüketici grupları içinde çalışabilir. Bir tüketici grubu, bölümlerin birden fazla tüketici arasında dağıtılmasını sağlayarak yatay ölçeklenebilirliği mümkün kılar. Tek bir tüketicinin aksine, tüketici grupları bölüm sırasını korurken paralel işlemeyi sağlar.

Örnek: Bir dolandırıcılık tespit uygulaması, ölçeklenebilirlik için her biri bölümlerin bir alt kümesini işleyen bir tüketici grubunu kullanır.

13) Kafka tüketicileri veriyi çeker mi yoksa iter mi?

Kafka tüketicileri Çek Aracı kurumlardan kendi hızlarında veri aktarımı. Bu çekme tabanlı model, tüketici yoğunluğunu önler ve toplu veya akışlı işleme için esneklik sağlar.

Örnek: Bir toplu iş, Kafka'yı saatlik olarak yoklayabilirken, bir akış işleme sistemi sürekli olarak tüketir.

14) Ofset nedir ve nasıl yönetilir?

Ofsetler, bir tüketicinin bölüm günlüğündeki konumunu temsil eder. Uygulama gereksinimlerine bağlı olarak otomatik veya manuel olarak kaydedilebilirler.

Otomatik onaylama: Less Kontrollü ama kullanışlı.
Manuel commit: Tam bir kez semantiği için hassas kontrol gereklidir.

Örnek: Bir ödeme işlemcisinde, ofsetler yalnızca veritabanı kalıcılığından sonra işlenir.

15) Kafka'da tam olarak bir kez anlamını açıklayınız.

Tam olarak bir kez semantiği, her olayın, yeniden denemeler veya başarısızlıklar olsa bile, bir kez işlenmesini sağlar. Bu, idempotent üreticiler, işlemsel yazmalar ve ofset yönetimi aracılığıyla sağlanır.

Örnek: Faturalama sistemi, tekrarlanan ücretleri önlemek için tam olarak bir kez semantiğine ihtiyaç duyar.

16) Kafka'da replikasyonun avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Çoğaltma, bölümleri brokerlar arasında çoğaltarak yüksek erişilebilirlik sağlar.

Avantajları: Hata toleransı, dayanıklılık, esneklik.
Dezavantajları: Artan gecikme, depolama maliyetleri ve karmaşıklık.

faktör	avantaj	dezavantaj
Uygunluk	Yüksek	Daha fazla donanım gerektirir
Performans	Arıza kurtarma	gecikme artar
Ücret	Güvenilirlik	Depolama genel giderleri

17) Kafka hata toleransını nasıl sağlıyor?

Kafka, çoğaltma, lider seçimi ve onay ayarları aracılığıyla hata toleransını sağlar. Bir aracı başarısız olursa, bir çoğaltma otomatik olarak liderliği devralır.

Örnek: Replikasyon faktörü 3 olan bir kümede, hizmet kesintisi olmadan bir düğüm başarısız olabilir.

18) Kafka Akımları nedir ve nasıl kullanılır?

Kafka Streams hafif bir Java Akış işleme uygulamaları oluşturmak için kütüphane. Geliştiricilerin Kafka konularını minimum altyapı ile dönüştürmelerine, birleştirmelerine ve zenginleştirmelerine olanak tanır.

Örnek: Bir öneri motoru, gerçek zamanlı olarak trend olan ürünleri hesaplamak için Kafka Streams'i kullanır.

19) Kafka Connect'i ve faydalarını açıklayın.

Kafka Connect, Kafka'yı kaynak ve alıcı konektörleri aracılığıyla harici sistemlerle entegre etmek için bir çerçeve sağlar.

Avantajları şunlardır: yeniden kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve hata toleransı.

Örnek: Bir şirket, işlenmiş olayları bir JDBC havuz bağlayıcısına aktarmak için JDBC havuz bağlayıcısını kullanır PostgreSQL veri tabanı.

20) Kafka'yı izlemek için hangi farklı yollar mevcuttur?

İzleme, metrik toplama, günlük analizi ve uyarıları içerir. Yaygın araçlar arasında Prometheus, Grafana, Confluent Control Center ve LinkedIn'in Burrow'u bulunur.

İzlenen faktörler: verim, tüketici gecikmesi, bölüm dağıtımı ve broker sağlığı.

Örnek: DevOps ekibi, yavaş akış uygulamalarını tespit etmek için tüketici gecikmesini izler.

21) Kafka yetkisiz erişime karşı nasıl güvence altına alınır?

Kafka güvenliği şifreleme için SSL/TLS, kimlik doğrulama için SASL ve yetkilendirme için ACL'ler kullanılarak uygulanır.

Örnek: Bir sağlık şirketi, PHI verilerini aktarım sırasında TLS kullanarak şifreliyor.

22) Kafka ne zaman kullanılmamalıdır?

Kafka, düşük gecikmeli istek-yanıt iletişimi, küçük ölçekli ileti kuyrukları veya bölümler arasında ileti başına garantili teslimat sırası gerektiren senaryolar için uygun değildir.

Örnek: Basit bir e-posta bildirim servisi bunun yerine RabbitMQ'yu kullanabilir.

23) Kafka kullanmanın dezavantajları var mı?

Kafka dayanıklılık ve ölçeklenebilirlik sağlarken dezavantajları arasında operasyonel karmaşıklık, öğrenme eğrisi ve kaynak tüketimi yer alır.

Örnek: Küçük bir girişim, çok düğümlü bir Kafka kümesini yönetmenin çok maliyetli olduğunu düşünebilir.

24) Kafka ile RabbitMQ arasındaki fark nedir?

RabbitMQ geleneksel bir mesaj aracısı iken Kafka dağıtılmış günlük tabanlı bir yayın platformudur.

Karakteristik	Kafka	RabbitMQ
Veri depolama	Kalıcı günlük	Tüketimde silme ile kuyruk
çıktı	Çok yüksek	ılımlı
En iyi kullanım örnekleri	Etkinlik akışı, büyük veri hatları	İstek-yanıt, daha küçük iş yükleri

25) Kafka'nın daha iyi performans göstermesi için nasıl ayar yapılır?

Performans ayarlaması, üretici toplu iş boyutlarını, sıkıştırma türlerini, bölüm sayılarını ve tüketici getirme boyutlarını ayarlamayı içerir. Uygun donanım sağlama (SSD ve HDD karşılaştırması, ağ bant genişliği) da rol oynar.

Örnek: Artırma linger.ms telemetri alım hattında verim %25 oranında artırıldı.

26) Kafka uygulamasında yaygın olarak karşılaşılan tuzaklar nelerdir?

Tipik hatalar arasında aşırı bölümlendirme, izlemeyi göz ardı etme, yanlış yapılandırılmış saklama politikaları ve güvenliği ihmal etme yer alır.

Örnek: 1 günlük saklama politikası belirleyen bir ekip kritik denetim kayıtlarını kaybetti.

27) Bir Kafka konusunun yaşam döngüsünü açıklayın.

Bir konu oluşturulur, yapılandırılır (bölümler, çoğaltma) ve üreticiler ve tüketiciler tarafından kullanılır. Zamanla, iletiler saklama politikasına uygun olarak yazılır, çoğaltılır, tüketilir ve sonunda silinir.

Örnek: "İşlemler" konusu, temizlemeden önce yedi gün boyunca olayları saklayabilir.

28) Kafka'da hangi farklı bölümleme türleri vardır?

Bölümler, lider bölümler (okuma/yazma işlemlerini yöneten) ve takipçi bölümler (verileri çoğaltan) olarak kategorize edilebilir.

Örnek: Yedekleme sırasında, bir takipçi bölümü, trafiğe hizmet vermeye devam etmek için lider haline gelebilir.

29) Kafka'da yuvarlanan yükseltmeler nasıl yapılır?

Yuvarlanan yükseltmeler, küme kullanılabilirliğini korurken aracıların teker teker yükseltilmesini içerir. Adımlar arasında bölüm yeniden atamasını devre dışı bırakma, ikili dosyaları yükseltme, yeniden başlatma ve ISR senkronizasyonunu doğrulama yer alır.

Örnek: Bir finans kuruluşu, herhangi bir kesinti olmaksızın 3.0 sürümüne sürekli yükseltme gerçekleştirdi.

30) Kafka mikroservis mimarilerine hangi faydaları sağlar?

Kafka, mikroservisler arasında eşzamansız, ayrıştırılmış iletişimi mümkün kılarak ölçeklenebilirliği ve hata izolasyonunu iyileştirir.

Örnek: Bir sipariş işleme sistemi, envanter, faturalama ve nakliye mikro hizmetlerini koordine etmek için Kafka'yı kullanır.

31) KRaft modu Kafka dağıtımlarını nasıl basitleştirir?

Kafka'nın Zookeeper bağımlılığını ortadan kaldırma çabalarının bir parçası olarak tanıtılan KRaft modu, meta veri yönetimini doğrudan Kafka kümesinin kendisine entegre eder. Bu, ayrı bir Zookeeper topluluğunu sürdürmenin operasyonel karmaşıklığını ortadan kaldırır, küme koordinasyon yükünü azaltır ve bulut tabanlı ortamlar için dağıtımları basitleştirir.

Avantajları şunlardır:

Daha az harici sistemle birleşik mimari.
Entegre meta veri yönetimi sayesinde daha hızlı başlatma ve yedekleme.
Özellikle konteynerleştirilmiş veya Kubernetes tabanlı dağıtımlarda basitleştirilmiş ölçekleme.

Örnek: Mikro bölgelerde yüzlerce Kafka kümesi dağıtan bir SaaS sağlayıcısı, ayrı Zookeeper kümelerini yönetmekten kaçınmak için KRaft'ı benimsiyor ve hem altyapı hem de işletme maliyetlerinden tasarruf sağlıyor.

32) Kafka'da kütük sıkışmasının özellikleri nelerdir?

Günlük sıkıştırma, bir konu içindeki her benzersiz anahtar için yalnızca en son kaydı tutan bir Kafka özelliğidir. Zamana dayalı saklamanın aksine, sıkıştırma, her anahtarın "en son durumunun" her zaman korunmasını sağlayarak sistem anlık görüntülerini korumak için son derece değerlidir.

Anahtar özellikler şunları içerir:

Garantili son değer: Eski değerler, yerini yeni değerlere bıraktığında kaldırılır.
Kurtarma verimliliği: Tüketiciler sıkıştırılmış günlükleri tekrar oynatarak son durumu yeniden oluşturabilirler.
Depolama optimizasyonu: Sıkıştırma, önemli verileri kaybetmeden disk kullanımını azaltır.

Örnek: Kullanıcı profili hizmetinde sıkıştırma, her kullanıcı kimliği için yalnızca en son e-postanın veya adresin depolanmasını sağlayarak güncel olmayan girdileri ortadan kaldırır.

33) Kafka'da veri dayanıklılığını sağlamanın farklı yolları nelerdir?

Dayanıklılığın sağlanması, bir mesajın onaylandıktan sonra, başarısızlıklarda bile kaybolmaması anlamına gelir. Kafka, bunu başarmak için çeşitli mekanizmalar sunar:

Replikasyon faktörü: Her bölüm birden fazla aracıya çoğaltılabilir, böylece bir aracı başarısız olsa bile veriler kalıcı olur.
Onay ayarları (acks=all): Üreticiler, senkronize tüm replikaların alındığını onaylamasını beklerler.
İdempotent üreticiler: Tekrar denemelerde tekrarlanan mesajların önüne geçin.
Disk kalıcılığı: Mesajlar onaydan önce diske yazılır.

Örnek: Bir hisse senedi alım satım platformu, çoğaltma faktörünü 3 ile yapılandırır acks=all Bir veya iki aracı kurum aynı anda çökse bile işlem yürütme kayıtlarının asla kaybolmamasını garantilemek.

34) Kafka Streams'i ne zaman kullanmalısınız? Spark Yayın Akışı?

Kafka Dereleri ve Spark Akış, gerçek zamanlı verileri işler ancak farklı bağlamlara uygundur. Kafka Streams, uygulamalara gömülü, harici küme gerektirmeyen hafif bir kütüphanedir. Spark Akış, dağıtılmış küme tabanlı bir sistem olarak çalışır.

faktör	Kafka Akışları	Spark akış
açılma	Uygulamalara gömülü	Gerektirir Spark küme
Gecikme	Milisaniyeler (gerçek zamana yakın)	Saniye (mikro parti)
karmaşa	Hafif, basit API	Ağır, güçlü analizler
En uygun	Olay odaklı mikro hizmetler	Büyük ölçekli toplu + akış analitiği

Örnek: Milisaniye düzeyinde yanıtlar gerektiren dolandırıcılık tespiti için Kafka Streams idealdir. Akış verilerini geçmiş veri kümeleriyle birleştirerek makine öğrenimi modelleri oluşturmak için idealdir. Spark Akış daha iyi bir seçimdir.

35) MirrorMaker'ı ve kullanım alanlarını açıklayınız.

MirrorMaker, kümeler arasında veri çoğaltmak için tasarlanmış bir Kafka aracıdır. Coğrafi bölgeler veya ortamlar genelinde veri kullanılabilirliğini garanti altına alarak hem felaket kurtarma hem de çoklu veri merkezi senkronizasyonu sağlar.

Kullanım durumları şunları içerir:

Felaket kurtarma: Başka bir bölgede sıcak bekleme kümesini koruyun.
Coğrafi çoğaltma: Dünya çapında dağıtılmış kullanıcılara düşük gecikmeli veri erişimi sağlayın.
Hibrit bulut: Analitik için şirket içi Kafka verilerini buluta kopyalayın.

Örnek: Çok uluslu bir e-ticaret platformu, ABD ve Avrupa arasında işlem kayıtlarını çoğaltmak ve bölgesel veri kullanılabilirliği gerekliliklerine uyumu sağlamak için MirrorMaker'ı kullanıyor.

36) Kafka'da şema evrimini nasıl ele alıyorsunuz?

Şema evrimi, mevcut tüketicileri bozmadan veri formatlarını zaman içinde güncelleme sürecini ifade eder. Kafka, bu sorunu genellikle uyumluluk kurallarını uygulayan Confluent Schema Registry aracılığıyla ele alır.

Uyumluluk türleri:

Geriye dönük uyumluluk: Yeni üreticiler eski tüketicilerle çalışır.
İleriye dönük uyumluluk: Eski üreticiler yeni tüketicilerle çalışıyor.
Tam uyumluluk: Her iki yön de destekleniyor.

Örnek: Bir sipariş şeması isteğe bağlı yeni bir alan olan "couponCode" eklerse, geriye dönük uyumluluk, alanı yok sayan mevcut tüketicilerin hatasız çalışmaya devam etmesini sağlar.

37) Kafka'yı bulutta kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Bulut tabanlı Kafka dağıtımları kolaylık sağlıyor ancak bazı dezavantajları da beraberinde getiriyor.

Görünüş	Avantajlar	Dezavantajlar
Operasyon	Azaltılmış yönetim, otomatik ölçekleme	Less ayarlama üzerinde kontrol
Ücret	Kullandıkça öde fiyatlandırması	Çıkış ücretleri, uzun vadeli masraflar
Güvenlik	Yönetilen şifreleme, uyumluluk araçları	Satıcı bağımlılığı riskleri

Örnek: Bir girişim, altyapı ek yükünden kaçınmak, hızlı dağıtım ve ölçeklendirme elde etmek için Confluent Cloud'u kullanıyor. Ancak, trafik arttıkça, çıkış ücretleri ve performans ayarlaması üzerindeki ayrıntılı kontrolün azalması sınırlayıcı faktörler haline geliyor.

38) Kafka konularında hassas verileri nasıl güvence altına alıyorsunuz?

Kafka'da hassas bilgilerin güvenliğini sağlamak birden fazla katmanı içerir:

Aktarım sırasında şifreleme:TLS, ağ üzerinden taşınan verilerin güvenliğini sağlar.
Kullanımda olmayan şifreleme: Disk düzeyinde şifreleme, yetkisiz veri erişimini engeller.
Kimlik doğrulama ve yetkilendirme: SASL, kimliği doğrulanmış üreticileri ve tüketicileri garanti eder; ACL'ler konu düzeyindeki izinleri kısıtlar.
Veri maskeleme ve tokenizasyon:Kredi kartı numaraları gibi hassas alanlar yayınlanmadan önce belirteçlenebilir.

Örnek: Sağlık hizmetlerinde hasta tanımlayıcıları üretici tarafında takma adla kullanılırken, TLS verilerin uçtan uca şifrelenmesini sağlar.

39) Bölüm sayısı kararında hangi faktörler yol gösterici olmalıdır?

Ölçeklenebilirlik ve ek yük arasında denge kurmak için bölüm sayısını seçmek kritik öneme sahiptir.

Faktörler şunlardır:

Beklenen verim: Daha fazla trafik daha fazla bölümleme gerektirir.
Tüketici grubu büyüklüğü: En azından tüketiciler kadar bölüm.
Broker kaynakları: Çok fazla bölüm yönetim yükü yaratır.
Sipariş garantileri: Daha fazla bölüm, sıkı sıralama garantilerini zayıflatabilir.

Örnek: Saniyede bir milyon olayı hedefleyen bir telemetri veri toplama hattı, verileri 10 aracıya yayılmış 200 bölüme dağıtarak hem verimi hem de dengeli kaynak kullanımını garanti altına alıyor.

40) Kafka Akımlarına fazla güvenmenin dezavantajları var mıdır?

Kafka Streams güçlü bir akım olmasına rağmen, evrensel olarak uygulanabilir değildir.

Dezavantajları şunları içerir:

Sıkı bağlama: Uygulamalar Kafka'ya bağımlı hale geliyor ve bu da taşınabilirliği kısıtlıyor.
Kaynak kısıtlamaları: Büyük ölçekli toplanmalar için harici motorlar daha verimli olabilir.
Operaulusal görünürlük: Gibi çerçevelerin sağladığı merkezi iş yönetiminden yoksundur Spark veya Flink.

Örnek: Yoğun tarihsel birleştirmeler için Kafka Streams kullanan bir finansal analiz platformu, daha gelişmiş pencereleme ve durum yönetimi özellikleri elde etmek için veri hattının bir kısmını Apache Flink'e taşıdı.

🔍 Gerçek Dünya Senaryoları ve Stratejik Yanıtlarla En İyi AWS Mülakat Soruları

İşte bilgi, davranış ve durumsal yönleri dengeleyen 10 mülakat tarzı soru ve örnek cevaplar.

1) AWS ve bulut teknolojisi trendleri konusunda nasıl güncel kalıyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Görüşmeyi yapan kişi sizin sürekli öğrenmeye ve güncel kalmaya olan bağlılığınızı bilmek istiyor.

Örnek cevap: "AWS resmi bloglarını düzenli olarak okuyarak, AWS re:Invent oturumlarına sanal olarak katılarak ve Stack Overflow ve LinkedIn grupları gibi çevrimiçi topluluklara katılarak güncel kalıyorum. Ayrıca, pratik ve uygulamalı bilgi edinmek için kişisel AWS deneme ortamımda yeni hizmetleri deniyorum."

2) Sizi bulut bilişim sektöründe, özellikle AWS ile çalışmaya motive eden şey nedir?

Adaydan beklenenler: Sektöre olan tutkunuzu ve uyumunuzu ölçmek istiyorlar.

Örnek cevap: "AWS'de beni en çok heyecanlandıran şey, işletmelerin ölçeklendirme ve yenilik yapma biçimlerini dönüştürme yeteneği. Sürekli yeni hizmetlerin sunulması, işi dinamik ve zorlu kılıyor. Kuruluşların daha çevik, verimli ve küresel olarak bağlantılı olmasını sağlayan bir sektörün parçası olmaktan keyif alıyorum."

3) Yönettiğiniz zorlu bir AWS projesini ve başarısını nasıl sağladığınızı anlatabilir misiniz?

Adaydan beklenenler: Görüşmeyi yapan kişi problem çözme ve proje yönetimi becerilerini değerlendirmek ister.

Örnek cevap: "Önceki görevimde, şirket içi bir uygulamanın AWS'ye geçişini yönettim. Zorluk, büyük veri hacimlerini işlerken kesinti süresini en aza indirmekti. AWS Veritabanı Geçiş Hizmeti'ni kullanarak aşamalı bir geçiş stratejisi tasarladım ve doğruluğu sağlamak için otomatik testler uyguladım. Bu yaklaşım, riski azalttı ve işletmenin minimum kesintiyle faaliyetlerine devam etmesini sağladı."

4) Birden fazla AWS projesi dikkatinizi gerektirdiğinde sıkı teslim tarihleriyle nasıl başa çıkıyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Baskı altında önceliklerinizi nasıl yönettiğinizi görmek istiyorlar.

Örnek cevap: "İş önceliklerini net bir şekilde anlayarak ve paydaşlarla uyum sağlayarak başlıyorum. Görevleri daha küçük aşamalara bölüyor ve mümkün olduğunca görev dağılımı yapıyorum. Önceki bir görevimde, ortak bir proje takip aracı oluşturarak ve ekiplerle kısa günlük kontroller yaparak iki eş zamanlı AWS dağıtımını yönettim. Bu, şeffaflık, hesap verebilirlik ve zamanında teslimat sağladı."

5) Sunucusuz bir uygulama oluşturmak için hangi AWS servisini önerirsiniz ve neden?

Adaydan beklenenler: AWS servisleri hakkında bilgi test ediliyor.

Örnek cevap: "Sunucusuz bir uygulama için, hesaplama için AWS Lambda'yı, API'leri yönetmek için API Gateway'i ve DynamoDB Veritabanı gereksinimleri için. Bu kombinasyon ölçeklenebilirlik, maliyet verimliliği ve düşük operasyonel yük sağlar. Lambda'nın olay odaklı mimarisi, diğer AWS hizmetleriyle entegrasyonda esneklik de sağlar."

6) Bir ekibi, tereddüt ettikleri bir AWS çözümünü benimsemeye ikna etmeniz gereken bir zamanı anlatın.

Adaydan beklenenler: Bu, iletişim ve ikna becerilerini test eder.

Örnek cevap: "Önceki işimde, geliştirme ekibi yapılandırma kontrolünü kaybetme endişesiyle AWS Elastic Beanstalk'ı benimseme konusunda tereddütlüydü. Beanstalk'ın gelişmiş yapılandırmaya izin verirken dağıtımı nasıl basitleştirdiğini göstermek için bir atölye çalışması düzenledim. Bir kavram kanıtı sunarak güven oluşturdum ve ekip devam etmeyi kabul etti, bu da dağıtım süresini önemli ölçüde azalttı."

7) AWS'de barındırılan uygulamanızın aniden performans düşüşü yaşadığını düşünün. Sorun gidermeye nasıl yaklaşırsınız?

Adaydan beklenenler: Bu, gerçek dünyadaki karar alma ve problem çözme becerilerini test eder.

Örnek cevap: "Öncelikle, CPU, bellek veya ağ kullanımındaki ani artışları tespit etmek için CloudWatch ölçümlerini ve günlüklerini kontrol ederdim. Ardından, performans darboğazlarını izlemek için X-Ray kullanırdım. Sorun otomatik ölçeklendirme politikalarıyla ilgiliyse, eşik değerlerinin ayarlanması gerekip gerekmediğini değerlendirirdim. Önceki görevimde, veritabanı sorgularını optimize ederek ve EC2 örnek türlerini ayarlayarak benzer bir sorunu çözdüm."

8) AWS ortamlarında maliyet optimizasyonunu nasıl sağlıyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Bulut yönetiminde finansal farkındalığı değerlendiriyorlar.

Örnek cevap:"Öngörülebilir iş yükleri için Rezerv Örnekleri kullanma, otomatik ölçeklendirme uygulama ve Maliyet Gezgini raporlarını düzenli olarak inceleme gibi maliyet optimizasyon stratejileri uyguluyorum. Önceki bir görevimde, departman başına giderleri takip etmek için etiketleme politikaları geliştirdim ve bu da şirketin gereksiz AWS harcamalarını %15 oranında azaltmasına yardımcı oldu."

9) AWS ortamını yönetirken hata yaptığınız bir zamanı ve bunu nasıl çözdüğünüzü anlatın.

Adaydan beklenenler: Hesap verebilirlik ve dayanıklılık görmek istiyorlar.

Örnek cevap: "Önceki işimde, kaynakları uygun IAM rol kısıtlamaları olmadan dağıttım ve bu da bir güvenlik riski oluşturabilirdi. Gereksiz izinleri hemen geri aldım ve ekip için standart bir IAM politika şablonu oluşturdum. Ayrıca, izinlerin her zaman en düşük ayrıcalık kullanılarak sağlanmasını garantilemek için bir inceleme süreci başlattım."

10) AWS projeleri üzerinde çalışan, işlevler arası bir ekipte çatışmaları nasıl yönetiyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Kişilerarası ve çatışma çözme becerilerini değerlendirmek istiyorlar.

Örnek cevap: "Çatışmalara, öncelikle tüm tarafların bakış açılarını anlayabilmek için onları dinleyerek yaklaşıyorum. Kişisel görüşlerden ziyade veri odaklı karar almayı teşvik ediyorum. Örneğin, altyapı ve geliştirme ekipleri EC2 mi yoksa konteynerizasyon mu kullanılacağı konusunda fikir ayrılığına düştüğünde, bir maliyet-fayda analizi çalıştayı düzenledim. Ekip, gerçekler üzerinde anlaşarak hem ölçeklenebilirlik hem de bütçe hedeflerine ulaşan bir fikir birliğine vardı."