40 найкращих запитань і відповідей на інтерв’ю Кафки (2025)

Готуєтеся до співбесіди за методом Кафки? Настав час поглибити своє розуміння розподілених систем та потокової передачі повідомлень. Підготовка до співбесіди за методом Кафки розкриває не лише ваші знання, але й ваші навички вирішення проблем та комунікації. (30 слів)

Можливості кар'єри за програмою Kafka величезні, адже професіонали використовують технічний досвід, професійний досвід та знання предметної області. Незалежно від того, чи ви студент, студент середньої ланки чи старший, навички аналізу, розгадування найпопулярніших питань та відповідей, а також демонстрація технічної експертизи можуть допомогти вам виділитися. Менеджери, керівники команд та старші працівники цінують досвід початкового рівня та передові навички. (50 слів)

Ґрунтуючись на думках понад 65 фахівців з найму та технічних лідерів з різних галузей, цей посібник охоплює як спільні, так і передові сфери, що визначають достовірність та надійність. Він відображає відгуки різних менеджерів та керівників команд. (30 слів)

Найпопулярніші запитання та відповіді на інтерв'ю з Кафкою

1) Що таке Apache Kafka і чому він важливий у сучасних системах обробки даних?

Apache Kafka — це розподілена платформа потокової передачі подій, розроблена для обробки високопродуктивних, відмовостійких конвеєрів даних у реальному часі. На відміну від традиційних систем обміну повідомленнями, Kafka оптимізована для масштабованості та довговічності, зберігаючи події в розподіленому журналі, який споживачі можуть відтворювати за потреби. Ця можливість робить її особливо цінною для організацій, яким потрібна аналітика в реальному часі, моніторинг або архітектура, керована подіями.

приклад: Роздрібна платформа використовує Kafka для фіксації кліків клієнтів у режимі реального часу, що дозволяє надавати негайні рекомендації та динамічно коригувати ціни.

👉 Безкоштовне завантаження PDF: Запитання та відповіді до інтерв'ю з Кафкою

2) Поясніть ключові характеристики архітектури Кафки.

Архітектура Kafka побудована навколо чотирьох фундаментальних компонентів: продюсерів, брокерів, тем (з розділами) та споживачів. Продюсери публікують дані, брокери надійно зберігають дані в різних розділах, а споживачі підписуються на теми. Kafka забезпечує реплікацію та синхронізацію лідерів і послідовників для підтримки доступності даних навіть під час збоїв брокерів.

Основні характеристики включають: горизонтальна масштабованість, довговічність завдяки журналам комітів та високопродуктивна потокова передача.

приклад: У системі виявлення шахрайства банку розділи дозволяють паралельно обробляти мільйони транзакцій за секунду.

3) Чим Kafka відрізняється від традиційних черг повідомлень?

Традиційні черги повідомлень часто надсилають повідомлення безпосередньо споживачам, де повідомлення видаляються після споживання. Однак Kafka зберігає дані протягом налаштованого періоду зберігання, що дозволяє кільком споживачам незалежно читати одні й ті ж події. Це створює гнучкість для аудиту, відтворення або повторної обробки подій.

Фактор	Кафка	Традиційна черга
зберігання	Постійний журнал (збереження налаштовується)	Видалено після споживання
масштабованість	Масштабується по горизонталі	Обмежене масштабування
Сценарії використання	Стрімінг, пошук подій, аналітика в режимі реального часу	Просте роз'єднання виробників/споживачів

4) Де Кафка найчастіше використовується в реальних сценаріях?

Kafka широко використовується для агрегації журналів, моніторингу в режимі реального часу, пошуку подій, обробки потоків та як основа для зв'язку мікросервісів. Він забезпечує переваги в сценаріях, де системи повинні масштабуватися горизонтально та підтримувати різнорідних споживачів.

приклад: LinkedIn спочатку створював Kafka для відстеження активності користувачів, генеруючи мільярди подій на день для аналітики та персоналізації.

5) Які типи даних можна передавати потоком за допомогою Kafka?

Kafka може передавати практично будь-які типи даних, включаючи журнали програм, метрики, події активності користувачів, фінансові транзакції та сигнали датчиків Інтернету речей. Дані зазвичай серіалізуються за допомогою таких форматів, як JSON, Avro або Protobuf.

приклад: Логістична фірма передає телеметричні дані вантажівок Інтернету речей у Kafka для оптимізації маршрутів у режимі реального часу.

6) Поясніть життєвий цикл повідомлення Кафки.

Життєвий цикл повідомлення починається, коли постачальник публікує його в темі, де воно додається до розділу. Брокер зберігає дані, реплікує їх на кілька вузлів і призначає лідерство для забезпечення відмовостійкості. Потім споживачі опитують повідомлення, фіксують зміщення та обробляють їх. Зрештою, термін дії повідомлень може закінчуватися після закінчення налаштованого періоду зберігання.

приклад: У платіжній системі життєвий цикл включає отримання платіжної події, реплікацію для забезпечення довговічності та обробку службами виявлення шахрайства та ведення реєстру.

7) Які фактори впливають на продуктивність та пропускну здатність Kafka?

На продуктивність впливає кілька факторів:

Розмір партії та час витримки: Більші партії зменшують накладні витрати.
Типи стиснення (наприклад, Snappy, GZIP): Зменште навантаження на мережу.
Коефіцієнт реплікації: Вища реплікація збільшує довговічність, але додає затримку.
Стратегія розподілу: Більша кількість розділів покращує паралелізм.

приклад: Система, що обробляє 500 тисяч повідомлень на секунду, оптимізувала пропускну здатність, збільшивши кількість розділів та ввімкнувши стиснення Snappy.

8) Як працює секціонування та чому воно корисне?

Розділення розподіляє дані між кількома брокерами, що забезпечує паралелізм, масштабованість та балансування навантаження. Кожен розділ являє собою впорядкований журнал, і споживачі можуть одночасно читати дані з різних розділів.

переваги: Висока пропускна здатність, краща ізоляція несправностей та паралельна обробка.

приклад: Сайт електронної комерції призначає розділи за ідентифікатором клієнта, щоб гарантувати узгодженість замовлень для кожного клієнта.

9) Поясніть роль доглядача зоопарку у творі Кафки.

Традиційно Zookeeper відповідав за координацію кластера, вибір лідера та управління конфігурацією. Однак, у новіших версіях Kafka впроваджується режим KRaft, який позбавляє Zookeeper необхідності використовувати, спрощуючи розгортання.

Недоліки Zookeeper: Додані операційні накладні витрати.

приклад: У старіших кластерах лідерство брокерів здійснювалося за допомогою Zookeeper, але новіші кластери з підтримкою KRaft обробляють це самостійно.

10) Чи може Kafka працювати без Zookeeper?

Так, Kafka може працювати без Zookeeper, починаючи з версії 2.8, у режимі KRaft. Цей новий режим об'єднує управління метаданими кластера в самому Kafka, підвищуючи надійність та зменшуючи залежності. Організації, які переходять на режим KRaft, отримують простіше розгортання та менше зовнішніх рухомих частин.

приклад: Хмарні розгортання Kafka на Kubernetes все частіше використовують KRaft для забезпечення стійкості.

11) Як виробники надсилають дані до Kafka?

Продюсери записують дані в теми, вказуючи ключі (для визначення розміщення розділів) або залишаючи їх null (циклічний алгоритм). Вони контролюють надійність за допомогою режимів підтвердження:

підтвердження=0: Вогонь і забудь
підтвердження=1: Зачекайте на підтвердження лідера
acks=усі: Зачекайте на всі синхронізовані репліки

приклад: Фінансова система використовує acks=all щоб гарантувати довговічність заходу.

12) Яка різниця між групами споживачів та окремими споживачами?

Споживачі можуть працювати індивідуально або в межах груп споживачів. Група споживачів забезпечує розподіл розділів між кількома споживачами, що забезпечує горизонтальну масштабованість. На відміну від одного споживача, групи споживачів забезпечують паралельну обробку, зберігаючи порядок розділів.

приклад: Додаток для виявлення шахрайства використовує групу споживачів, кожен з яких обробляє підмножину розділів для масштабованості.

13) Чи споживачі Kafka завантажують дані, чи надсилають їх?

Споживачі Кафки тягнути дані від брокерів у своєму власному темпі. Ця модель на основі витягування даних дозволяє уникнути перевантаження споживачів і забезпечує гнучкість для пакетної або потокової обробки.

приклад: Пакетне завдання може опитувати Kafka щогодини, тоді як система потокової обробки споживає ресурси безперервно.

14) Що таке компенсація та як вона керується?

Зміщення представляють позицію споживача в журналі розділів. Їх можна зафіксувати автоматично або вручну, залежно від вимог програми.

Автоматичне підтвердження: Less контроль, але зручний.
Ручне внесення змін: Точний контроль, необхідний для семантики рівно один раз.

приклад: У платіжному процесорі зміщення фіксуються лише після збереження бази даних.

15) Поясніть семантику "точно один раз" у Кафці.

Семантика «точно один раз» гарантує, що кожна подія обробляється один раз, навіть за умови повторних спроб або невдач. Це досягається за допомогою ідемпотентних продуцентів, транзакційного запису та управління зміщеннями.

приклад: Система виставлення рахунків вимагає семантики «точно один раз», щоб запобігти дублюванню платежів.

16) Які переваги та недоліки реплікації в Kafka?

Реплікація забезпечує високу доступність шляхом дублювання розділів між брокерами.

переваги: Відмовостійкість, довговічність, стійкість.
Недоліки: Збільшена затримка, витрати на зберігання та складність.

Фактор	Перевага	Недоліком
доступність	Високий	Потрібно більше обладнання
продуктивність	Відновлення несправності	Збільшення затримки
Коштувати	Надійність	Накладні витрати на зберігання

17) Як Кафка досягає відмовостійкості?

Kafka забезпечує відмовостійкість за допомогою реплікації, вибору лідера та налаштувань підтвердження. Якщо брокер виходить з ладу, репліка автоматично бере на себе лідерство.

приклад: У кластері з коефіцієнтом реплікації 3 один вузол може вийти з ладу без переривання обслуговування.

18) Що таке потоки Kafka та як вони використовуються?

Kafka Streams — це легкий Java Бібліотека для створення програм для потокової обробки. Вона дозволяє розробникам трансформувати, агрегувати та збагачувати теми Kafka з мінімальною інфраструктурою.

приклад: Рекомендаційний механізм використовує Kafka Streams для обчислення трендових продуктів у режимі реального часу.

19) Поясніть Kafka Connect та його переваги.

Kafka Connect надає платформу для інтеграції Kafka із зовнішніми системами через конектори джерела та приймача.

Переваги включають: можливість повторного використання, масштабованість та відмовостійкість.

приклад: Компанія використовує конектор приймача JDBC для експорту оброблених подій у PostgreSQL , що постійно розширюється.

20) Які існують різні способи моніторингу Kafka?

Моніторинг включає збір показників, аналіз журналів та оповіщення. До поширених інструментів належать Prometheus, Grafana, Confluent Control Center та Burrow від LinkedIn.

Фактори, що контролюються: пропускна здатність, затримка споживачів, розподіл розділів та справність брокера.

приклад: Команда DevOps відстежує затримки споживачів, щоб виявляти повільні застосунки, що працюють у нижній частині потоку.

21) Як Kafka захищений від несанкціонованого доступу?

Безпека Kafka реалізована за допомогою SSL/TLS для шифрування, SASL для автентифікації та ACL для авторизації.

приклад: Компанія охорони здоров’я шифрує дані PHI під час передачі за допомогою TLS.

22) Коли не слід використовувати Кафку?

Kafka не підходить для сценаріїв, що вимагають зв'язку запит-відповідь з низькою затримкою, черг повідомлень малого масштабу або гарантованого порядку доставки кожного повідомлення між розділами.

приклад: Простий сервіс сповіщень електронною поштою може використовувати RabbitMQ.

23) Чи є недоліки у використанні Kafka?

Хоча Kafka забезпечує довговічність та масштабованість, до недоліків належать операційна складність, крива навчання та споживання ресурсів.

приклад: Невеликий стартап може вважати управління багатовузловим кластером Kafka занадто дорогим.

24) Яка різниця між Kafka та RabbitMQ?

RabbitMQ — це традиційний брокер повідомлень, тоді як Kafka — це розподілена потокова платформа на основі журналів.

Характеристика	Кафка	RabbitMQ
зберігання даних	Постійний журнал	Черга з видаленням при споживанні
Пропускна здатність	Дуже високо	Помірна
Найкращі варіанти використання	Потокове передавання подій, великі конвеєри даних	Запит-відповідь, менше робоче навантаження

25) Як налаштувати Kafka для кращої продуктивності?

Налаштування продуктивності включає коригування розмірів пакетів виробника, типів стиснення, кількості розділів та розмірів вибірки споживачем. Також відіграє певну роль належне забезпечення обладнання (SSD чи HDD, пропускна здатність мережі).

приклад: Збільшення linger.ms покращено пропускну здатність на 25% у конвеєрі обробки телеметричних даних.

26) Які поширені помилки в реалізації Kafka?

Типові помилки включають надмірне розділення, ігнорування моніторингу, неправильно налаштовані політики зберігання та нехтування безпекою.

приклад: Команда, яка встановила політику зберігання протягом 1 дня, втратила критично важливі журнали аудиту.

27) Поясніть життєвий цикл теми Кафки.

Тема створюється, налаштовується (розділи, реплікація) та використовується виробниками та споживачами. З часом повідомлення записуються, реплікуються, споживаються та зрештою видаляються відповідно до політики збереження.

приклад: Тема «транзакції» може зберігати події протягом семи днів перед очищенням.

28) Які різні типи розділів існують у Kafka?

Розділи можна розділити на лідируючі (обробляють читання/запис) та послідовні (реплікують дані).

приклад: Під час резервного перемикання розділ-підпорядник може стати провідним, щоб продовжувати обслуговувати трафік.

29) Як виконувати оновлення за допомогою поетапного оновлення в Kafka?

Поступове оновлення передбачає оновлення брокерів по одному, зберігаючи при цьому доступність кластера. Кроки включають вимкнення перепризначення розділів, оновлення бінарних файлів, перезапуск і перевірку синхронізації ISR.

приклад: Фінансова установа виконала поступове оновлення до версії 3.0 без простоїв.

30) Які переваги надає Kafka для архітектур мікросервісів?

Kafka забезпечує асинхронний, роз'єднаний зв'язок між мікросервісами, покращуючи масштабованість та ізоляцію помилок.

приклад: Система обробки замовлень використовує Kafka для координації мікросервісів управління запасами, виставлення рахунків та доставки.

31) Як режим KRaft спрощує розгортання Kafka?

Режим KRaft, запроваджений як частина зусиль Kafka щодо усунення залежності від Zookeeper, інтегрує управління метаданими безпосередньо в сам кластер Kafka. Це усуває операційну складність підтримки окремого ансамблю Zookeeper, зменшує накладні витрати на координацію кластера та спрощує розгортання для хмарних середовищ.

Переваги включають:

Уніфікована архітектура з меншою кількістю зовнішніх систем.
Швидший запуск та відновлення після збою завдяки інтегрованому управлінню метаданими.
Спрощене масштабування, особливо в контейнерних або Kubernetes-розгортаннях.

приклад: SaaS-постачальник, який розгортає сотні кластерів Kafka в мікрорегіонах, використовує KRaft, щоб уникнути управління окремими кластерами Zookeeper, заощаджуючи як витрати на інфраструктуру, так і на експлуатацію.

32) Які характеристики ущільнення колод у Kafka?

Стиснення журналів – це функція Kafka, яка зберігає лише найновіший запис для кожного унікального ключа в межах теми. На відміну від збереження на основі часу, стиснення гарантує, що «останній стан» кожного ключа завжди зберігається, що робить його дуже цінним для створення знімків системи.

Основні характеристики включають:

Гарантована остання вартість: Старіші значення видаляються після заміни.
Ефективність відновлення: Споживачі можуть відтворити останній стан, відтворюючи стиснуті журнали.
Оптимізація зберігання: Стиснення зменшує використання дискового простору без втрати важливих даних.

приклад: У службі профілів користувачів стиснення гарантує, що для кожного ідентифікатора користувача зберігається лише найновіша електронна адреса або адреса, що усуває застарілі записи.

33) Які існують різні способи забезпечення довговічності даних у Kafka?

Забезпечення довговічності означає, що після підтвердження повідомлення воно не втрачається навіть під час збоїв. Kafka пропонує кілька механізмів для досягнення цього:

Коефіцієнт реплікації: Кожен розділ можна реплікувати між кількома брокерами, тому дані зберігаються у разі збою брокера.
Налаштування підтвердження (acks=all): Виробники чекають, поки всі синхронізовані репліки підтвердять отримання.
Ідемпотентні продуценти: Запобігайте дублюванню повідомлень у разі повторних спроб.
Збереження диска: Повідомлення записуються на диск перед підтвердженням.

приклад: Платформа для торгівлі акціями налаштовує коефіцієнт реплікації 3 за допомогою acks=all щоб гарантувати, що журнали виконання угод ніколи не втрачатимуться, навіть якщо один або два брокери одночасно зазнають збою.

34) Коли варто використовувати Kafka Streams, а коли Spark Потокове передавання?

Потоки Кафки та Spark Потокова передача обробляє дані в режимі реального часу, але підходить для різних контекстів. Kafka Streams — це легка бібліотека, вбудована в програми, яка не потребує зовнішнього кластера, тоді як Spark Потокове передавання працює як розподілена система на основі кластерів.

Фактор	Потоки Кафки	Spark потоковий
розгортання	Вбудовано в додатки	Вимагає Spark кластер
Затримка	Мілісекунди (майже реальний час)	Секунди (мікропартія)
складність	Легкий, простий API	Важка, потужна аналітика
Найкраще підходить для	Мікросервіси, керовані подіями	Масштабна пакетна + потокова аналітика

приклад: Для виявлення шахрайства, яке потребує реагування на рівні мілісекунд, Kafka Streams ідеально підходить. Для поєднання потокових даних з історичними наборами даних для побудови моделей машинного навчання, Spark Стрімінг — кращий вибір.

35) Поясніть MirrorMaker та варіанти його використання.

MirrorMaker — це інструмент Kafka, розроблений для реплікації даних між кластерами. Він забезпечує доступність даних у різних географічних регіонах або середовищах, забезпечуючи як аварійне відновлення, так і синхронізацію між центрами обробки даних.

Варіанти використання включають:

Аварійного відновлення: Підтримуйте кластер гарячого резервування в іншому регіоні.
Геореплікація: Забезпечте доступ до даних з низькою затримкою для користувачів, розподілених по всьому світу.
Гібридна хмара: Реплікуйте локальні дані Kafka до хмари для аналітики.

приклад: Багатонаціональна платформа електронної комерції використовує MirrorMaker для реплікації журналів транзакцій між США та Європою, забезпечуючи дотримання регіональних вимог щодо доступності даних.

36) Як ви обробляєте еволюцію схеми в Kafka?

Еволюція схеми стосується процесу оновлення форматів даних з часом без порушення роботи існуючих споживачів. Kafka зазвичай вирішує це за допомогою Confluent Schema Registry, який забезпечує дотримання правил сумісності.

Типи сумісності:

Зворотна сумісність: Нові виробники працюють зі старими споживачами.
Сумісність уперед: Старі виробники працюють з новими споживачами.
Повна сумісність: Обидва напрямки підтримуються.

приклад: Якщо схема замовлення додає нове необов'язкове поле «couponCode», зворотна сумісність гарантує, що існуючі споживачі, які ігнорують це поле, продовжуватимуть функціонувати без помилок.

37) Які переваги та недоліки використання Kafka у хмарі?

Хмарні розгортання Kafka пропонують зручність, але також мають свої недоліки.

Аспект	Переваги	Недоліки
Operaвих	Спрощене керування, автоматичне масштабування	Less контроль над налаштуванням
Коштувати	Ціни з оплатою по мірі використання	Вихідні збори, довгострокові витрати
Безпека	Кероване шифрування, інструменти для дотримання вимог	Ризики прив'язки до постачальника

приклад: Стартап використовує Confluent Cloud, щоб уникнути накладних витрат на інфраструктуру, швидко розгортати та масштабувати. Однак, зі зростанням трафіку, плата за вихід та зменшення детального контролю над налаштуванням продуктивності стають обмежувальними факторами.

38) Як ви захищаєте конфіденційні дані в темах Kafka?

Захист конфіденційної інформації в Kafka включає кілька рівнів:

Шифрування під час передачіTLS захищає дані, що передаються мережею.
Шифрування в стані спокоюШифрування на рівні диска запобігає несанкціонованому доступу до даних.
Аутентифікація та авторизаціяSASL забезпечує автентифікацію виробників та споживачів; ACL обмежують дозволи на рівні теми.
Маскування та токенізація данихКонфіденційні поля, такі як номери кредитних карток, можна токенізувати перед публікацією.

приклад: У конвеєрі охорони здоров'я ідентифікатори пацієнтів псевдонімізуються на стороні виробника, тоді як TLS забезпечує шифрування даних від початку до кінця.

39) Які фактори повинні визначати рішення щодо кількості розділів?

Вибір кількості розділів є критично важливим для балансування масштабованості та накладних витрат.

Фактори включають:

Очікувана пропускна здатність: Більший трафік вимагає більшої кількості розділів.
Розмір групи споживачів: Принаймні стільки ж розділів, скільки й споживачів.
Ресурси брокера: Занадто багато розділів створюють накладні витрати на управління.
Гарантії замовлення: Більша кількість розділів може послабити суворі гарантії впорядкування.

приклад: Конвеєр обробки телеметрії, розрахований на один мільйон подій на секунду, розподіляє дані на 200 розділів між 10 брокерами, забезпечуючи як пропускну здатність, так і збалансоване використання ресурсів.

40) Чи є недоліки у значному використанні Kafka Streams?

Хоча Kafka Streams є потужним, він не є універсально застосовним.

До недоліків можна віднести:

Жорстке зчеплення: Програми прив'язуються до Kafka, що обмежує портативність.
Обмеження ресурсів: Для масових агрегацій зовнішні механізми можуть бути ефективнішими.
Operaційна видимість: Бракує централізованого управління завданнями, яке забезпечують такі фреймворки, як Spark або Флінк.

приклад: Платформа фінансової аналітики, яка використовує Kafka Streams для обробки важких історичних об'єднань, зрештою перенесла частину свого конвеєра на Apache Flink, щоб отримати розширені функції керування вікнами та станом.

🔍 Найпопулярніші питання на співбесіді в AWS з реальними сценаріями та стратегічними відповідями

Ось 10 запитань у стилі співбесіди та зразки відповідей, які враховують знання, поведінкові та ситуативні аспекти.

1) Як ви слідкуєте за тенденціями AWS та хмарних технологій?

Очікується від кандидата: Інтерв'юер хоче знати про вашу відданість постійному навчанню та збереженню актуальності.

Приклад відповіді: «Я регулярно слідкую за оновленнями, читаючи офіційні блоги AWS, відвідуючи віртуальні сесії AWS re:Invent та беручи участь в онлайн-спільнотах, таких як групи Stack Overflow та LinkedIn. Я також експериментую з новими сервісами у своєму особистому середовищі AWS «пісочниці», щоб отримати практичні знання».

2) Що мотивує вас працювати в індустрії хмарних обчислень, зокрема з AWS?

Очікується від кандидата: Вони хочуть оцінити вашу пристрасть та відповідність галузі.

Приклад відповіді: «Що мене найбільше захоплює в AWS, так це його здатність трансформувати те, як бізнес масштабується та впроваджує інновації. Постійне впровадження нових послуг робить роботу динамічною та складною. Мені подобається бути частиною галузі, яка дає організаціям можливість бути більш гнучкими, ефективними та глобально пов’язаними».

3) Чи можете ви описати складний проект AWS, яким ви керували, та як ви забезпечили його успіх?

Очікується від кандидата: Інтерв'юер хоче оцінити навички вирішення проблем та управління проектами.

Приклад відповіді: «На попередній посаді я керував міграцією локального застосунку до AWS. Завданням було мінімізувати час простою під час обробки великих обсягів даних. Я розробив поетапну стратегію міграції за допомогою служби міграції баз даних AWS та впровадив автоматизоване тестування для забезпечення точності. Такий підхід зменшив ризики та дозволив бізнесу продовжувати роботу з мінімальними перебоями».

4) Як ви справляєтеся з жорсткими термінами, коли вашої уваги потребують кілька проектів AWS?

Очікується від кандидата: Вони хочуть побачити, як ви розставляєте пріоритети під тиском.

Приклад відповіді: «Я починаю з чіткого розуміння бізнес-пріоритетів та узгодження їх із зацікавленими сторонами. Я розбиваю завдання на менші етапи та делегую, де це можливо. На попередній посаді я керував двома одночасними розгортаннями AWS, створюючи спільний трекер проектів та проводячи короткі щоденні зустрічі з командами. Це забезпечувало прозорість, підзвітність та своєчасне виконання».

5) Який сервіс AWS ви б рекомендували для створення безсерверного застосунку та чому?

Очікується від кандидата: Вони перевіряють знання сервісів AWS.

Приклад відповіді: «Для безсерверного застосунку я б рекомендував AWS Lambda для обчислень, API Gateway для керування API та DynamoDB для вимог до бази даних. Таке поєднання забезпечує масштабованість, економічну ефективність та низькі операційні витрати. Архітектура Lambda, керована подіями, також забезпечує гнучкість під час інтеграції з іншими сервісами AWS.

6) Опишіть випадок, коли вам довелося переконати команду прийняти рішення AWS, щодо якого вони вагалися.

Очікується від кандидата: Це перевіряє комунікативні навички та навички переконання.

Приклад відповіді: «На моїй попередній роботі команда розробників вагалася з впровадженням AWS Elastic Beanstalk через побоювання щодо втрати контролю над конфігурацією. Я організував семінар, щоб продемонструвати, як Beanstalk спрощує розгортання, водночас дозволяючи розширене налаштування. Продемонструвавши перевірку концепції, я завоював довіру, і команда погодилася продовжити, що зрештою значно скоротило час розгортання».

7) Уявіть, що ваша програма, розміщена на AWS, раптово зазнає зниження продуктивності. Як би ви підійшли до усунення несправностей?

Очікується від кандидата: Це перевіряє прийняття рішень та вирішення проблем у реальному світі.

Приклад відповіді: «Спочатку я б перевірив показники та журнали CloudWatch, щоб виявити будь-які піки використання процесора, пам’яті чи мережі. Далі я б використав X-Ray для відстеження вузьких місць у продуктивності. Якщо проблема пов’язана з політиками автомасштабування, я б оцінив, чи потрібно коригувати порогові значення. На моїй попередній посаді я вирішив подібну проблему, оптимізувавши запити до бази даних та налаштувавши типи екземплярів EC2».

8) Як ви забезпечуєте оптимізацію витрат у середовищах AWS?

Очікується від кандидата: Вони оцінюють фінансову обізнаність в управлінні хмарними ресурсами.

Приклад відповіді:«Я застосовую стратегії оптимізації витрат, такі як використання зарезервованих екземплярів для передбачуваних робочих навантажень, впровадження автоматичного масштабування та регулярний перегляд звітів Cost Explorer. На попередній посаді я запровадив політики тегування для відстеження витрат за відділами, що допомогло компанії скоротити на 15% непотрібні витрати на AWS».

9) Опишіть випадок, коли ви припустилися помилки в управлінні середовищем AWS, і як ви її виправили.

Очікується від кандидата: Вони хочуть бачити відповідальність та стійкість.

Приклад відповіді: «На попередній роботі я помилково розгорнув ресурси без належних обмежень ролей IAM, що могло становити загрозу безпеці. Я негайно скасував непотрібні дозволи та створив стандартизований шаблон політики IAM для команди. Я також ініціював процес перевірки, щоб забезпечити, щоб дозволи завжди надавались з використанням найменших привілеїв».

10) Як ви вирішуєте конфлікти в міжфункціональній команді, яка працює над проектами AWS?

Очікується від кандидата: Вони хочуть оцінити навички міжособистісного спілкування та вирішення конфліктів.

Приклад відповіді: «Я підходжу до конфліктів, спочатку вислухавши всі сторони, щоб зрозуміти їхні точки зору. Я заохочую прийняття рішень на основі даних, а не особистих думок. Наприклад, коли команди з інфраструктури та розробки розходилися в думках щодо того, що використовувати: EC2 чи контейнеризацію, я організував семінар з аналізу витрат і вигод. Завдяки узгодженню фактів команда досягла консенсусу, який відповідав як цілям масштабованості, так і бюджету».