AWS関連職種向け:日本語面接QA集

1. 自己紹介(じこしょうかい)

Q:簡単に自己紹介をお願いします。
A:
はい、〇〇と申します。これまで約4年間、主にAWSを基盤としたインフラ設計・構築・運用に従事してまいりました。VPCやEC2、RDS、S3などの基本サービスの設計・管理に加えて、TerraformやCloudFormationを用いたIaCの導入経験もあります。

また、ECS/FargateやLambdaを使ったサーバーレス構成、CloudWatchやDatadogを利用した監視・運用にも対応してまいりました。

今後はより高度なクラウドアーキテクチャの設計やDevOps領域に挑戦したいと考えております。


2. 技術・経験についての質問

Q:AWSでこれまでどのようなインフラを構築してきましたか?
A:
主にWebアプリケーションのバックエンド向けインフラを構築してきました。
具体的には、ALBをフロントに置き、ECS Fargate上にコンテナをデプロイし、データベースにはAmazon RDS(MySQL)を使用しました。可用性を考慮して、マルチAZ構成、Auto Scaling、CloudWatch Logsによるログ管理、そしてWAFの導入など、セキュリティ・拡張性・運用性を考慮した設計を行いました。


Q:AWSの資格は何かお持ちですか?
A:
はい、以下の資格を保有しています:

  • AWS Certified Solutions Architect – Associate

  • AWS Certified SysOps Administrator – Associate

  • (必要に応じて)AWS Certified DevOps Engineer – Professional(取得予定)

学習を通じてベストプラクティスやコスト最適化、安全なアーキテクチャ設計なども習得しました。


Q:IaC(Infrastructure as Code)の経験はありますか?
A:
はい、Terraformを主に使用しています。リソースの一貫性を保つため、モジュール分割・環境ごとのworkspace設計・stateファイルのS3保存などを実施しました。また、CloudFormationも使用経験があり、CI/CDパイプラインと連携してCloudFormation Stackの自動デプロイも行いました。


Q:CI/CDの構築経験は?
A:
はい、GitHub ActionsやAWS CodePipelineを使用して、ECS Fargateへの自動デプロイ環境を構築した経験があります。DockerイメージのビルドからECRへのプッシュ、タスク定義の更新といった一連の処理を自動化し、開発のリードタイムを短縮しました。


3. 志望動機・キャリア

Q:なぜ当社を志望されましたか?
A:
貴社はAWSを活用した大規模なシステム構築に取り組んでおられ、特にマイクロサービスやDevOpsの文化を重視されている点に魅力を感じました。私自身も、これまでのAWSの経験を活かしつつ、より高度な設計や自動化に関わることでスキルアップを図りたいと考えており、貴社の環境であればそれが実現できると考え志望いたしました。


Q:今後、どのようなキャリアを目指していますか?
A:
今後はAWSアーキテクトとして、システム全体の設計からセキュリティ、コスト最適化までを一貫して担当できるようになりたいと考えています。また、DevOpsやSREの視点から、インフラと開発の橋渡し役として価値を提供できるエンジニアを目指しています。


4. その他よく聞かれる質問

質問回答の方向性
セキュリティ対策はどのようにしていますか?IAMの最小権限設計、Security GroupやNACLの制御、WAF・GuardDuty導入経験などを述べる。
障害対応の経験はありますか?CloudWatchやSNSでの通知設定、Auto RecoveryやFailoverの仕組みを活用した例を説明。
コスト管理についての意識は?リソースの適正サイズ管理、Savings Plansの活用、Trusted Advisor・Cost Explorerの使用など。
サーバーレスアーキテクチャの経験は?Lambda, API Gateway, Step Functions, DynamoDBなどの活用例。
ECSとEKSの違い、どちらを選ぶ?運用コスト・学習コスト・マネージド度を比較し、プロジェクトに応じた使い分けを説明。

 使用経験があると強みになるAWSサービス

  • EC2 / VPC / S3 / RDS / IAM / Route53(基礎)

  • ECS / EKS / Lambda / API Gateway / DynamoDB(設計・運用)

  • CloudWatch / CloudTrail / GuardDuty / Config(監視・セキュリティ)

  • Terraform / CloudFormation / CDK(IaC)

  • CodeBuild / CodePipeline / GitHub Actions(CI/CD)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/82535.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AlphaCore GPU 物理仿真引擎内测邀请

AlphaCore 是 MooreThreads 研发的下一代 GPU 物理仿真引擎,为影视特效,游戏交互,数字孪生等领域,提供超高精度的仿真模拟。 申请试用​ 目前我们的Catalyst FX 还处于内部申请测试阶段,请发送邮件至 alphacoremthre…

鸿蒙OSUniApp 实现的日期选择器与时间选择器组件#三方框架 #Uniapp

UniApp 实现的日期选择器与时间选择器组件 在移动应用开发中,日期选择器和时间选择器是表单、预约、日程、打卡等场景中不可或缺的基础组件。一个好用的日期/时间选择器不仅能提升用户体验,还能有效减少输入错误。随着 HarmonyOS(鸿蒙&#…

嵌入式开发STM32 -- 江协科技笔记

1.背景介绍及基础认知 8大输入输出 斯密特触发器:高于设定阈值输出高电平,低于设定阈值输出低电平 有关上拉输入、下拉输入、推挽输出、开漏输出、复用开漏输出、复用推挽输出以及浮空输入、模拟输入的区别 1、上拉输入:上拉就是把电位拉高…

RISC-V 开发板 MUSE Pi Pro RTSP 串流 CSI ov5647 摄像头

视频链接:RISC-V 开发板 MUSE Pi Pro RTSP 串流 CSI ov5647 摄像头_哔哩哔哩_bilibili RISC-V 开发板 MUSE Pi Pro RTSP 串流 CSI ov5647 摄像头 RTSP(Real-Time Streaming Protocol,实时流传输协议) 是一种基于文本的应用层协议&…

Python面试1

1. 解释型语言和编译型语言的区别 编译型语言: 将程序编译成二进制可执行程序(C、C) 解释型语言: 将程序逐行解释运行(python) Java不是将源程序直接编译机器语言,而是编译成字节码文件,然后用…

输入一串字符,统计其中字母的个数

#include <stdio.h> int main() { char ch; int count 0; printf("请输入一串字符&#xff1a;\n"); while ((ch getchar())! \n) { if ((ch > a && ch < z) || (ch > A && ch < Z)) { count; } } printf("字母的个数为&a…

git基础语法回顾

1. 初始化与克隆 git init 初始化一个新的本地仓库。git clone <repo-url> 克隆远程仓库到本地&#xff08;如 git clone https://github.com/user/repo.git&#xff09;。 2. 基础操作 git add <file> 将文件添加到暂存区&#xff08;如 git add main.py&#x…

华为仓颉语言初识:结构体struct和类class的异同

前言 华为仓颉语言是鸿蒙原生应用的一种新的编程语言&#xff0c;采用面向对象的编程思想&#xff0c;为开发者带来新的开发体验。不仅可以和 ArkTs 相互调用&#xff0c;更能提升应用程序的性能&#xff0c;更重要的是仓颉语言的特点结合了 java 和 C 的特点。对开发者来说比…

电池预测 | 第28讲 基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第28讲 基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测 目录 电池预测 | 第28讲 基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 电池预测 | 第28讲 基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测 运行环境Matlab2023b及以上&#xff0c;锂电池剩余寿…

在 Ubuntu 24.04 LTS 上 Docker 部署 DB-GPT

一、DB-GPT 简介 DB-GPT 是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。目的是构建大模型领域的基础设施&#xff0c;通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及…

早停策略和模型权重的保存

知识点回顾&#xff1a; 过拟合的判断&#xff1a;测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载 仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint&#xff0c;还包含训练状态 早停策略 作业&#xff1a;对信贷数据集训练后保存权重&#xff0c;加载权重后继续训练50轮&#xf…

DeepSpeed-Ulysses:支持极长序列 Transformer 模型训练的系统优化方法

DeepSpeed-Ulysses&#xff1a;支持极长序列 Transformer 模型训练的系统优化方法 flyfish 名字 Ulysses “Ulysses” 和 “奥德修斯&#xff08;Odysseus&#xff09;” 指的是同一人物&#xff0c;“Ulysses” 是 “Odysseus” 的拉丁化版本 《尤利西斯》&#xff08;詹姆…

Redis-基础-总结

一、概述 Remote Dictionary Server(远程字典服务)是完全开源的&#xff0c;使用ANSIC语言编写遵守BSD协议&#xff0c;是一个高性能的Key-Value数据库提供了丰富的数据结构&#xff0c;例如String、Hash、List、Set、sortedset等等。数据是存在内存中的&#xff0c;同时Redis…

尚硅谷redis7 28-32 redis持久化之理论介绍

28redis持久化之理论介绍 redis持久化&#xff1a;redis如何将内存数据写入磁盘中 为什么需要持久化&#xff1f; 内存数据一断电就会消失&#xff0c;那么所有的请求都会打到数据库中。因此让redis中的数据长期持有&#xff0c;不管是重启、故障、恢复、宕机&#xff0c;还…

JS逆向【抖查查】逆向分析 | sign | secret签名验证

1.目标 目标网址&#xff1a;https://www.douchacha.com/bloggerRankingRise 切换日期出现目标请求 import requests import jsonheaders {"accept": "application/json, text/plain, */*","accept-language": "zh-CN,zh;q0.9","…

【数据仓库面试题合集④】SQL 性能调优:面试高频场景 + 调优策略解析

随着业务数据规模的持续增长,SQL 查询的执行效率直接影响到数据平台的稳定性与数据产出效率。因此,在数据仓库类岗位的面试中,SQL 性能调优常被作为重点考察内容。 本篇将围绕常见 SQL 调优问题,结合实际经验,整理出高频面试题与答题参考,助你在面试中游刃有余。 🎯 高…

python打卡训练营打卡记录day37

知识点回顾&#xff1a; 过拟合的判断&#xff1a;测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载 仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint&#xff0c;还包含训练状态 早停策略 作业&#xff1a;对信贷数据集训练后保存权重&#xff0c;加载权重后继续训练50轮&#xf…

卷积神经网络(CNN)深度讲解

卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09; 本篇博客参考自大佬的开源书籍&#xff0c;帮助大家从头开始学习卷积神经网络&#xff0c;谢谢各位的支持了&#xff0c;在此期待各位能与我共同进步​ 卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;是一种特殊的深度学习网络结构&#x…

深度体验:海螺 AI,开启智能创作新时代

人工智能 AI 工具如雨后春笋般涌现&#xff0c;而海螺 AI 以其独特的魅力与卓越的性能&#xff0c;迅速在众多产品中崭露头角&#xff0c;成为了无数创作者、办公族以及各行业人士的得力助手。近期&#xff0c;我对海螺 AI 进行了深入的使用体验&#xff0c;接下来就为大家详细…

哈希表day5

242 有效的字母异位词 思路就是转为ASCII码&#xff0c;然后用一个数组记录26位字母出现的次数 #include <string> class Solution{ public:bool isAnagram(string s,string t){int record[26]{0};for (int i0;i<s.size();i){record[s[i]-a];}for (int i0;i<t.si…