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Cloud Engineer雲端工程師技術面試問題與核心能力
今天的文章專注在Cloud Engineer雲端工程師的第二個問題，來到比較難的 系統設計 ！
主考官的目的：測試你對雲端服務設計、配置和系統連結的理解，並提供對應的解決方案，這是一道較具挑戰性的考題。準備方式：系統設計考題較難準備，建議整理過往工作經驗中複雜系統的實例以及經典的雲端架構，列出當時如何執行的方式作為參考。參考標準：設計一個簡單的Web應用架構，可以從單體式架構開始，逐步擴展以實現高可用性，並使用不同的架構元件來達成目標。這是最簡單的架構設計，卻是每個雲端設計第一個學習的架構，適合初始服務
架構說明 ：
這是進階的架構設計，隨著初始服務流量增加，需要提升整體的流量承受能力。我們需要針對服務進行水平擴展以及業務分拆。
架構說明 ：
這是進階的架構設計，隨著初始服務流量增加，需要提升整體的流量承受能力。我們需要針對服務進行水平擴展以及業務分拆。
架構說明 ：
| 架構設計與配置複雜度 | 內容 |
|---|---|
| 最簡單的單體架構 | - 使用一個虛擬機器來承接流量，內部執行網頁伺服器和資料庫。 - 設定 DNS 與 IP 映射，將流量導向虛擬機器。 |
| 可擴展架構 (流量增加，需要提升整體的流量承受能力) | - 負載均衡器：使用 AWS 的 Elastic Load Balancing (ELB) 分配流量，確保高可用性。 - Web 伺服器：部署多個 Amazon EC2 實例執行 Web 應用，配置自動擴展 (Auto Scaling) 以應對流量變化。 - 資料庫：使用 MySQL 或 PostgreSQL (關聯式資料庫服務) 管理資料。 - 快取：使用 Redis 或 Memcached 來快取資料，減少資料庫壓力。 - 儲存：使用 Amazon S3 儲存靜態資源，確保高可用性和可擴展性。 |
| 高可用架構 (進一步考慮區域高可用性與擴展性) | - 負載均衡：ELB 將流量分配到多個可用區域 (AZ) 的 EC2 實例，確保單一 AZ 失效時，流量仍能正常處理。 - 自動擴展：配置自動擴展策略，根據流量增減擴減虛擬機器例數量，確保高峰期穩定執行。考慮使用雲端容器化方案。 - 資料庫高可用性：使用 Amazon RDS 配置主從架構，確保資料高可用性和讀寫分離。 - 水平擴展：使用自動擴展 (Auto Scaling)，根據載量自動擴展或縮減 Web 伺服器數量。 - 快取使用：使用 Redis 或 Memcached 快取熱資料，減少資料庫壓力，設計 TTL 機制與快取資料結構。 - 儲存：使用 Amazon S3 儲存靜態資源，確保高可用性和可擴展性。 - CDN：使用 Amazon CloudFront 作為內容傳遞網路，加速全球用戶訪問速度。 |
第27天的文章，我們專注於了解 Q2.【系統設計】設計一個簡單的Web 應用架構，說明如何實現高可用性和擴展性？ ，系統設計比較硬喔，不是可以輕鬆寫意的回答出來的，需要深厚的功力。系統設計問題，可以知道你是否了解現代流行的雲端架構系統，並根據業務邏輯來進行系統設計。這種問題真得是台上10分鐘，台下10年功，用ChatGPT也不是能夠輕易回答的喔！
雲端工程師的技術面試，會相對針對在雲端基礎設施的認識與使用，如同前面說明的核心能力。最後再藉由工作經驗的提升，逐漸在往DevOps/SRE等進階工種邁進，但也是需要更多的知識積累。
雲端服務知識：熟悉至少一個主要雲端服務平台（如AWS、GCP、Azure）的管理控制台和核心服務（如計算、儲存、網路、資料庫）。操作系統管理：能夠操作和管理Linux、Windows等作業系統，進行雲端虛擬系統的安裝、配置、管理和故障排除。權限與安全控制：實施並管理雲端環境中的身分和訪問管理（IAM）策略，確保符合安全合規要求。網路概念應用：掌握VPC、防火牆的網路基礎知識，設計和管理安全可靠的雲端網路架構。高效能架構設置：規劃和設置高可用性和高效能的雲端架構，使用負載均衡(Load balancing)和自動縮放(Auto Scaling)等技術來優化系統效能。業務連續性與災難恢復：設計並執行業務連續性和災難恢復（BC/DR）計畫，確保資料和服務的持續性和可恢復性。系統監控與故障排除：使用監控工具監控雲資源和應用程式的效能和可用性，能夠有效排除和解決系統故障。部署和實施雲端解決方案：協助部署和管理雲端應用，使用自動化工具（如Terraform、Ansible）進行持續部署和配置管理，確保應用的成功執行。有問題歡迎留言，看到立馬解答
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