快速了解
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