D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1)

16th鐵人賽 devops 面試 sre 雲端

alexhsieh

2024-10-14 09:15:51

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PART 4 面試技巧：展現最好的自己

鐵人賽-30Days-P4

D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1)

章節目標

快速了解 DevOps-SRE工程師 技術面試問題與核心能力

D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1)

DevOps-SRE工程師也是市場成長迅速，後市看漲的受歡迎職業，這邊提供技術相關面試的內容，這邊也是吃硬底子！今天的文章專注在 DevOps-SRE工程師核心能力與基礎知識 。

作為一名DevOps或SRE工程師，你需要具備 具備廣泛的雲端技術知識和實踐經驗，以及強大的團隊溝通能力，並且能夠設計和維運高效的系統 ，以下是這個職位要求的核心能力

DevOps-SRE工程師核心能力

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）。除了能夠設置和管理雲端基礎設施，還可以運用更多系統設計概念，確保其高可用性和擴展性。
操作系統管理：熟練操作和管理Linux和Windows作業系統，能夠進行系統安裝、配置、管理和故障排除。能夠在雲端環境中管理和優化虛擬機和容器。
持續交付與自動化：設計和實施持續交付（CI/CD）流水線（pipeline），確保軟體能夠快速且可靠地部署到生產環境。使用自動化工具（如Jenkins、GitLab CI、Terraform、Ansible ）進行配置管理和基礎設施自動化。
安全控制與合規：實施並自動化安全控制、治理流程和合規驗證，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。定期進行安全審計和風險評估，確保系統和資料的安全性。
系統監控與故障排除：定義和部署監控、指標和日誌系統（如Prometheus、Grafana、ELK Stack ），監控系統效能和可用性。能夠快速識別和解決系統故障，確保服務的穩定執行。
高可用性與可擴展性：設計和實施高可用性、可擴展和自我修復的系統架構，使用負載均衡(Load balancing)和自動縮放(Auto Scaling)技術來優化系統效能。確保系統在高負載情況下的穩定性和響應能力。
自動化營運流程：設計、管理和維護自動化營運流程，確保營運效率和系統穩定性。使用自動化工具和腳本（如Python、Bash）來簡化重複性任務和流程。
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計畫，確保資料和服務的持續性和可恢復性。使用快照、備份和多區域部署等技術來保障業務連續性。
網站可靠性工程實踐（SRE） ：將網站可靠性工程實踐應用於服務，實施服務監控策略，優化服務效能，並確保系統的可靠性和可用性。定期進行效能測試和容量規劃，確保系統能夠應對未來的需求增長。

Q1.【基礎知識】請簡單說明Kubernetes中Control Plane和Data Plane的差異，請問對應到AWS或是GCP上是哪些服務？

主考官的目的：測試你對容器化服務kubernetes的核心概念以及對應的雲端服務，因為這是此職位的核心能力之一。
準備方式：基礎知識的準備考驗你對工作的理解，建議重點複習雲端服務中所有的服務內容，同時需要理解更多底層知識，這是此職位的必要知識。
參考標準：熟悉現代容器操作平台Kubernetes的使用以及底層原理，Control Plane和Data Plane是Kubernetes架構的兩個主要部分，基本上也是面試問題的起手式。

我們利用這張圖說明了關於Kubernetes 集群中控制平面（Control Plane）和資料平面（Data Plane）的區別！
詳細的Kubernetes內部元件，我們則利用表來做逐項的說明

控制平面（Control Plane）: 負責管理和控制集群，維持集群的期望狀態。
資料平面（Data Plane）: 負責執行應用和處理資料，實際執行容器化的工作負載。

Control Plane 和 Data Plane 階層示意圖

Control Plane和 Data Plane的差異

Control Plane和Data Plane在Kubernetes中各自扮演不同的角色，下表比較兩者的差異。

項目	說明
Control Plane (Control Node)	- 功能：負責管理和控制集群，維持集群的期望狀態。
	- 元件：包括 API Server、Scheduler、Controller Manager 和 etcd。
	- API Server：處理所有的 RESTful API 請求，並提供集群的狀態資訊。
	- Scheduler：根據資源需求和策略將新建立的 Pod 分配到適當的 Node 上。
	- Controller Manager：監控集群狀態並確保系統部署 pod 處於所期望的狀態。
	- ETCD：分布式鍵值儲存，用於保存集群的所有資料。
Data Plane (Worker Node pool)	- 功能：負責執行應用和處理資料，實際執行容器化的工作負載。
	- 元件：主要由 Node 上的 kubelet、kube-proxy 和 container runtime（容器執行時）組成。
	- kubelet：執行在每個 Node 上，管理 Pod 的生命周期。
	- kube-proxy：負責網路代理和負載均衡，確保網路正常。
	- container runtime（容器執行時）：如 Docker、Containerd 和 CRI-O，負責拉取和執行容器。

在了解Control Plane和Data Plane在Kubernetes的差異後，我們來比較一下AWS或GCP上的雲端服務差異，詳見下表

AWS 或 GCP 上的 Kubernetes 雲端服務

雲端平台	雲端服務	說明
AWS	Control Plane	Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service) 會自動管理 Kubernetes 的 Control Plane。
	Data Plane	由 Amazon EC2 虛擬機器執行，這些虛擬機器節點作為 Kubernetes 的 Worker Nodes，承載實際的應用程式工作負載。
GCP	Control Plane	Google Kubernetes Engine (GKE) 會自動管理 Kubernetes 的 Control Plane。
	Data Plane	由 GKE 中的 Google Compute Engine (GCE) 虛擬機器節點執行，這些虛擬機器節點作為 Kubernetes 的 Worker Nodes，承載實際的應用程式工作負載。

延伸問題一：請說明Kubernetes中的自動擴展功能（HorizontalPodAutoscaler和Cluster Autoscaler）的運作原理及其應用場景。

參考回答 ：自動擴展是Kubernetes中非常重要的核心功能，需要對其多多了解，參考下表的詳細解釋！

功能	說明
HorizontalPodAutoscaler (HPA)	HPA 根據 CPU/RAM 使用率或其他自定義指標自動調整Pod的預期數量，以應對流量變化。例如：當 CPU 使用率高於設定閾值時，HPA 會自動增加Pod數量以分散負載。
Cluster Autoscaler	Cluster Autoscaler 根據集群中未滿足的Pod需求，自動調整節點 (Nodes) 的數量，確保集群資源的動態擴展。例如：當某些Pod因資源不足無法調度時，Cluster Autoscaler 會自動增加更多的節點。

延伸問題二：在Kubernetes中，如何使用ConfigMap和Secret來管理應用配置和敏感訊息？請提供一個具體的應用場景。

參考回答 ：ConfigMap和Secret是Kubernetes中用來儲存配置資料的功能，詳細了解兩者的差異與使用時機非常重要！

功能	說明
ConfigMap	ConfigMap 用於儲存非敏感的配置資料，例如：應用的環境變數、設定檔案。這些配置資料可以被注入到Pod中。另外一個例子為：在一個多環境部署的應用中，可以使用ConfigMap來管理不同環境的配置，根據需要動態載入。
Secret	Secret 用於儲存敏感資料，如密鑰、API 密鑰等。這些資料在應用執行時可以安全地注入到Pod中。例如：當應用需要連接到第三方 API 時，可以使用Secret來儲存API密鑰，並在Pod中安全使用。

本日總結

第30天的文章，我們專注於了解 不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師 的技術面試，文章中先了解 DevOps-SRE工程師核心能力 ，在立刻來個 Q1.【基礎知識】請簡單說明Kubernetes 中Control Plane和Data Plane的差異，請問對應到AWS或是GCP上是哪些服務？ ，用來驗證你的雲端與容器化相關基礎知識。從這個問題，可以簡單的驗證你自己是否了解現代容器化操作系統的概念，根據自己的不足再調整應該進修的方向。