Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
DevOps - interview questions

DevOps - interview questions

DevOps interviews.

No ratings
2,061
26.10.2026
2,061
26.10.2026
No ratings
2,061
26.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

DevOps interviews.

Подписчиков 5,577
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/easy_devops

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

Interview questions on DevOps.

Latest posts

DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Как разделять элементы CI и CD в jenkins? В Jenkins CI (Continuous Integration) и CD (Continuous Delivery/Deployment) можно разделять на разные стадии (stages) или отдельные пайплайны. Это повышает гибкость, упрощает отладку и делает процесс масштабируемым. 🚩Разделение CI и CD внутри одного `Jenkinsfile` Можно использовать разные стадии (stages) в Jenkinsfile: Пример: pipeline { agent any stages { stage('CI: Build & Test') { steps { echo "📦 Сборка и тестирование кода" sh 'mvn clean package' // Сборка sh 'mvn test' // Юнит-тесты } } stage('CI: Code Analysis') { steps { echo "🧐 Анализ кода (SonarQube)" sh 'sonar-scanner' } } stage('CD: Staging Deployment') { steps { echo "🚀 Деплой на стейджинг" sh 'kubectl apply -f k8s/staging.yaml' } } stage('CD: Production Deployment') { when { branch 'main' // Только для main-ветки } steps { echo "🔥 Деплой в прод" sh 'kubectl apply -f k8s/production.yaml' } } } } 🚩Отдельные пайплайны для CI и CD Можно разделить CI и CD на разные пайплайны, используя Jenkins Multibranch Pipeline. CI-пайплайн (Jenkinsfile.ci) pipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { sh 'mvn clean package' } } stage('Test') { steps { sh 'mvn test' } } } post { success { archiveArtifacts artifacts: '**/target/*.jar' build job: 'CD-Pipeline', wait: false // Запуск CD после успешного CI } } } CD-пайплайн (Jenkinsfile.cd) pipeline { agent any stages { stage('Deploy to Staging') { steps { sh 'kubectl apply -f k8s/staging.yaml' } } stage('Manual Approval') { steps { input message: "Deploy to Production?" } } stage('Deploy to Production') { steps { sh 'kubectl apply -f k8s/production.yaml' } } } } 🚩Использование `Jenkins Shared Library` для разделения логики Если много пайплайнов, лучше вынести CI/CD-логику в общую библиотеку (vars/ci.groovy, vars/cd.groovy). Пример CI (vars/ci.groovy) def call() { pipeline { agent any stages { stage('Build & Test') { steps { sh 'mvn clean package && mvn test' } } } } } Пример CD (vars/cd.groovy) def call() { pipeline { agent any stages { stage('Deploy') { steps { sh 'kubectl apply -f k8s/production.yaml' } } } } } Jenkinsfile с использованием библиотек @Library('my-shared-library') _ ci() // Запуск CI cd() // Запуск CD Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Как ограничить видимость глобальной переменной между двумя функциями? - Использовать (двойное подчеркивание) для индикации приватности (по соглашению). - Не экспортировать в __all модуля. - Или структурировать код так, чтобы переменные были внутри классов/замыканий. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Что такое SLA, SLO, SLI? Эти три термина относятся к управлению надежностью и качеством IT-сервисов. Они помогают определить, измерить и гарантировать уровень обслуживания пользователей. 🚩SLI (Service Level Indicator) – Показатель уровня сервиса SLI – это метрика, которая показывает, насколько хорошо работает сервис. - Доступность (например, uptime 99.9%) - Время ответа API (например, менее 200 мс) - Ошибки запросов (например, не более 1% 5xx ошибок) 🚩SLO (Service Level Objective) – Целевой уровень сервиса SLO – это цель, которую компания ставит для SLI. Доступность 99.9% сервиса в месяц. Среднее время ответа API ≤ 200 мс. 🚩SLA (Service Level Agreement) – Соглашение об уровне сервиса SLA – это официальное соглашение между клиентом и провайдером сервиса, которое описывает обязательства и штрафы за их невыполнение. - Если доступность меньше 99.9%, клиент получает возврат денег. - Если среднее время ответа API больше 500 мс, клиент получает скидку. 🚩Как они связаны? SLI (метрика) → измеряет, насколько хорош сервис. SLO (цель) → устанавливает, каким должен быть сервис. SLA (договор) → фиксирует обязательства и штрафы. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Как мы можем с помощью cloudfront сохранить бюджет на использование сервисов? Amazon CloudFront — это CDN (Content Delivery Network), которая помогает оптимизировать затраты на трафик и нагрузку на серверы. Использование CloudFront позволяет экономить бюджет на AWS-сервисах следующими способами: 🟠Кеширование контента (уменьшение нагрузки на бэкенд) CloudFront кэширует статический и динамический контент, что снижает количество запросов к вашим основным серверам (например, EC2, S3, API Gateway, Lambda). Меньше запросов к S3 (меньше операций GET, а они платные). Меньше запросов к API Gateway и Lambda (так как CloudFront может кешировать ответы API). Экономия на EC2 и RDS, так как нагрузка перераспределяется. 🟠Использование бесплатного трафика между CloudFront и S3 Когда CloudFront забирает файлы из S3 в том же регионе, за исходящий трафик из S3 не взимается плата. Исходящий трафик из S3 в интернет стоит ≈ $0.09 за ГБ. Исходящий трафик из CloudFront в интернет дешевле (например, первые 1 ТБ в месяц — бесплатно). 🟠Снижение стоимости глобального трафика Если у вас клиенты в разных странах, CloudFront дешевле, чем стандартный AWS-трафик. Исходящий трафик из CloudFront в интернет в среднем на 30-50% дешевле, чем прямой выход из EC2 или S3. AWS часто снижает цены на CloudFront трафик в рамках программ оптимизации. 🟠Фильтрация ненужного трафика (ботов, DDoS, парсеров) CloudFront позволяет использовать AWS WAF (Web Application Firewall) для блокировки вредоносных запросов. Меньше запросов к бэкенду (EC2, API Gateway, Lambda). Защита от DDoS (AWS Shield Standard бесплатен для CloudFront). 🟠Кеширование динамического контента CloudFront поддерживает TTL (Time-to-Live) для кэширования даже динамических API-ответов. Вместо запроса к API Gateway/Lambda, CloudFront может вернуть кэшированный ответ. Можно настроить "Stale While Revalidate" — клиент получает устаревший контент, пока идет обновление. 🟠Гибкое управление ценой через региональные edge-локации CloudFront позволяет управлять ценами, ограничивая определенные регионы. Можно исключить дорогие регионы (например, Южную Америку, где трафик дороже). Можно использовать AWS Origin Shield для дополнительного кеширования между регионами. 🟠Использование CloudFront Functions вместо AWS Lambda CloudFront поддерживает CloudFront Functions, которые выполняются прямо на edge-узлах и дешевле, чем Lambda@Edge. CloudFront Functions работают быстрее и стоят $0.10 за миллион запросов. Lambda@Edge стоит $0.60 за миллион запросов + плата за выполнение. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Что такое data source в графане? Это источник данных, с которым Grafana может взаимодействовать для построения графиков, панелей мониторинга (dashboards) и выполнения запросов. Data Source определяет, как Grafana подключается к внешним системам мониторинга, базам данных или API для получения метрик, логов или другой информации. 🚩Основные аспекты 🟠Типы Data Source Grafana поддерживает множество типов источников данных, включая: Системы мониторинга: Prometheus Zabbix InfluxDB Graphite Лог-агрегаторы: Loki Elasticsearch Splunk Облачные сервисы: AWS CloudWatch Google Cloud Monitoring Azure Monitor Реляционные базы данных: MySQL PostgreSQL API или внешние плагины: JSON API OpenTelemetry 🟠Функции Data Source Подключение: Определяет параметры для соединения с внешним хранилищем данных, такие как URL, токены аутентификации, логин/пароль. Выполнение запросов: Обеспечивает интерфейс для написания запросов к данным через встроенный редактор запросов Grafana. Форматирование данных: Конвертирует данные из формата, предоставляемого источником, в формат, понятный Grafana. 🟠Добавление Data Source Добавление источника данных выполняется через веб-интерфейс Grafana: Зайдите в Settings → Data Sources. Нажмите кнопку Add data source. Выберите нужный тип источника (например, Prometheus). Настройте параметры подключения (например, URL, токен, порт). Нажмите Save & Test, чтобы проверить соединение. 🟠Примеры запросов Для Prometheus: rate(http_requests_total[5m]) Для MySQL SELECT time, value FROM metrics WHERE time > NOW() - INTERVAL 1 HOUR; 🚩Особенности Data Source 🟠Кастомизация Вы можете устанавливать плагины для подключения к нестандартным источникам данных. Grafana Marketplace предлагает плагины для расширения функциональности. 🟠Мульти-сорсинг Один дашборд может использовать несколько источников данных, что позволяет объединять данные из разных систем. 🟠Глобальные переменные Источники данных могут использовать глобальные параметры, такие как время ($__timeFilter), для унификации запросов. 🟠Безопасность Поддержка различных методов аутентификации: токены, ключи API, OAuth. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Сервис типа кластер P со значением nan, что это значит? nan = Not a Number В контексте метрик или мониторинга (например, Prometheus, Grafana), NaN указывает: - Значение не было рассчитано. - Источник данных не вернул метрику. - В формуле деление на ноль или ошибка в агрегации. - Сервис неактивен или отключен. Если это в метриках по кластеру — возможно, сервис вообще не репортит нужную метрику. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Какой самый большой минус Ansible? Ansible – мощный инструмент для автоматизации, но у него есть серьезные недостатки, особенно при масштабировании. 🚩Основной минус – Медленная работа на больших инфраструктурах 🟠Нет агентов каждый раз Ansible подключается по SSH и выполняет задачи без предварительного кеширования что замедляет процесс. 🟠Ограничения Python на удаленных хостах если целевой сервер слабый или без Python, выполнение плейбуков будет медленным. 🟠Последовательное выполнение по умолчанию Ansible выполняет задачи последовательно, что дольше, чем параллельные методы (например, в SaltStack). yaml - name: Установка Nginx hosts: all tasks: - name: Установить Nginx apt: name: nginx state: present Запуск задач параллельно (-f 50) sh ansible-playbook playbook.yml -f 50 🚩Другие минусы Ansible 🟠Высокая нагрузка на управляющий узел Если 1000+ серверов, главный Ansible-узел может быстро перегрузиться. 🟠Сложное управление зависимостями Роли могут конфликтовать, если версии не совпадают. Ansible Galaxy не такой удобный, как Terraform Registry 🟠Ограниченная идемпотентность Некоторые модули (особенно shell и command) не всегда понимают, применялась ли конфигурация раньше. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Какие таблицы прописывал в iptables? В iptables есть 5 таблиц, но чаще всего работают с тремя: 🟠`filter` основная таблица для контроля трафика (используется по умолчанию) 🟠`nat` для трансляции адресов (SNAT, DNAT, редиректы) 🟠`mangle` для изменения пакетов (маркировка, TTL, QoS) 🟠`raw` для исключения пакетов из обработки conntrack 🟠`security` используется в SELinux для меток безопасности 🚩Таблица `filter` (фильтрация пакетов) Используется для разрешения или блокировки трафика. iptables -P INPUT DROP iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT 🚩Таблица `nat` (трансляция адресов) Используется для NAT, порт-форвардинга, маскарадинга. iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth0 -j MASQUERADE Пример: Проброс порта (DNAT) – входящие пакеты на 80 порт перенаправляем на 8080 iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 8080 🚩Таблица `mangle` (изменение пакетов) Используется для маркировки пакетов, изменения TTL, QoS. iptables -t mangle -A POSTROUTING -j TTL --ttl-set 64 Пример: Маркировка пакетов для использования в tc (QoS) iptables -t mangle -A PREROUTING -p tcp --dport 22 -j MARK --set-mark 1 Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
DevOps - interview questions
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Для чего используется clickhouse? ClickHouse – это высокопроизводительная колоночная база данных для аналитики. Она предназначена для быстрого выполнения аналитических запросов на больших объемах данных (миллиарды строк). Используется в BI-системах, логировании, мониторинге и обработке событий. 🚩Основные возможности 🟠Очень быстрые запросы за счёт хранения данных по колонкам и сжатия. 🟠Отлично масштабируется работает на одной машине или в кластере. 🟠Поддержка SQL работает с привычными SQL-запросами. 🟠Хорош для real-time аналитики обработка миллионов событий в секунду. 🟠Без индексов использует Primary Key + MergeTree, что упрощает оптимизацию. 🟠Хорошее сжатие данных благодаря специальным алгоритмам хранения. 🚩Где используется? 🟠Аналитика и отчёты BI-системы (анализ продаж, маркетинга, поведения пользователей). Агрегация данных по времени (финансы, реклама, ретеншн). 🟠Логирование и мониторинг Хранение логов (NGINX, Kubernetes, Clickstream). Аналитика событий в реальном времени. 🟠IoT и Big Data Обработка телеметрии с датчиков. Анализ поведения пользователей в приложениях. 🟠Пример работы с ClickHouse 1⃣Создание таблицы CREATE TABLE visits ( user_id UInt32, url String, duration UInt32, event_time DateTime ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY event_time; 2⃣Вставка данных INSERT INTO visits VALUES (1, 'Ссылка скрыта 30, now()); 3⃣Аналитический запрос (например, среднее время посещения сайта) SELECT url, AVG(duration) FROM visits GROUP BY url ORDER BY AVG(duration) DESC; Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
DevOps - interview questions
FAQ

Open DevOps - interview questions in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use DevOps - interview questions directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening DevOps - interview questions.

The exact features depend on the resource. Open DevOps - interview questions to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+0.3% last 30 days
Current
5,577
Month ago
5,558
Average growth
+1 / day
Updated
2 days ago

Reviews for channel DevOps - interview questions

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login