DevOps | Вопросы собесов

Бесплатный курс: веб-дизайн, графика, интерфейсы Научись создавать дизайн сайтов и приложений, инфографику для карточек на маркетплейсах и работать в Figma! Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰 Этот курс для тебя, если ты: ✅ мечтаешь о новой профессии, но не знаешь, с чего начать; ✅ чувствуешь, что хочешь большего — свободы, самореализации, творчества; ✅ полный новичок и хочешь систему, а не хаос; ✅ хочешь начать зарабатывать удалённо. Зарегистрироваться #реклама 16+ ydaev.ru О рекламодателе

🤔 В чём основное преимущество systemd? 1. Systemd заменяет традиционные init-системы, предлагая более быстрый процесс загрузки благодаря параллельному выполнению задач. 2. Поддерживает управление службами с их зависимостями, что упрощает настройку и монит монтированием файловых систем и другими аспектами системы. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Куда срочно перенести рабочие чаты? Битрикс24 — ваш мессенджер для работы и бизнеса. Личные и групповые чаты, видеозвонки и каналы в одном сервисе. Приглашайте коллег и внешние команды. Работает как привычный мессенджер. Есть бесплатный тариф. Начните работать уже сейчас. Битрикс24 — мессенджер для вашей компании. Попробовать #реклама 16+ bitrix24.ru О рекламодателе

🤔 Как проверять, что запрошенные пару сервисов видят друг друга? 1. Ping – проверяет, доступен ли хост (ping <IP>). 2. Traceroute (traceroute/mtr) – показывает маршрут пакетов. 3. Nslookup/Dig – проверка DNS-резолвинга (nslookup domain.com). 4. Telnet/NC – проверка доступности порта (nc -zv <IP> <PORT>). 5. Curl/Wget – проверка HTTP-доступа (curl -I http://service). 6. Tcpdump/Wireshark – анализ сетевого трафика. 7. Kubernetes Debug (kubectl exec, logs, describe) – если сервисы в K8s. Если сервисы не видят друг друга, проверяют маршрутизацию, iptables, firewall, DNS. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как AWS работает с DevOps? AWS предоставляет облачные сервисы для автоматизации CI/CD, управления инфраструктурой, мониторинга и безопасности. 🚩CI/CD (Непрерывная интеграция и развертывание) AWS предлагает инструменты для автоматической сборки, тестирования и деплоя. AWS CodePipeline – автоматизация CI/CD-процессов AWS CodeBuild – сборка и тестирование кода AWS CodeDeploy – автоматический деплой в EC2, ECS, Lambda AWS CodeCommit – репозиторий Git в AWS Пример CI/CD-пайплайна в AWS CodePipeline 1. CodeCommit получает новый коммит 2. CodeBuild собирает и тестирует код 3. CodeDeploy разворачивает приложение на EC2 🚩Управление инфраструктурой (IaC) В DevOps важно автоматически создавать и управлять ресурсами AWS. Terraform – создает инфраструктуру по коду AWS CloudFormation – аналог Terraform от AWS AWS CDK (Cloud Development Kit) – IaC на Python/TypeScript

hcl  
resource "aws_instance" "web" {  
  ami           = "ami-123456"  
  instance_type = "t2.micro"  
}  

🚩Контейнеризация и оркестрация AWS поддерживает управление контейнерами и Kubernetes. Amazon ECS (Elastic Container Service) – контейнеры без Kubernetes Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service) – управляемый Kubernetes AWS Fargate – запуск контейнеров без управления серверами Пример развертывания контейнера в AWS ECS: 1. Собираем Docker-образ 2. Загружаем его в Amazon ECR (Elastic Container Registry) 3. ECS автоматически масштабирует и управляет контейнерами 🚩Мониторинг и логирование Amazon CloudWatch – сбор метрик и логов AWS X-Ray – трассировка запросов в микросервисах AWS CloudTrail – аудит действий в AWS Пример мониторинга EC2 1. CloudWatch собирает метрики CPU, RAM 2. Настраиваем авто-масштабирование на основе этих метрик 3. CloudTrail записывает все изменения инфраструктуры 🚩Безопасность и управление доступом AWS IAM (Identity and Access Management) – контроль прав AWS Secrets Manager – управление паролями и API-ключами AWS KMS (Key Management Service) – шифрование данных

hcl  
resource "aws_iam_role" "s3_read" {  
  name = "s3-read-only"  
  assume_role_policy = jsonencode({  
    Statement = [{  
      Effect = "Allow"  
      Action = "s3:GetObject"  
      Resource = "arn:aws:s3:::my-bucket/*"  
    }]  
  })  
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Нужны актуальные вопросы с собеседований ? DevOps | Собеседования - твой незаменимый помощник в подготовке к собеседованиям. 🔊Обзоры собеседований c вилками на позиции: 🔵DevOps инженеров (Junior, Middle, Senior). 🔵С комментариями автора, как человека, который активно собеседует кандидатов. 🔊В ближайшее время: 🔵Записи реальных собеседований (не моки и открытые собеседования). 🔵Гайды и рекомендации по обходу частых ошибок при выступлении на техническом интервью. ➡️ Подписаться

🤔 Зачем нужен state в Terraform? - Хранит текущее состояние инфраструктуры. - Позволяет Terraform сравнивать желаемое и фактическое. - Используется при plan, apply. - Без стейта Terraform не знает, что нужно изменить. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое pv, pvc? Это понятия из Kubernetes, которые используются для управления хранилищем данных (storage). Они решают задачу обеспечения долгоживущего хранилища для приложений, которое сохраняется независимо от жизненного цикла подов (Pods). 🚩Persistent Volume (PV) Это объект Kubernetes, который представляет физическое хранилище, доступное в кластере. Это может быть локальное хранилище, сетевой диск (например, NFS), или облачный сервис хранения (например, Amazon EBS, Google Persistent Disk, Azure Disk). PV создается администратором или автоматически через StorageClass. Это ресурс хранилища, выделенный для использования в кластере. Независим от подов, что позволяет хранить данные, даже если под был удален или перезапущен.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: my-pv
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  hostPath:
    path: "/mnt/data"

🚩Persistent Volume Claim (PVC) Это запрос на использование хранилища (PV) со стороны пользователя или приложения. Это как "заявка" на нужное количество места и определенный тип хранилища. PVC создается разработчиком или приложением. PVC связывается с подходящим PV, который соответствует запросу. Если подходящий PV найден, он "привязывается" к PVC.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: my-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi

🚩Как работают PV и PVC вместе? 🟠Создание PV Администратор или динамическое создание выделяет хранилище (например, сетевой диск). 🟠Создание PVC Приложение запрашивает хранилище с помощью PVC. 🟠Привязка Kubernetes автоматически находит подходящий PV, который соответствует запросу PVC (по размерам, режимам доступа и другим параметрам). После этого PVC "связывается" с PV. 🟠Использование в поде PVC указывается в поде как volume, что позволяет контейнерам работать с данным хранилищем.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
    - name: my-container
      image: nginx
      volumeMounts:
        - mountPath: "/data"
          name: my-storage
  volumes:
    - name: my-storage
      persistentVolumeClaim:
        claimName: my-pvc

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Звучит как идеальный старт карьеры в ИТ 6 месяцев работы в связке с топ-менеджером Т-Банка и участие в масштабных проектах компании — все это в программе развития «Мини-CEO». Здесь есть возможность влиять на продукты и получать фидбек от лидеров направлений. А еще построить индивидуальный трек развития карьеры и работать бок о бок с командой в офисе T-Space. Программа подойдет студентам и джуниор-специалистам, которые сильны в математике, аналитике и программировании. Успей подать заявку до 30 марта. Подать заявку #реклама 16+ t-miniceo.ru О рекламодателе

🤔 Чем отличается маршрутизатор от коммутатора? - Коммутатор (Switch) работает на уровне канального уровня (L2) — связывает устройства в одной сети, знает MAC-адреса. - Маршрутизатор (Router) работает на сетевом уровне (L3) — связывает разные сети, знает IP-адреса и маршруты. Switch = внутри сети. Router = между сетями. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Можно ли на лету изменить настройки dns контейнре через cli? Нет, нельзя изменить DNS у уже запущенного контейнера напрямую через CLI. Но есть обходные способы! 🚩Остановка и перезапуск контейнера с новыми DNS Самый надежный способ — перезапустить контейнер с нужными DNS-серверами

docker run --dns 8.8.8.8 --dns 8.8.4.4 -d my_container

Или задать DNS через docker network

docker network create mynet --dns=1.1.1.1
docker run --net=mynet -d my_container

🚩Изменение `/etc/resolv.conf` внутри контейнера (может сработать) Можно изменить DNS вручную внутри работающего контейнера

docker exec -it my_container sh
echo "nameserver 1.1.1.1" > /etc/resolv.conf

🚩Использование `network connect` (только для user-defined сетей) Можно подключить контейнер к другой сети с нужными DNS:

docker network create mynewnet --dns=8.8.8.8
docker network connect mynewnet my_container

🚩Изменение настроек `systemd-resolved` (для контейнеров с `host`-сетью) Если контейнер использует сеть хоста (--network host), можно поменять DNS на хосте:

resolvectl dns eth0 8.8.8.8

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Как заработать больше в 2026 году Т-Инвестиции запускают онлайн-интенсив «ТОЛК», чтобы прокачать финансовую грамотность. Эксперты научат: — формировать пассивный доход; — вкладываться в нужные бумаги; — накопить на мечты и безбедную старость; — профессионально зарабатывать на инвестициях. Программа длится три недели. Вы получите практические кейсы и советы ведущих российских трейдеров. Старт уже 1 апреля, успейте зарегистрироваться Узнать больше #реклама 16+ t-tolk.ru О рекламодателе

🤔 Как работает injector sidecar в Vault? Injector добавляет в под дополнительный контейнер, который извлекает секреты из Vault и передаёт их основному приложению через файл, переменную окружения или том. Это позволяет безопасно использовать секреты без ручной интеграции. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Из чего состоит control plane? В Kubernetes Control Plane — это набор компонентов, которые управляют всей кластерной системой. Он отвечает за контроль над состоянием кластера, управлением узлами (nodes) и развертыванием приложений. 🟠kube-apiserver Что делает: Это центральный компонент, предоставляющий API для управления кластером. Почему нужен: Все взаимодействия, включая добавление/удаление узлов, создание подов и настройку сетей, проходят через API-сервер. Как работает: Принимает запросы от пользователей, kubectl, и других компонентов. Проверяет подлинность запросов и валидирует данные. Передает команды другим компонентам через REST API. 🟠etcd Что делает: Это распределённое key-value хранилище, которое сохраняет все данные о состоянии кластера. Почему нужен: Все данные о конфигурации, статусе и метаданных кластера сохраняются в etcd. Если etcd выходит из строя, кластер теряет свою управляемость. Как работает: Хранит информацию о подах, конфигурации сетей и статусе всех компонентов. Поддерживает консенсус между узлами, обеспечивая надёжность данных. 🟠kube-scheduler Что делает: Назначает поды на доступные узлы. Почему нужен: Без планировщика поды не смогут быть развернуты на узлах. Как работает: Считывает незапланированные поды из API-сервера. Анализирует доступные узлы на основе их ресурсов (CPU, память и т.д.). Назначает узел для каждого пода на основе алгоритмов (например, минимальная загрузка). 🟠kube-controller-manager Что делает: Управляет контроллерами, которые следят за состоянием ресурсов в кластере. Почему нужен: Контроллеры — это "надсмотрщики", которые автоматически исправляют отклонения от желаемого состояния. Как работает: Включает несколько встроенных контроллеров: Node Controller: Следит за доступностью узлов. Replication Controller: Поддерживает нужное количество реплик подов. Endpoint Controller: Обновляет Endpoints-объекты. Service Account Controller: Создает учетные записи для сервисов. 🟠cloud-controller-manager Что делает: Управляет интеграцией с облачными провайдерами (например, AWS, GCP). Почему нужен: Позволяет использовать облачные функции, такие как балансировка нагрузки, управление дисками и маршрутизацией. Как работает: Отвечает за создание LoadBalancer. Управляет постоянными томами (Persistent Volumes), связанными с облачными хранилищами. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Нужны 7 желающих для работы с искусственным интеллектом. Требования: 18-45 лет Работа из дома. График свободный. Пришло задание — изучили — выполнили — получили свои деньги. Деньги вы получаете в зависимости от сложности задания. Например: За задание могут платить 500-10.000 рублей. 500 рублей — это около 5-30 минут. 10 000 руб. это 5-6 часов. Работа может быть разной: Оживить фото, создать видео, реставрировать старое фото и т.д. 💰 В среднем новичок получает до 150.000 руб в месяц. А опытный может и 300-500т. Мы обучим вас сами: — 3 дня уроков по 30 минут — Домашки с проверкой и оплатой бонусами — Платим 10 тыс за каждую выполненную домашку ⚡ Набор заканчивается завтра. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

🤔 Что показывает load average? Load average показывает среднее количество процессов, ожидающих выполнения на ядре процессора за последние 1, 5 и 15 минут. Он включает в себя процессы, которые активны и находятся в очереди на выполнение, или ожидают ресурсов, таких как диск или сеть. Load average помогает оценить нагрузку на систему: значение, превышающее количество ядер, может указывать на перегрузку системы. Высокий load average без соответствующей активности процессора может свидетельствовать о блокировке ресурсов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 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

Целевые кибератаки 2025: аналитика и кейсы Ландшафт киберугроз в России меняется. Злоумышленники используют более продвинутые инструменты, а разработка ВПО стала гораздо доступнее благодаря AI. К чему готовиться бизнесу? 11 марта в 12:00 команда Solar 4RAYS проведет вебинар по итогам расследований целевых атак 2025 года и прогнозам на 2026-й. В программе: ✅Актуальные методы защиты на 2026 год. ✅Акцент на отраслях, которые злоумышленники атакуют чаще всего. ✅Интересные техники киберпреступников из реальных расследований. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы строить надежную эшелонированную защиту с помощью актуальных данных. Узнать больше #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

🤔 Если удалить terraform.tfstate, а потом сделать terraform init — что будет? - terraform init не восстановит state. - Terraform не будет знать, что уже развернуто, и при следующем apply может создать ресурсы заново. - Лучше использовать terraform state pull/push или хранить state в remote backend (S3, GitLab, etc). Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 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