Dezember 21, 2025
13 Min. Lesezeit

Senior Cloud Engineer AWS Interview Fragen: Der Komplette Leitfaden

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Senior Cloud Engineer AWS Interview Fragen: Der Komplette Leitfaden
MB

Milad Bonakdar

Autor

Meistern Sie fortgeschrittene AWS-Konzepte mit umfassenden Interviewfragen zu Architekturdesign, Auto Scaling, fortgeschrittenem Networking, Kostenoptimierung und Sicherheit für Senior Cloud Engineer Positionen.


Einführung

Von erfahrenen AWS Cloud Engineers wird erwartet, dass sie skalierbare Architekturen entwerfen, Kosten optimieren, fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen implementieren und komplexe Cloud-Herausforderungen lösen. Diese Rolle erfordert fundierte Kenntnisse der AWS-Dienste, bewährte Architekturen und praktische Erfahrung mit Produktionssystemen.

Dieser Leitfaden behandelt wichtige Fragen für Vorstellungsgespräche für erfahrene AWS Cloud Engineers, wobei der Schwerpunkt auf Architektur, fortschrittlichen Diensten und strategischen Cloud-Lösungen liegt.


Architektur & Design

1. Entwerfen Sie eine hochverfügbare, mehrschichtige Webanwendung auf AWS.

Antwort: Eine produktionsreife, mehrschichtige Architektur erfordert Redundanz, Skalierbarkeit und Sicherheit:

Loading diagram...

Wichtige Komponenten:

1. DNS & CDN:

# Route 53 für DNS mit Integritätsprüfungen
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# CloudFront für globale Inhaltsbereitstellung
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. Load Balancing & Auto Scaling:

# Application Load Balancer erstellen
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Auto Scaling Group erstellen
aws autoscaling create-auto-scaling-group \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --launch-template LaunchTemplateName=my-template \
  --min-size 2 \
  --max-size 10 \
  --desired-capacity 4 \
  --target-group-arns arn:aws:elasticloadbalancing:...

3. Datenbank & Caching:

  • RDS Multi-AZ für hohe Verfügbarkeit
  • Read Replicas für Leseskalierung
  • ElastiCache für Sitzungs-/Datencaching

Designprinzipien:

  • Bereitstellung über mehrere AZs hinweg
  • Verwenden Sie nach Möglichkeit verwaltete Dienste
  • Implementieren Sie Auto Scaling
  • Trennen Sie Schichten mit Sicherheitsgruppen
  • Verwenden Sie S3 für statische Inhalte

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Schwer


2. Erläutern Sie VPC Peering und wann es verwendet werden sollte.

Antwort: VPC Peering verbindet zwei VPCs privat über das AWS-Netzwerk.

Eigenschaften:

  • Private Konnektivität (kein Internet)
  • Kein Single Point of Failure
  • Kein Bandbreitenengpass
  • Unterstützt regionsübergreifendes Peering
  • Nicht transitiv (A↔B, B↔C bedeutet nicht A↔C)

Anwendungsfälle:

  • Verbinden Sie Produktions- und Management-VPCs
  • Gemeinsame Nutzung von Ressourcen über VPCs hinweg
  • Multi-Account-Architekturen
  • Hybrid-Cloud-Konnektivität
# VPC-Peering-Verbindung erstellen
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# Peering-Verbindung akzeptieren
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# Routing-Tabellen aktualisieren
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

Alternativen:

  • Transit Gateway: Hub-and-Spoke, transitives Routing
  • PrivateLink: Service-to-Service-Konnektivität
  • VPN: Verschlüsselte Konnektivität

Seltenheit: Häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel


Erweiterte Rechenleistung

3. Wie funktioniert Auto Scaling und wie optimiert man es?

Antwort: Auto Scaling passt die Kapazität automatisch an die Nachfrage an.

Skalierungsrichtlinien:

1. Zielverfolgung:

{
  "TargetValue": 70.0,
  "PredefinedMetricSpecification": {
    "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
  }
}

2. Step Scaling:

{
  "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
  "MetricAggregationType": "Average",
  "StepAdjustments": [
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 0,
      "MetricIntervalUpperBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 10
    },
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 30
    }
  ]
}

3. Geplante Skalierung:

aws autoscaling put-scheduled-update-group-action \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --scheduled-action-name scale-up-morning \
  --recurrence "0 8 * * *" \
  --desired-capacity 10

Optimierungsstrategien:

  • Verwenden Sie Predictive Scaling für bekannte Muster
  • Legen Sie geeignete Abkühlungsphasen fest
  • Überwachen Sie Skalierungsmetriken
  • Verwenden Sie gemischte Instance-Typen
  • Implementieren Sie Lifecycle Hooks für ein ordnungsgemäßes Herunterfahren

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel bis schwer


Serverlos & Erweiterte Dienste

4. Wann würden Sie Lambda vs. EC2 verwenden?

Antwort: Wählen Sie basierend auf den Workload-Eigenschaften:

Verwenden Sie Lambda, wenn:

  • Ereignisgesteuerte Workloads
  • Kurz laufende Aufgaben (< 15 Minuten)
  • Variabler/unvorhersehbarer Traffic
  • Sie keine Serververwaltung wünschen
  • Kostenoptimierung für sporadische Nutzung

Verwenden Sie EC2, wenn:

  • Lang laufende Prozesse
  • Sie die vollständige Betriebssystemkontrolle benötigen
  • Spezifische Softwareanforderungen
  • Konstante hohe Last
  • Stateful-Anwendungen

Lambda-Beispiel:

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    S3-Upload-Ereignis verarbeiten
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # Bucket und Schlüssel aus dem Ereignis abrufen
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # Datei verarbeiten
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # Etwas mit dem Inhalt tun
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Verarbeitung abgeschlossen')
    }

Kostenvergleich:

  • Lambda: Bezahlung pro Anfrage + Dauer
  • EC2: Bezahlung für Betriebszeit (auch im Leerlauf)

Seltenheit: Häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel


Kostenoptimierung

5. Wie optimieren Sie die AWS-Kosten?

Antwort: Die Kostenoptimierung erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung:

Strategien:

1. Richtig dimensionieren (Right-Sizing):

# AWS Compute Optimizer verwenden
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
  --instance-arns arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:instance/i-1234567890abcdef0

2. Reserved Instances & Savings Plans:

  • 1-Jahres- oder 3-Jahres-Verpflichtungen
  • Bis zu 72 % Einsparungen gegenüber On-Demand
  • Verwenden Sie dies für vorhersehbare Workloads

3. Spot-Instances:

# Spot-Instances starten
aws ec2 request-spot-instances \
  --spot-price "0.05" \
  --instance-count 5 \
  --type "one-time" \
  --launch-specification file://specification.json

4. S3-Lifecycle-Richtlinien:

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "Nach 30 Tagen in IA verschieben",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Scaling:

  • Herunterskalieren außerhalb der Geschäftszeiten
  • Verwenden Sie Predictive Scaling

6. Überwachung:

  • AWS Cost Explorer
  • Budgetwarnungen
  • Taggen Sie Ressourcen für die Kostenaufteilung

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel


Sicherheit & Compliance

6. Wie implementieren Sie Defense in Depth auf AWS?

Antwort: Mehrschichtiger Sicherheitsansatz:

Schichten:

1. Netzwerksicherheit:

# VPC mit privaten Subnetzen
# Sicherheitsgruppen (nur erforderliche Ports zulassen)
# NACLs für die Steuerung auf Subnetzebene
# WAF für Anwendungsschutz

# Beispiel: Beschränken Sie SSH nur auf den Bastion Host
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. Identität & Zugriff:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:GetObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::my-bucket/*",
      "Condition": {
        "IpAddress": {
          "aws:SourceIp": "203.0.113.0/24"
        }
      }
    }
  ]
}

3. Datenschutz:

  • Verschlüsselung im Ruhezustand (KMS)
  • Verschlüsselung bei der Übertragung (TLS)
  • S3-Bucket-Richtlinien
  • RDS-Verschlüsselung

4. Überwachung & Protokollierung:

# CloudTrail aktivieren
aws cloudtrail create-trail \
  --name my-trail \
  --s3-bucket-name my-bucket

# VPC Flow Logs aktivieren
aws ec2 create-flow-logs \
  --resource-type VPC \
  --resource-ids vpc-12345 \
  --traffic-type ALL \
  --log-destination-type s3 \
  --log-destination arn:aws:s3:::my-bucket

5. Compliance:

  • AWS Config für die Compliance-Überwachung
  • Security Hub für zentralisierte Ergebnisse
  • GuardDuty zur Erkennung von Bedrohungen

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Schwer


Datenbankdienste

7. Erläutern Sie RDS Multi-AZ vs. Read Replicas und wann Sie welche verwenden sollten.

Antwort: Beide bieten Redundanz, dienen aber unterschiedlichen Zwecken:

Multi-AZ-Bereitstellung:

  • Zweck: Hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung
  • Synchrone Replikation auf Standby in einer anderen AZ
  • Automatisches Failover (1-2 Minuten)
  • Gleicher Endpunkt nach dem Failover
  • Kein Leistungsvorteil für Lesevorgänge
  • Verdoppelt die Kosten (Standby-Instance)
# Multi-AZ-RDS-Instance erstellen
aws rds create-db-instance \
  --db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --engine postgres \
  --master-username admin \
  --master-user-password MyPassword123 \
  --allocated-storage 100 \
  --multi-az \
  --backup-retention-period 7

Read Replicas:

  • Zweck: Skalierung von Lesevorgängen
  • Asynchrone Replikation
  • Mehrere Replikate möglich (bis zu 15 für Aurora)
  • Unterschiedliche Endpunkte für jedes Replikat
  • Kann sich in verschiedenen Regionen befinden
  • Kann zu einer eigenständigen Datenbank hochgestuft werden
# Read Replica erstellen
aws rds create-db-instance-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1 \
  --source-db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --availability-zone us-east-1b

# Read Replica zu Standalone hochstufen
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

Vergleichstabelle:

FunktionMulti-AZRead Replica
ReplikationSynchronAsynchron
ZweckHA/DRLeseskalierung
FailoverAutomatischManuelle Hochstufung
EndpunktGleichUnterschiedlich
RegionenNur gleiche RegionRegionsübergreifend unterstützt
LeistungKein LesevorteilVerbessert die Leseleistung
AnwendungsfallProduktionsdatenbankenAnalysen, Berichterstattung

Bewährte Methode: Verwenden Sie beides zusammen

  • Multi-AZ für hohe Verfügbarkeit
  • Read Replicas für Leseskalierung

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel bis schwer


8. Wie implementieren Sie eine Datenbankmigration mit minimaler Ausfallzeit?

Antwort: Datenbankmigrationsstrategien für Produktionssysteme:

Strategie 1: AWS DMS (Database Migration Service)

# Replikations-Instance erstellen
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# Quell-Endpunkt erstellen
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier source-db \
  --endpoint-type source \
  --engine-name postgres \
  --server-name source-db.example.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# Ziel-Endpunkt erstellen
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier target-db \
  --endpoint-type target \
  --engine-name aurora-postgresql \
  --server-name target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# Migrationsaufgabe erstellen
aws dms create-replication-task \
  --replication-task-identifier migration-task \
  --source-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:source-db \
  --target-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:target-db \
  --replication-instance-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:rep:my-replication-instance \
  --migration-type full-load-and-cdc \
  --table-mappings file://table-mappings.json

Migrationsphasen:

1. Vollständiges Laden:

  • Kopieren Sie vorhandene Daten
  • Kann Stunden/Tage dauern
  • Anwendung verwendet weiterhin Quelle

2. CDC (Change Data Capture):

  • Replizieren Sie laufende Änderungen
  • Hält das Ziel synchron
  • Minimale Verzögerung (Sekunden)

3. Cutover:

# Migrations-Cutover-Skript
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    Cutover zur neuen Datenbank mit minimaler Ausfallzeit
    """
    # 1. Wartungsmodus aktivieren
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. Warten Sie, bis die Replikationsverzögerung Null ist
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. Anwendungskonfiguration aktualisieren
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. Anwendung neu starten
    restart_application()
    
    # 5. Konnektivität überprüfen
    verify_database_connection()
    
    # 6. Wartungsmodus deaktivieren
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Cutover abgeschlossen!")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """Warten Sie, bis die Replikationsverzögerung minimal ist"""
    dms = boto3.client('dms')
    
    while True:
        response = dms.describe_replication_tasks(
            Filters=[{'Name': 'replication-task-id', 'Values': ['migration-task']}]
        )
        
        lag = response['ReplicationTasks'][0]['ReplicationTaskStats']['FullLoadProgressPercent']
        
        if lag < max_lag_seconds:
            print(f"Replikationsverzögerung: {lag}s - Bereit für Cutover")
            break
        
        print(f"Replikationsverzögerung: {lag}s - Warten...")
        time.sleep(10)

Strategie 2: Blue-Green Deployment

# Aurora-Klon erstellen (sofort, Copy-on-Write)
aws rds restore-db-cluster-to-point-in-time \
  --source-db-cluster-identifier production-cluster \
  --db-cluster-identifier staging-cluster \
  --restore-type copy-on-write \
  --use-latest-restorable-time

# Auf Staging testen
# Wenn bereit, DNS/Endpunkte austauschen

Vergleich der Ausfallzeiten:

  • DMS: < 1 Minute (nur Cutover)
  • Blue-Green: < 30 Sekunden (DNS-Switch)
  • Traditionelles Dump/Restore: Stunden bis Tage

Seltenheit: Häufig Schwierigkeitsgrad: Schwer


Überwachung & Fehlerbehebung

9. Wie beheben Sie hohe AWS-Kosten?

Antwort: Die Kostenoptimierung erfordert eine systematische Analyse:

Untersuchungsschritte:

1. Verwenden Sie Cost Explorer:

# Kostenaufschlüsselung nach Dienst abrufen
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# Kosten nach Ressourcentags abrufen
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity DAILY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=TAG,Key=Environment

2. Kostenanomalien identifizieren:

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    Ungewöhnliche Kostenspitzen identifizieren
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # Kosten der letzten 30 Tage abrufen
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=30)
    
    response = ce.get_cost_and_usage(
        TimePeriod={
            'Start': start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            'End': end_date.strftime('%Y-%m-%d')
        },
        Granularity='DAILY',
        Metrics=['BlendedCost'],
        GroupBy=[{'Type': 'SERVICE', 'Key': 'SERVICE'}]
    )
    
    # Jeden Dienst analysieren
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # Kosten > 100 $/Tag kennzeichnen
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# Häufige Kostentreiber
cost_culprits = {
    'EC2': [
        'Überdimensionierte Instances',
        'Leerlaufende Instances',
        'Nicht angehängte EBS-Volumes',
        'Alte Snapshots'
    ],
    'RDS': [
        'Multi-AZ, wenn nicht benötigt',
        'Überdimensionierte Instances',
        'Übermäßige Backup-Aufbewahrung'
    ],
    'S3': [
        'Falsche Speicherklasse',
        'Keine Lifecycle-Richtlinien',
        'Übermäßige Anfragen'
    ],
    'Data Transfer': [
        'Regionsübergreifender Traffic',
        'NAT-Gateway-Nutzung',
        'CloudFront nicht verwendet'
    ]
}

3. Skript zur Ressourcenbereinigung:

#!/bin/bash
# Nicht verwendete Ressourcen finden und melden

echo "=== Nicht angehängte EBS-Volumes ==="
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,CreateTime]' \
  --output table

echo "=== Leerlaufende EC2-Instances (< 5 % CPU für 7 Tage) ==="
# CloudWatch verwenden, um zu identifizieren
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/EC2 \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=InstanceId,Value=i-1234567890abcdef0 \
  --start-time $(date -u -d '7 days ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Average

echo "=== Nicht angehängte Elastic IPs ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== Alte Snapshots (> 90 Tage) ==="
aws ec2 describe-snapshots \
  --owner-ids self \
  --query 'Snapshots[?StartTime<=`'$(date -u -d '90 days ago' +%Y-%m-%d)'`].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]' \
  --output table

4. Kostenwarnungen einrichten:

# Budgetwarnung erstellen
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

# budget.json
{
  "BudgetName": "Monthly-Budget",
  "BudgetLimit": {
    "Amount": "1000",
    "Unit": "USD"
  },
  "TimeUnit": "MONTHLY",
  "BudgetType": "COST"
}

Schnelle Erfolge:

  • Löschen Sie nicht angehängte EBS-Volumes
  • Stoppen/Beenden Sie leerlaufende EC2-Instances
  • Verwenden Sie S3 Intelligent-Tiering
  • Aktivieren Sie S3-Lifecycle-Richtlinien
  • Verwenden Sie Spot-Instances für nicht kritische Workloads
  • Richtig dimensionieren Sie überdimensionierte Instances

Seltenheit: Sehr häufig Schwierigkeitsgrad: Mittel


Erweiterte Vernetzung

10. Erläutern Sie AWS Transit Gateway und seine Anwendungsfälle.

Antwort: Transit Gateway ist ein Hub-and-Spoke-Netzwerktopologiedienst, der die Netzwerkarchitektur vereinfacht.

Ohne Transit Gateway:

Loading diagram...

Problem: N² Verbindungen (Mesh-Topologie)

Mit Transit Gateway:

Loading diagram...

Lösung: Hub-and-Spoke (N Verbindungen)

Hauptmerkmale:

  • Transitives Routing: A→TGW→B→TGW→C funktioniert
  • Zentralisierte Verwaltung
  • Unterstützt bis zu 5.000 VPCs
  • Regionsübergreifendes Peering
  • Routing-Tabellen für die Traffic-Steuerung

Einrichtung:

# Transit Gateway erstellen
aws ec2 create-transit-gateway \
  --description "Main Transit Gateway" \
  --options AmazonSideAsn=64512,AutoAcceptSharedAttachments=enable

# VPC anhängen
aws ec2 create-transit-gateway-vpc-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0 \
  --vpc-id vpc-1234567890abcdef0 \
  --subnet-ids subnet-1234567890abcdef0 subnet-0987654321fedcba0

# Route in VPC-Routing-Tabelle erstellen
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Transit-Gateway-Routing-Tabelle erstellen
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Route hinzufügen
aws ec2 create-transit-gateway-route \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --transit-gateway-route-table-id tgw-rtb-1234567890abcdef0 \
  --transit-gateway-attachment-id tgw-attach-1234567890abcdef0

Anwendungsfälle:

1. Multi-VPC-Architektur:

# Beispiel: Zentralisierter Egress
vpc_architecture = {
    'production_vpcs': ['vpc-prod-1', 'vpc-prod-2', 'vpc-prod-3'],
    'shared_services': 'vpc-shared',  # NAT, Proxys usw.
    'on_premises': 'vpn-connection'
}

# Alle Produktions-VPCs leiten den Internet-Traffic über die VPC für gemeinsam genutzte Dienste
# Zentralisierte Sicherheitskontrollen, Protokollierung, NAT

2. Netzwerksegmentierung:

# Separate Routing-Tabellen für verschiedene Umgebungen
# Produktion kann Entwicklung nicht erreichen
# Entwicklung kann gemeinsam genutzte Dienste erreichen

3. Multi-Region-Konnektivität:

# Transit Gateway in us-east-1 erstellen
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# Transit Gateway in eu-west-1 erstellen
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# Diese verbinden
aws ec2 create-transit-gateway-peering-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-us-east-1 \
  --peer-transit-gateway-id tgw-eu-west-1 \
  --peer-region eu-west-1

Kostenüberlegungen:

  • 0,05 $/Stunde pro Attachment
  • 0,02 $/GB verarbeitete Daten
  • Kann in großem Maßstab teuer sein

Alternativen:

  • VPC Peering: Einfacher, günstiger für wenige VPCs
  • PrivateLink: Service-to-Service-Konnektivität
  • VPN: Direkte Verbindungen

Seltenheit: Häufig Schwierigkeitsgrad: Schwer


Fazit

Vorstellungsgespräche für erfahrene AWS Cloud Engineers erfordern fundierte technische Kenntnisse und praktische Erfahrung. Konzentrieren Sie sich auf:

  1. Architektur: Mehrschichtige Designs, hohe Verfügbarkeit, Notfallwiederherstellung
  2. Erweiterte Vernetzung: VPC Peering, Transit Gateway, PrivateLink
  3. Rechenleistung: Auto Scaling-Optimierung, Lambda vs. EC2-Entscheidungen
  4. Kostenoptimierung: Richtig dimensionieren, Reserved Instances, Lifecycle-Richtlinien
  5. Sicherheit: Defense in Depth, bewährte IAM-Methoden, Verschlüsselung
  6. Operative Exzellenz: Überwachung, Protokollierung, Automatisierung

Demonstrieren Sie praktische Erfahrungen mit Produktionssystemen, Kostenoptimierungsinitiativen und Sicherheitsimplementierungen. Viel Glück!

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