Preguntas Senior AWS Cloud Engineer

Introducción

En una entrevista senior para AWS Cloud Engineer no basta con nombrar servicios: normalmente evalúan cómo tomas decisiones de producción. Prepárate para explicar un diseño, defender el modelo de seguridad, estimar el impacto en costos, planificar fallos y demostrar cómo operarías el sistema después del lanzamiento.

Esta guía reúne preguntas de entrevista senior sobre AWS con respuestas prácticas de arquitectura, redes, cómputo, optimización de costos, seguridad IAM, bases de datos, monitoreo y troubleshooting.

Arquitectura y Diseño

1. Diseñe una aplicación web de múltiples niveles de alta disponibilidad en AWS.

Respuesta: Una arquitectura de múltiples niveles lista para producción requiere redundancia, escalabilidad y seguridad:

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Componentes Clave:

1. DNS y CDN:

# Route 53 para DNS con comprobaciones de estado
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# CloudFront para la entrega global de contenido
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. Balanceo de Carga y Auto Escalado:

# Crear Balanceador de Carga de Aplicaciones
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Crear Grupo de Auto Escalado
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. Base de Datos y Almacenamiento en Caché:

RDS Multi-AZ para alta disponibilidad
Réplicas de lectura para escalado de lectura
ElastiCache para almacenamiento en caché de sesiones/datos

Principios de Diseño:

Implementar en múltiples AZs
Utilizar servicios administrados cuando sea posible
Implementar auto escalado
Separar niveles con grupos de seguridad
Utilizar S3 para contenido estático

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Difícil

2. Explique el Emparejamiento de VPC y cuándo usarlo.

Respuesta: El Emparejamiento de VPC conecta dos VPCs de forma privada utilizando la red de AWS.

Características:

Conectividad privada (sin internet)
Sin punto único de fallo
Sin cuello de botella de ancho de banda
Admite el emparejamiento entre regiones
No transitivo (A↔B, B↔C no significa A↔C)

Casos de Uso:

Conectar VPCs de producción y administración
Compartir recursos entre VPCs
Arquitecturas de múltiples cuentas
Conectividad de nube híbrida

# Crear conexión de emparejamiento de VPC
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# Aceptar la conexión de emparejamiento
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# Actualizar tablas de enrutamiento
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

Alternativas:

Transit Gateway: Hub-and-spoke, enrutamiento transitivo
PrivateLink: Conectividad servicio a servicio
VPN: Conectividad cifrada

Frecuencia: Común Dificultad: Media

Computación Avanzada

3. ¿Cómo funciona Auto Scaling y cómo lo optimiza?

Respuesta: Auto Scaling ajusta automáticamente la capacidad en función de la demanda.

Políticas de Escalado:

1. Seguimiento del Objetivo:

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

2. Escalado por Pasos:

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

3. Escalado Programado:

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

Estrategias de Optimización:

Utilizar escalado predictivo para patrones conocidos
Establecer períodos de enfriamiento apropiados
Supervisar las métricas de escalado
Utilizar tipos de instancias mixtas
Implementar ganchos de ciclo de vida para un cierre correcto

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media-Difícil

Serverless y Servicios Avanzados

4. ¿Cuándo usaría Lambda vs EC2?

Respuesta: Elegir en función de las características de la carga de trabajo:

Utilizar Lambda cuando:

Cargas de trabajo basadas en eventos
Tareas de corta duración (< 15 minutos)
Tráfico variable/impredecible
Desea cero administración de servidores
Optimización de costos para uso esporádico

Utilizar EC2 cuando:

Procesos de larga duración
Necesita control total del SO
Requisitos de software específicos
Carga alta constante
Aplicaciones con estado

Ejemplo de Lambda:

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    Procesar evento de carga de S3
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # Obtener bucket y clave del evento
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # Procesar archivo
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # Hacer algo con el contenido
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Procesamiento completo')
    }

Comparación de Costos:

Lambda: Pago por solicitud + duración
EC2: Pago por tiempo de actividad (incluso si está inactivo)

Frecuencia: Común Dificultad: Media

Optimización de Costos

5. ¿Cómo optimiza los costos de AWS?

Respuesta: Una buena respuesta senior trata la optimización de costos como un proceso operativo continuo, no como una limpieza puntual:

Estrategias:

1. Ajuste de Tamaño Correcto:

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

2. Instancias Reservadas y Planes de Ahorro:

Compromisos de 1 o 3 años
Hasta un 72% de ahorro frente a la demanda
Usarlos para cómputo estable después de revisar recomendaciones de Cost Explorer, compromisos existentes y cambios previstos

3. Instancias Spot:

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

4. Políticas de Ciclo de Vida de S3:

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "Mover a IA después de 30 días",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Escalado:

Reducir la escala durante las horas de inactividad
Utilizar escalado predictivo

6. Supervisión:

AWS Cost Explorer
Alertas de presupuesto
Etiquetar los recursos para la asignación de costos

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media

Seguridad y Cumplimiento

6. ¿Cómo implementa la defensa en profundidad en AWS?

Respuesta: Una respuesta senior debe combinar controles preventivos, detección y respuesta rápida en cada capa:

Capas:

1. Seguridad de la Red:

# VPC con subredes privadas
# Grupos de seguridad (permitir solo los puertos necesarios)
# NACLs para el control a nivel de subred
# WAF para la protección de aplicaciones

# Ejemplo: Restringir SSH solo al host bastión
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. Identidad y Acceso:

Preferir federación y credenciales temporales para personas y workloads
Exigir MFA cuando aún existan credenciales de larga duración o root
Aplicar mínimo privilegio y revisar permisos no usados con regularidad
Usar IAM Access Analyzer para validar políticas e identificar acceso público, entre cuentas o no utilizado

{
  "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. Protección de Datos:

Cifrado en reposo (KMS)
Cifrado en tránsito (TLS)
Políticas de bucket S3
Cifrado RDS

4. Supervisión y Registro:

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

# Habilitar Registros de Flujo de VPC
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. Cumplimiento:

AWS Config para la supervisión del cumplimiento
Security Hub para hallazgos centralizados
GuardDuty para la detección de amenazas

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Difícil

Servicios de Base de Datos

7. Explique RDS Multi-AZ vs Réplicas de Lectura y cuándo usar cada uno.

Respuesta: Ambos proporcionan redundancia pero sirven para diferentes propósitos:

Implementación Multi-AZ:

Propósito: Alta disponibilidad y recuperación ante desastres
Replicación síncrona al standby en una AZ diferente
Conmutación por error automática (1-2 minutos)
Mismo punto de conexión después de la conmutación por error
Las instancias RDS Multi-AZ estándar no sirven lecturas desde el standby; los clústeres Multi-AZ pueden ofrecer standbys legibles, así que aclara la topología exacta
Añade costo por capacidad standby y almacenamiento; compáralo con los requisitos de recuperación

# Crear instancia RDS Multi-AZ
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

Réplicas de Lectura:

Propósito: Escalar operaciones de lectura
Replicación asíncrona
Múltiples réplicas posibles (hasta 15 para Aurora)
Puntos de conexión diferentes para cada réplica
Puede estar en diferentes regiones
Se puede promover a una BD independiente

# Crear réplica de lectura
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

# Promover la réplica de lectura a independiente
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

Tabla de Comparación:

Característica	Multi-AZ	Réplica de Lectura
Replicación	Síncrona	Asíncrona
Propósito	HA/DR	Escalado de lectura
Conmutación por error	Automática	Promoción manual
Punto de conexión	Mismo	Diferente
Regiones	Solo la misma región	Soporte entre regiones
Rendimiento	Multi-AZ estándar en instancias prioriza disponibilidad; los clústeres Multi-AZ pueden añadir standbys legibles	Mejora el throughput de lectura en cargas con muchas lecturas
Caso de Uso	Bases de datos de producción	Analítica, informes

Mejor Práctica: Utilizar ambos juntos

Multi-AZ para alta disponibilidad
Réplicas de lectura para escalado de lectura

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media-Difícil

8. ¿Cómo implementa la migración de la base de datos con un tiempo de inactividad mínimo?

Respuesta: Estrategias de migración de bases de datos para sistemas de producción:

Estrategia 1: AWS DMS (Database Migration Service)

# Crear instancia de replicación
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# Crear punto de conexión de origen
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

# Crear punto de conexión de destino
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

# Crear tarea de migración
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

Fases de Migración:

1. Carga Completa:

Copiar los datos existentes
Puede tomar horas/días
La aplicación todavía utiliza el origen

2. CDC (Captura de Datos de Cambio):

Replicar los cambios en curso
Mantiene el destino sincronizado
Retraso mínimo (segundos)

3. Transición:

# Script de transición de migración
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    Transición a la nueva base de datos con un tiempo de inactividad mínimo
    """
    # 1. Habilitar el modo de mantenimiento
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. Esperar a que el retraso de la replicación sea cero
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. Actualizar la configuración de la aplicación
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. Reiniciar la aplicación
    restart_application()
    
    # 5. Verificar la conectividad
    verify_database_connection()
    
    # 6. Deshabilitar el modo de mantenimiento
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Transición completa!")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """Esperar a que el retraso de la replicación sea mínimo"""
    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"Retraso de la replicación: {lag}s - Listo para la transición")
            break
        
        print(f"Retraso de la replicación: {lag}s - Esperando...")
        time.sleep(10)

Estrategia 2: Implementación Azul-Verde

# Crear clon de Aurora (instantáneo, copiar al escribir)
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

# Probar en staging
# Cuando esté listo, intercambiar DNS/puntos de conexión

Comparación de Tiempo de Inactividad:

DMS: < 1 minuto (solo transición)
Azul-Verde: < 30 segundos (cambio de DNS)
Volcado/restauración tradicional: Horas a días

Frecuencia: Común Dificultad: Difícil

Supervisión y Resolución de Problemas

9. ¿Cómo soluciona los altos costos de AWS?

Respuesta: La optimización de costos requiere un análisis sistemático:

Pasos de Investigación:

1. Utilizar Cost Explorer:

# Obtener el desglose de costos por servicio
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-04-01,End=2026-04-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# Obtener el costo por etiquetas de recursos
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-04-01,End=2026-04-30 \
  --granularity DAILY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=TAG,Key=Environment

2. Identificar Anomalías de Costo:

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    Identificar picos de costo inusuales
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # Obtener los últimos 30 días de costos
    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'}]
    )
    
    # Analizar cada servicio
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # Marcar costos > $100/día
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# Causas comunes de costos
cost_culprits = {
    'EC2': [
        'Instancias de gran tamaño',
        'Instancias inactivas',
        'Volúmenes EBS no adjuntos',
        'Instantáneas antiguas'
    ],
    'RDS': [
        'Multi-AZ cuando no es necesario',
        'Instancias de gran tamaño',
        'Retención excesiva de copias de seguridad'
    ],
    'S3': [
        'Clase de almacenamiento incorrecta',
        'Sin políticas de ciclo de vida',
        'Solicitudes excesivas'
    ],
    'Transferencia de Datos': [
        'Tráfico entre regiones',
        'Uso de NAT Gateway',
        'CloudFront no utilizado'
    ]
}

3. Script de Limpieza de Recursos:

#!/bin/bash
# Encontrar e informar recursos no utilizados

echo "=== Volúmenes EBS no adjuntos ==="
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,CreateTime]' \
  --output table

echo "=== Instancias EC2 inactivas (< 5% de CPU durante 7 días) ==="
# Utilizar CloudWatch para identificar
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 "=== IPs elásticas no adjuntas ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== Instantáneas antiguas (> 90 días) ==="
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. Configurar Alertas de Costo:

# Crear alerta de presupuesto
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

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

Victorias Rápidas:

Eliminar volúmenes EBS no adjuntos
Detener/terminar instancias EC2 inactivas
Utilizar S3 Intelligent-Tiering
Habilitar las políticas de ciclo de vida de S3
Utilizar instancias Spot para cargas de trabajo no críticas
Ajustar el tamaño correcto de las instancias sobre aprovisionadas

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media

Redes Avanzadas

10. Explique AWS Transit Gateway y sus casos de uso.

Respuesta: Transit Gateway es un servicio de topología de red hub-and-spoke que simplifica la arquitectura de la red.

Sin Transit Gateway:

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Problema: Conexiones N² (topología de malla)

Con Transit Gateway:

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Solución: Hub-and-spoke (conexiones N)

Características Clave:

Enrutamiento transitivo: A→TGW→B→TGW→C funciona
Gestión centralizada
Soporta hasta 5,000 VPCs
Emparejamiento entre regiones
Tablas de enrutamiento para el control del tráfico

Configuración:

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

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

# Crear ruta en la tabla de enrutamiento de VPC
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Crear tabla de enrutamiento de Transit Gateway
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Agregar ruta
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

Casos de Uso:

1. Arquitectura Multi-VPC:

# Ejemplo: Salida centralizada
vpc_architecture = {
    'production_vpcs': ['vpc-prod-1', 'vpc-prod-2', 'vpc-prod-3'],
    'shared_services': 'vpc-shared',  # NAT, proxies, etc.
    'on_premises': 'vpn-connection'
}

# Todas las VPCs de producción enrutan el tráfico de Internet a través de la VPC de servicios compartidos
# Controles de seguridad centralizados, registro, NAT

2. Segmentación de la Red:

# Tablas de enrutamiento separadas para diferentes entornos
# La producción no puede alcanzar el desarrollo
# El desarrollo puede alcanzar los servicios compartidos

3. Conectividad Multi-Región:

# Crear Transit Gateway en us-east-1
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# Crear Transit Gateway en eu-west-1
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# Emparejarlos
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

Consideraciones de Costo:

Los adjuntos y el procesamiento de datos tienen costo, así que estima el tráfico antes de centralizar todo
La inspección centralizada, NAT y el enrutamiento entre regiones pueden cambiar la factura rápidamente
Revisa los precios regionales actuales antes de elegir Transit Gateway frente a peering o PrivateLink

Alternativas:

Emparejamiento de VPC: Más simple, más barato para pocas VPCs
PrivateLink: Conectividad servicio a servicio
VPN: Conexiones directas

Frecuencia: Común Dificultad: Difícil

Conclusión

Las entrevistas para ingenieros sénior de AWS Cloud requieren un profundo conocimiento técnico y experiencia práctica. Concéntrese en:

Arquitectura: Diseños de múltiples niveles, alta disponibilidad, recuperación ante desastres
Redes Avanzadas: Emparejamiento de VPC, Transit Gateway, PrivateLink
Computación: Optimización de Auto Scaling, decisiones de Lambda vs EC2
Optimización de Costos: Ajuste de tamaño correcto, instancias reservadas, políticas de ciclo de vida
Seguridad: Defensa en profundidad, mejores prácticas de IAM, cifrado
Excelencia Operacional: Supervisión, registro, automatización

Respalda cada respuesta con un ejemplo de producción: el trade-off que elegiste, el modo de fallo que anticipaste, la métrica que monitoreaste y qué mejorarías después.

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Preguntas de entrevista para Senior AWS Cloud Engineer

Introducción

Arquitectura y Diseño

1. Diseñe una aplicación web de múltiples niveles de alta disponibilidad en AWS.

2. Explique el Emparejamiento de VPC y cuándo usarlo.

Computación Avanzada

3. ¿Cómo funciona Auto Scaling y cómo lo optimiza?

Serverless y Servicios Avanzados

4. ¿Cuándo usaría Lambda vs EC2?

Optimización de Costos

5. ¿Cómo optimiza los costos de AWS?

Seguridad y Cumplimiento

6. ¿Cómo implementa la defensa en profundidad en AWS?

Servicios de Base de Datos

7. Explique RDS Multi-AZ vs Réplicas de Lectura y cuándo usar cada uno.

8. ¿Cómo implementa la migración de la base de datos con un tiempo de inactividad mínimo?

Supervisión y Resolución de Problemas

9. ¿Cómo soluciona los altos costos de AWS?

Redes Avanzadas

10. Explique AWS Transit Gateway y sus casos de uso.

Conclusión

Consejos de carrera semanales que realmente funcionan

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