décembre 21, 2025
15 min de lecture

Questions d'entretien pour Architecte Cloud : Guide complet

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Questions d'entretien pour Architecte Cloud : Guide complet
MB

Milad Bonakdar

Auteur

Maîtrisez les concepts d'architecture cloud avec des questions d'entretien complètes couvrant les stratégies multi-cloud, les microservices, les modèles de conception, la sécurité et les solutions à l'échelle de l'entreprise pour les rôles d'architecte cloud.


Introduction

Les architectes cloud conçoivent des solutions cloud à l'échelle de l'entreprise qui sont évolutives, sécurisées, rentables et alignées sur les objectifs commerciaux. Ce rôle exige une expertise sur plusieurs plateformes cloud, des modèles d'architecture et la capacité de prendre des décisions techniques stratégiques.

Ce guide couvre les questions d'entretien essentielles pour les architectes cloud, en se concentrant sur les stratégies multi-cloud, les microservices, les modèles de conception et les solutions d'entreprise.


Stratégie Multi-Cloud

1. Comment concevez-vous une stratégie multi-cloud ?

Réponse : Le multi-cloud exploite plusieurs fournisseurs de cloud pour la résilience, l'optimisation des coûts et pour éviter le verrouillage fournisseur.

Considérations clés :

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Modèles d'Architecture :

1. Actif-Actif :

  • Les charges de travail s'exécutent simultanément sur plusieurs clouds
  • Équilibrage de charge entre les fournisseurs
  • Disponibilité maximale

2. Actif-Passif :

  • Cloud primaire pour la production
  • Secondaire pour la reprise après sinistre
  • Rentable

3. Services Indépendants du Cloud :

  • Utiliser Kubernetes pour la portabilité
  • Terraform pour IaC sur plusieurs clouds
  • Pipelines CI/CD standardisés

Défis :

  • Complexité de la gestion
  • Coûts de transfert de données
  • Exigences en matière de compétences
  • Politiques de sécurité cohérentes

Rareté : Courant Difficulté : Difficile


2. Comment planifiez-vous et exécutez-vous une migration vers le cloud ?

Réponse : La migration vers le cloud nécessite une planification minutieuse, une évaluation des risques et une exécution progressive.

Les 6 R de la Migration :

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Stratégies de Migration :

1. Réhéberger (Lift and Shift) :

  • Déplacer tel quel vers le cloud
  • Le plus rapide, le risque le plus faible
  • Avantages cloud limités

2. Replatformer (Lift, Tinker, and Shift) :

  • Optimisations mineures
  • Exemple : Passer à une base de données gérée
  • Équilibre entre vitesse et avantages

3. Refactoriser/Re-architecturer :

  • Refonte pour le cloud natif
  • Avantages maximaux
  • Effort et risque les plus élevés

4. Racheter :

  • Passer à SaaS
  • Exemple : Remplacer un CRM personnalisé par Salesforce

5. Retirer :

  • Mettre hors service les applications inutilisées

6. Retenir :

  • Garder sur site (conformité, latence)

Phases de Migration :

# Outil d'évaluation de la migration
class MigrationAssessment:
    def __init__(self, application):
        self.app = application
        self.score = 0
    
    def assess_cloud_readiness(self):
        factors = {
            'architecture': self.check_architecture(),
            'dependencies': self.check_dependencies(),
            'data_volume': self.check_data_volume(),
            'compliance': self.check_compliance(),
            'performance': self.check_performance_requirements()
        }
        
        # Calculer la complexité de la migration
        complexity = sum(factors.values()) / len(factors)
        
        if complexity < 3:
            return "Réhéberger - Faible complexité"
        elif complexity < 6:
            return "Replatformer - Complexité moyenne"
        else:
            return "Refactoriser - Haute complexité"
    
    def generate_migration_plan(self):
        return {
            'phase_1': 'Évaluation et planification',
            'phase_2': 'Preuve de concept',
            'phase_3': 'Migration des données',
            'phase_4': 'Migration des applications',
            'phase_5': 'Tests et validation',
            'phase_6': 'Basculement et mise en production',
            'phase_7': 'Optimisation'
        }

Exécution de la Migration :

1. Évaluation :

  • Inventaire des applications et des dépendances
  • Analyser les coûts (TCO)
  • Identifier les risques et les contraintes

2. Planification :

  • Choisir une stratégie de migration par application
  • Définir les critères de succès
  • Créer des plans de restauration

3. Migration Pilote :

  • Commencer avec une application non critique
  • Valider l'approche
  • Affiner les processus

4. Migration des Données :

# Exemple : Migration de base de données avec AWS DMS
aws dms create-replication-instance \
    --replication-instance-identifier migration-instance \
    --replication-instance-class dms.t2.medium

# Créer une tâche de migration
aws dms create-replication-task \
    --replication-task-identifier db-migration \
    --source-endpoint-arn arn:aws:dms:region:account:endpoint/source \
    --target-endpoint-arn arn:aws:dms:region:account:endpoint/target \
    --migration-type full-load-and-cdc

5. Stratégie de Basculement :

  • Big Bang : Tout d'un coup (risqué)
  • Progressive : Migration graduelle (plus sûr)
  • Exécution Parallèle : Exécuter les deux environnements

Atténuation des Risques :

  • Tests complets
  • Procédures de restauration automatisées
  • Lignes de base de performance
  • Validation de la sécurité
  • Surveillance des coûts

Rareté : Très Courant Difficulté : Moyen-Difficile


Architecture Microservices

3. Comment concevez-vous une architecture de microservices ?

Réponse : Les microservices décomposent les applications en petits services indépendants.

Architecture :

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Principes Clés :

1. Indépendance des Services :

  • Chaque service possède ses données
  • Déploiement indépendant
  • Diversité technologique autorisée

2. Communication :

# Synchrone (API REST)
import requests

def get_user(user_id):
    response = requests.get(f'http://user-service/api/users/{user_id}')
    return response.json()

# Asynchrone (File d'Attente de Messages)
import pika

def publish_order_event(order_data):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('rabbitmq'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='orders')
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key='orders',
        body=json.dumps(order_data)
    )
    connection.close()

3. Passerelle API :

  • Point d'entrée unique
  • Authentification/autorisation
  • Limitation du débit
  • Routage des requêtes

4. Découverte de Services :

  • Enregistrement dynamique des services
  • Contrôles de santé
  • Équilibrage de charge

Avantages :

  • Mise à l'échelle indépendante
  • Flexibilité technologique
  • Isolation des pannes
  • Déploiement plus rapide

Défis :

  • Complexité du système distribué
  • Cohérence des données
  • Complexité des tests
  • Surcharge opérationnelle

Rareté : Très Courant Difficulté : Difficile


4. Comment implémentez-vous un maillage de services (service mesh) dans les microservices ?

Réponse : Un maillage de services fournit une couche d'infrastructure pour la communication de service à service, gérant la gestion du trafic, la sécurité et l'observabilité.

Architecture :

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Fonctionnalités Clés :

1. Gestion du Trafic :

  • Équilibrage de charge
  • Disjoncteur (Circuit breaking)
  • Nouvelles tentatives et délais d'attente
  • Déploiements Canary
  • Tests A/B

2. Sécurité :

  • Chiffrement mTLS
  • Authentification
  • Politiques d'autorisation

3. Observabilité :

  • Traçage distribué
  • Collecte de métriques
  • Journalisation des accès

Implémentation Istio :

# Service Virtuel pour le routage du trafic
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: reviews-route
spec:
  hosts:
  - reviews
  http:
  - match:
    - headers:
        user-type:
          exact: premium
    route:
    - destination:
        host: reviews
        subset: v2
      weight: 100
  - route:
    - destination:
        host: reviews
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: reviews
        subset: v2
      weight: 10

---
# Règle de Destination pour l'équilibrage de charge
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: reviews-destination
spec:
  host: reviews
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: LEAST_REQUEST
    connectionPool:
      tcp:
        maxConnections: 100
      http:
        http1MaxPendingRequests: 50
        maxRequestsPerConnection: 2
  subsets:
  - name: v1
    labels:
      version: v1
  - name: v2
    labels:
      version: v2

Configuration du Disjoncteur :

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: circuit-breaker
spec:
  host: payment-service
  trafficPolicy:
    outlierDetection:
      consecutiveErrors: 5
      interval: 30s
      baseEjectionTime: 30s
      maxEjectionPercent: 50

Sécurité mTLS :

apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
  namespace: production
spec:
  mtls:
    mode: STRICT

---
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: allow-read
spec:
  action: ALLOW
  rules:
  - from:
    - source:
        principals: ["cluster.local/ns/default/sa/frontend"]
    to:
    - operation:
        methods: ["GET"]

Observabilité avec Kiali :

# Installer Istio avec les addons d'observabilité
istioctl install --set profile=demo

# Déployer Kiali, Prometheus, Grafana, Jaeger
kubectl apply -f samples/addons/

# Accéder au tableau de bord Kiali
istioctl dashboard kiali

Comparaison des Maillages de Services :

FonctionnalitéIstioLinkerdConsul
ComplexitéÉlevéeFaibleMoyenne
PerformanceBonneExcellenteBonne
FonctionnalitésComplètesEssentiellesComplètes
Courbe d'ApprentissageRaideDouceMoyenne
Utilisation des RessourcesÉlevéeFaibleMoyenne

Quand Utiliser :

  • Déploiements de microservices importants (50+ services)
  • Besoin d'une gestion avancée du trafic
  • Exigences de sécurité (mTLS)
  • Déploiements multi-clusters
  • Exigences d'observabilité

Rareté : Courant Difficulté : Difficile


Modèles de Conception

5. Expliquez le modèle de Disjoncteur (Circuit Breaker) et quand l'utiliser.

Réponse : Le Disjoncteur empêche les défaillances en cascade dans les systèmes distribués.

États :

  1. Fermé : Fonctionnement normal
  2. Ouvert : Défaillances détectées, les requêtes échouent rapidement
  3. Semi-Ouvert : Test si le service a récupéré
from enum import Enum
import time

class CircuitState(Enum):
    CLOSED = "fermé"
    OPEN = "ouvert"
    HALF_OPEN = "semi_ouvert"

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, timeout=60, success_threshold=2):
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.timeout = timeout
        self.success_threshold = success_threshold
        self.failures = 0
        self.successes = 0
        self.last_failure_time = None
        self.state = CircuitState.CLOSED
    
    def call(self, func, *args, **kwargs):
        if self.state == CircuitState.OPEN:
            if time.time() - self.last_failure_time > self.timeout:
                self.state = CircuitState.HALF_OPEN
                self.successes = 0
            else:
                raise Exception("Le disjoncteur est OUVERT")
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            self.on_success()
            return result
        except Exception as e:
            self.on_failure()
            raise e
    
    def on_success(self):
        self.failures = 0
        if self.state == CircuitState.HALF_OPEN:
            self.successes += 1
            if self.successes >= self.success_threshold:
                self.state = CircuitState.CLOSED
    
    def on_failure(self):
        self.failures += 1
        self.last_failure_time = time.time()
        if self.failures >= self.failure_threshold:
            self.state = CircuitState.OPEN

# Utilisation
breaker = CircuitBreaker()
result = breaker.call(external_api_call, user_id=123)

Cas d'Utilisation :

  • Appels d'API externes
  • Connexions à la base de données
  • Communication de microservices
  • Intégrations tierces

Rareté : Courant Difficulté : Moyen-Difficile


Architecture Événementielle

6. Expliquez l'architecture événementielle et quand l'utiliser.

Réponse : L'Architecture Événementielle (EDA) utilise des événements pour déclencher et communiquer entre des services découplés.

Architecture :

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Concepts Clés :

1. Événement :

  • Fait immuable qui s'est produit
  • Contient des données pertinentes
  • Horodaté

2. Producteur d'Événements :

  • Publie des événements
  • Ne connaît pas les consommateurs

3. Consommateur d'Événements :

  • S'abonne aux événements
  • Traite de manière asynchrone

4. Bus/Courtier d'Événements :

  • Route les événements
  • Exemples : Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge

Implémentation Kafka :

from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer
import json
from datetime import datetime

# Producteur d'Événements
class OrderEventProducer:
    def __init__(self):
        self.producer = KafkaProducer(
            bootstrap_servers=['localhost:9092'],
            value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
        )
    
    def publish_order_created(self, order_id, customer_id, items, total):
        event = {
            'event_type': 'OrderCreated',
            'event_id': str(uuid.uuid4()),
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
            'data': {
                'order_id': order_id,
                'customer_id': customer_id,
                'items': items,
                'total': total
            }
        }
        self.producer.send('order-events', value=event)
        self.producer.flush()

# Consommateur d'Événements
class InventoryEventConsumer:
    def __init__(self):
        self.consumer = KafkaConsumer(
            'order-events',
            bootstrap_servers=['localhost:9092'],
            value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8')),
            group_id='inventory-service'
        )
    
    def process_events(self):
        for message in self.consumer:
            event = message.value
            if event['event_type'] == 'OrderCreated':
                self.reserve_inventory(event['data'])
    
    def reserve_inventory(self, order_data):
        # Logique de réservation d'inventaire
        print(f"Réservation de l'inventaire pour la commande {order_data['order_id']}")
        # Publier l'événement InventoryReserved

Modèle d'Approvisionnement d'Événements (Event Sourcing) :

# Stocker les événements au lieu de l'état actuel
class EventStore:
    def __init__(self):
        self.events = []
    
    def append(self, event):
        self.events.append(event)
    
    def get_events(self, aggregate_id):
        return [e for e in self.events if e['aggregate_id'] == aggregate_id]

# Reconstruire l'état à partir des événements
class OrderAggregate:
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id
        self.status = 'pending'
        self.items = []
        self.total = 0
    
    def apply_event(self, event):
        if event['type'] == 'OrderCreated':
            self.items = event['data']['items']
            self.total = event['data']['total']
        elif event['type'] == 'OrderPaid':
            self.status = 'paid'
        elif event['type'] == 'OrderShipped':
            self.status = 'shipped'
    
    def rebuild_from_events(self, events):
        for event in events:
            self.apply_event(event)

CQRS (Command Query Responsibility Segregation) :

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Avantages :

  • Couplage faible
  • Évolutivité
  • Flexibilité
  • Piste d'audit (approvisionnement d'événements)
  • Traitement en temps réel

Défis :

  • Cohérence éventuelle
  • Évolution du schéma d'événement
  • Complexité du débogage
  • Gestion des événements en double

Cas d'Utilisation :

  • Traitement des commandes de commerce électronique
  • Analyse en temps réel
  • Traitement des données IoT
  • Communication de microservices
  • Systèmes d'audit et de conformité

Rareté : Courant Difficulté : Difficile


Reprise Après Sinistre

7. Comment concevez-vous une stratégie de reprise après sinistre ?

Réponse : La reprise après sinistre (DR) assure la continuité des activités pendant les pannes.

Mesures Clés :

  • RTO (Recovery Time Objective) : Durée d'indisponibilité maximale acceptable
  • RPO (Recovery Point Objective) : Perte de données maximale acceptable

Stratégies de DR :

StratégieRTORPOCoûtComplexité
Sauvegarde & RestaurationHeuresHeuresFaibleFaible
Pilot LightMinutesMinutesMoyenMoyen
Warm StandbyMinutesSecondesÉlevéMoyen
Actif-ActifSecondesAucunLe plus élevéÉlevée

Exemple d'Implémentation :

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Automatisation :

# Script de basculement automatisé
def initiate_failover():
    # 1. Arrêter les écritures sur le primaire
    stop_primary_writes()
    
    # 2. Promouvoir la base de données secondaire
    promote_secondary_to_primary()
    
    # 3. Mettre à jour le DNS
    update_route53_failover()
    
    # 4. Démarrer les services de la région de DR
    start_dr_services()
    
    # 5. Vérifier la santé
    verify_dr_health()
    
    # 6. Notifier l'équipe
    send_alert("Basculement terminé vers la région de DR")

Tests :

  • Exercices de DR réguliers (trimestriels)
  • Tests automatisés
  • Documenter les manuels d'exécution
  • Revues post-incident

Rareté : Très Courant Difficulté : Difficile


Sécurité & Conformité

8. Comment implémentez-vous la sécurité zéro confiance dans l'architecture cloud ?

Réponse : La Zéro Confiance suppose qu'il n'y a pas de confiance implicite, vérifiez tout.

Principes :

  1. Vérifier explicitement
  2. Accès au moindre privilège
  3. Supposer une violation

Implémentation :

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Composants :

1. Identité & Accès :

# Exemple : Politique d'accès conditionnel
policies:
  - name: "Exiger MFA pour les applications sensibles"
    conditions:
      applications: ["finance-app", "hr-system"]
      users: ["all"]
    controls:
      - require_mfa: true
      - require_compliant_device: true
      - allowed_locations: ["corporate-network", "vpn"]

2. Segmentation du Réseau :

  • Micro-segmentation
  • Maillage de services (Istio, Linkerd)
  • Politiques de réseau

3. Chiffrement :

  • Données au repos
  • Données en transit
  • Chiffrement de bout en bout

4. Surveillance Continue :

  • Détection des menaces en temps réel
  • Analyse comportementale
  • Réponse automatisée

Rareté : Courant Difficulté : Difficile


Optimisation des Coûts

9. Comment optimisez-vous les coûts sur plusieurs fournisseurs de cloud ?

Réponse : Stratégies d'optimisation des coûts multi-cloud :

1. Placement des Charges de Travail :

  • Analyser les modèles de tarification
  • Tenir compte des coûts de transfert de données
  • Tirer parti des différences de prix régionales

2. Capacité Réservée :

  • Instances Réservées AWS
  • Instances de VM Réservées Azure
  • Remises pour Utilisation Engagée GCP

3. Instances Spot/Préemptibles :

# Outil de comparaison des coûts
def calculate_cost(provider, instance_type, hours):
    pricing = {
        'aws': {'on_demand': 0.10, 'spot': 0.03, 'reserved': 0.06},
        'gcp': {'on_demand': 0.095, 'preemptible': 0.028, 'committed': 0.057},
        'azure': {'on_demand': 0.105, 'spot': 0.032, 'reserved': 0.063}
    }
    
    return {
        'on_demand': pricing[provider]['on_demand'] * hours,
        'spot': pricing[provider]['spot'] * hours,
        'reserved': pricing[provider]['reserved'] * hours
    }

4. Surveillance & Gouvernance :

  • Tableaux de bord de coûts unifiés
  • Alertes budgétaires
  • Allocation des coûts basée sur les balises
  • Nettoyage automatisé des ressources

5. Optimisation de l'Architecture :

  • Serverless pour les charges de travail variables
  • Politiques de mise à l'échelle automatique
  • Hiérarchisation du stockage
  • CDN pour le contenu statique

Rareté : Très Courant Difficulté : Moyen-Difficile


Conclusion

Les entretiens d'architecte cloud nécessitent une réflexion stratégique et une expertise technique approfondie. Concentrez-vous sur :

  1. Multi-Cloud : Stratégie, défis, distribution des charges de travail
  2. Migration : Les 6 R, les phases de migration, l'atténuation des risques
  3. Microservices : Modèles de conception, communication, gestion des données
  4. Maillage de Services : Gestion du trafic, sécurité, observabilité
  5. Modèles de Conception : Disjoncteur, saga, CQRS
  6. Piloté par les Événements : Approvisionnement d'événements, files d'attente de messages, communication asynchrone
  7. Reprise Après Sinistre : RTO/RPO, stratégies de basculement, tests
  8. Sécurité : Zéro confiance, chiffrement, conformité
  9. Optimisation des Coûts : Tarification multi-cloud, capacité réservée, surveillance

Démontrez une expérience concrète avec des architectures à l'échelle de l'entreprise et une prise de décision stratégique. Bonne chance !

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