Questions Senior AWS Cloud Engineer

Introduction

Un entretien senior AWS Cloud Engineer évalue surtout votre manière de prendre des décisions de production, pas votre capacité à citer des services. Vous devez pouvoir expliquer une architecture, défendre le modèle de sécurité, estimer l’impact sur les coûts, prévoir les pannes et montrer comment vous exploiteriez le système après la mise en ligne.

Ce guide rassemble des questions d’entretien AWS de niveau senior avec des réponses pratiques sur l’architecture, le réseau, le compute, l’optimisation des coûts, la sécurité IAM, les bases de données, le monitoring et le dépannage.

Architecture & Conception

1. Concevez une application web multi-tiers hautement disponible sur AWS.

Réponse : Une architecture multi-tiers prête pour la production nécessite la redondance, l'évolutivité et la sécurité :

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Composants clés :

1. DNS & CDN :

# Route 53 pour DNS avec des contrôles de santé
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# CloudFront pour la diffusion globale de contenu
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. Équilibrage de charge et Auto Scaling :

# Créer un équilibreur de charge d'application
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Créer un groupe Auto Scaling
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 données et mise en cache :

RDS Multi-AZ pour une haute disponibilité
Réplicas en lecture pour la mise à l'échelle de la lecture
ElastiCache pour la mise en cache des sessions/données

Principes de conception :

Déployer sur plusieurs AZ
Utiliser des services gérés lorsque possible
Mettre en œuvre l'auto-scaling
Séparer les niveaux avec des groupes de sécurité
Utiliser S3 pour le contenu statique

Fréquence : Très courant Difficulté : Difficile

2. Expliquez VPC Peering et quand l'utiliser.

Réponse : VPC Peering connecte deux VPC de manière privée en utilisant le réseau AWS.

Caractéristiques :

Connectivité privée (pas d'internet)
Pas de point de défaillance unique
Pas de goulot d'étranglement de bande passante
Prend en charge le peering inter-régions
Non transitif (A↔B, B↔C ne signifie pas A↔C)

Cas d'utilisation :

Connecter les VPC de production et de gestion
Partager des ressources entre les VPC
Architectures multi-comptes
Connectivité cloud hybride

# Créer une connexion de peering VPC
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# Accepter la connexion de peering
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# Mettre à jour les tables de routage
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

Alternatives :

Transit Gateway : Topologie en étoile, routage transitif
PrivateLink : Connectivité service à service
VPN : Connectivité chiffrée

Fréquence : Courant Difficulté : Moyen

Calcul Avancé

3. Comment fonctionne Auto Scaling et comment l'optimiser ?

Réponse : Auto Scaling ajuste automatiquement la capacité en fonction de la demande.

Politiques de mise à l'échelle :

1. Suivi de cible :

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

2. Mise à l'échelle par étapes :

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

3. Mise à l'échelle planifiée :

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

Stratégies d'optimisation :

Utiliser la mise à l'échelle prédictive pour les schémas connus
Définir des périodes de refroidissement appropriées
Surveiller les métriques de mise à l'échelle
Utiliser des types d'instance mixtes
Mettre en œuvre des hooks de cycle de vie pour un arrêt en douceur

Fréquence : Très courant Difficulté : Moyen-Difficile

Serverless & Services Avancés

4. Quand utiliseriez-vous Lambda vs EC2 ?

Réponse : Choisir en fonction des caractéristiques de la charge de travail :

Utiliser Lambda lorsque :

Charges de travail événementielles
Tâches de courte durée (< 15 minutes)
Trafic variable/imprévisible
Vouloir zéro gestion de serveur
Optimisation des coûts pour une utilisation sporadique

Utiliser EC2 lorsque :

Processus de longue durée
Besoin d'un contrôle total de l'OS
Exigences logicielles spécifiques
Charge élevée constante
Applications avec état

Exemple Lambda :

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    Traiter l'événement de téléchargement S3
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # Récupérer le bucket et la clé de l'événement
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # Traiter le fichier
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # Faire quelque chose avec le contenu
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Traitement terminé')
    }

Comparaison des coûts :

Lambda : Paiement par requête + durée
EC2 : Paiement pour le temps de disponibilité (même si inactif)

Fréquence : Courant Difficulté : Moyen

Optimisation des Coûts

5. Comment optimiser les coûts AWS ?

Réponse : Une bonne réponse senior présente l’optimisation des coûts comme un processus d’exploitation continu, pas comme un nettoyage ponctuel :

Stratégies :

1. Dimensionnement correct :

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

2. Instances réservées et plans d'épargne :

Engagements de 1 an ou 3 ans
Jusqu'à 72 % d'économies par rapport à la demande
Les utiliser pour du compute stable après avoir vérifié les recommandations Cost Explorer, les engagements existants et les changements prévus

3. Instances Spot :

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

4. Politiques de cycle de vie S3 :

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "Déplacer vers IA après 30 jours",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Scaling :

Réduire la taille pendant les heures creuses
Utiliser la mise à l'échelle prédictive

6. Surveillance :

AWS Cost Explorer
Alertes de budget
Étiqueter les ressources pour l'allocation des coûts

Fréquence : Très courant Difficulté : Moyen

Sécurité et Conformité

6. Comment mettre en œuvre une défense en profondeur sur AWS ?

Réponse : Une réponse senior doit combiner contrôles préventifs, détection et réponse rapide à chaque couche :

Couches :

1. Sécurité du réseau :

# VPC avec des sous-réseaux privés
# Groupes de sécurité (autoriser uniquement les ports nécessaires)
# NACLs pour le contrôle au niveau du sous-réseau
# WAF pour la protection des applications

# Exemple : Restreindre SSH à l'hôte bastion uniquement
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. Identité et accès :

Préférer la fédération et les identifiants temporaires pour les personnes et les workloads
Exiger le MFA lorsque des identifiants longue durée ou root existent encore
Appliquer le moindre privilège et revoir régulièrement les permissions inutilisées
Utiliser IAM Access Analyzer pour valider les politiques et repérer les accès publics, intercomptes ou inutilisés

{
  "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. Protection des données :

Chiffrement au repos (KMS)
Chiffrement en transit (TLS)
Politiques de bucket S3
Chiffrement RDS

4. Surveillance et journalisation :

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

# Activer les journaux de flux 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. Conformité :

AWS Config pour la surveillance de la conformité
Security Hub pour les résultats centralisés
GuardDuty pour la détection des menaces

Fréquence : Très courant Difficulté : Difficile

Services de Base de Données

7. Expliquez RDS Multi-AZ vs Read Replicas et quand utiliser chacun.

Réponse : Les deux offrent une redondance, mais servent des objectifs différents :

Déploiement Multi-AZ :

Objectif : Haute disponibilité et reprise après sinistre
Réplication synchrone vers la veille dans une AZ différente
Basculement automatique (1-2 minutes)
Même point de terminaison après le basculement
Les instances RDS Multi-AZ standard ne servent pas les lectures depuis le standby ; les clusters Multi-AZ peuvent fournir des standbys lisibles, donc il faut préciser la topologie RDS exacte
Ajoute un coût pour la capacité standby et le stockage ; à comparer aux exigences de reprise

# Créer une instance 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 en lecture :

Objectif : Mettre à l'échelle les opérations de lecture
Réplication asynchrone
Plusieurs réplicas possibles (jusqu'à 15 pour Aurora)
Différents points de terminaison pour chaque réplica
Peut être dans différentes régions
Peut être promu en base de données autonome

# Créer un réplica en lecture
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

# Promouvoir le réplica en lecture en autonome
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

Tableau de comparaison :

Caractéristique	Multi-AZ	Réplica en lecture
Réplication	Synchrone	Asynchrone
Objectif	HA/DR	Mise à l'échelle de la lecture
Basculement	Automatique	Promotion manuelle
Point de terminaison	Même	Différent
Régions	Même région uniquement	Inter-régions pris en charge
Performance	Le Multi-AZ standard d’une instance vise la disponibilité ; les clusters Multi-AZ peuvent ajouter des standbys lisibles	Améliore le débit de lecture pour les charges très orientées lecture
Cas d'utilisation	Bases de données de production	Analyse, reporting

Meilleure pratique : Utiliser les deux ensemble

Multi-AZ pour la haute disponibilité
Réplicas en lecture pour la mise à l'échelle de la lecture

Fréquence : Très courant Difficulté : Moyen-Difficile

8. Comment mettre en œuvre la migration de base de données avec un temps d'arrêt minimal ?

Réponse : Stratégies de migration de base de données pour les systèmes de production :

Stratégie 1 : AWS DMS (Database Migration Service)

# Créer une instance de réplication
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# Créer un point de terminaison source
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

# Créer un point de terminaison cible
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

# Créer une tâche de migration
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

Phases de migration :

1. Chargement complet :

Copier les données existantes
Peut prendre des heures/jours
L'application utilise toujours la source

2. CDC (Capture de données de modification) :

Répliquer les modifications en cours
Garde la cible synchronisée
Délai minimal (secondes)

3. Basculement :

# Script de basculement de migration
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    Basculer vers une nouvelle base de données avec un temps d'arrêt minimal
    """
    # 1. Activer le mode maintenance
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. Attendre que le délai de réplication soit nul
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. Mettre à jour la configuration de l'application
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. Redémarrer l'application
    restart_application()
    
    # 5. Vérifier la connectivité
    verify_database_connection()
    
    # 6. Désactiver le mode maintenance
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Basculement terminé !")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """Attendre que le délai de réplication soit minimal"""
    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"Délai de réplication : {lag}s - Prêt pour le basculement")
            break
        
        print(f"Délai de réplication : {lag}s - En attente...")
        time.sleep(10)

Stratégie 2 : Déploiement bleu-vert

# Créer un clone Aurora (instantané, copie sur écriture)
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

# Tester en staging
# Lorsque prêt, échanger les DNS/points de terminaison

Comparaison des temps d'arrêt :

DMS : < 1 minute (juste le basculement)
Bleu-Vert : < 30 secondes (changement de DNS)
Dump/restauration traditionnel : Heures à jours

Fréquence : Courant Difficulté : Difficile

Surveillance et Dépannage

9. Comment dépanner les coûts AWS élevés ?

Réponse : L'optimisation des coûts nécessite une analyse systématique :

Étapes d'investigation :

1. Utiliser Cost Explorer :

# Obtenir la répartition des coûts par service
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

# Obtenir le coût par étiquette de ressource
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. Identifier les anomalies de coûts :

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    Identifier les pics de coûts inhabituels
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # Obtenir les 30 derniers jours de coûts
    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'}]
    )
    
    # Analyser chaque service
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # Signaler les coûts > 100 $/jour
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# Coupables courants des coûts
cost_culprits = {
    'EC2': [
        'Instances surdimensionnées',
        'Instances inactives',
        'Volumes EBS non attachés',
        'Anciens snapshots'
    ],
    'RDS': [
        'Multi-AZ lorsque ce n'est pas nécessaire',
        'Instances surdimensionnées',
        'Rétention de sauvegarde excessive'
    ],
    'S3': [
        'Mauvaise classe de stockage',
        'Pas de politiques de cycle de vie',
        'Requêtes excessives'
    ],
    'Transfert de données': [
        'Trafic inter-régions',
        'Utilisation de la passerelle NAT',
        'CloudFront non utilisé'
    ]
}

3. Script de nettoyage des ressources :

#!/bin/bash
# Trouver et signaler les ressources inutilisées

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

echo "=== Instances EC2 inactives (< 5% CPU pendant 7 jours) ==="
# Utiliser CloudWatch pour identifier
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 "=== IP élastiques non attachées ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== Anciens snapshots (> 90 jours) ==="
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. Configurer des alertes de coût :

# Créer une alerte de budget
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

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

Gains rapides :

Supprimer les volumes EBS non attachés
Arrêter/terminer les instances EC2 inactives
Utiliser S3 Intelligent-Tiering
Activer les politiques de cycle de vie S3
Utiliser les instances Spot pour les charges de travail non critiques
Redimensionner correctement les instances sur-provisionnées

Fréquence : Très courant Difficulté : Moyen

Réseau Avancé

10. Expliquez AWS Transit Gateway et ses cas d'utilisation.

Réponse : Transit Gateway est un service de topologie de réseau en étoile qui simplifie l'architecture réseau.

Sans Transit Gateway :

Loading diagram...

Problème : Connexions N² (topologie maillée)

Avec Transit Gateway :

Loading diagram...

Solution : En étoile (connexions N)

Principales caractéristiques :

Routage transitif : A→TGW→B→TGW→C fonctionne
Gestion centralisée
Prend en charge jusqu'à 5 000 VPC
Peering inter-régions
Tables de routage pour le contrôle du trafic

Configuration :

# Créer un Transit Gateway
aws ec2 create-transit-gateway \
  --description "Transit Gateway principal" \
  --options AmazonSideAsn=64512,AutoAcceptSharedAttachments=enable

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

# Créer une route dans la table de routage VPC
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Créer une table de routage Transit Gateway
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Ajouter une route
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

Cas d'utilisation :

1. Architecture Multi-VPC :

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

# Tous les VPC de production acheminent le trafic internet via le VPC de services partagés
# Contrôles de sécurité centralisés, journalisation, NAT

2. Segmentation du réseau :

# Tables de routage distinctes pour différents environnements
# La production ne peut pas atteindre le développement
# Le développement peut atteindre les services partagés

3. Connectivité Multi-Région :

# Créer un Transit Gateway dans us-east-1
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# Créer un Transit Gateway dans eu-west-1
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# Les mettre en peering
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

Considérations de coût :

Les attachements et le traitement des données sont facturés ; estimez le trafic avant de tout centraliser
L’inspection centralisée, le NAT et le routage interrégion peuvent modifier rapidement la facture
Vérifiez les prix régionaux actuels avant de choisir Transit Gateway plutôt que le peering ou PrivateLink

Alternatives :

VPC Peering : Plus simple, moins cher pour quelques VPC
PrivateLink : Connectivité service à service
VPN : Connexions directes

Fréquence : Courant Difficulté : Difficile

Conclusion

Les entretiens avec les ingénieurs cloud AWS expérimentés exigent une connaissance technique approfondie et une expérience pratique. Concentrez-vous sur :

Architecture : Conceptions multi-tiers, haute disponibilité, reprise après sinistre
Réseau Avancé : VPC peering, Transit Gateway, PrivateLink
Calcul : Optimisation Auto Scaling, décisions Lambda vs EC2
Optimisation des Coûts : Dimensionnement correct, instances réservées, politiques de cycle de vie
Sécurité : Défense en profondeur, meilleures pratiques IAM, chiffrement
Excellence Opérationnelle : Surveillance, journalisation, automatisation

Appuyez chaque réponse sur un exemple de production : le compromis choisi, le mode de défaillance anticipé, la métrique surveillée et ce que vous amélioreriez ensuite.

Conseils carrière récents

Questions d’entretien Senior AWS Cloud Engineer

Introduction

Architecture & Conception

1. Concevez une application web multi-tiers hautement disponible sur AWS.

2. Expliquez VPC Peering et quand l'utiliser.

Calcul Avancé

3. Comment fonctionne Auto Scaling et comment l'optimiser ?

Serverless & Services Avancés

4. Quand utiliseriez-vous Lambda vs EC2 ?

Optimisation des Coûts

5. Comment optimiser les coûts AWS ?

Sécurité et Conformité

6. Comment mettre en œuvre une défense en profondeur sur AWS ?

Services de Base de Données

7. Expliquez RDS Multi-AZ vs Read Replicas et quand utiliser chacun.

8. Comment mettre en œuvre la migration de base de données avec un temps d'arrêt minimal ?

Surveillance et Dépannage

9. Comment dépanner les coûts AWS élevés ?

Réseau Avancé

10. Expliquez AWS Transit Gateway et ses cas d'utilisation.

Conclusion

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