dicembre 21, 2025
13 min di lettura

Domande per il colloquio di Cloud Architect: Guida completa

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Domande per il colloquio di Cloud Architect: Guida completa
MB

Milad Bonakdar

Autore

Padroneggia i concetti di architettura cloud con domande complete per il colloquio che coprono strategie multi-cloud, microservizi, modelli di progettazione, sicurezza e soluzioni su scala aziendale per i ruoli di cloud architect.


Introduzione

I Cloud Architect progettano soluzioni cloud su scala aziendale che siano scalabili, sicure, economicamente vantaggiose e allineate agli obiettivi di business. Questo ruolo richiede competenze su più piattaforme cloud, modelli architetturali e la capacità di prendere decisioni tecniche strategiche.

Questa guida copre le domande essenziali per i colloqui con i cloud architect, concentrandosi su strategie multi-cloud, microservizi, modelli di progettazione e soluzioni aziendali.


Strategia Multi-Cloud

1. Come progetteresti una strategia multi-cloud?

Risposta: Il multi-cloud sfrutta più provider di cloud per la resilienza, l'ottimizzazione dei costi e per evitare il vendor lock-in.

Considerazioni chiave:

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Modelli Architetturali:

1. Active-Active:

  • I carichi di lavoro vengono eseguiti simultaneamente su più cloud
  • Bilanciamento del carico tra i provider
  • Massima disponibilità

2. Active-Passive:

  • Cloud primario per la produzione
  • Secondario per il disaster recovery
  • Efficace in termini di costi

3. Servizi Cloud-Agnostic:

  • Utilizzo di Kubernetes per la portabilità
  • Terraform per IaC attraverso i cloud
  • Pipeline CI/CD standardizzate

Sfide:

  • Complessità nella gestione
  • Costi di trasferimento dati
  • Requisiti di competenze
  • Politiche di sicurezza coerenti

Rarità: Comune Difficoltà: Alta


2. Come pianifichi ed esegui una migrazione al cloud?

Risposta: La migrazione al cloud richiede un'attenta pianificazione, valutazione dei rischi ed esecuzione graduale.

Le 6 R della Migrazione:

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Strategie di Migrazione:

1. Rehost (Lift and Shift):

  • Sposta così com'è nel cloud
  • Più veloce, rischio minimo
  • Vantaggi cloud limitati

2. Replatform (Lift, Tinker e Shift):

  • Ottimizzazioni minori
  • Esempio: Sposta su database gestito
  • Equilibrio tra velocità e vantaggi

3. Refactor/Re-architect:

  • Riprogetta per il cloud-native
  • Massimi benefici
  • Massimo sforzo e rischio

4. Repurchase:

  • Sposta su SaaS
  • Esempio: Sostituisci il CRM personalizzato con Salesforce

5. Retire:

  • Dismetti le applicazioni inutilizzate

6. Retain:

  • Mantieni on-premises (conformità, latenza)

Fasi della Migrazione:

# Strumento di valutazione della migrazione
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()
        }
        
        # Calcola la complessità della migrazione
        complexity = sum(factors.values()) / len(factors)
        
        if complexity < 3:
            return "Rehost - Bassa complessità"
        elif complexity < 6:
            return "Replatform - Media complessità"
        else:
            return "Refactor - Alta complessità"
    
    def generate_migration_plan(self):
        return {
            'phase_1': 'Valutazione e Pianificazione',
            'phase_2': 'Proof of Concept',
            'phase_3': 'Migrazione dei Dati',
            'phase_4': 'Migrazione dell'Applicazione',
            'phase_5': 'Test e Validazione',
            'phase_6': 'Cutover e Go-Live',
            'phase_7': 'Ottimizzazione'
        }

Esecuzione della Migrazione:

1. Valutazione:

  • Inventario delle applicazioni e delle dipendenze
  • Analisi dei costi (TCO)
  • Identificazione dei rischi e dei vincoli

2. Pianificazione:

  • Scelta della strategia di migrazione per applicazione
  • Definizione dei criteri di successo
  • Creazione di piani di rollback

3. Migrazione Pilota:

  • Inizia con un'applicazione non critica
  • Convalida l'approccio
  • Affina i processi

4. Migrazione dei Dati:

# Esempio: Migrazione del database con AWS DMS
aws dms create-replication-instance \
    --replication-instance-identifier migration-instance \
    --replication-instance-class dms.t2.medium

# Crea l'attività di migrazione
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. Strategia di Cutover:

  • Big Bang: Tutto in una volta (rischioso)
  • Phased: Migrazione graduale (più sicura)
  • Parallel Run: Esecuzione di entrambi gli ambienti

Mitigazione del Rischio:

  • Test completi
  • Procedure di rollback automatizzate
  • Baseline delle prestazioni
  • Convalida della sicurezza
  • Monitoraggio dei costi

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Medio-Alta


Architettura a Microservizi

3. Come progetteresti un'architettura a microservizi?

Risposta: I microservizi decompongono le applicazioni in servizi piccoli e indipendenti.

Architettura:

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Principi Chiave:

1. Indipendenza del Servizio:

  • Ogni servizio possiede i propri dati
  • Distribuzione indipendente
  • Diversità tecnologica consentita

2. Comunicazione:

# Sincrona (REST API)
import requests

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

# Asincrona (Coda di Messaggi)
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. API Gateway:

  • Punto di ingresso singolo
  • Autenticazione/autorizzazione
  • Limitazione della frequenza
  • Instradamento delle richieste

4. Service Discovery:

  • Registrazione dinamica del servizio
  • Controlli di integrità
  • Bilanciamento del carico

Vantaggi:

  • Scalabilità indipendente
  • Flessibilità tecnologica
  • Isolamento dei guasti
  • Distribuzione più rapida

Sfide:

  • Complessità del sistema distribuito
  • Coerenza dei dati
  • Complessità dei test
  • Overhead operativo

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Alta


4. Come implementeresti un service mesh nei microservizi?

Risposta: Un service mesh fornisce un livello di infrastruttura per la comunicazione tra servizi, gestendo il traffico, la sicurezza e l'osservabilità.

Architettura:

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Caratteristiche Principali:

1. Gestione del Traffico:

  • Bilanciamento del carico
  • Circuit breaking
  • Riprova e timeout
  • Distribuzioni canary
  • Test A/B

2. Sicurezza:

  • Crittografia mTLS
  • Autenticazione
  • Politiche di autorizzazione

3. Osservabilità:

  • Tracciamento distribuito
  • Raccolta di metriche
  • Registrazione degli accessi

Implementazione Istio:

# Servizio Virtuale per l'instradamento del traffico
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

---
# Regola di Destinazione per il bilanciamento del carico
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

Configurazione del Circuit Breaker:

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

Sicurezza 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"]

Osservabilità con Kiali:

# Installa Istio con componenti aggiuntivi di osservabilità
istioctl install --set profile=demo

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

# Accedi alla dashboard di Kiali
istioctl dashboard kiali

Confronto Service Mesh:

FunzionalitàIstioLinkerdConsul
ComplessitàAltaBassaMedia
PrestazioniBuoneEccellentiBuone
FunzionalitàCompleteEssenzialiComplete
Curva di ApprendimentoRipidaDelicataMedia
Utilizzo RisorseAltoBassoMedio

Quando Utilizzare:

  • Grandi distribuzioni di microservizi (50+ servizi)
  • Necessità di gestione avanzata del traffico
  • Requisiti di sicurezza (mTLS)
  • Distribuzioni multi-cluster
  • Requisiti di osservabilità

Rarità: Comune Difficoltà: Alta


Modelli di Progettazione

5. Spiega il modello Circuit Breaker e quando usarlo.

Risposta: Il Circuit Breaker previene i guasti a cascata nei sistemi distribuiti.

Stati:

  1. Closed: Funzionamento normale
  2. Open: Guasti rilevati, le richieste falliscono rapidamente
  3. Half-Open: Verifica se il servizio è ripristinato
from enum import Enum
import time

class CircuitState(Enum):
    CLOSED = "chiuso"
    OPEN = "aperto"
    HALF_OPEN = "semi_aperto"

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("Il circuit breaker è APERTO")
        
        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

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

Casi d'Uso:

  • Chiamate API esterne
  • Connessioni al database
  • Comunicazione tra microservizi
  • Integrazioni di terze parti

Rarità: Comune Difficoltà: Medio-Alta


Architettura Event-Driven

6. Spiega l'architettura event-driven e quando usarla.

Risposta: L'Architettura Event-Driven (EDA) utilizza eventi per attivare e comunicare tra servizi disaccoppiati.

Architettura:

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Concetti Fondamentali:

1. Evento:

  • Fatto immutabile che è accaduto
  • Contiene dati rilevanti
  • Timestamp

2. Produttore di Eventi:

  • Pubblica eventi
  • Non conosce i consumatori

3. Consumatore di Eventi:

  • Si abbona agli eventi
  • Elabora in modo asincrono

4. Event Bus/Broker:

  • Instrada gli eventi
  • Esempi: Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge

Implementazione Kafka:

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

# Produttore di Eventi
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': 'OrdineCreato',
            '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()

# Consumatore di Eventi
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'] == 'OrdineCreato':
                self.reserve_inventory(event['data'])
    
    def reserve_inventory(self, order_data):
        # Logica di riserva dell'inventario
        print(f"Riservo l'inventario per l'ordine {order_data['order_id']}")
        # Pubblica l'evento InventarioRiservato

Modello Event Sourcing:

# Archivia gli eventi invece dello stato corrente
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]

# Ricostruisci lo stato dagli eventi
class OrderAggregate:
    def __init__(self, order_id):
        self.order_id = order_id
        self.status = 'in attesa'
        self.items = []
        self.total = 0
    
    def apply_event(self, event):
        if event['type'] == 'OrdineCreato':
            self.items = event['data']['items']
            self.total = event['data']['total']
        elif event['type'] == 'OrdinePagato':
            self.status = 'pagato'
        elif event['type'] == 'OrdineSpedito':
            self.status = 'spedito'
    
    def rebuild_from_events(self, events):
        for event in events:
            self.apply_event(event)

CQRS (Command Query Responsibility Segregation):

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Vantaggi:

  • Accoppiamento debole
  • Scalabilità
  • Flessibilità
  • Audit trail (event sourcing)
  • Elaborazione in tempo reale

Sfide:

  • Coerenza finale
  • Evoluzione dello schema degli eventi
  • Complessità del debug
  • Gestione degli eventi duplicati

Casi d'Uso:

  • Elaborazione degli ordini e-commerce
  • Analisi in tempo reale
  • Elaborazione dei dati IoT
  • Comunicazione tra microservizi
  • Sistemi di audit e conformità

Rarità: Comune Difficoltà: Alta


Disaster Recovery

7. Come progetteresti una strategia di disaster recovery?

Risposta: Il DR garantisce la continuità aziendale durante le interruzioni.

Metriche Chiave:

  • RTO (Recovery Time Objective): Tempo massimo di inattività accettabile
  • RPO (Recovery Point Objective): Massima perdita di dati accettabile

Strategie DR:

StrategiaRTORPOCostoComplessità
Backup & RestoreOreOreBassoBassa
Pilot LightMinutiMinutiMedioMedia
Warm StandbyMinutiSecondiAltoMedia
Active-ActiveSecondiNessunoAltissimoAlta

Esempio di Implementazione:

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Automazione:

# Script di failover automatizzato
def initiate_failover():
    # 1. Interrompi le scritture sul primario
    stop_primary_writes()
    
    # 2. Promuovi il database secondario
    promote_secondary_to_primary()
    
    # 3. Aggiorna il DNS
    update_route53_failover()
    
    # 4. Avvia i servizi della regione DR
    start_dr_services()
    
    # 5. Verifica l'integrità
    verify_dr_health()
    
    # 6. Notifica il team
    send_alert("Failover completato nella regione DR")

Testing:

  • Esercitazioni DR regolari (trimestrali)
  • Testing automatizzato
  • Documenta i runbook
  • Revisioni post-incidente

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Alta


Sicurezza e Conformità

8. Come implementeresti la sicurezza zero-trust nell'architettura cloud?

Risposta: Zero Trust presuppone che non ci sia fiducia implicita, verifica tutto.

Principi:

  1. Verifica esplicitamente
  2. Accesso con privilegio minimo
  3. Presumi la violazione

Implementazione:

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Componenti:

1. Identità e Accesso:

# Esempio: Politica di accesso condizionale
policies:
  - name: "Richiedi MFA per app sensibili"
    conditions:
      applications: ["finance-app", "hr-system"]
      users: ["all"]
    controls:
      - require_mfa: true
      - require_compliant_device: true
      - allowed_locations: ["corporate-network", "vpn"]

2. Segmentazione della Rete:

  • Micro-segmentazione
  • Service mesh (Istio, Linkerd)
  • Politiche di rete

3. Crittografia:

  • Dati a riposo
  • Dati in transito
  • Crittografia end-to-end

4. Monitoraggio Continuo:

  • Rilevamento delle minacce in tempo reale
  • Analisi comportamentale
  • Risposta automatizzata

Rarità: Comune Difficoltà: Alta


Ottimizzazione dei Costi

9. Come ottimizzeresti i costi su più provider cloud?

Risposta: Strategie di ottimizzazione dei costi multi-cloud:

1. Posizionamento del Carico di Lavoro:

  • Analizza i modelli di prezzo
  • Considera i costi di trasferimento dei dati
  • Sfrutta le differenze di prezzo regionali

2. Capacità Riservata:

  • AWS Reserved Instances
  • Azure Reserved VM Instances
  • GCP Committed Use Discounts

3. Istanze Spot/Preemptible:

# Strumento di confronto dei costi
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. Monitoraggio e Governance:

  • Dashboard dei costi unificati
  • Avvisi di budget
  • Allocazione dei costi basata sui tag
  • Pulizia automatizzata delle risorse

5. Ottimizzazione dell'Architettura:

  • Serverless per carichi di lavoro variabili
  • Politiche di auto-scaling
  • Tiering dello storage
  • CDN per contenuti statici

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Medio-Alta


Conclusione

I colloqui per Cloud Architect richiedono pensiero strategico e profonda competenza tecnica. Concentrati su:

  1. Multi-Cloud: Strategia, sfide, distribuzione del carico di lavoro
  2. Migrazione: Le 6 R, fasi della migrazione, mitigazione del rischio
  3. Microservizi: Modelli di progettazione, comunicazione, gestione dei dati
  4. Service Mesh: Gestione del traffico, sicurezza, osservabilità
  5. Modelli di Progettazione: Circuit breaker, saga, CQRS
  6. Event-Driven: Event sourcing, code di messaggi, comunicazione asincrona
  7. Disaster Recovery: RTO/RPO, strategie di failover, testing
  8. Sicurezza: Zero trust, crittografia, conformità
  9. Ottimizzazione dei Costi: Prezzi multi-cloud, capacità riservata, monitoraggio

Dimostra esperienza nel mondo reale con architetture su scala aziendale e processi decisionali strategici. Buona fortuna!

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