Domande di colloquio per Senior Cloud Engineer GCP: Guida Completa

Introduzione

Ci si aspetta che i senior cloud engineer GCP progettino architetture scalabili, implementino servizi avanzati, ottimizzino i costi e garantiscano la sicurezza su larga scala. Questo ruolo richiede una profonda esperienza nei servizi GCP, nelle migliori pratiche architetturali e nell'esperienza di produzione.

Questa guida copre le domande essenziali per i colloqui dei senior cloud engineer GCP, concentrandosi su architettura, servizi avanzati e soluzioni strategiche.

Architettura e Design

1. Progetta un'applicazione ad alta disponibilità su GCP.

Risposta: Architettura pronta per la produzione con ridondanza e scalabilità:

Loading diagram...

Componenti Chiave:

# Crea un gruppo di istanze gestite con autoscaling
gcloud compute instance-groups managed create my-mig \
  --base-instance-name=my-app \
  --template=my-template \
  --size=3 \
  --zone=us-central1-a

# Configura l'autoscaling
gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling my-mig \
  --max-num-replicas=10 \
  --min-num-replicas=3 \
  --target-cpu-utilization=0.7 \
  --cool-down-period=90

# Crea un load balancer
gcloud compute backend-services create my-backend \
  --protocol=HTTP \
  --health-checks=my-health-check \
  --global

# Aggiungi il gruppo di istanze al backend
gcloud compute backend-services add-backend my-backend \
  --instance-group=my-mig \
  --instance-group-zone=us-central1-a \
  --global

Principi di Progettazione:

Deploy multi-zona
Auto-scaling basato su metriche
Servizi gestiti per i database
CDN per contenuti statici
Controlli di integrità e monitoraggio

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Difficile

Google Kubernetes Engine (GKE)

2. Come distribuisci e gestisci le applicazioni su GKE?

Risposta: GKE è il servizio Kubernetes gestito di Google.

Processo di Distribuzione:

# Crea un cluster GKE
gcloud container clusters create my-cluster \
  --num-nodes=3 \
  --machine-type=e2-medium \
  --zone=us-central1-a \
  --enable-autoscaling \
  --min-nodes=3 \
  --max-nodes=10

# Ottieni le credenziali
gcloud container clusters get-credentials my-cluster \
  --zone=us-central1-a

# Distribuisci l'applicazione
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: gcr.io/my-project/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: myapp
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
EOF

Funzionalità di GKE:

Auto-upgrade e auto-riparazione
Workload Identity per la sicurezza
Binary Authorization
Integrazione con Cloud Monitoring

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Difficile

Serverless e Servizi Avanzati

3. Quando useresti Cloud Functions rispetto a Cloud Run?

Risposta: Scegli in base alle caratteristiche del carico di lavoro:

Cloud Functions:

Guidato dagli eventi (Pub/Sub, Storage, HTTP)
Di breve durata (< 9 minuti)
Scaling automatico a zero
Paga per invocazione

Cloud Run:

Basato su container
Richieste HTTP o Pub/Sub
Esecuzione più lunga (fino a 60 minuti)
Maggiore controllo sull'ambiente

# Esempio di Cloud Function
def hello_pubsub(event, context):
    """Attivato da un messaggio Pub/Sub"""
    import base64
    
    if 'data' in event:
        message = base64.b64decode(event['data']).decode('utf-8')
        print(f'Messaggio ricevuto: {message}')
        
        # Elabora il messaggio
        process_data(message)

# Distribuisci Cloud Function
gcloud functions deploy hello_pubsub \
  --runtime=python39 \
  --trigger-topic=my-topic \
  --entry-point=hello_pubsub

# Distribuisci Cloud Run
gcloud run deploy myapp \
  --image=gcr.io/my-project/myapp:v1 \
  --platform=managed \
  --region=us-central1 \
  --allow-unauthenticated

Rarità: Comune Difficoltà: Media

Networking Avanzato

4. Spiega Shared VPC e quando usarlo.

Risposta: Shared VPC consente a più progetti di condividere una rete VPC comune.

Vantaggi:

Amministrazione di rete centralizzata
Condivisione di risorse tra progetti
Fatturazione semplificata
Politiche di sicurezza coerenti

Architettura:

Loading diagram...

# Abilita Shared VPC nel progetto host
gcloud compute shared-vpc enable my-host-project

# Allega il progetto di servizio
gcloud compute shared-vpc associated-projects add my-service-project \
  --host-project=my-host-project

# Concedi i permessi
gcloud projects add-iam-policy-binding my-host-project \
  --member=serviceAccount:[email protected] \
  --role=roles/compute.networkUser

Casi d'Uso:

Grandi organizzazioni
Ambienti multi-team
Gestione di rete centralizzata
Requisiti di conformità

Rarità: Comune Difficoltà: Medio-Difficile

Ottimizzazione dei Costi

5. Come ottimizzi i costi di GCP?

Risposta: Strategie di ottimizzazione dei costi:

1. Right-sizing:

# Usa l'API Recommender
gcloud recommender recommendations list \
  --project=my-project \
  --location=us-central1 \
  --recommender=google.compute.instance.MachineTypeRecommender

2. Sconti per Utilizzo Continuativo:

Impegni di 1 anno o 3 anni
Risparmi fino al 57%
Flessibile o basato sulle risorse

3. VM Preemptible:

# Crea un'istanza preemptible
gcloud compute instances create my-preemptible \
  --preemptible \
  --machine-type=e2-medium

4. Ciclo di Vita dello Storage:

# Imposta la policy del ciclo di vita
gsutil lifecycle set lifecycle.json gs://my-bucket

# lifecycle.json
{
  "lifecycle": {
    "rule": [
      {
        "action": {"type": "SetStorageClass", "storageClass": "NEARLINE"},
        "condition": {"age": 30}
      },
      {
        "action": {"type": "Delete"},
        "condition": {"age": 365}
      }
    ]
  }
}

5. Monitoraggio:

Report di Cloud Billing
Avvisi di budget
Ripartizione dei costi per servizio/progetto

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Media

Sicurezza

6. Come implementi le migliori pratiche di sicurezza in GCP?

Risposta: Approccio di sicurezza multi-livello:

1. Best Practices IAM:

# Usa account di servizio con permessi minimi
gcloud iam service-accounts create my-app-sa \
  --display-name="Account di Servizio della Mia App"

# Concedi un ruolo specifico
gcloud projects add-iam-policy-binding my-project \
  --member=serviceAccount:[email protected] \
  --role=roles/storage.objectViewer \
  --condition='expression=resource.name.startsWith("projects/_/buckets/my-bucket"),title=bucket-access'

2. Sicurezza VPC:

Accesso Privato a Google
VPC Service Controls
Cloud Armor per la protezione DDoS

3. Crittografia dei Dati:

# Chiavi di crittografia gestite dal cliente
gcloud kms keyrings create my-keyring \
  --location=global

gcloud kms keys create my-key \
  --location=global \
  --keyring=my-keyring \
  --purpose=encryption

# Usa con Cloud Storage
gsutil -o 'GSUtil:encryption_key=...' cp file.txt gs://my-bucket/

4. Monitoraggio:

Cloud Audit Logs
Security Command Center
Cloud Logging e Monitoring

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Difficile

Analisi dei Dati

7. Come progetti e ottimizzi BigQuery per l'analisi su larga scala?

Risposta: BigQuery è il data warehouse serverless e altamente scalabile di Google.

Architettura:

Storage colonnare
Scaling automatico
Interfaccia SQL
Scala di petabyte
Prezzi pay-per-query

Design delle Tabelle:

-- Crea una tabella partizionata
CREATE TABLE mydataset.events
(
  event_id STRING,
  user_id STRING,
  event_type STRING,
  event_data JSON,
  event_timestamp TIMESTAMP
)
PARTITION BY DATE(event_timestamp)
CLUSTER BY user_id, event_type
OPTIONS(
  partition_expiration_days=90,
  require_partition_filter=true
);

-- Crea una materialized view
CREATE MATERIALIZED VIEW mydataset.daily_summary
AS
SELECT
  DATE(event_timestamp) as event_date,
  event_type,
  COUNT(*) as event_count,
  COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM mydataset.events
GROUP BY event_date, event_type;

Strategie di Ottimizzazione:

1. Partizionamento:

-- Partizionamento basato sul tempo
CREATE TABLE mydataset.sales
PARTITION BY DATE(sale_date)
AS SELECT * FROM source_table;

-- Partizionamento per intervallo di interi
CREATE TABLE mydataset.user_data
PARTITION BY RANGE_BUCKET(user_id, GENERATE_ARRAY(0, 1000000, 10000))
AS SELECT * FROM source_table;

-- Query con filtro di partizione (economico)
SELECT *
FROM mydataset.events
WHERE DATE(event_timestamp) BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
  AND event_type = 'purchase';

2. Clustering:

-- Clustera per colonne filtrate frequentemente
CREATE TABLE mydataset.logs
PARTITION BY DATE(log_timestamp)
CLUSTER BY user_id, region, status
AS SELECT * FROM source_logs;

-- Le query beneficiano del clustering
SELECT *
FROM mydataset.logs
WHERE DATE(log_timestamp) = '2024-11-26'
  AND user_id = '12345'
  AND region = 'us-east1';

3. Ottimizzazione delle Query:

-- Sbagliato: SELECT * (scansiona tutte le colonne)
SELECT * FROM mydataset.large_table;

-- Giusto: SELECT colonne specifiche
SELECT user_id, event_type, event_timestamp
FROM mydataset.large_table;

-- Usa l'aggregazione approssimativa per dataset di grandi dimensioni
SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(user_id) as unique_users
FROM mydataset.events;

-- Evita self-join, usa window functions
SELECT
  user_id,
  event_timestamp,
  LAG(event_timestamp) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_timestamp) as prev_event
FROM mydataset.events;

4. Controllo dei Costi:

# Imposta il numero massimo di byte fatturati
bq query \
  --maximum_bytes_billed=1000000000 \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT COUNT(*) FROM mydataset.large_table'

# Dry run per stimare i costi
bq query \
  --dry_run \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT * FROM mydataset.large_table'

Caricamento dei Dati:

# Carica da Cloud Storage
bq load \
  --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
  --autodetect \
  mydataset.mytable \
  gs://mybucket/data/*.json

# Carica con schema
bq load \
  --source_format=CSV \
  --skip_leading_rows=1 \
  mydataset.mytable \
  gs://mybucket/data.csv \
  schema.json

# Streaming inserts (real-time)
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
table_id = "my-project.mydataset.mytable"

rows_to_insert = [
    {"user_id": "123", "event_type": "click", "timestamp": "2024-11-26T10:00:00"},
    {"user_id": "456", "event_type": "purchase", "timestamp": "2024-11-26T10:05:00"},
]

errors = client.insert_rows_json(table_id, rows_to_insert)
if errors:
    print(f"Errori: {errors}")

Best Practices:

Usa sempre i filtri di partizione
Clustera per colonne ad alta cardinalità
Evita SELECT *
Usa funzioni approssimative per dataset di grandi dimensioni
Monitora i costi delle query
Usa materialized views per query ripetute
Denormalizza i dati quando appropriato

Rarità: Molto Comune Difficoltà: Difficile

Servizi di Database Avanzati

8. Quando useresti Cloud Spanner rispetto a Cloud SQL?

Risposta: Scegli in base a scala, coerenza e requisiti geografici:

Cloud Spanner:

Database relazionale distribuito globalmente
Scaling orizzontale (illimitato)
Coerenza forte tra le regioni
SLA di disponibilità del 99,999%
Costo più elevato

Cloud SQL:

Database gestito regionale (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
Scaling verticale (limitato)
Singola regione (con repliche di lettura)
SLA di disponibilità del 99,95%
Costo inferiore

Confronto:

Caratteristica	Cloud Spanner	Cloud SQL
Scala	Petabyte	Terabyte
Coerenza	Forte globale	Regionale
Disponibilità	99,999%	99,95%
Latenza	Ms a singola cifra a livello globale	Bassa (regionale)
Costo	Alto	Moderato
Caso d'Uso	App globali, sistemi finanziari	App regionali, carichi di lavoro tradizionali

Esempio di Cloud Spanner:

-- Crea un'istanza di Spanner
gcloud spanner instances create my-instance \
  --config=regional-us-central1 \
  --nodes=3 \
  --description="Istanza di produzione"

-- Crea un database
gcloud spanner databases create my-database \
  --instance=my-instance \
  --ddl='CREATE TABLE Users (
    UserId INT64 NOT NULL,
    Username STRING(100),
    Email STRING(255),
    CreatedAt TIMESTAMP
  ) PRIMARY KEY (UserId)'

-- Inserisci dati
gcloud spanner databases execute-sql my-database \
  --instance=my-instance \
  --sql="INSERT INTO Users (UserId, Username, Email, CreatedAt)
        VALUES (1, 'alice', '[email protected]', CURRENT_TIMESTAMP())"

-- Query con forte coerenza
gcloud spanner databases execute-sql my-database \
  --instance=my-instance \
  --sql="SELECT * FROM Users WHERE UserId = 1"

Client Python:

from google.cloud import spanner

# Crea un client
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance('my-instance')
database = instance.database('my-database')

# Leggi con forte coerenza
def read_user(user_id):
    with database.snapshot() as snapshot:
        results = snapshot.execute_sql(
            "SELECT UserId, Username, Email FROM Users WHERE UserId = @user_id",
            params={"user_id": user_id},
            param_types={"user_id": spanner.param_types.INT64}
        )
        for row in results:
            print(f"Utente: {row[0]}, {row[1]}, {row[2]}")

# Scrivi con transazione
def create_user(user_id, username, email):
    def insert_user(transaction):
        transaction.execute_update(
            "INSERT INTO Users (UserId, Username, Email, CreatedAt) "
            "VALUES (@user_id, @username, @email, CURRENT_TIMESTAMP())",
            params={
                "user_id": user_id,
                "username": username,
                "email": email
            },
            param_types={
                "user_id": spanner.param_types.INT64,
                "username": spanner.param_types.STRING,
                "email": spanner.param_types.STRING
            }
        )
    
    database.run_in_transaction(insert_user)

Esempio di Cloud SQL:

# Crea un'istanza di Cloud SQL
gcloud sql instances create my-instance \
  --database-version=POSTGRES_14 \
  --tier=db-n1-standard-2 \
  --region=us-central1 \
  --root-password=mypassword

# Crea un database
gcloud sql databases create mydatabase \
  --instance=my-instance

# Connetti
gcloud sql connect my-instance --user=postgres

# Crea una replica di lettura
gcloud sql instances create my-replica \
  --master-instance-name=my-instance \
  --tier=db-n1-standard-1 \
  --region=us-east1

Quando Usare:

Usa Cloud Spanner quando:

Hai bisogno di distribuzione globale
Richiedi forte coerenza tra le regioni
Scala oltre una singola regione
Transazioni finanziarie
Applicazioni mission-critical
Il budget consente un costo più elevato

Usa Cloud SQL quando:

Applicazione regionale
Familiarità con MySQL/PostgreSQL
Sensibile ai costi
Scala moderata (< 10TB)
Carichi di lavoro SQL esistenti
Non hai bisogno di coerenza globale

Rarità: Comune Difficoltà: Medio-Difficile

Sicurezza e Conformità

9. Come implementi VPC Service Controls?

Risposta: VPC Service Controls crea perimetri di sicurezza attorno alle risorse GCP per prevenire l'esfiltrazione dei dati.

Concetti Chiave:

Perimetro di Servizio: Confine attorno alle risorse
Livelli di Accesso: Condizioni per l'accesso
Regole di Ingress/Egress: Controlla il flusso di dati

Architettura:

Loading diagram...

Configurazione:

# Crea una policy di accesso
gcloud access-context-manager policies create \
  --organization=123456789 \
  --title="Policy di Produzione"

# Crea un livello di accesso
gcloud access-context-manager levels create CorpNetwork \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --title="Rete Aziendale" \
  --basic-level-spec=access_level.yaml

# access_level.yaml
conditions:
  - ipSubnetworks:
    - 203.0.113.0/24  # Intervallo IP aziendale
  - members:
    - user:[email protected]

Crea un Perimetro di Servizio:

# Crea un perimetro
gcloud access-context-manager perimeters create production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --title="Perimetro di Produzione" \
  --resources=projects/123456789012 \
  --restricted-services=storage.googleapis.com,bigquery.googleapis.com \
  --access-levels=accessPolicies/123456789/accessLevels/CorpNetwork

# Aggiungi un progetto al perimetro
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --add-resources=projects/987654321098

Regole di Ingress/Egress:

# ingress_rule.yaml
ingressPolicies:
  - ingressFrom:
      sources:
        - accessLevel: accessPolicies/123456789/accessLevels/CorpNetwork
      identities:
        - serviceAccount:[email protected]
    ingressTo:
      resources:
        - '*'
      operations:
        - serviceName: storage.googleapis.com
          methodSelectors:
            - method: '*'

# Applica la regola di ingress
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --set-ingress-policies=ingress_rule.yaml

Regole di Egress:

# egress_rule.yaml
egressPolicies:
  - egressFrom:
      identities:
        - serviceAccount:[email protected]
    egressTo:
      resources:
        - projects/external-project-id
      operations:
        - serviceName: storage.googleapis.com
          methodSelectors:
            - method: 'google.storage.objects.create'

# Applica la regola di egress
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --set-egress-policies=egress_rule.yaml

Servizi Supportati:

Cloud Storage
BigQuery
Cloud SQL
Compute Engine
GKE
Cloud Functions
E molti altri

Test:

# Testa l'accesso dall'interno del perimetro
from google.cloud import storage

def test_access():
    try:
        client = storage.Client()
        bucket = client.bucket('my-protected-bucket')
        blobs = list(bucket.list_blobs())
        print(f"Accesso consentito: {len(blobs)} oggetti")
    except Exception as e:
        print(f"Accesso negato: {e}")

# Questo avrà successo dalla rete autorizzata
# Questo fallirà dalla rete non autorizzata
test_access()

Monitoraggio:

# Visualizza i log VPC SC
gcloud logging read \
  'protoPayload.metadata.@type="type.googleapis.com/google.cloud.audit.VpcServiceControlAuditMetadata"' \
  --limit=50 \
  --format=json

Casi d'Uso:

Prevenire l'esfiltrazione dei dati
Requisiti di conformità (HIPAA, PCI-DSS)
Proteggere dati sensibili
Isolare ambienti di produzione
Sicurezza multi-tenant

Best Practices:

Inizia con la modalità dry-run
Testa a fondo prima dell'applicazione
Usa livelli di accesso per un controllo granulare
Monitora i log VPC SC
Documenta i confini del perimetro
Revisioni periodiche degli accessi

Rarità: Non Comune Difficoltà: Difficile

Conclusione

I colloqui per senior GCP cloud engineer richiedono una profonda conoscenza tecnica ed esperienza pratica. Concentrati su:

Architettura: Alta disponibilità, scalabilità, disaster recovery
GKE: Orchestrazione di container, strategie di deployment
Serverless: Casi d'uso di Cloud Functions, Cloud Run
Networking: Shared VPC, connettività ibrida
Ottimizzazione dei Costi: Right-sizing, utilizzo continuativo, policy del ciclo di vita
Sicurezza: IAM, crittografia, controlli VPC

Dimostra esperienza reale con sistemi di produzione e processo decisionale strategico. Buona fortuna!

Indice

Domande di colloquio per Senior Cloud Engineer GCP: Guida Completa

Introduzione

Architettura e Design

1. Progetta un'applicazione ad alta disponibilità su GCP.

Google Kubernetes Engine (GKE)

2. Come distribuisci e gestisci le applicazioni su GKE?

Serverless e Servizi Avanzati

3. Quando useresti Cloud Functions rispetto a Cloud Run?

Networking Avanzato

4. Spiega Shared VPC e quando usarlo.

Ottimizzazione dei Costi

5. Come ottimizzi i costi di GCP?

Sicurezza

6. Come implementi le migliori pratiche di sicurezza in GCP?

Analisi dei Dati

7. Come progetti e ottimizzi BigQuery per l'analisi su larga scala?

Servizi di Database Avanzati

8. Quando useresti Cloud Spanner rispetto a Cloud SQL?

Sicurezza e Conformità

9. Come implementi VPC Service Controls?

Conclusione

Smetti di Candidarti. Inizia a Essere Assunto.

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