シニアクラウドエンジニア AWS 面接対策：完全ガイド

はじめに

上級AWSクラウドエンジニアには、スケーラブルなアーキテクチャの設計、コストの最適化、高度なセキュリティの実装、および複雑なクラウド課題の解決が求められます。この役割には、AWSサービス、アーキテクチャのベストプラクティス、および本番システムでの実践的な経験に関する深い専門知識が必要です。

このガイドでは、上級AWSクラウドエンジニア向けの重要な面接の質問を取り上げ、アーキテクチャ、高度なサービス、および戦略的なクラウドソリューションに焦点を当てています。

アーキテクチャと設計

1. AWS上に高可用性を持つ多層Webアプリケーションを設計してください。

回答: 本番環境に対応できる多層アーキテクチャには、冗長性、スケーラビリティ、およびセキュリティが必要です。

Loading diagram...

主要コンポーネント:

1. DNSとCDN:

# ヘルスチェック付きのDNSにRoute 53を使用
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# グローバルコンテンツ配信にCloudFrontを使用
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. 負荷分散とAuto Scaling:

# Application Load Balancerの作成
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Auto Scaling Groupの作成
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. データベースとキャッシュ:

高可用性のためのRDS Multi-AZ
読み取りスケーリングのためのリードレプリカ
セッション/データキャッシュのためのElastiCache

設計原則:

複数のAZにデプロイする
可能な限りマネージドサービスを使用する
Auto Scalingを実装する
セキュリティグループで層を分離する
静的コンテンツにはS3を使用する

希少度: 非常に一般的 難易度: 難しい

2. VPCピアリングについて説明し、いつ使用するかを説明してください。

回答: VPCピアリングは、AWSネットワークを使用して2つのVPCをプライベートに接続します。

特徴:

プライベート接続（インターネットなし）
単一障害点がない
帯域幅のボトルネックがない
クロスリージョンピアリングをサポート
非推移的（A↔B、B↔CはA↔Cを意味しない）

ユースケース:

本番環境と管理VPCを接続する
VPC間でリソースを共有する
マルチアカウントアーキテクチャ
ハイブリッドクラウド接続

# VPCピアリング接続を作成
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# ピアリング接続を承認
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# ルートテーブルを更新
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

代替手段:

Transit Gateway: ハブアンドスポーク、推移的なルーティング
PrivateLink: サービス間接続
VPN: 暗号化された接続

希少度: 一般的 難易度: 普通

高度なコンピューティング

3. Auto Scalingの仕組みと、それを最適化する方法を説明してください。

回答: Auto Scalingは、需要に基づいて容量を自動的に調整します。

スケーリングポリシー:

1. ターゲット追跡:

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

2. ステップスケーリング:

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

3. スケジュールされたスケーリング:

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

最適化戦略:

既知のパターンには予測スケーリングを使用する
適切なクールダウン期間を設定する
スケーリングメトリクスを監視する
混合インスタンスタイプを使用する
グレースフルシャットダウンのためにライフサイクルフックを実装する

希少度: 非常に一般的 難易度: 普通～難しい

サーバーレスと高度なサービス

4. LambdaとEC2をいつ使用するかを説明してください。

回答: ワークロードの特性に基づいて選択します。

Lambdaを使用する場合:

イベントドリブンなワークロード
短時間で実行されるタスク（15分未満）
変動/予測不可能なトラフィック
サーバー管理を不要にしたい
スポラディックな使用のためのコスト最適化

EC2を使用する場合:

長時間実行されるプロセス
OSを完全に制御する必要がある
特定のソフトウェア要件
一貫した高負荷
ステートフルアプリケーション

Lambdaの例:

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    S3アップロードイベントを処理
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # イベントからバケットとキーを取得
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # ファイルを処理
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # コンテンツを使って何かをする
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Processing complete')
    }

コスト比較:

Lambda: リクエストごと+実行時間で課金
EC2: 稼働時間に対して課金（アイドル時も含む）

希少度: 一般的 難易度: 普通

コスト最適化

5. AWSのコストを最適化する方法を説明してください。

回答: コスト最適化には、継続的な監視と調整が必要です。

戦略:

1. 適切なサイジング:

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

2. リザーブドインスタンスとSavings Plans:

1年または3年のコミットメント
オンデマンドと比較して最大72％の節約
予測可能なワークロードに使用

3. スポットインスタンス:

# スポットインスタンスを起動
aws ec2 request-spot-instances \
  --spot-price "0.05" \
  --instance-count 5 \
  --type "one-time" \
  --launch-specification file://specification.json

4. S3ライフサイクルポリシー:

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "30日後にIAに移動",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Scaling:

オフピーク時にスケールダウンする
予測スケーリングを使用する

6. 監視:

AWS Cost Explorer
予算アラート
コスト配分のためのリソースのタグ付け

希少度: 非常に一般的 難易度: 普通

セキュリティとコンプライアンス

6. AWSで多層防御を実装する方法を説明してください。

回答: 多層的なセキュリティアプローチ:

層:

1. ネットワークセキュリティ:

# プライベートサブネットを持つVPC
# セキュリティグループ（必要なポートのみを許可）
# サブネットレベルの制御のためのNACL
# アプリケーション保護のためのWAF

# 例: SSHを要塞ホストのみに制限
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. IDとアクセス:

{
  "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. データ保護:

保存時の暗号化（KMS）
転送中の暗号化（TLS）
S3バケットポリシー
RDS暗号化

4. 監視とロギング:

# CloudTrailを有効にする
aws cloudtrail create-trail \
  --name my-trail \
  --s3-bucket-name my-bucket

# VPCフローログを有効にする
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. コンプライアンス:

コンプライアンス監視のためのAWS Config
一元化された調査結果のためのSecurity Hub
脅威検出のためのGuardDuty

希少度: 非常に一般的 難易度: 難しい

データベースサービス

7. RDS Multi-AZとリードレプリカについて説明し、それぞれをいつ使用するかを説明してください。

回答: どちらも冗長性を提供しますが、異なる目的を果たします。

Multi-AZデプロイメント:

目的: 高可用性と災害復旧
異なるAZのスタンバイへの同期レプリケーション
自動フェイルオーバー（1～2分）
フェイルオーバー後も同じエンドポイント
読み取りにパフォーマンス上の利点はない
コストが2倍になる（スタンバイインスタンス）

# Multi-AZ RDSインスタンスを作成
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

リードレプリカ:

目的: 読み取り操作のスケーリング
非同期レプリケーション
複数のレプリカが可能（Auroraの場合は最大15）
レプリカごとに異なるエンドポイント
異なるリージョンに配置可能
スタンドアロンDBに昇格可能

# リードレプリカを作成
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

# リードレプリカをスタンドアロンに昇格
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

比較表:

機能	Multi-AZ	リードレプリカ
レプリケーション	同期	非同期
目的	HA/DR	読み取りスケーリング
フェイルオーバー	自動	手動昇格
エンドポイント	同じ	異なる
リージョン	同じリージョンのみ	クロスリージョンサポート
パフォーマンス	読み取りのメリットなし	読み取りパフォーマンスの向上
ユースケース	本番データベース	分析、レポート

ベストプラクティス: 両方を一緒に使用する

高可用性のためのMulti-AZ
読み取りスケーリングのためのリードレプリカ

希少度: 非常に一般的 難易度: 普通～難しい

8. 最小限のダウンタイムでデータベース移行を実装する方法を説明してください。

回答: 本番システム向けのデータベース移行戦略:

戦略1: AWS DMS (Database Migration Service)

# レプリケーションインスタンスを作成
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# ソースエンドポイントを作成
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

# ターゲットエンドポイントを作成
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

# 移行タスクを作成
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

移行フェーズ:

1. フルロード:

既存のデータをコピーする
数時間/数日かかる場合がある
アプリケーションは引き続きソースを使用する

2. CDC (Change Data Capture):

継続的な変更をレプリケートする
ターゲットを同期させる
最小限の遅延（秒単位）

3. カットオーバー:

# 移行カットオーバースクリプト
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    最小限のダウンタイムで新しいデータベースにカットオーバー
    """
    # 1. メンテナンスモードを有効にする
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. レプリケーションの遅延がゼロになるまで待つ
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. アプリケーション構成を更新する
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. アプリケーションを再起動する
    restart_application()
    
    # 5. 接続を確認する
    verify_database_connection()
    
    # 6. メンテナンスモードを無効にする
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Cutover complete!")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """レプリケーションの遅延が最小になるまで待つ"""
    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"Replication lag: {lag}s - Ready for cutover")
            break
        
        print(f"Replication lag: {lag}s - Waiting...")
        time.sleep(10)

戦略2: Blue-Greenデプロイメント

# Auroraクローンを作成（瞬時、コピーオンライト）
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

# ステージングでテスト
# 準備ができたら、DNS/エンドポイントをスワップ

ダウンタイムの比較:

DMS: 1分未満（カットオーバーのみ）
Blue-Green: 30秒未満（DNSスイッチ）
従来のダンプ/リストア: 数時間から数日

希少度: 一般的 難易度: 難しい

監視とトラブルシューティング

9. AWSの高コストをトラブルシューティングする方法を説明してください。

回答: コスト最適化には体系的な分析が必要です。

調査手順:

1. Cost Explorerを使用する:

# サービス別のコスト内訳を取得
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# リソースタグ別のコストを取得
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity DAILY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=TAG,Key=Environment

2. コストの異常を特定する:

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    異常なコストスパイクを特定
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # 過去30日間のコストを取得
    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'}]
    )
    
    # 各サービスを分析
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # コストが1日あたり100ドルを超える場合にフラグを立てる
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# 一般的なコストの元凶
cost_culprits = {
    'EC2': [
        'サイズが大きすぎるインスタンス',
        'アイドル状態のインスタンス',
        'アタッチされていないEBSボリューム',
        '古いスナップショット'
    ],
    'RDS': [
        '不要な場合のMulti-AZ',
        'サイズが大きすぎるインスタンス',
        '過剰なバックアップ保持'
    ],
    'S3': [
        '間違ったストレージクラス',
        'ライフサイクルポリシーがない',
        '過剰なリクエスト'
    ],
    'データ転送': [
        'クロスリージョントラフィック',
        'NATゲートウェイの使用',
        'CloudFrontが使用されていない'
    ]
}

3. リソースクリーンアップスクリプト:

#!/bin/bash
# 未使用のリソースを検索して報告

echo "=== アタッチされていないEBSボリューム ==="
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,CreateTime]' \
  --output table

echo "=== アイドル状態のEC2インスタンス（7日間でCPU使用率5%未満） ==="
# CloudWatchを使用して特定
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 "=== アタッチされていないElastic IP ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== 古いスナップショット（90日以上） ==="
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. コストアラートを設定する:

# 予算アラートを作成
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

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

手軽にできること:

アタッチされていないEBSボリュームを削除する
アイドル状態のEC2インスタンスを停止/終了する
S3 Intelligent-Tieringを使用する
S3ライフサイクルポリシーを有効にする
重要でないワークロードにスポットインスタンスを使用する
過剰にプロビジョニングされたインスタンスのサイズを適切にする

希少度: 非常に一般的 難易度: 普通

高度なネットワーキング

10. AWS Transit Gatewayとそのユースケースについて説明してください。

回答: Transit Gatewayは、ネットワークアーキテクチャを簡素化するハブアンドスポークネットワークトポロジサービスです。

Transit Gatewayなし:

Loading diagram...

問題: N²接続（メッシュトポロジ）

Transit Gatewayあり:

Loading diagram...

解決策: ハブアンドスポーク（N接続）

主な機能:

推移的なルーティング: A→TGW→B→TGW→Cが機能する
集中管理
最大5,000のVPCをサポート
クロスリージョンピアリング
トラフィック制御のためのルートテーブル

セットアップ:

# Transit Gatewayを作成
aws ec2 create-transit-gateway \
  --description "メインTransit Gateway" \
  --options AmazonSideAsn=64512,AutoAcceptSharedAttachments=enable

# VPCをアタッチ
aws ec2 create-transit-gateway-vpc-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0 \
  --vpc-id vpc-1234567890abcdef0 \
  --subnet-ids subnet-1234567890abcdef0 subnet-0987654321fedcba0

# VPCルートテーブルにルートを作成
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Transit Gatewayルートテーブルを作成
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# ルートを追加
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

ユースケース:

1. マルチVPCアーキテクチャ:

# 例: 集中化されたエグレス
vpc_architecture = {
    'production_vpcs': ['vpc-prod-1', 'vpc-prod-2', 'vpc-prod-3'],
    'shared_services': 'vpc-shared',  # NAT、プロキシなど
    'on_premises': 'vpn-connection'
}

# すべての本番VPCは共有サービスVPCを介してインターネットトラフィックをルーティング
# 集中化されたセキュリティ制御、ロギング、NAT

2. ネットワークセグメンテーション:

# 環境ごとに異なるルートテーブル
# 本番環境は開発環境に到達できない
# 開発環境は共有サービスに到達できる

3. マルチリージョン接続:

# us-east-1にTransit Gatewayを作成
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# eu-west-1にTransit Gatewayを作成
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# それらをピアリングする
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

コストに関する考慮事項:

アタッチメントごとに1時間あたり$0.05
処理されたデータ1GBあたり$0.02
大規模になると高価になる可能性がある

代替手段:

VPCピアリング: よりシンプルで、VPCが少ない場合は安価
PrivateLink: サービス間接続
VPN: 直接接続

希少度: 一般的 難易度: 難しい

結論

上級AWSクラウドエンジニアの面接には、深い技術知識と実践的な経験が必要です。以下に焦点を当ててください。

アーキテクチャ: 多層設計、高可用性、災害復旧
高度なネットワーキング: VPCピアリング、Transit Gateway、PrivateLink
コンピューティング: Auto Scalingの最適化、LambdaとEC2の選択
コスト最適化: 適切なサイジング、リザーブドインスタンス、ライフサイクルポリシー
セキュリティ: 多層防御、IAMのベストプラクティス、暗号化
運用上の卓越性: 監視、ロギング、自動化

本番システム、コスト最適化イニシアチブ、およびセキュリティ実装に関する実世界の経験を実証してください。頑張ってください！

目次

シニアクラウドエンジニア AWS 面接対策：完全ガイド

はじめに

アーキテクチャと設計

1. AWS上に高可用性を持つ多層Webアプリケーションを設計してください。

2. VPCピアリングについて説明し、いつ使用するかを説明してください。

高度なコンピューティング

3. Auto Scalingの仕組みと、それを最適化する方法を説明してください。

サーバーレスと高度なサービス

4. LambdaとEC2をいつ使用するかを説明してください。

コスト最適化

5. AWSのコストを最適化する方法を説明してください。

セキュリティとコンプライアンス

6. AWSで多層防御を実装する方法を説明してください。

データベースサービス

7. RDS Multi-AZとリードレプリカについて説明し、それぞれをいつ使用するかを説明してください。

8. 最小限のダウンタイムでデータベース移行を実装する方法を説明してください。

監視とトラブルシューティング

9. AWSの高コストをトラブルシューティングする方法を説明してください。

高度なネットワーキング

10. AWS Transit Gatewayとそのユースケースについて説明してください。

結論

応募をやめて、採用されよう。

この投稿を共有

実際に機能する週次のキャリアのヒント

実際に機能する週次のキャリアのヒント

関連投稿

シニアクラウドエンジニア GCP 面接対策：完全ガイド

シニアシステム管理者面接対策：完全ガイド

シニアクラウドエンジニア向け Azure 面接対策：完全ガイド

応募をやめて、採用されよう。

この投稿を共有

6秒を最大限に活用

目次

はじめに

アーキテクチャと設計

1. AWS上に高可用性を持つ多層Webアプリケーションを設計してください。

2. VPCピアリングについて説明し、いつ使用するかを説明してください。

高度なコンピューティング

3. Auto Scalingの仕組みと、それを最適化する方法を説明してください。

サーバーレスと高度なサービス

4. LambdaとEC2をいつ使用するかを説明してください。

コスト最適化

5. AWSのコストを最適化する方法を説明してください。

セキュリティとコンプライアンス

6. AWSで多層防御を実装する方法を説明してください。

データベースサービス

7. RDS Multi-AZとリードレプリカについて説明し、それぞれをいつ使用するかを説明してください。

8. 最小限のダウンタイムでデータベース移行を実装する方法を説明してください。

監視とトラブルシューティング

9. AWSの高コストをトラブルシューティングする方法を説明してください。

高度なネットワーキング

10. AWS Transit Gatewayとそのユースケースについて説明してください。

結論

応募をやめて、採用されよう。

この投稿を共有

実際に機能する週次のキャリアのヒント

実際に機能する週次のキャリアのヒント

関連投稿

シニアクラウドエンジニア GCP 面接対策：完全ガイド

シニアシステム管理者 面接対策：完全ガイド

シニアクラウドエンジニア向け Azure 面接対策：完全ガイド

応募をやめて、採用されよう。

この投稿を共有

6秒を最大限に活用

シニアシステム管理者面接対策：完全ガイド