exam.md

Экзамен

Экзаменационные вопросы

Блок 1

1. Как подключиться к серверу по ssh? Основные принципы работы с публичным и приватным ключами. Принципы работы с ssh-agent.
2. Система прав в GNU/Linux.
3. Системные вызовы в GNU/Linux, userspace/kernelspace.
4. Пользователи в GNU/Linux, суперпользователь, su и sudo.
5. Системы управления пакетами в GNU/Linux.
6. Системы виртуализации. Гипервизоры 1 и 2 типа.
7. Что такое Docker и для чего он используется? Какие существуют альтернативы Docker?
8. Docker образ и контейнер. Что такое метки (docker tag)? Запуск контейнера, остановка, просмотр логов.
9. Как сохранить данные внутри контейнера между его перезапусками?
10. Как подключить контейнеры к одной сети? Какими способами можно решить данную задачу? Как получить доступ к порту приложения внутри контейнера?
11. Почему контейнеры могут общаться между собой по имени (или хэшу, если нет имени)?
12. Как запустить код внутри работающего контейнера? Как узнать, какие файлы изменены внутри контейнера?
13. Сборка образов в Docker. К какому количеству слоев нужно стремиться в образе? Каковы правила оптимизации при формировании образа?
14. Опишите структуру docker-compose файла. Зачем нужен docker-compose?
15. Методы балансировки нагрузки и рекомендации по их использованию.
16. Пирамида автоматизации тестирования. Семь принципов тестирования (в соответствии с ISTQB).
17. Что такое GitFlow и GitHub Flow. Преимущества и недостатки каждой модели?
18. Типичные этапы итерации процесса разработки с применением CI/CD.
19. Управление исходным кодом. Виды систем контроля версий.
20. Как осуществляется мониторинг, какие существуют типы мониторинга?
21. Мониторинг с помощью Prometheus-стека.
22. Как импортировать готовый dashboard Grafana – возможно ли добавление в него новой панели? Какие источники поддерживает Grafana?
23. Что такое облако, VPS/VDS? В чем разница между публичным и приватным облаком? Основные объекты, предоставляемые облаками. IaaS, PaaS, SaaS.
24. OpenStack. Назначение и функциональность. В каких случаях компаниям целесообразно использовать OpenStack в качестве компонента IT-инфраструктуры? Чем можно заменить OpenStack?
25. Что такое кластер? Опишите кластер на примере Kubernetes.
26. Горизонтальное и вертикальное масштабирование.
27. Основные типы ресурсов в Kubernetes. Основные компоненты кластера Kubernetes и их назначение.
28. Принципы работы с Pod и Volume в Kubernetes. DaemonSet, StatefulSet.
29. Deployment. Service. Стратегии обновления приложения. Основные принципы работы с сервисами в Kubernetes.
30. Основные принципы работы с ConfigMap и Secret. В чем различие между ними?

Блок 2

1. Платформы обработки больших данных четвёртого поколения. Выход за границы облака.
2. Понятие озера данных.
3. Облачные платформы обработки больших данных, их ключевые особенности.
4. Вторичные платформы обработки больших данных. Как SAP Vora упрощает решение проблем по сравнению с обычным использованием Spark?
5. Apache Spark. История развития. Основные компоненты.
6. Лямбда-архитектура. Назначение. Способы практической реализации.
7. Причины смены парадигмы хранения и обработки данных при переходе от централизованных систем к распределенным системам и интернету вещей.
8. Основные принципы построения платформ обработки больших данных и основные классы этих платформ. Применение разных классов этих платформ.
9. Схема выполнения задач MapReduce.
10. Какие существуют менеджеры ресурсов кластера аналогичные YARN? В чём их отличия от YARN?
11. Платформы на основе дистрибутивов Hadoop.
12. Коммерческие дистрибутивы Hadoop. Почему на практике чаще используются коммерческие дистрибутивы Hadoop при наличии Open Source дистрибутива? Как обеспечивается функциональное соответствие между коммерческими дистрибутивами Hadoop и Open Source дистрибутивом по мере появления новых версий?
13. Hadoop. Эволюция. Состав. HDFS. Менеджеры ресурсов кластера.
14. Концепции DataOps, AIOps, MLOps.
15. MPI. Эволюция. Возможности. Применение.
16. Распределенные файловые системы. Причины появления. Основные классы. Направления развития.
17. Графовые базы данных: модель данных, возможности и языки запросов.
18. Понятие больших данных. Технологии, предназначенные для обработки больших данных. Влияние этих технологий на другие области науки и техники.
19. Преимущества и недостатки подхода InfrastructureAsCode.
20. Типы и особенности баз данных NoSQL и NewSQL. Их отличия от реляционных баз данных.
21. Какие три операции определены в Terraform? Опишите архитектуру Terraform.
22. Как определяются роли в Ansible?
23. Какие есть способы задания переменных в Ansible?
24. Как определяются группы в файле inventory Ansible?
25. Проблемы согласованности в NoSQL базах данных. Теорема CAP.
26. Что такое фрагментации и репликация? Какие типы репликации бывают?
27. Масштабирование баз данных. Кластеры баз данных и их основные настройки.
28. Объектно-реляционные базы данных: расширение реляционной модели и стандарта SQL.
29. Документные базы данных: модель данных, возможности и языки запросов.
30. Колоночные базы данных: модель данных, возможности и языки запросов.