DevOps इंजीनियर इंटरव्यू सवाल

मार्केटिंग शुक्रवार को कैंपेन चला रही है जिससे सामान्य से बीस गुना ट्रैफिक आ सकता है। आप तैयारी कैसे करेंगे?

इंटरव्यूअर असल में क्या परख रहा है, अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें, और एक बोला हुआ उदाहरण जिसे आप अपना सकते हैं।

छोटा जवाब

कैंपेन के ट्रैफिक के असली मॉडल पर load test करके असली अड़चन ढूंढें, जो आमतौर पर एप्लिकेशन tier नहीं, डेटाबेस या कोई third party dependency होती है। capacity और account limits पहले ही बढ़ा लें, क्योंकि spike के लिए autoscaling बहुत धीमा है, caches और connection pools पहले से गर्म करें, और rate limiting तथा graceful degradation लगाएं ताकि ओवरलोड में सिस्टम ढहने के बजाय लोड छोड़े। यह भी तय कर लें कि गड़बड़ हुई तो आप क्या बंद करेंगे।

इंटरव्यूअर यह क्यों पूछते हैं

इंटरव्यूअर उम्मीद नहीं, योजना देखना चाहता है। वे असली अड़चन ढूंढने के लिए load testing देखते हैं, यह समझ कि autoscaling में देरी होती है और quotas की छत होती है, और एक degradation प्लान, क्योंकि यह वादा कि सब संभल जाएगा भरोसे लायक नहीं। सबसे अच्छे जवाबों में यह पहले से तय होता है कि checkout या signup चलाए रखने के लिए क्या कुर्बान होगा।

अपना जवाब कैसे स्ट्रक्चर करें

  • सिर्फ peak नंबर नहीं, अपेक्षित ट्रैफिक की शक्ल का मॉडल बनाएं।
  • कुछ भी scale करने से पहले load test से असली अड़चन ढूंढें।
  • पहले से scale करें, quotas बढ़ाएं और caches गर्म करें, क्योंकि autoscaling पिछड़ता है।
  • degradation, rate limits और स्टाफ वाली निगरानी की खिड़की तय करें।

उदाहरण जवाब

बोला हुआ उदाहरण, पहले व्यक्ति में

पहले मुझे शक्ल चाहिए, सिर्फ गुणा नहीं। पूरे दिन में फैला बीस गुना अलग समस्या है और ईमेल जाते ही नब्बे सेकंड में आया बीस गुना बिल्कुल अलग। फिर मैं प्रोडक्शन जितने बड़े एनवायरनमेंट पर असली जैसी requests के मिश्रण से load test करता हूं, क्योंकि अड़चन लगभग कभी web tier नहीं होती, वह डेटाबेस connections होती है, किसी गर्म row पर lock, या कोई third party API जिसकी अपनी rate limit है और जो हमारे बस में नहीं। test जो भी सामने लाए वह ठीक होता है या capacity जोड़ी जाती है। इवेंट से पहले मैं autoscaling पर भरोसा करने के बजाय हाथ से scale out करता हूं, क्योंकि scaling कई मिनट की देरी से चलती है और तब तक spike खत्म हो चुकी होगी या साइट गिर चुकी होगी, और मैं account level quotas जांचता हूं क्योंकि वह सबसे बुरे वक्त पर टकराने वाली क्लासिक दीवार है। caches और connection pools गर्म किए जाते हैं। फिर degradation प्लान: प्रति client rate limit, recommendations जैसी गैरज़रूरी चीज़ें fail soft हों, और पहले से तय हो कि checkout बचाने के लिए हम क्या बंद करेंगे। और कोई लाइव देख रहा होता है, rollback का रास्ता पहले से तय करके।

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देखें यह कैसे काम करता है

फॉलो-अप सवाल जिनकी उम्मीद रखें

  • अगर अड़चन कोई third party API निकले तो क्या करेंगे?
  • असली ग्राहकों पर असर डाले बिना load test कैसे करते हैं?
  • कैंपेन की खिड़की के दौरान लाइव क्या मॉनिटर करेंगे?

DevOps इंजीनियर के और सवाल

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