Die 34 besten Fragen und Antworten zum Cloud Engineer Interview im Jahr 2025

Intermediate Cloud Engineer Interview Fragen

Diese Fragen tauchen tiefer in die Bereiche Cloud-Netzwerke, Sicherheit, Automatisierung und Leistungsoptimierung ein und testen deine Fähigkeit, Cloud-Umgebungen effektiv zu gestalten, zu verwalten und Fehler zu beheben.

11. Was ist eine Virtual Private Cloud (VPC) und warum ist sie wichtig?

Eine Virtual Private Cloud (VPC) ist ein logisch isolierter Teil einer öffentlichen Cloud, der es den Nutzern ermöglicht, Ressourcen in einer privaten Netzwerkumgebung zu starten. Sie bietet eine bessere Kontrolle über Netzwerkkonfigurationen, Sicherheitsrichtlinien und die Zugangsverwaltung. 

In einer VPC können Nutzer IP-Adressbereiche mithilfe von CIDR-Blöcken definieren. Subnetze können erstellt werden, um öffentliche und private Ressourcen zu trennen, und Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs helfen dabei, Netzwerkzugriffsrichtlinien durchzusetzen.

12. Wie funktioniert ein Load Balancer in der Cloud?

Load Balancer verteilen den eingehenden Netzwerkverkehr auf mehrere Server, um hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und bessere Leistung zu gewährleisten. 

Es gibt verschiedene Arten von Lastverteilern:

• Application Load Balancers (ALB): Arbeitet auf Layer 7 (HTTP/HTTPS) und leitet den Datenverkehr anhand von Inhaltsregeln weiter.
• Netzwerk-Load-Balancer (NLB): Sie arbeiten auf Layer 4 (TCP/UDP) und bieten Routing mit extrem niedriger Latenz.
• Klassische Load Balancer (CLB): Legacy-Option für den Ausgleich zwischen Layer 4 und 7.

13. Was ist IAM (Identitäts- und Zugriffsmanagement), und wie wird es eingesetzt?

IAM ist ein Rahmenwerk, das kontrolliert, wer auf Cloud-Ressourcen zugreifen kann und welche Aktionen er/sie durchführen darf. Es hilft dabei, das Prinzip der geringsten Privilegien durchzusetzen und Cloud-Umgebungen zu sichern. 

In IAM definieren Benutzer und Rollen Identitäten mit spezifischen Berechtigungen, Richtlinien gewähren oder verweigern den Zugriff mit JSON-basierten Regeln und die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene für kritische Vorgänge.

14. Was sind Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs, und wie unterscheiden sie sich?

Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs (Access Control Lists) kontrollieren den ein- und ausgehenden Datenverkehr zu Cloud-Ressourcen, funktionieren aber auf unterschiedlichen Ebenen.

• Sicherheitsgruppen: Sie fungieren als Firewalls und lassen den Datenverkehr auf der Grundlage von Regeln zu oder sperren ihn. Sie sind zustandsbehaftet, d.h. Änderungen in den eingehenden Regeln werden automatisch in den ausgehenden Regeln berücksichtigt.
• Netzwerk ACLs: Kontrollieren den Verkehr auf Subnetzebene und sind zustandslos. Sie erfordern explizite ein- und ausgehende Regeln für bidirektionalen Verkehr.

Vergleich von Sicherheitsgruppen und Netzwerk-ACLs. Bild vom Autor.

15. Was ist ein Bastionswirt und warum wird er benutzt?

Ein Bastion Host ist ein sicherer Jump Server für den Zugriff auf Cloud-Ressourcen in einem privaten Netzwerk. Anstatt alle Server für das Internet freizugeben, fungiert es als Gateway für Remote-Verbindungen. 

Um die Sicherheit zu erhöhen, sollte er strenge Firewall-Regeln haben, die den SSH- oder RDP-Zugriff nur von vertrauenswürdigen IPs aus zulassen. Für einen sicheren Zugang sollten eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und eine schlüsselbasierte Authentifizierung verwendet werden, und die Protokollierung und Überwachung sollte aktiviert sein, um unbefugte Anmeldeversuche zu verfolgen.

16. Wie funktioniert die automatische Skalierung in der Cloud?

Mit Autoscaling können Cloud-Umgebungen ihre Ressourcen dynamisch an den Bedarf anpassen und so Kosteneffizienz und Leistung sicherstellen. Es funktioniert auf zwei Arten:

• Horizontale Skalierung (Verkleinern/Vergrößern): Fügt Instanzen je nach Auslastung hinzu oder entfernt sie.
• Vertikale Skalierung (Skalierung nach oben/unten): Passt die Ressourcen (CPU, Speicher) einer bestehenden Instanz an.

Cloud-Anbieter bieten Autoscaling-Gruppen an, die mit Load Balancern zusammenarbeiten, um den Datenverkehr effektiv zu verteilen.

17. Wie kannst du die Kosten der Cloud optimieren?

Um die Cloud-Kosten effektiv zu verwalten, müssen die Nutzung überwacht und die richtigen Preismodelle ausgewählt werden. Zu den Strategien zur Kostenoptimierung gehören:

• Reservierte Instanzen für langfristige Workloads nutzen, um Rabatte zu erhalten.
• Nutzung von Spot-Instanzen für kurzlebige Arbeitslasten.
• Einrichtung von Budget-Warnungen und Kostenüberwachungs-Tools wie AWS Cost Explorer oder Azure Cost Management.
• Die richtige Dimensionierung von Instanzen durch Analyse der CPU-, Speicher- und Netzwerknutzung.

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Die Optimierung der Cloud-Kosten beruht auf vier Säulen. Bild vom Autor.

18. Was sind die Unterschiede zwischen Terraform und CloudFormation?

Terraform und AWS CloudFormation sind beides Infrastructure-as-Code (IaC) Tools, aber sie haben einige Unterschiede:

19. Wie überwachst du die Cloud-Leistung und behebst Probleme?

Überwachungswerkzeuge helfen dabei, Leistungsengpässe, Sicherheitsbedrohungen und eine Überbeanspruchung von Ressourcen zu erkennen. Zu den gängigen Überwachungslösungen gehören:

• AWS CloudWatch: Überwacht Metriken, Protokolle und Alarme.
• Azure Monitor: Bietet Einblicke in Anwendungen und Infrastruktur.
• Google Cloud Operations (früher Stackdriver): Bietet Protokollierung und Überwachung in Echtzeit.

20. Wie verbessert die Containerisierung die Cloud-Bereitstellung?

Container verpacken Anwendungen mit Abhängigkeiten und machen sie leichtgewichtig, portabel und skalierbar. Im Vergleich zu virtuellen Maschinen verbrauchen Container weniger Ressourcen, da mehrere Container auf einem einzigen Betriebssystem laufen können.

Docker und Kubernetes ermöglichen einen schnelleren Einsatz und Rollback. Außerdem lassen sie sich mit Orchestrierungstools wie Kubernetes und Amazon ECS/EKS leicht skalieren.

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21. Was ist ein Service Mesh und warum wird es in Cloud-Anwendungen verwendet?

Ein Service Mesh ist eine Infrastrukturschicht, die die Service-zu-Service-Kommunikation in Microservices-basierten Cloud-Anwendungen verwaltet. Es bietet:

• Verkehrsmanagement: Ermöglicht intelligentes Routing und Lastausgleich.
• Sicherheit: Implementiert gegenseitige TLS-Verschlüsselung für sichere Kommunikation.
• Beobachtbarkeit: Verfolgt den Lernpfad und protokolliert die Anfragen zur Fehlersuche.

Beliebte Service-Mesh-Lösungen sind Istio, Linkerd und AWS App Mesh.

22. Was ist eine Multi-Cloud-Strategie, und wann sollte ein Unternehmen sie anwenden?

Eine Multi-Cloud-Strategie beinhaltet die Nutzung mehrerer Cloud-Anbieter (AWS, Azure, GCP), um eine Anbieterbindung zu vermeiden und die Ausfallsicherheit zu erhöhen. 

Unternehmen entscheiden sich für diesen Ansatz, wenn sie eine geografische Redundanz für die Notfallwiederherstellung benötigen, einzigartige Dienste von verschiedenen Anbietern nutzen wollen (z. B. AWS für Compute, GCP für AI) oder regionale Vorschriften einhalten müssen, die die Auswahl an Cloud-Anbietern einschränken.

Vor- und Nachteile der Multi-Cloud-Strategie. Bild vom Autor.

Advanced Cloud Engineer Interview Questions

Diese Fragen testen deine Fähigkeit, skalierbare Lösungen zu entwickeln, komplexe Cloud-Infrastrukturen zu verwalten und kritische Szenarien zu bewältigen.

23. Wie entwirfst du eine hochverfügbare Cloud-Architektur mit mehreren Regionen?

Eine Architektur mit mehreren Regionen sorgt für minimale Ausfallzeiten und Geschäftskontinuität, indem sie die Ressourcen auf mehrere geografische Standorte verteilt. 

Bei der Entwicklung einer solchen Architektur müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Hier sind einige von ihnen:

• Datenreplikation: Nutze globale Datenbanken (z. B. Amazon DynamoDB Global Tables, Azure Cosmos DB), um Daten überregional zu synchronisieren und gleichzeitig Lese- und Schreibvorgänge mit niedriger Latenz zu gewährleisten.
• Verkehrsverteilung: Setze globale Load Balancer (z. B. AWS Global Accelerator, Azure Traffic Manager) ein, um Nutzer zur nächsten gesunden Region zu leiten.
• Failover-Strategie: Implementiere aktiv-aktive (beide Regionen wickeln den Verkehr ab) oder aktiv-passive (eine Standby-Region) Failover-Modelle mit Route 53 DNS Failover.
• Zustandsabhängige vs. zustandslose Anwendungen: Um einen nahtlosen Regionswechsel zu ermöglichen, stelle sicher, dass die Sitzungsdaten zentral gespeichert werden (z. B. ElastiCache, Redis oder eine gemeinsam genutzte Datenbank) und nicht auf einzelnen Instanzen.
• Überlegungen zu Compliance und Latenz: Beurteile die Gesetze zur Datenhoheit (z.B. GDPR, HIPAA) und optimiere die Nähe zu den Nutzern, um die Latenzzeit zu verringern.

Beispiel für eine hochverfügbare multiregionale Webanwendungsarchitektur. Bildquelle: Microsoft Lernen

24. Wie handhabst du die Sicherheit in einer Cloud-nativen Anwendung mit einem Zero-Trust-Modell?

Das Null-Vertrauensmodell geht davon aus, dass keiner Entität, ob innerhalb oder außerhalb des Netzwerks, standardmäßig vertraut werden sollte.

Um Zero Trust in Cloud-Umgebungen zu implementieren:

• Identitätsprüfung: Erzwinge eine starke Authentifizierung mit Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und föderierten Identitätsanbietern (z. B. Okta, AWS IAM Identity Center).
• Zugang mit den geringsten Rechten: Wende rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) oder attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC) an, um Berechtigungen auf der Grundlage von Jobrollen und Echtzeitkontext zu erteilen.
• Mikro-Segmentierung: Nutze Firewalls, Netzwerkrichtlinien und Service Meshes (z.B. Istio, Linkerd), um Workloads zu isolieren und strenge Kommunikationsregeln durchzusetzen.
• Kontinuierliche Überwachung und Prüfung: Setze SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) ein (z. B. AWS GuardDuty, Azure Sentinel), um Anomalien zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung: Stelle die TLS-Verschlüsselung für die gesamte Kommunikation sicher und implementiere kundenverwaltete Schlüssel (CMK) für die Verschlüsselung der Daten im Ruhezustand.

25. Wie setzt du eine effektive Strategie zur Steuerung der Cloud-Kosten um?

Eine erfolgreiche Strategie beginnt mit Kostenzuweisung und KennzeichnungLernpfad, bei dem Organisationen eine strukturierte Kennzeichnung (z. B. Abteilung, Projekt, Eigentümer) vornehmen, um die Ausgaben teamübergreifend zu verfolgen und die finanzielle Transparenz zu verbessern.

Automatisierte Budget-Warnungen sollten mit Tools wie AWS Budgets, Azure Cost Management oder GCP Billing Alerts eingerichtet werden, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Diese Lösungen bieten Echtzeitüberwachung und Benachrichtigungen, wenn sich die Nutzung vordefinierten Schwellenwerten nähert.

Ein weiterer Aspekt ist das Rightsizing und die reservierten Instanzen. Durch die kontinuierliche Analyse von Instanzauslastungsmetriken wie CPU und Speicher können Teams feststellen, ob Arbeitslasten angepasst oder auf reservierte Instanzen oder Spot-Instanzen migriert werden sollten, die erhebliche Kosteneinsparungen bieten.

Die Umsetzung von FinOps Best Practices erhöht die Kosteneffizienz weiter. Automatisierte Tools zur Erkennung von Kostenanomalien wie Kubecost (für Kubernetes-Umgebungen) und AWS Compute Optimizer helfen dabei, nicht ausgelastete Ressourcen proaktiv zu identifizieren und zu optimieren.

Und schließlich spielt die automatische Abschaltung eine wichtige Rolle bei der Verringerung der Verschwendung. Serverlose Funktionen wie AWS Lambda oder Azure Functions können nicht ausgelastete Ressourcen außerhalb der Geschäftszeiten automatisch abschalten und so unnötige Kosten vermeiden.

Grundpfeiler der Cloud Cost Governance Strategie. Bild vom Autor.

26. Wie optimierst du die Datenspeicherleistung in einem Cloud-basierten Data Lake?

Ein Data Lake erfordert eine effiziente Speicherung, Abfrage und Verarbeitung von Daten im Petabyte-Bereich. Einige Optimierungsstrategien sind:

• Storage Tiering: Nutze Amazon S3 Intelligent-Tiering und Azure Blob Storage Tiers, um Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, in kostengünstige Speicherklassen zu verschieben.
• Partitionierung und Indizierung: Implementiere eine Partitionierung im Stil von Hive zur Beschleunigung von Abfragen und nutze AWS Glue Data Catalog und Google BigQuery-Partitionen für eine bessere Indizierung.
• Komprimierung und Auswahl des Dateiformats: Verwende Parquet oder ORC anstelle von CSV/JSON für eine effiziente Speicherung und schnellere Verarbeitung von Analysen.
• Optimierung von Data Lake-Abfragen: Nutze die serverlosen Abfrage-Engines like Amazon Athena, Google BigQuery oder Presto für einen schnelleren Datenzugriff ohne Bereitstellung von Infrastruktur.

27. Was ist bei der Entwicklung einer Cloud-nativen CI/CD-Pipeline zu beachten?

Einer der grundlegenden Aspekteeiner CI/CD-Pipeline ist die Codeversionierung und das Repository-Management, das eine effiziente Zusammenarbeit und Änderungsverfolgung ermöglicht. Tools wie GitHub Actions, AWS CodeCommit oder Azure Repos helfen dabei, Quellcode zu verwalten, Verzweigungsstrategien durchzusetzen und Pull-Request-Workflows zu optimieren.

Build-Automatisierung und Artefaktmanagement spielen eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Konsistenz und Zuverlässigkeit von Software-Builds. Mit Docker-basierten Builds, JFrog Artifactory oder AWS CodeArtifact können Teams reproduzierbare Builds erstellen, Artefakte sicher speichern und Versionskontrolle in verschiedenen Entwicklungsumgebungen gewährleisten.

Die Sicherheit ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Die Integration von SAST-Tools (Static Application Security Testing), wie SonarQube oder Snyk, ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen in der Codebasis. Außerdem wird durch das Erzwingen von signierten Container-Images sichergestellt, dass nur verifizierte und vertrauenswürdige Artefakte bereitgestellt werden.

Eine robuste , mehrstufige Bereitstellungsstrategie hilft, die mit Software-Releases verbundenen Risiken zu minimieren. Ansätze wie Canary, Blue-Green oder Rolling Deployments ermöglichen eine schrittweise Einführung, reduzieren Ausfallzeiten und ermöglichen eine Leistungsüberwachung in Echtzeit. Mit Feature Flags können Teams kontrollieren, welche Nutzer/innen neue Funktionen vor einer vollständigen Veröffentlichung erleben.

Schließlich ist die Integration von Infrastructure as Code (IaC) für die Automatisierung und Standardisierung von Cloud-Umgebungen unerlässlich. Durch die Verwendung von Terraform, AWS CloudFormation oder Pulumi können Teams die Infrastruktur im Code definieren, die Konsistenz zwischen den Einsätzen wahren und die Bereitstellung von Cloud-Ressourcen ermöglichen.

Implementierung einer Cloud-nativen CI/CD-Pipeline. Bild vom Autor.

28. Wie implementierst du Disaster Recovery (DR) für eine geschäftskritische Cloud-Anwendung?

Disaster Recovery (DR) ist wichtig, um die Kontinuität des Geschäftsbetriebs im Falle von Ausfällen, Angriffen oder Hardwarefehlern sicherzustellen. Ein guter Notfallplan umfasst Folgendes:

• Recovery Point Objective (RPO) und Recovery Time Objective (RTO): Definiere den akzeptablen Datenverlust (RPO) und die Dauer der Ausfallzeit (RTO).
• Sicherung und Replikation: Nutze die regionsübergreifende Replikation, AWS Backup oder Azure Site Recovery, um aktuelle Backups zu erhalten.
• Failover-Strategien: Implementiere aktiv-aktive (hot standby) oder aktiv-passive (warm/cold standby) Architekturen.
• Testen und Automatisieren: Teste DR-Pläne regelmäßig mit Chaos-Engineering-Tools wie AWS Fault Injection Simulator oder Gremlin.

29. Was sind die Herausforderungen bei der Verwaltung von Kubernetes im großen Maßstab in einer Cloud-Umgebung?

Die Verwaltung großer Kubernetes (K8s)-Cluster ist eine Herausforderung für Betrieb und Leistung. Zu den wichtigsten Bereichen, die angesprochen werden müssen, gehören:

• Cluster-Autoskalierung: Verwende Cluster Autoscaler oder Karpenter, um die Anzahl der Knoten dynamisch an die Arbeitslast anzupassen.
• Optimierung der Arbeitsbelastung: Implementiere horizontale Pod-Autoscaler (HPA) und vertikale Pod-Autoscaler (VPA) für eine effiziente Ressourcenzuweisung.
• Vernetzung und Service Mesh: Nutze Istio oder Linkerd, um die Kommunikation zwischen den Diensten und die Sicherheit zu gewährleisten.
• Beobachtbarkeit und Fehlerbehebung: Setze Prometheus, Grafana und Fluentd zur Überwachung von Logs, Metriken und Traces ein.
• Sicherheitshärtung: Nutze Pod-Sicherheitsrichtlinien (PSP), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Container-Image-Scans, um Schwachstellen zu entschärfen.

Szenariobasierte Interviewfragen für Cloud-Ingenieure

Szenariobasierte Fragen bewerten deine Fähigkeit, reale Cloud-Herausforderungen zu analysieren, Probleme zu lösen und architektonische Entscheidungen unter verschiedenen Einschränkungen zu treffen. 

Deine Antworten sollten praktische Erfahrungen, Entscheidungen und Kompromisse bei der Lösung von Cloud-Problemen aufzeigen. Da es keine richtigen oder falschen Antworten gibt, habe ich einige Beispiele beigefügt, die dir beim Nachdenken helfen sollen.

30. Dein Unternehmen hat Probleme mit einer hohen Latenz bei einer in der Cloud gehosteten Webanwendung. Wie würdest du das Problem diagnostizieren und beheben?

Beispielantwort:

Hohe Latenzzeiten in einer Cloud-Anwendung können durch verschiedene Faktoren verursacht werden, z. B. Netzwerküberlastung, ineffiziente Datenbankabfragen, suboptimale Instanzplatzierung oder Fehlkonfigurationen beim Lastausgleich.

Um das Problem zu diagnostizieren, würde ich damit beginnen, den Engpass mit Cloud-Monitoring-Tools zu isolieren. Der erste Schritt wäre, die Antwortzeiten der Anwendung und die Netzwerklatenz zu analysieren, indem man die Protokolle, die Anfrage-Antwort-Zeiten und die HTTP-Statuscodes überprüft. Wenn das Problem mit dem Netzwerk zusammenhängt, würde ich einen Traceroute- oder Ping-Test durchführen, um zu prüfen, ob sich die Roundtrip-Zeiten zwischen den Nutzern und der Anwendung erhöht haben. Wenn ein Problem besteht, kann die Aktivierung eines CDN helfen, statische Inhalte näher an den Nutzern zwischenzuspeichern und die Latenzzeit zu verringern.

Wenn die Datenbankabfragen zu Verzögerungen führen, würde ich ein Profil der langsamen Abfragen erstellenund sie durch einedding richtige Indizierung oder Denormalisierung der Tabellen optimieren. Wenn die Anwendung stark ausgelastet ist, kann die horizontale Skalierung mit Autoscaling-Gruppen oder Read Replicas die Belastung der primären Datenbank verringern.

Wenn die Latenzprobleme weiterhin bestehen, würde ich die Rechenressourcen der Anwendung überprüfen und sicherstellen, dass sie in der richtigen Verfügbarkeitszone läuft, die den Endnutzern am nächsten ist. Falls nötig, würde ich die Arbeitslasten auf ein System mit mehreren Regionen migrieren oder Edge-Computing-Lösungen verwenden, um Anfragen näher an der Quelle zu bearbeiten.

31. Dein Unternehmen plant die Migration einer alten On-Premises-Anwendung in die Cloud. Welche Faktoren würdest du berücksichtigen und welche Migrationsstrategie würdest du anwenden?

Beispielantwort:

Der erste Schritt ist eine Bewertung der Cloud-Readiness, bei der festgestellt wird, ob die Anwendung in ihrem jetzigen Zustand migriert werden kann oder ob Änderungen erforderlich sind. Ein Ansatz ist die Anwendung der "6 R's of Cloud Migration":

• Rehosting (Lift-and-Shift)
• Replatforming
• Rückkauf
• Refactoring
• Im Ruhestand
• Behalten

Ein Lift-and-Shift-Ansatz wäre ideal, wenn das Ziel eine schnelle Migration mit minimalen Änderungen ist. Wenn Leistungsoptimierung und Kosteneffizienz Priorität haben, würde ich eine Neuplattformierung in Betracht ziehen, indem ich die Anwendung auf Container oder serverloses Computing umstelle, was eine bessere Skalierbarkeit ermöglicht. Bei Anwendungen mit monolithischen Architekturen kann ein Refactoring in Microservices notwendig sein, um die Leistung und Wartbarkeit zu verbessern.

Ich würde mich auch auf die Datenmigration konzentrieren und sicherstellen, dass die Datenbanken mit minimaler Ausfallzeit in die Cloud repliziert werden.

Ein weiteres wichtiges Anliegen sind Sicherheit und Compliance. Vor dem Einsatz würde ich sicherstellen, dass die Anwendung die gesetzlichen Anforderungen erfüllt (z.B. HIPAA, GDPR), indem ich Verschlüsselung, IAM-Richtlinien und VPC-Isolierung einführe.

Schließlich würde ich Tests und Validierungen in einer Staging-Umgebung durchführen, bevor ich den Datenverkehr auf die Produktion umstelle.

32. Du musst eine hohe Verfügbarkeit für eine geschäftskritische Microservices-Anwendung sicherstellen, die auf Kubernetes läuft. Wie würdest du die Architektur gestalten?

Beispielantwort:

Auf der Infrastrukturebene würde ich den Kubernetes-Cluster über mehrere Availability Zones (AZs) verteilen. So wird sichergestellt, dass der Verkehr in eine andere Zone umgeleitet werden kann, wenn eine AZ ausfällt. Ich würde Kubernetes Federation verwenden, um Multi-Cluster-Einsätze für On-Prem- oder Hybrid-Setups zu verwalten.

Innerhalb des Clusters würde ich die Ausfallsicherheit auf Pod-Ebene implementieren, indem ich ReplicaSets und horizontale Pod-Autoscaler (HPA) einrichte, um Arbeitslasten dynamisch auf Basis der CPU-/Speicherauslastung zu skalieren. Darüber hinaus würden Pod-Unterbrechungsbudgets (PDBs) sicherstellen, dass eine Mindestanzahl von Pods während Updates oder Wartungsarbeiten verfügbar bleibt.

Für die Vernetzung würde ich ein Service Mesh verwenden, um die Kommunikation zwischen den Diensten zu verwalten und Wiederholungsversuche, Circuit Breaking und Traffic Shaping Richtlinien durchzusetzen. Ein globaler Load Balancer würde den externen Datenverkehr effizient auf mehrere Regionen verteilen.

Die dauerhafte Speicherung ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Wenn die Microservices Datenpersistenz benötigen, würde ich containernative Speicherlösungen verwenden. Ich würde regionsübergreifende Backups und automatische Snapshot-Richtlinien konfigurieren, um Datenverluste zu verhindern.

Schließlich sind Überwachung und Protokollierung für die Aufrechterhaltung einer hohen Verfügbarkeit unerlässlich. Ich würde Prometheus und Grafana für die Leistungsüberwachung in Echtzeit integrieren und ELK Stack oder AWS CloudWatch Logs verwenden, um den Zustand der Anwendung zu verfolgen und Ausfälle proaktiv zu erkennen.

Beispiel für eine Microservices-Architektur mit Azure Kubernetes Service (AKS). Bildquelle: Microsoft Lernen

33. Ein Sicherheitsverstoß wird in deiner Cloud-Umgebung entdeckt. Wie würdest du die Auswirkungen untersuchen und abmildern?

Beispielantwort:

Wenn ich einen Sicherheitsverstoß entdecke, ist meine unmittelbare Reaktion, den Vorfall einzudämmen, den Angriffsvektor zu identifizieren und weitere Angriffe zu verhindern. Ich würde zunächst die betroffenen Systeme isolieren, um den Schaden zu begrenzen, indem ich kompromittierte IAM-Anmeldedaten widerrufe, den Zugriff auf die betroffenen Ressourcen einschränke und Sicherheitsgruppenregeln durchsetze.

Der nächste Schritt wäre eine Log-Analyse und Untersuchung. Audit-Protokolle würden verdächtige Aktivitäten wie unbefugte Zugriffsversuche, Privilegienerweiterungen oder unerwartete API-Aufrufe aufdecken. Wenn ein Angreifer eine falsch konfigurierte Sicherheitsrichtlinie ausnutzt, würde ich die Schwachstelle identifizieren und patchen.

Um die Auswirkungen abzuschwächen, würde ich die Anmeldedaten rotieren, kompromittierte API-Schlüssel widerrufen und MFA für alle privilegierten Konten durchsetzen. Wenn der Verstoß eine Datenexfiltration zur Folge hatte, würde ich die Protokolle analysieren, um die Datenbewegungen nachzuvollziehen, und die zuständigen Behörden benachrichtigen, wenn die Einhaltung von Vorschriften betroffen ist.

Sobald die Eindämmung bestätigt ist, würde ich eine Überprüfung nach dem Vorfall durchführen, um die Sicherheitsrichtlinien zu stärken.

34. Dein Unternehmen möchte eine Multi-Cloud-Strategie umsetzen. Wie würdest du eine solche Architektur entwerfen und verwalten?

Beispielantwort:

Um eine Multi-Cloud-Architektur zu entwerfen, würde ich mit einem gemeinsamen Identitäts- und Zugriffsmanagement-Framework (IAM) wie Okta, AWS IAM Federation oder Azure AD beginnen, um eine cloudübergreifende Authentifizierung zu gewährleisten. Dies würde eine isolierte Zugangskontrolle verhindern und den Identitätswildwuchs reduzieren.

Die Vernetzung ist eine der größten Herausforderungen in Multi-Cloud-Umgebungen. Ich würde Verbindungsdienste wie AWS Transit Gateway, Azure Virtual WAN oder Google Cloud Interconnect nutzen, um eine sichere Cloud-übergreifende Kommunikation zu ermöglichen. Außerdem würde ich ein Dienstnetz einrichten, um das Verkehrsmanagement und die Sicherheitsrichtlinien zu standardisieren.

Die Datenkonsistenz über verschiedene Clouds hinweg ist ein weiterer wichtiger Faktor. Ich würde die Cloud-übergreifende Replikation mit globalen Datenbanken wie Spanner, Cosmos DB oder AWS Aurora Global Database sicherstellen. Wenn latenzempfindliche Anwendungen Datenlokalität benötigen, würde ich Edge-Computing-Lösungen nutzen, um den Datentransfer zwischen den Clouds zu reduzieren.

Und schließlich sind Kostenüberwachung und Governance unerlässlich, um die Ausbreitung der Cloud zu verhindern. Mit FinOps-Tools wie CloudHealth, AWS Cost Explorer und Azure Cost Management würde ich die Ausgaben verfolgen, Budgetgrenzen durchsetzen und die Ressourcenzuweisung dynamisch optimieren.

Fazit

Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch als Cloud Engineer erfordert ein solides Verständnis der Grundlagen der Cloud, der Architektur, der Sicherheit und der Best Practices. Erforsche Cloud-Dienste, bleibe über Branchentrends auf dem Laufenden und sammle vor allem praktische Erfahrungen mit AWS, Azure oder GCP. 

Der AWS Cloud Practitioner Lernpfad ist ein guter Startpunkt, wenn du mehr über AWS wissen willst. Wenn du neu in Microsoft Azure bist, hilft dir der Lernpfad Azure Fundamentals (AZ-900) dabei, eine solide Grundlage zu schaffen. Und für diejenigen, die in die Google Cloud Platform (GCP) eintauchen wollen, ist der Kurs Einführung in GCP der perfekte Ausgangspunkt.

Viel Glück bei deinem Vorstellungsgespräch!