Die 32 besten AWS-Interview-Fragen und Antworten für 2024

AWS Interview Fragen für Fortgeschrittene und Erfahrene

AWS DevOps Interview Fragen

Bei den spezialisierten Rollen liegt der Schwerpunkt darauf, wie AWS DevOps-Praktiken unterstützt. Dieser Teil befasst sich mit der Automatisierung und Optimierung von AWS-Umgebungen und fordert die Teilnehmer heraus, ihre Fähigkeiten bei der Nutzung von AWS für kontinuierliche Integration und Bereitstellung unter Beweis zu stellen. Wenn du eine fortgeschrittene Rolle bei AWS anstrebst, schau dir unseren Blogbeitrag Fragen zum Vorstellungsgespräch für Datenarchitekten an, um einige Fragen zur Dateninfrastruktur und -architektur zu üben.

9. Wie nutzt du AWS CodePipeline, um eine CI/CD-Pipeline für eine mehrstufige Anwendung zu automatisieren?

CodePipeline kann verwendet werden, um den Ablauf vom Einchecken des Codes bis zum Erstellen, Testen und Bereitstellen über mehrere Umgebungen hinweg zu automatisieren, um die Bereitstellung von Updates zu rationalisieren und gleichzeitig hohe Qualitätsstandards zu gewährleisten.

Die folgenden Schritte können befolgt werden, um eine CI/CD-Pipeline zu automatisieren:

• Erstelle eine Pipeline: Beginne mit der Erstellung einer Pipeline in AWS CodePipeline und gib dein Quellcode-Repository an (z. B. GitHub, AWS CodeCommit).
• Definiere die Bauphase: Verbinde dich mit einem Build-Service wie AWS CodeBuild, um deinen Code zu kompilieren, Tests durchzuführen und einsatzfähige Artefakte zu erstellen.
• Einrichtung der Einsatzphasen: Konfiguriere die Bereitstellungsphasen für jede Schicht deiner Anwendung. Verwende AWS CodeDeploy, um Bereitstellungen auf Amazon EC2-Instanzen, AWS Elastic Beanstalk für Webanwendungen oder AWS ECS für containerisierte Anwendungen zu automatisieren.
• Genehmigungsschritte hinzufügen (optional): In kritischen Umgebungen solltest du vor der Einführung manuelle Genehmigungsschritte einfügen, um Qualität und Kontrolle zu gewährleisten.
• Überwache und verbessere: Überwache die Leistung der Pipeline und passe sie bei Bedarf an. Nutze Feedback und Iterationen, um den Einführungsprozess kontinuierlich zu verbessern.

10. Welche Schlüsselfaktoren sollten bei der Entwicklung einer Bereitstellungslösung auf AWS berücksichtigt werden, um Anwendungen effektiv bereitzustellen, zu konfigurieren, bereitzustellen, zu skalieren und zu überwachen?

Um eine gut durchdachte AWS-Bereitstellung zu erstellen, musst du die AWS-Services auf die Bedürfnisse deiner Anwendung zuschneiden und die Anforderungen an Rechenleistung, Speicherplatz und Datenbanken abdecken. Dieser Prozess, der durch den umfangreichen Servicekatalog von AWS erschwert wird, umfasst mehrere entscheidende Schritte:

• Provisionierung: Richte wichtige AWS-Infrastrukturen wie EC2, VPC, Subnetze oder verwaltete Dienste wie S3, RDS, CloudFront für die zugrunde liegenden Anwendungen ein.

• Konfigurieren: Passe deine Einrichtung an die spezifischen Anforderungen in Bezug auf Umgebung, Sicherheit, Verfügbarkeit und Leistung an.

• Einsetzen: Du kannst App-Komponenten effizient ausrollen oder aktualisieren und so reibungslose Versionsübergänge sicherstellen.

• Skalierung: Ändere die Ressourcenzuweisung dynamisch auf der Grundlage vordefinierter Kriterien, um Laständerungen zu bewältigen.

• Überwachung: Verfolge die Ressourcennutzung, die Ergebnisse der Bereitstellung, den Zustand der App und die Protokolle, um sicherzustellen, dass alles wie erwartet läuft.

11. Was ist Infrastructure as a Code? Beschreibe in deinen eigenen Worten

Infrastructure as Code (IaC) ist eine Methode zur Verwaltung und Bereitstellung von Computer-Rechenzentren über maschinenlesbare Definitionsdateien anstelle von physischer Hardwarekonfiguration oder interaktiven Konfigurationswerkzeugen.

Im Wesentlichen ermöglicht es Entwicklern und IT-Betriebsteams, Ressourcen automatisch über den Code zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, anstatt die Hardware manuell einzurichten und zu konfigurieren.

Außerdem ermöglicht IaC die schnelle und skalierbare Bereitstellung konsistenter Umgebungen, indem es die Infrastruktur kodifiziert und so menschliche Fehler reduziert und die Effizienz erhöht.

12. Was ist dein Ansatz für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung in AWS DevOps?

In AWS DevOps kann die kontinuierliche Integration und Bereitstellung mit den AWS Developer Tools verwaltet werden. Beginne mit der Speicherung und Versionierung des Quellcodes deiner Anwendung mit diesen Tools.

Nutze dann Dienste wie AWS CodePipeline für die Orchestrierung der Build-, Test- und Bereitstellungsprozesse. CodePipeline dient als Rückgrat und wird mit AWS CodeBuild zum Kompilieren und Testen des Codes und AWS CodeDeploy zur Automatisierung der Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen integriert. Dieser schlanke Ansatz gewährleistet effiziente, automatisierte Arbeitsabläufe für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung.

13. Wie profitiert Amazon ECS von AWS DevOps?

Amazon ECS ist ein skalierbarer Container-Management-Service, der die Ausführung von Docker-Containern auf EC2-Instanzen über einen verwalteten Cluster vereinfacht und die Bereitstellung und den Betrieb von Anwendungen verbessert.

14. Warum sollte ECS gegenüber Kubernetes bevorzugt werden?

ECS bietet im Vergleich zu Kubernetes eine größere Flexibilität, Skalierbarkeit und Einfachheit bei der Implementierung, was es für einige Einsätze zur bevorzugten Wahl macht.

AWS Solution Architect Interview Fragen

Für Lösungsarchitekten liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung von AWS-Lösungen, die bestimmte Anforderungen erfüllen. In diesem Segment wird die Fähigkeit getestet, skalierbare, effiziente und kostengünstige Systeme mit AWS zu erstellen, wobei die besten Architekturpraktiken hervorgehoben werden.

15. Was ist die Rolle eines AWS-Lösungsarchitekten?

AWS Solutions Architects entwerfen und betreuen Anwendungen auf AWS und sorgen für Skalierbarkeit und optimale Leistung. Sie leiten Entwickler, Systemadministratoren und Kunden an, wie sie AWS effektiv für ihre Geschäftsanforderungen nutzen können, und vermitteln komplexe Konzepte sowohl an technische als auch an nicht-technische Interessengruppen.

16. Was sind die wichtigsten Best Practices für die Sicherheit von AWS EC2?

Zu den grundlegenden EC2-Sicherheitspraktiken gehören die Verwendung von IAM für die Zugriffsverwaltung, die Beschränkung des Zugriffs auf vertrauenswürdige Hosts, die Minimierung von Berechtigungen, die Deaktivierung von passwortbasierten Anmeldungen für AMIs und die Implementierung von Multi-Faktor-Authentifizierung für mehr Sicherheit.

17. Was ist AWS VPC und was ist sein Zweck?

Amazon VPC ermöglicht die Bereitstellung von AWS-Ressourcen innerhalb eines virtuellen Netzwerks, das architektonisch einem herkömmlichen Rechenzentrumsnetzwerk ähnelt und den Vorteil der skalierbaren Infrastruktur von AWS bietet.

18. Welche Strategien gibt es, um eine hochverfügbare und fehlertolerante AWS-Architektur für wichtige Webanwendungen zu schaffen?

Der Aufbau einer hochverfügbaren und fehlertoleranten Architektur auf AWS umfasst mehrere Strategien, um die Auswirkungen von Ausfällen zu reduzieren und einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Prinzipien gehören:

• Implementierung von Redundanz zwischen den Systemkomponenten, um einzelne Fehlerquellen auszuschließen
• Lastverteilung, um den Datenverkehr gleichmäßig zu verteilen und eine optimale Leistung zu gewährleisten
• Einrichtung einer automatischen Überwachung zur Erkennung von Fehlern in Echtzeit und zur Reaktion darauf. Die Systeme sollten skalierbar sein, um schwankende Lasten zu bewältigen, und über eine verteilte Architektur verfügen, um die Fehlertoleranz zu erhöhen.
• Die Isolierung von Fehlern, regelmäßige Backups und Disaster-Recovery-Pläne sind für den Schutz und die schnelle Wiederherstellung von Daten unerlässlich.
• Darüber hinaus wird die Funktionalität auch bei Ausfällen aufrechterhalten, während kontinuierliche Tests und Bereitstellungspraktiken die Zuverlässigkeit des Systems verbessern.

19. Erkläre, wie du zwischen Amazon RDS, Amazon DynamoDB und Amazon Redshift für eine datengesteuerte Anwendung wählen würdest.

Die Wahl zwischen Amazon RDS, DynamoDB und Redshift für eine datengesteuerte Anwendung hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen ab:

• Amazon RDS ist ideal für Anwendungen, die eine traditionelle relationale Datenbank mit Standard-SQL-Unterstützung, Transaktionen und komplexen Abfragen benötigen.
• Amazon DynamoDB eignet sich für Anwendungen, die eine hoch skalierbare NoSQL-Datenbank mit schneller, vorhersehbarer Leistung in jeder Größenordnung benötigen. Es eignet sich hervorragend für flexible Datenmodelle und schnelle Entwicklung.
• Amazon Redshift eignet sich am besten für analytische Anwendungen, die komplexe Abfragen über große Datensätze erfordern, und bietet eine schnelle Abfrageleistung durch die Verwendung von spaltenbasierter Speicherung und Data-Warehousing-Technologie.

20. Welche Überlegungen würdest du anstellen, wenn du eine bestehende On-Premises-Anwendung zu AWS migrierst? Verwende ein Beispiel der Wahl.

Wenn ein Unternehmen seine CRM-Software (Customer Relationship Management) von einem firmeneigenen Server zu Amazon Web Services (AWS) verlagert, ist es wichtig, einen strategischen Rahmen zu verfolgen, der dem von AWS ähnelt und auf dieses spezielle Szenario zugeschnitten ist:

• Erste Vorbereitung und Strategiebildung
• Evaluiere die bestehende CRM-Einrichtung, um Einschränkungen und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln.
• Setze dir klare Migrationsziele, wie z. B. eine bessere Skalierbarkeit, bessere Datenanalysefunktionen oder geringere Wartungskosten.
• Identifiziere die erforderlichen AWS-Lösungen, wie z.B. die Nutzung von Amazon EC2 für Rechenressourcen und Amazon RDS für die Verwaltung der Datenbank.
• Bewertung und Strategieplanung
• Katalogisiere CRM-Komponenten, um festzulegen, welche Teile zuerst migriert werden sollen.
• Wähle geeignete Migrationstechniken, z. B. das Verschieben der CRM-Datenbank mit AWS Database Migration Service (DMS).
• Plane für eine stabile Netzwerkverbindung während des Umzugs, möglicherweise mit AWS Direct Connect.
• Ausführung und Validierung
• Erarbeite eine detaillierte Migrationsstrategie und beginne mit weniger kritischen CRM-Modulen als Testlauf.
• Hol dir die Zustimmung der wichtigsten Stakeholder ein, bevor du die wichtigsten CRM-Funktionen migrierst und AWS-Dienste einsetzt.
• Teste die Leistung und Sicherheit des migrierten CRM auf AWS und nimm bei Bedarf Anpassungen vor.
• Übergang zum Cloud-Betrieb
• Umstellung auf die vollständige Verwaltung der CRM-Anwendung in der AWS-Umgebung und Abschaffung der alten On-Premises-Komponenten.
• Nutze die Überwachungs- und Verwaltungstools von AWS zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung.
• Nutze die aus dieser Migration gewonnenen Erkenntnisse für künftige Umstellungen und erwäge eine breitere Einführung der Cloud für andere Anwendungen.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass die CRM-Migration zu AWS mit den strategischen Geschäftszielen übereinstimmt und die Vorteile des Cloud Computing in Bezug auf Skalierbarkeit, Effizienz und Kosteneinsparungen maximiert werden.

21. Beschreibe, wie du AWS-Services nutzen würdest, um eine Microservices-Architektur zu implementieren.

Bei der Implementierung einer Microservice-Architektur wird eine Softwareanwendung in kleine, unabhängige Dienste aufgeteilt, die über APIs kommunizieren. Hier ist ein kurzer Leitfaden zum Einrichten von Microservices:

• Übernimm die agile Entwicklung: Nutze agile Methoden, um eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung einzelner Microservices zu ermöglichen.
• Mach dir das API-First Design zu eigen: Entwickle zunächst APIs für die Interaktion von Microservices, um eine klare, konsistente Kommunikation zwischen den Diensten zu gewährleisten.
• Nutze die CI/CD-Praktiken: Implementiere kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD), um Tests und Bereitstellung zu automatisieren und die Entwicklungsgeschwindigkeit und -zuverlässigkeit zu erhöhen.
• Beziehe die Prinzipien der Zwölf-Faktoren-App ein: Wende diese Prinzipien an, um skalierbare, wartbare Dienste zu erstellen, die sich leicht auf Cloud-Plattformen wie AWS bereitstellen lassen.
• Wähle das richtige Architekturmuster: Ziehe API-gesteuerte, ereignisgesteuerte oder Daten-Streaming-Muster in Betracht, je nachdem, was deine Anwendung braucht, um die Kommunikation und den Datenfluss zwischen den Diensten zu optimieren.
• Nutze AWS für die Bereitstellung: Nutze AWS-Services wie Container-Technologien für skalierbare Microservices oder serverloses Computing, um die betriebliche Komplexität zu reduzieren und dich auf die Erstellung der Anwendungslogik zu konzentrieren.
• Implementiere die Serverless-Prinzipien: Wenn es angebracht ist, kannst du serverlose Architekturen nutzen, um die Verwaltung der Infrastruktur zu eliminieren, automatisch zu skalieren und nur für das zu zahlen, was du nutzt, um die Effizienz und Kosteneffizienz des Systems zu verbessern.
• Sicherstellung der Widerstandsfähigkeit des Systems: Entwirf Microservices für Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit und nutze die integrierten Verfügbarkeitsfunktionen von AWS, um die Servicekontinuität zu gewährleisten.
• Schwerpunkt auf dienstleistungsübergreifenden Aspekten: Kümmere dich um die verteilte Überwachung, Protokollierung, Nachverfolgung und Datenkonsistenz, um den Zustand und die Leistung des Systems zu erhalten.
• Überprüfung mit AWS Well-Architected Framework: Nutze das AWS Well-Architected Tool, um deine Architektur anhand der Best Practices von AWS zu bewerten und Zuverlässigkeit, Sicherheit, Effizienz und Kosteneffizienz sicherzustellen.

Durch die sorgfältige Berücksichtigung dieser Punkte können Teams effektiv eine Microservice-Architektur implementieren, die skalierbar, flexibel und für ihre spezifischen Anwendungsanforderungen geeignet ist, während sie gleichzeitig die umfangreichen Cloud-Funktionen von AWS nutzen.

22. Welche Beziehung besteht zwischen dem AWS-Kleber und der AWS-See-Formation?

AWS Lake Formation baut auf der Infrastruktur von AWS Glue auf und umfasst dessen ETL-Funktionen, Kontrollkonsole, Datenkatalog und serverlose Architektur. Während sich AWS Glue auf ETL-Prozesse konzentriert, fügt Lake Formation Funktionen zum Aufbau, zur Sicherung und zur Verwaltung von Data Lakes hinzu und erweitert damit die Funktionen von Glue.

Für Interviewfragen zu AWS Glue ist es wichtig zu verstehen, wie Glue die Lake Formation unterstützt. Die Kandidaten sollten in der Lage sein, die Rolle von Glue bei der Verwaltung von Data Lakes in AWS zu erörtern und zu zeigen, dass sie die Integration und die Funktionalitäten beider Dienste im AWS-Ökosystem verstehen. Das zeigt, dass du genau weißt, wie diese Dienste zusammenarbeiten, um Daten effizient zu verarbeiten und zu verwalten.

Erweiterte AWS-Interview-Fragen und Antworten

AWS Data Engineer Interview Fragen

In diesem Abschnitt werden die AWS-Services für die Datenverarbeitung, einschließlich Warehousing und Echtzeitverarbeitung, vorgestellt. Sie befasst sich mit dem Know-how, das für den Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit AWS erforderlich ist.

23. Beschreibe den Unterschied zwischen Amazon Redshift, RDS und S3 und wann sollte jeder von ihnen eingesetzt werden?

• Amazon S3 ist ein Objektspeicherdienst, der skalierbaren und dauerhaften Speicher für beliebige Datenmengen bietet. Es kann verwendet werden, um rohe, unstrukturierte Daten wie Logdateien, CSV-Dateien, Bilder usw. zu speichern.
• Amazon Redshift ist ein Cloud Data Warehouse, das für Analysen und Business Intelligence optimiert ist. Es ist mit S3 integriert und kann dort gespeicherte Daten laden, um komplexe Abfragen durchzuführen und Berichte zu erstellen.
• Amazon RDS bietet verwaltete relationale Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL, etc. Es kann transaktionale Anwendungen unterstützen, die ACID-konforme Datenbanken mit Funktionen wie Indexierung, Constraints usw. benötigen.

24. Beschreibe ein Szenario, in dem du Amazon Kinesis über AWS Lambda für die Datenverarbeitung verwenden würdest. Was sind die wichtigsten Überlegungen?

Kinesis kann große Mengen an Streaming-Daten verarbeiten und ermöglicht das Lesen und Verarbeiten der Streams mit Verbraucheranwendungen.

Einige der wichtigsten Überlegungen sind im Folgenden dargestellt:

• Datenvolumen: Kinesis kann bis zu Megabyte pro Sekunde an Daten verarbeiten, während Lambda nur 6 MB pro Aufruf zulässt, was für Datenströme mit hohem Durchsatz nützlich ist.
• Streaming-Verarbeitung: Kinesis-Konsumenten können im Gegensatz zu Lambda-Batch-Aufrufen kontinuierlich Daten in Echtzeit verarbeiten, wenn sie ankommen, was zu einer geringen Latenz beiträgt.
• Wiederholungsfunktion: Kinesis-Streams speichern die Daten für einen konfigurierten Zeitraum, sodass sie bei Bedarf erneut abgespielt und verarbeitet werden können, während Lambda nicht für die Wiedergabe geeignet ist.
• Bestellen: Kinesis Shards ermöglichen eine geordnete Verarbeitung von zusammenhängenden Datensätzen. Lambda hingegen kann außer der Reihe verarbeitet werden.
• Skalierung und Parallelität: Kinesis Shards können skalieren, um die Last zu bewältigen. Lambda muss vielleicht orchestriert werden.
• Integration: Kinesis lässt sich gut mit anderen AWS-Diensten wie Firehose, Redshift und EMR für Analysen integrieren.

Darüber hinaus bietet Kinesis im Vergleich zum Batch-Ansatz von Lambda eine native Streaming-Unterstützung für kontinuierliche, geordnete und wiederholbare Stream-Processing-Fälle mit hohem Volumen wie Echtzeit-Analytik.

Wenn du mehr über Daten-Streaming erfahren möchtest, hilft dir unser Kurs Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda dabei zu lernen, wie du diese Technologien nutzen kannst, um Daten aus Millionen von Quellen aufzunehmen und sie in Echtzeit zu analysieren. So kannst du dich besser auf AWS Lambda-Interviewfragen vorbereiten.

25. Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung? Wann würdest du bei einem Data-Engineering-Projekt den einen Ansatz dem anderen vorziehen?

Bei der Stapelverarbeitung werden Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg gesammelt und in großen Stücken oder Batches verarbeitet. Dies eignet sich gut für die Analyse historischer, weniger häufiger Daten.

Bei der Echtzeit-Streaming-Verarbeitung werden die Daten kontinuierlich analysiert, während sie in kleinen Schritten eintreffen. Es ermöglicht die Analyse von frischen, häufig aktualisierten Daten.

Für ein Datenentwicklungsprojekt könnte Echtzeit-Streaming gewählt werden, wenn:

• Du brauchst sofortige Erkenntnisse und kannst nicht warten, bis ein Batch-Prozess läuft. Zum Beispiel die Aufdeckung von Betrug.
• Die Daten ändern sich ständig und die Analyse muss damit Schritt halten, wie z.B. beim Social Media Monitoring.
• Niedrige Latenzzeiten sind erforderlich, z. B. für automatisierte Handelssysteme.

Die Stapelverarbeitung kann besser sein, wenn:

• Historische Daten erfordern eine komplexe Modellierung oder Analyse, wie z.B. eine Nachfrageprognose.
• Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen, die nur periodische Dumps liefern.
• Geringere Verarbeitungskosten sind wichtiger als die Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Echtzeit eignet sich also am besten für sich schnell entwickelnde Daten, die kontinuierlich analysiert werden müssen, während Batch für periodisch verfügbare Daten geeignet ist, die eine historische Modellierung erfordern.

26. Was ist ein operativer Datenspeicher und wie ergänzt er ein Data Warehouse?

Ein Betriebsdatenspeicher (ODS) ist eine Datenbank, die zur Unterstützung von Echtzeit-Geschäftsvorgängen und -Analysen entwickelt wurde. Es dient als Zwischenplattform zwischen Transaktionssystemen und dem Data Warehouse.

Während ein Data Warehouse hochwertige Daten enthält, die für Business Intelligence und Reporting optimiert sind, enthält ein ODS aktuelle, themenorientierte, integrierte Daten aus verschiedenen Quellen.

Im Folgenden sind die wichtigsten Merkmale eines ODS aufgeführt:

• Es liefert Echtzeitdaten für die Betriebsüberwachung und Entscheidungsfindung
• Integriert Live-Daten aus verschiedenen Quellen
• Sie ist für schnelle Abfragen und Analysen gegenüber einer langfristigen Speicherung optimiert
• ODS enthält granulare, atomare Daten gegenüber aggregierten Daten im Warehouse

Ein ODS und ein Data Warehouse sind komplementäre Systeme. ODS unterstützt den Echtzeitbetrieb mit aktuellen Daten, während das Data Warehouse strategische Berichte und Analysen mit integrierten historischen Daten ermöglicht. In Kombination bieten sie eine umfassende Plattform für betriebliche und analytische Anforderungen.

AWS Szenario-basierte Fragen

Diese Fragen konzentrieren sich auf die praktische Anwendung und bewerten die Problemlösungsfähigkeiten in realistischen Szenarien und verlangen ein umfassendes Verständnis dafür, wie AWS-Services zur Bewältigung komplexer Herausforderungen eingesetzt werden können.

Nicht-technische AWS-Interview-Fragen

Neben den technischen Fähigkeiten ist es für ein erfolgreiches Vorstellungsgespräch wichtig, die Auswirkungen von AWS-Lösungen zu verstehen. Hier sind einige Fragen und ihre Antworten. Diese Antworten können von Bewerber zu Bewerber unterschiedlich ausfallen, je nach Erfahrung und Hintergrund.

27. Wie bleibst du auf dem Laufenden über AWS- und Cloud-Technologie-Trends?

• Erwartet vom Kandidaten: Der Interviewer möchte wissen, wie du dich für kontinuierliches Lernen einsetzt und wie du deine Fähigkeiten auf dem neuesten Stand hältst. Sie sind auf der Suche nach bestimmten Ressourcen oder Praktiken, die sie nutzen, um informiert zu bleiben.
• Beispielantwort: "Ich bleibe auf dem Laufenden, indem ich die offiziellen AWS-Blogs lese und in Community-Foren wie dem AWS-Subreddit mitmache. Außerdem nehme ich an lokalen AWS-Benutzergruppen-Treffen und Webinaren teil. Diese Aktivitäten helfen mir, über die neuesten AWS-Funktionen und Best Practices informiert zu bleiben."

28. Beschreibe eine Situation, in der du jemandem ohne technischen Hintergrund ein komplexes AWS-Konzept erklären musstest. Wie hast du das gemacht?

• Erwartet vom Kandidaten: Diese Frage bewertet deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Fähigkeit, komplexe Informationen zu vereinfachen. Der Interviewer sucht nach Beweisen für deine pädagogischen Fähigkeiten und deine Geduld.
• Beispielantwort: "In meiner vorherigen Position musste ich die Vorteile von Cloud-Storage für unsere nicht-technischen Interessengruppen erklären. Ich habe den Vergleich zwischen dem Speichern von Dateien in einer Cloud und einer physischen Festplatte gezogen, um den einfachen Zugriff und die Sicherheit zu betonen. Das hat ihnen geholfen, das Konzept zu verstehen, ohne sich in die technischen Details zu vertiefen."

29. Was motiviert dich, in der Cloud-Computing-Branche und speziell bei AWS zu arbeiten?

• Erwartet vom Kandidaten: Der Interviewer möchte deine Leidenschaft für das Fachgebiet einschätzen und verstehen, was dich antreibt. Sie suchen nach echten Motivationen, die mit der Rolle und den Unternehmenswerten übereinstimmen.
• Beispielantwort: "Was mich am Cloud Computing, insbesondere an AWS, begeistert, ist die transformative Kraft, die es für die Skalierung von Unternehmen und die Förderung von Innovationen hat. Die ständige Weiterentwicklung der AWS-Dienste motiviert mich, neue Herausforderungen zu lösen und zu wirkungsvollen Projekten beizutragen."

30. Kannst du ein herausforderndes Projekt beschreiben, das du geleitet hast, und wie du seinen Erfolg sichergestellt hast?

• Erwartet vom Kandidaten: Hier liegt der Schwerpunkt auf deinen Projektmanagement- und Problemlösungskompetenzen. Der Interviewer ist daran interessiert, wie du Hindernisse überwinden und Projekte zum Abschluss bringen kannst.
• Beispielantwort: "Bei einem früheren Projekt mussten wir aufgrund von Ressourcenengpässen erhebliche Verzögerungen hinnehmen. Ich habe die Aufgaben nach ihren Auswirkungen priorisiert, zusätzliche Ressourcen ausgehandelt und eine klare Kommunikation mit dem Team und den Stakeholdern gepflegt. Dieser Ansatz hat uns geholfen, unsere Projektmeilensteine einzuhalten und letztendlich pünktlich zu liefern."

31. Wie gehst du mit knappen Fristen um, wenn mehrere Projekte deine Aufmerksamkeit erfordern?

• Erwartet vom Kandidaten: Diese Frage testet dein Zeitmanagement und deine Fähigkeit, Prioritäten zu setzen. Der Interviewer möchte wissen, wie du Stress und Arbeitsbelastung effektiv bewältigst.
• Beispielantwort: "Ich verwende eine Kombination aus Priorisierung und Delegation. Ich bewerte die Dringlichkeit und die Auswirkungen eines jeden Projekts, setze entsprechende Prioritäten und delegiere Aufgaben, wenn es angebracht ist. Außerdem kommuniziere ich regelmäßig mit den Beteiligten über die Fortschritte und alle Anpassungen, die nötig sind, um die Fristen einzuhalten."

32. Was unterscheidet AWS deiner Meinung nach von anderen Cloud-Anbietern?

• Erwartet vom Kandidaten: Der Interviewer möchte wissen, ob du das einzigartige Nutzenversprechen von AWS verstehst. Das Ziel ist es, zu sehen, dass du ein gutes Verständnis dafür hast, was AWS zu einem führenden Unternehmen in der Cloud-Branche macht.
• Beispielantwort: "AWS zeichnet sich durch seine umfangreiche globale Infrastruktur aus, die unübertroffene Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bietet. Darüber hinaus ermöglicht das Engagement von AWS für Innovation mit einer breiten und tiefen Palette von Diensten flexiblere und maßgeschneiderte Cloud-Lösungen im Vergleich zu seinen Wettbewerbern."

Vorbereitung auf dein AWS-Interview

Zur Vorbereitung auf ein AWS-Interview gehört mehr als nur die Auffrischung der technischen Fähigkeiten. Es geht darum, dein Interesse an der Stelle zu zeigen, dein ständiges Engagement für das Lernen zu demonstrieren und deine bisherigen Leistungen darzulegen. Im Folgenden findest du einige Tipps, die dir helfen, in deinem AWS-Interview hervorzustechen.

• Rolle und Unternehmen in der Forschung: Bereite Fragen über die Zukunft der Stelle, die täglichen Aktivitäten, die Wachstumsmöglichkeiten und die Besonderheiten des Unternehmens vor. Das zeugt von Enthusiasmus und einer proaktiven Denkweise.

• Lautes Üben: Übe die Antworten auf häufige Fragen laut ein, um den Redefluss und das Selbstvertrauen zu verbessern. Wenn du mit einem Partner übst, kannst du deine Antworten verfeinern und sicherstellen, dass du alle wichtigen Punkte abdeckst.

• Bleib auf dem Laufenden über AWS: Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Funktionen und Innovationen von AWS. Wenn du in der Lage bist, über die neuesten Entwicklungen zu sprechen, zeigt das, dass du dich bemühst, in deinem Bereich auf dem Laufenden zu bleiben.

• Hebe deine Erfahrung hervor: Bereite detaillierte Beispiele dafür vor, wie du AWS in vergangenen Projekten erfolgreich eingesetzt hast, einschließlich konkreter Ergebnisse und Vorteile wie Effizienz- oder Produktivitätssteigerungen.


Fazit

Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über AWS-Interview-Fragen für Bewerber/innen mit unterschiedlichen Fachkenntnissen - von denen, die gerade erst anfangen, die Welt von AWS zu erkunden, bis hin zu erfahrenen Fachkräften, die ihre Karriere vorantreiben wollen.

Egal, ob du dich auf dein erstes AWS-Vorstellungsgespräch vorbereitest oder eine weiterführende Position anstrebst, dieser Leitfaden ist eine unschätzbare Ressource. Er bereitet dich nicht nur darauf vor, Fragen im Vorstellungsgespräch zu beantworten, sondern auch darauf, dich intensiv mit der AWS-Plattform auseinanderzusetzen und ihre umfangreichen Möglichkeiten besser zu verstehen und anzuwenden.