Die 50 besten AWS-Interview-Fragen und Antworten für 2025

Warum AWS?

Bevor wir uns mit den Fragen und Antworten befassen, ist es wichtig zu verstehen, warum es sich lohnt, die AWS Cloud als Plattform zu nutzen.

Die folgende Grafik zeigt den weltweiten Marktanteil der führenden Anbieter von Cloud-Infrastrukturdiensten für das erste Quartal (Q1) des Jahres 2024. Im Folgenden findest du eine Aufschlüsselung der dargestellten Marktanteile:

• Amazon Web Services (AWS) hat mit 31% den größten Marktanteil.
• Microsoft Azure folgt mit 25%.
• Google Cloud hält 11% des Marktes.
• Alibaba Cloud hat einen Anteil von 4%.
• Salesforce ist auf 3% gewachsen.
• IBM Cloud, Oracle und Tencent Cloud sind mit jeweils 2% die Schlusslichter.

Quelle(Statista)

Die Grafik zeigt auch, dass die Daten Platform as a Service (PaaS) und Infrastructure as a Service (IaaS) sowie gehostete private Cloud-Dienste umfassen. Außerdem wird erwähnt, dass sich die Umsätze mit Cloud-Infrastrukturdiensten im ersten Quartal 2024 auf 76 Mrd. US-Dollar beliefen, was ein deutlicher Sprung gegenüber dem zweiten Quartal 2023 ist, als sie bei 65 Mrd. US-Dollar lagen.

Amazon Web Services (AWS) ist im ersten Quartal 2024 weiterhin der dominierende Akteur auf dem Cloud-Markt und hat einen deutlichen Vorsprung vor seinem engsten Konkurrenten Microsoft Azure.

Die führende Rolle von AWS auf dem Cloud-Markt unterstreicht die Bedeutung von AWS für die Weiterbildung und bietet aufgrund der breiten Akzeptanz und des hohen Stellenwerts von AWS-Kenntnissen in der Tech-Branche erhebliche Karrierevorteile.

Unser Spickzettel AWS, Azure und GCP Servicevergleich für Data Science & AI bietet einen Vergleich der wichtigsten Services, die für daten- und kI-bezogene Arbeit benötigt werden - von Data Engineering über Datenanalyse und Data Science bis hin zur Erstellung von Datenanwendungen.

Grundlegende AWS-Interview-Fragen

Dieser Abschnitt beginnt mit den Grundlagen und stellt grundlegende AWS-Interviewfragen vor, die für den Aufbau eines grundlegenden Verständnisses wichtig sind. Er ist für diejenigen gedacht, die neu bei AWS sind oder eine Auffrischung brauchen, und schafft die Grundlage für eine spätere detailliertere Erkundung.

Was ist Cloud Computing?

Cloud Computing bietet einen On-Demand-Zugang zu IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicherplatz und Datenbanken über das Internet. Die Nutzerinnen und Nutzer zahlen nur für das, was sie nutzen, anstatt die physische Infrastruktur zu besitzen.

Die Cloud ermöglicht es, ohne große Vorabinvestitionen flexibel und bedarfsgerecht auf Technologiedienste zuzugreifen. Führende Anbieter wie AWS bieten eine breite Palette von Cloud-Diensten über das Pay-as-you-go-Verbrauchsmodell an. Unser Kurs AWS Cloud Concepts deckt viele dieser Grundlagen ab.

Was ist das Problem mit dem traditionellen IT-Ansatz im Vergleich zur Nutzung der Cloud?

Zahlreiche Branchen wenden sich aus verschiedenen Gründen von der traditionellen IT ab und nutzen Cloud-Infrastrukturen. Das liegt daran, dass der Cloud-Ansatz im Vergleich zur traditionellen IT eine größere geschäftliche Agilität, schnellere Innovation, flexible Skalierung und niedrigere Gesamtbetriebskosten bietet. Im Folgenden sind einige der Merkmale aufgeführt, die sie unterscheiden:

Wie viele Arten von Einsatzmodellen gibt es in der Cloud?

Es gibt drei verschiedene Arten von Bereitstellungsmodellen in der Cloud, die im Folgenden dargestellt werden:

• Private Cloud: Diese Art von Dienst wird von einer einzelnen Organisation genutzt und ist nicht öffentlich zugänglich. Sie ist für Unternehmen geeignet, die sensible Anwendungen einsetzen.
• Öffentliche Cloud: Diese Cloud-Ressourcen werden von Cloud-Diensten von Drittanbietern wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und all den im Abschnitt über den AWS-Marktanteil genannten betrieben.
• Hybride Cloud: Dies ist die Kombination aus privaten und öffentlichen Clouds. Sie ist so konzipiert, dass einige Server vor Ort bleiben, während die restlichen Funktionen in die Cloud verlagert werden. Die Hybrid Cloud bietet die Flexibilität und Kosteneffizienz der öffentlichen Cloud.

Was sind die fünf Merkmale von Cloud Computing?

Cloud Computing besteht aus fünf Hauptmerkmalen, die im Folgenden dargestellt werden:

• Selbstbedienung auf Abruf: Die Nutzer/innen können Cloud-Dienste nach Bedarf bereitstellen, ohne dass ein Mensch mit dem Dienstanbieter interagieren muss.
• Breiter Netzwerkzugang: Die Dienste sind über das Netzwerk verfügbar und werden über Standardgeräte wie Mobiltelefone, Laptops und Tablets genutzt.
• Multi-tenacy und Ressourcenpooling: Ressourcen werden gepoolt, um mehrere Kunden zu bedienen, wobei verschiedene virtuelle und physische Ressourcen dynamisch je nach Bedarf zugewiesen werden.
• Schnelle Elastizität und Skalierbarkeit: Kapazitäten können elastisch bereitgestellt und schnell und automatisch nach oben oder unten skaliert werden, um die Kapazität an die Nachfrage anzupassen.
• Gemessener Service: Die Ressourcennutzung wird überwacht, kontrolliert, gemeldet und auf Basis der Nutzung transparent abgerechnet. Die Nutzung kann verwaltet, kontrolliert und gemeldet werden, was Transparenz für Anbieter und Verbraucher schafft.

Was sind die wichtigsten Arten von Cloud Computing?

Es gibt drei Hauptarten von Cloud Computing: IaaS, PaaS und SaaS

• Infrastructure as a Service (IaaS): Bietet grundlegende Bausteine für die Cloud-IT wie Rechenleistung, Speicherplatz und Netzwerke, auf die die Nutzer/innen nach Bedarf zugreifen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur selbst verwalten zu müssen. Beispiele: AWS EC2, S3, VPC.
• Platform as a Service (PaaS): Bietet eine verwaltete Plattform oder Umgebung für die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung von Cloud-basierten Anwendungen, ohne dass die zugrunde liegende Infrastruktur selbst aufgebaut werden muss. Beispiele: AWS Elastic Beanstalk, Heroku
• Software as a Service (SaaS): Bietet Zugang zu vollständigen Endbenutzeranwendungen, die in der Cloud laufen und von den Nutzern über das Internet verwendet werden können. Die Nutzer verwalten keine Infrastruktur oder Plattformen. Beispiele: AWS Simple Email Service, Google Docs, Salesforce CRM.

In unserem Kurs "Cloud Computing verstehen" kannst du sie genauer kennenlernen.

Was ist Amazon EC2, und wofür wird es hauptsächlich eingesetzt?

Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) bietet skalierbare virtuelle Server, sogenannte Instanzen, in der AWS Cloud. Es wird verwendet, um eine Vielzahl von Arbeitslasten flexibel und kostengünstig auszuführen. Einige der wichtigsten Verwendungszwecke sind im Folgenden dargestellt:

• Websites und Webanwendungen hosten
• Backend-Prozesse und Batch-Jobs ausführen
• Hybride Cloud-Lösungen implementieren
• Erreiche hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit
• Verkürzung der Markteinführungszeit für neue Anwendungsfälle

Was ist Amazon S3, und warum ist es wichtig?

Amazon Simple Storage Service (S3) ist ein vielseitiger, skalierbarer und sicherer Objektspeicherdienst. Sie dient als Grundlage für viele Cloud-basierte Anwendungen und Workloads. Im Folgenden findest du einige Merkmale, die seine Bedeutung unterstreichen:

• Langlebig mit einer Haltbarkeit von 99,999999999% und einer Verfügbarkeit von 99,99%, was sie für kritische Daten geeignet macht.
• Unterstützt robuste Sicherheitsfunktionen wie Zugriffsrichtlinien, Verschlüsselung und VPC-Endpunkte.
• Integriert sich nahtlos in andere AWS-Services wie Lambda, EC2, EBS, um nur einige zu nennen.
• Geringe Latenz und hoher Durchsatz machen es ideal für Big Data-Analysen, mobile Anwendungen, Medienspeicherung und -bereitstellung.
• Flexible Verwaltungsfunktionen für Überwachung, Zugriffsprotokolle, Replikation, Versionierung und Lebenszyklusrichtlinien.
• Unterstützt von der globalen AWS-Infrastruktur für einen weltweiten Zugriff mit geringer Latenz.

Erkläre das Konzept der "Regionen" und "Availability Zones" in AWS

• AWS-Regionen entsprechen einzelnen geografischen Standorten, an denen sich AWS-Ressourcen befinden. Unternehmen wählen Regionen in der Nähe ihrer Kunden, um die Latenzzeit zu verringern, und die regionsübergreifende Replikation ermöglicht eine bessere Disaster Recovery.
• Availability Zones bestehen aus einem oder mehreren getrennten Rechenzentren mit redundanter Stromversorgung, Netzwerken und Konnektivität. Sie ermöglichen den Einsatz von Ressourcen auf eine fehlertolerantere Weise.

Unser Kurs AWS Cloud Concepts bietet den Lesern einen vollständigen Leitfaden, in dem sie die wichtigsten Kerndienste von AWS, bewährte Verfahren für die Entwicklung von AWS-Anwendungen und die Vorteile der Nutzung von AWS für Unternehmen kennenlernen.

Was ist IAM, und warum ist es wichtig?

AWS Identity and Access Management (IAM) ist ein Service, der dir hilft, den Zugriff auf AWS-Dienste und -Ressourcen sicher zu kontrollieren. IAM ermöglicht es dir, Benutzer, Gruppen und Rollen mit fein abgestuften Berechtigungen zu verwalten. Das ist wichtig, weil es dazu beiträgt, das Prinzip der geringsten Privilegien durchzusetzen, indem es sicherstellt, dass die Nutzer/innen nur auf die Ressourcen zugreifen können, die sie benötigen, und so die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften verbessert.

Unser Vollständiger Leitfaden zu AWS IAM erklärt den Dienst im Detail.

Was ist Amazon RDS, und wie unterscheidet es sich von herkömmlichen Datenbanken?

Amazon Relational Database Service (RDS) ist ein verwalteter Datenbankservice, der es den Nutzern ermöglicht, Datenbanken einzurichten, zu betreiben und zu skalieren, ohne sich um Aufgaben der Infrastrukturverwaltung wie Backups, Patches und Skalierung kümmern zu müssen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken ist Amazon RDS sofort skalierbar und hochverfügbar, unterstützt automatische Backups und ermöglicht Read Replicas und Multi-AZ-Bereitstellungen für Failover und Redundanz.

Hier ist eine Tabelle, die die Unterschiede zwischen RDS und herkömmlichen Datenbanken hervorhebt, für diejenigen unter euch, die eher visuell orientiert sind:

Was ist Amazon VPC und warum wird es verwendet?

Mit Amazon Virtual Private Cloud (VPC) kannst du ein virtuelles Netzwerk in AWS erstellen, das einem herkömmlichen Netzwerk in einem Rechenzentrum vor Ort sehr ähnlich ist. VPC wird verwendet, um Ressourcen zu isolieren, ein- und ausgehenden Datenverkehr zu kontrollieren und Workloads in Subnetze mit strengen Sicherheitskonfigurationen zu segmentieren. Sie bietet eine granulare Kontrolle über IP-Bereiche, Sicherheitsgruppen und Netzwerkzugriffskontrolllisten.

Was ist Amazon CloudWatch und was sind seine wichtigsten Komponenten?

Amazon CloudWatch ist ein Überwachungs- und Beobachtungsdienst, mit dem du verschiedene Lernpfade verfolgen, Alarme setzen und automatisch auf Änderungen in AWS-Ressourcen reagieren kannst. Es hilft dabei, die Anwendungsleistung, den Systemzustand und betriebliche Probleme besser zu verstehen, und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für AWS-Benutzer. Hier sind die wichtigsten Komponenten von CloudWatch:

• Metriken: CloudWatch sammelt Datenpunkte oder Metriken, die Aufschluss über die Ressourcennutzung, die Anwendungsleistung und den Betriebszustand geben. Diese Daten ermöglichen eine Trendanalyse und proaktive Skalierung.
• Alarme: Alarme benachrichtigen Nutzer oder lösen automatische Aktionen aus, die auf bestimmten Schwellenwerten basieren. Wenn zum Beispiel die CPU-Auslastung einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, kann ein Alarm die automatische Skalierung einleiten, um die erhöhte Last zu bewältigen.
• Logs: CloudWatch Logs bietet eine zentrale Speicherung von Anwendungs- und Infrastrukturprotokollen, die für die Fehlersuche und Identifizierung von Problemen unerlässlich sind. Logs können gefiltert, überwacht und analysiert werden, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
• Veranstaltungen: CloudWatch Events (oder Amazon EventBridge) erkennt Änderungen in AWS-Ressourcen und kann vordefinierte Aktionen auslösen, wie zum Beispiel den Aufruf einer Lambda-Funktion, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt. Dies ermöglicht eine stärkere Automatisierung und eine schnelle Reaktion auf kritische Ereignisse.

Was ist AWS Lambda, und wie ermöglicht es serverloses Computing?

AWS Lambda ist ein serverloser Rechenservice, der die Verwaltung von Servern überflüssig macht und es Entwicklern erleichtert, ihren Code in der Cloud auszuführen. Hier erfährst du, wie es funktioniert und warum es ein Wegbereiter für serverloses Computing ist:

• Codeausführung auf Anfrage: Lambda führt nur dann Code aus, wenn er durch ein Ereignis ausgelöst wird, z. B. eine HTTP-Anfrage oder ein Datei-Upload in Amazon S3. So stellst du sicher, dass du Ressourcen nur dann nutzt, wenn sie gebraucht werden, und optimierst Kosten und Effizienz.
• Automatische Skalierung: Lambda skaliert automatisch mit der Anzahl der eingehenden Anfragen. Sie kann von einer einzigen Anfrage bis zu Tausenden pro Sekunde reichen, sodass Anwendungen auch bei schwankendem Datenverkehr reaktionsschnell bleiben.
• Konzentriere dich auf den Code, nicht auf die Infrastruktur: Da Lambda die Serverinfrastruktur abstrahiert, können sich Entwickler ausschließlich auf das Schreiben und Bereitstellen von Code konzentrieren, ohne sich um die Bereitstellung, Verwaltung oder Skalierung von Servern zu kümmern.

Mit diesen Funktionen verkörpert Lambda die Prinzipien des Serverless Computing - es befreit von der Last der Infrastrukturverwaltung und ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit größerer Agilität zu erstellen, zu testen und zu skalieren.

Was ist Elastic Load Balancing (ELB) in AWS?

Elastic Load Balancing (ELB) ist ein Dienst, der den eingehenden Anwendungsverkehr automatisch auf mehrere Ziele verteilt und so sicherstellt, dass deine Anwendung reaktionsschnell und ausfallsicher bleibt. ELB bietet mehrere Vorteile, die es zu einer wesentlichen Komponente skalierbarer AWS-Architekturen machen:

• Verkehrsverteilung: ELB gleicht den eingehenden Datenverkehr auf intelligente Weise über mehrere Ziele aus, darunter EC2-Instanzen, Container und IP-Adressen. So wird eine Überlastung einer einzelnen Ressource vermieden und eine gleichbleibende Anwendungsleistung sichergestellt.
• Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit: ELB bietet Fehlertoleranz, indem es den Datenverkehr auf mehrere Availability Zones verteilt. So bleibt deine Anwendung auch dann verfügbar, wenn in einer Zone Probleme auftreten.
• Verbesserte Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit: ELB passt die Verteilung des Datenverkehrs automatisch an, wenn sich die Nachfrage ändert, und erleichtert so den Umgang mit plötzlichen Verkehrsspitzen, ohne die Anwendungsleistung zu beeinträchtigen.

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 die 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.

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.
• Richte die Einsatzphasen ein: 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.
• Füge Genehmigungsschritte hinzu (optional): In kritischen Umgebungen solltest du vor der Einführung manuelle Genehmigungsschritte einfügen, um Qualität und Kontrolle zu gewährleisten.
• Beobachte und wiederhole: Überwache die Leistung der Pipeline und passe sie bei Bedarf an. Nutze Feedback und Wiederholungen, um den Einführungsprozess kontinuierlich zu verbessern.

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.

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.

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 zum Automatisieren der Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen integriert. Dieser schlanke Ansatz gewährleistet effiziente, automatisierte Arbeitsabläufe für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung.

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.

Welche Strategien gibt es für blaue/grüne Bereitstellungen auf AWS?

Blue/Green Deployments minimieren Ausfallzeiten und Risiken, indem sie zwei Umgebungen betreiben: eine (blau) mit der aktuellen Version und eine (grün) mit der neuen Version. In AWS kann dies mit Services wie Elastic Beanstalk, AWS CodeDeploy oder ECS erreicht werden. Du kannst den Datenverkehr mit Route 53 oder einem Application Load Balancer zwischen den Umgebungen verschieben, die grüne Umgebung sicher testen und bei Bedarf sofort wieder zurücksetzen.

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.

Wie würdest du Geheimnisse für eine CI/CD-Pipeline in AWS verwalten und sichern?

Um Geheimnisse in einer AWS CI/CD-Pipeline sicher zu verwalten, kannst du AWS Secrets Manager oder AWS Systems Manager Parameter Store verwenden, um sensible Informationen wie API-Schlüssel, Datenbankpasswörter und Zertifikate zu speichern. Beide Dienste sind mit AWS-Services wie CodePipeline und CodeBuild integriert und ermöglichen einen sicheren Zugriff auf Geheimnisse, ohne dass du sie in deiner Codebasis fest codieren musst.

Indem du die Zugriffsrechte mit IAM kontrollierst, kannst du sicherstellen, dass nur autorisierte Personen auf sensible Daten zugreifen können, und so die Sicherheit innerhalb des CI/CD-Prozesses erhöhen.

Wie verwendest du AWS Systems Manager in einer Produktionsumgebung?

AWS Systems Manager hilft dir, deine Infrastruktur zu automatisieren und in großem Umfang zu verwalten. In einer Produktionsumgebung wird es häufig für die Patch-Verwaltung, die Remote-Befehlsausführung, die Bestandsaufnahme und die sichere Speicherung von Konfigurationsparametern und Geheimnissen verwendet. Sie ist mit EC2, RDS und anderen AWS-Diensten integriert und ermöglicht eine zentrale Sichtbarkeit und Betriebskontrolle.

Was ist AWS CloudFormation und wie erleichtert es DevOps-Praktiken?

AWS CloudFormation automatisiert die Bereitstellung und Verwaltung der AWS-Infrastruktur durch Code und ermöglicht so Infrastructure as Code (IaC). Mit diesem Dienst kannst du deine Infrastruktur in Form von Vorlagen definieren, die das Versionieren, Testen und Replizieren von Umgebungen in Entwicklung, Staging und Produktion erleichtern.

In einer DevOps-Umgebung hilft CloudFormation, die Konsistenz aufrechtzuerhalten, reduziert manuelle Konfigurationsfehler und unterstützt automatisierte Bereitstellungen, was es zu einem integralen Bestandteil der kontinuierlichen Bereitstellung und Umgebungsreplikation macht.

Zum Abschluss des DevOps-Fragenkomplexes findest du hier eine Tabelle, in der die verschiedenen AWS-Services, die in diesem Bereich eingesetzt werden, sowie ihre Anwendungsfälle zusammengefasst sind:

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.

Was ist die Rolle eines AWS-Lösungsarchitekten?

AWS-Lösungsarchitekten 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 geschäftlichen Anforderungen nutzen können, und vermitteln komplexe Konzepte sowohl an technische als auch an nicht-technische Interessengruppen.

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.

Wie kannst du in einer AWS-Architektur Redundanz für mehrere Regionen sicherstellen?

Um die Redundanz in mehreren Regionen zu gewährleisten, musst du kritische Ressourcen wie EC2-Instanzen, RDS-Datenbanken und S3-Buckets in mehreren AWS-Regionen bereitstellen. Nutze Route 53 für geobasiertes DNS-Routing und S3 Cross-Region Replication für die Datensicherung. Setze je nach deiner Failover-Strategie aktiv-aktive oder aktiv-passive Konfigurationen ein und überwache die Leistung und Replikation mit CloudWatch und AWS Global Accelerator.

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.
• Das Design für Graceful Degradation erhält die Funktionalität während Ausfällen aufrecht, während kontinuierliche Tests und Bereitstellungspraktiken die Zuverlässigkeit des Systems verbessern.

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.

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

Wenn ein Unternehmen seine Customer Relationship Management (CRM)-Software von einem firmeninternen Server zu Amazon Web Services (AWS) verlagert, ist es wichtig, einen ähnlichen strategischen Rahmen wie den von AWS zu befolgen, der auf dieses spezielle Szenario zugeschnitten ist:

• Erste Vorbereitung und Strategiebildung
• Evaluiere die bestehende CRM-Einrichtung, um Einschränkungen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
• 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 die CRM-Komponenten, um zu bestimmen, 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 Erkenntnisse aus dieser Migration für zukünftige Umstellungen und ziehe eine breitere Einführung der Cloud für andere Anwendungen in Betracht.

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

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 Entwicklung der Anwendungslogik zu konzentrieren.
• Setze die Serverless-Prinzipien um: 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 Kontinuität der Services 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 Anwendungsbedürfnisse geeignet ist, während sie gleichzeitig die umfangreichen Cloud-Funktionen von AWS nutzen.

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 für den Aufbau, die Sicherung und die 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.

Wie optimierst du die AWS-Kosten für eine stark frequentierte Webanwendung?

Um die AWS-Kosten für eine Anwendung mit hohem Datenverkehr zu optimieren, kannst du zunächst den AWS Cost Explorer und AWS Budgets verwenden, um die Ausgaben zu überwachen und zu verwalten. Dann solltest du diese Strategien in Betracht ziehen:

• Verwende Reserved und Spot Instances für vorhersehbare bzw. flexible Arbeitslasten.
• Die automatische Skalierung hilft dabei, die Ressourcenzuweisung an die Nachfrage anzupassen und die Kosten in verkehrsarmen Zeiten zu senken.
• Optimiere die Speicherung mit Amazon S3-Lebenszyklusrichtlinien und S3 Intelligent-Tiering, um Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, in kostengünstige Speicherklassen zu verschieben.
• Implementiere Caching mit Amazon CloudFront und Amazon ElastiCache, um wiederholte Anfragen an Backend-Ressourcen zu reduzieren und so Bandbreite und Rechenkosten zu sparen.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Anwendung kosteneffizient ist, ohne Kompromisse bei der Leistung oder Verfügbarkeit einzugehen.

Was sind die wichtigsten Säulen des AWS Well-Architected Framework?

Das AWS Well-Architected Framework bietet einen strukturierten Ansatz für die Entwicklung sicherer, effizienter und widerstandsfähiger AWS-Architekturen. Es besteht aus fünf Hauptsäulen:

• Operative Exzellenz: Der Schwerpunkt liegt auf der Unterstützung von Entwicklung und Betrieb durch Überwachung, Reaktion auf Vorfälle und Automatisierung.
• Sicherheit: Behandelt den Schutz von Daten, Systemen und Vermögenswerten durch Identitätsmanagement, Verschlüsselung und Reaktion auf Vorfälle.
• Verlässlichkeit: Es geht darum, Systeme zu entwickeln, die sich von Ausfällen erholen, Ressourcen dynamisch skalieren und Netzwerkprobleme bewältigen können.
• Leistungseffizienz: Fördert die Nutzung von skalierbaren Ressourcen und optimierten Arbeitslasten.
• Kostenoptimierung: Konzentriert sich auf das Kostenmanagement durch die Auswahl der richtigen Ressourcen und die Nutzung von Preismodellen wie Reserved Instances.

Wenn du diese Säulen verstehst, können AWS-Architekten ausgewogene Lösungen entwickeln, die mit den Best Practices für Sicherheit, Leistung, Zuverlässigkeit und Kostenmanagement übereinstimmen.

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.

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.

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 hochvolumige, kontinuierliche, geordnete und wiederholbare Stream-Processing-Fälle wie Echtzeit-Analysen.

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.

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.

Wie kannst du die Schemaentwicklung in einer Datenpipeline auf AWS automatisieren?

Die Schemaentwicklung kann mit den dynamischen Frame- und Schema-Inferenzfunktionen von AWS Glue verwaltet werden. In Kombination mit dem Glue Data Catalog kannst du Schemaänderungen automatisch verfolgen. Um zu vermeiden, dass nachgelagerte Prozesse unterbrochen werden, implementiere Schema-Validierungsschritte mit Tools wie AWS Deequ oder integriere benutzerdefinierte Logik in deine ETL-Skripte, um Unstimmigkeiten zu protokollieren und zu beheben.

Wie handhabt ihr Schema-on-read vs. Schema-on-write in AWS Data Lakes?

Schema-on-Read wird häufig in Data Lakes verwendet, in denen rohe, halbstrukturierte Daten gespeichert werden (z. B. in S3) und das Schema erst während der Abfrage mit Tools wie Athena oder Redshift Spectrum angewendet wird. Dieser Ansatz bietet Flexibilität für verschiedene Datenquellen. Schema-on-write, das oft in RDS oder Redshift verwendet wird, erzwingt die Struktur im Voraus und wird für transaktionale oder strukturierte Datensätze bevorzugt, die eine strenge Datenvalidierung benötigen.

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.

Wie würdest du einen Data Lake auf AWS einrichten und welche Dienste würdest du nutzen?

Um einen Data Lake auf AWS aufzubauen, ist der wichtigste Service Amazon S3, mit dem du rohe, strukturierte und unstrukturierte Daten skalierbar und dauerhaft speichern kannst. Hier findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und die dazugehörigen Dienstleistungen:

• Speicherschicht: Verwende Amazon S3, um große Datenmengen zu speichern. Organisiere Daten mit einer strukturierten Ordnerhierarchie, die auf Datentyp, Quelle oder Aktualität basiert.
• Datenkatalogisierung: Verwende AWS Glue, um einen Datenkatalog zu erstellen, der die Suche und Abfrage von in S3 gespeicherten Daten durch die Erstellung von Metadatendefinitionen erleichtert.
• Datenumwandlung und ETL: Verwende AWS Glue ETL, um Rohdaten aufzubereiten und in ein analysefähiges Format zu verwandeln.
• Sicherheit und Zugangskontrolle: Implementiere AWS IAM und AWS Lake Formation, um Zugriff, Berechtigungen und Datenverschlüsselung zu verwalten.
• Analysen und Abfragen: Nutze Amazon Athena für Ad-hoc-Abfragen, Amazon Redshift Spectrum für Analysen und Amazon QuickSight für die Visualisierung.

Dieses Setup bietet eine flexible, skalierbare Data-Lake-Architektur, die große Datenmengen für strukturierte und unstrukturierte Analysen verarbeiten kann.

Erkläre die verschiedenen Speicherklassen in Amazon S3 und wann du sie verwenden solltest.

Amazon S3 bietet mehrere Speicherklassen, die jeweils für bestimmte Anwendungsfälle und Kostenanforderungen optimiert sind. In der folgenden Tabelle sind sie zusammengefasst: 

Das Verständnis der S3-Speicherklassen hilft dabei, Speicherkosten und Zugriffszeiten auf der Grundlage spezifischer Datenanforderungen zu optimieren.

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.

Die folgende Tabelle fasst Szenarien zusammen, die typischerweise bei AWS-Interviews gefragt werden, sowie deren Beschreibung und mögliche Lösungen:

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.

Wie hältst du dich über AWS- und Cloud-Technologietrends auf dem Laufenden?

• 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 besuche ich lokale AWS-Benutzergruppen-Treffen und Webinare. Diese Aktivitäten helfen mir, über die neuesten AWS-Funktionen und Best Practices informiert zu bleiben."

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 der Cloud-Speicherung für unsere nicht-technischen Interessengruppen erklären. Ich habe den Vergleich zwischen dem Speichern von Dateien in einer Cloud und einer physischen Festplatte gezogen und dabei den einfachen Zugriff und die Sicherheit hervorgehoben. Das hat ihnen geholfen, das Konzept zu verstehen, ohne sich in die technischen Details zu vertiefen."

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."

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."

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."

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 zum Marktführer in der Cloud-Branche macht.
• Beispielantwort: "AWS zeichnet sich durch seine umfangreiche globale Infrastruktur aus, die unübertroffene Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bietet. Außerdem 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."

Wie gehst du an das Erlernen neuer AWS-Tools oder -Services heran, wenn sie eingeführt werden?

• Erwartet vom Kandidaten: Diese Frage bewertet deine Anpassungsfähigkeit und deinen Lernstil. Der Interviewer möchte sehen, dass du dir neue Technologien proaktiv aneignest, was im sich schnell entwickelnden Bereich des Cloud Computing unerlässlich ist.
• Beispielantwort: "Wenn AWS einen neuen Service einführt, schaue ich mir zunächst die offizielle Dokumentation und die Versionshinweise an, um den Zweck und die Funktionen zu verstehen. Dann erkunde ich praktische Tutorials und experimentiere in einer Sandkastenumgebung, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Wenn möglich, diskutiere ich den Dienst mit Kollegen oder nehme an Foren teil, um zu sehen, wie andere ihn nutzen. Diese Kombination aus Theorie und Praxis hilft mir, mich schnell mit neuen Werkzeugen vertraut zu machen."

Beschreibe, wie du bei der Entwicklung von AWS-Lösungen ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Effizienz herstellst.

• Erwartet vom Kandidaten: Der Interviewer bewertet deine Fähigkeit, strategisch über Sicherheit zu denken und gleichzeitig deine Leistung zu berücksichtigen. Das Ziel ist, dass du die besten Praktiken für die Sicherheit mit der Notwendigkeit der betrieblichen Effizienz in Einklang bringen kannst.
• Beispielantwort: "Ich glaube, dass Sicherheit und Effizienz Hand in Hand gehen. Bei der Entwicklung von AWS-Lösungen beginne ich mit einer sicherheitsorientierten Denkweise, indem ich IAM-Richtlinien, Netzwerkisolierung mit VPCs und Datenverschlüsselung implementiere. Um die Effizienz zu gewährleisten, sorge ich dafür, dass diese Sicherheitspraktiken keine unnötigen Latenzen verursachen, indem ich die Konfigurationen optimiere und skalierbare Services wie AWS Lambda für rechenintensive Aufgaben wähle. Mein Ansatz ist es, sichere Architekturen zu bauen, die gleichzeitig reaktionsschnell und kostengünstig sind."

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.