Le 20 migliori domande di colloquio su GCP: una guida per tutti i livelli

Domande di base su GCP

Per i candidati junior, le domande e risposte sui colloqui GCP hanno pochi o nessun elemento tecnico. L’idea è valutare la tua comprensione dell’offerta GCP e di come i prodotti si integrano tra loro. Con ogni probabilità incontrerai queste domande se non hai mai lavorato con GCP o se l’intervistatore non è certo del tuo livello e vuole partire dalle basi.

Cosa devi sapere

Dovresti conoscere i servizi core di GCP, come Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL e Pub/Sub. Potrebbero esserci anche domande su:

• Identity and Access Management (IAM): Comprendere i ruoli IAM, le autorizzazioni e come gestire l’accesso degli utenti all’interno di GCP.
• Archiviazione dati e database: Conoscenza di Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore e Bigtable, inclusi casi d’uso e configurazioni.
• Serverless computing: Familiarità con Cloud Functions, Cloud Run e App Engine, e con come distribuire e gestire applicazioni serverless.
• Monitoring e logging: Competenza con la Operations Suite di Google Cloud (ex Stackdriver), inclusi Monitoring, Logging, Trace, Debugger ed Error Reporting per garantire affidabilità e performance del sistema.

Se questi concetti ti suonano nuovi e non sai da dove iniziare, prova il nostro corso Introduzione a GCP. Ti darà solide basi sugli argomenti sopra.

Domande che potresti ricevere

Ecco alcune domande che un intervistatore potrebbe farti, con risposte di esempio:

1. Che cos’è Google Compute Engine e quali sono i suoi principali casi d’uso?

Google Compute Engine offre macchine virtuali scalabili che operano nei data center di Google. Queste VM sono comunemente utilizzate per eseguire applicazioni web, ospitare database e gestire attività di calcolo su larga scala come l’elaborazione dei dati e i carichi di lavoro di machine learning.

2. Quali sono le classi di Google Cloud Storage e in cosa differiscono?

Google Cloud Storage offre quattro classi principali: Standard Storage per dati ad accesso frequente con alte prestazioni, Nearline Storage per dati accessibili meno di una volta al mese a costo inferiore, Coldline Storage per dati accessibili meno di una volta l’anno a costo ancora più basso e Archive Storage per l’archiviazione e il backup a lungo termine con il costo più basso.

Nota: Farai un’ottima impressione se saprai fornire esempi pratici del tipo di dati che rientra in ciascuna classe. Se stai sostenendo un colloquio per un’app di social media, ad esempio, parla di foto profilo degli utenti, log di attività e dati di conformità.

3. Che cos’è Google Cloud Pub/Sub e quali sono i suoi tipici casi d’uso?

Pub/Sub è progettato per la messaggistica in tempo reale e architetture event-driven, a supporto della comunicazione asincrona tra servizi. Tra i casi d’uso tipici ci sono sistemi di logging, pipeline di ingestione dati, analytics in tempo reale e l’integrazione di microservizi.

4. Che cos’è BigQuery e come gestisce dataset di grandi dimensioni?

BigQuery è il data warehouse serverless di Google ed è progettato per gestire in modo efficiente grandi dataset con SQL. Utilizza l’archiviazione colonnare, che memorizza i dati su disco per colonne invece che per righe, ottimizzando le operazioni a prevalenza di lettura. Sfrutta anche l’elaborazione parallela, consentendo la distribuzione dei task tra più macchine per elaborare i dati simultaneamente. Ciò consente a BigQuery di eseguire query rapide anche su petabyte di dati. Inoltre, si integra con altri servizi GCP come Dataflow per l’elaborazione dei dati e Pub/Sub per l’ingestione in tempo reale. BigQuery include anche funzionalità come BigQuery ML per eseguire il machine learning direttamente sulla piattaforma.

Domande intermedie su GCP

Queste domande arrivano quando l’intervistatore ha stabilito che hai una conoscenza di base dell’offerta GCP. Di solito sono un po’ più tecniche e mettono alla prova la tua comprensione di servizi specifici, delle loro configurazioni e di come usarli in modo efficace in vari scenari. 

Probabilmente riuscirai a rispondervi se hai esperienza pratica con GCP e hai già gestito risorse, implementato policy IAM, configurato VM o se hai completato il nostro corso Understanding Cloud Computing.

Cosa devi sapere

Devi ampliare la conoscenza dell’offerta GCP e dimostrare una comprensione più profonda dei seguenti servizi:

• Soluzioni di calcolo e scaling: Dovresti conoscere a fondo Compute Engine, Kubernetes Engine e App Engine, inclusi concetti come autoscaling, load balancing e ottimizzazione delle risorse.
• Networking: È essenziale conoscere Virtual Private Cloud (VPC), VPC Peering, Shared VPC e VPN, nonché la configurazione e gestione di subnet, firewall, route, VPN e load balancing.
• Soluzioni database: Devi comprendere Cloud SQL, Cloud Spanner, Bigtable e Firestore, incluse configurazioni e casi d’uso appropriati.
• IAM: Dovresti conoscere funzionalità IAM avanzate come ruoli personalizzati, service account e workload identity federation.
• DevOps e pratiche CI/CD: La conoscenza di Cloud Build, Container Registry e dell’automazione delle pipeline CI/CD è importante per pratiche di sviluppo e distribuzione efficienti.
• Sicurezza e conformità: Dovresti conoscere l’offerta di sicurezza di GCP, incluse modalità di crittografia, gestione delle chiavi e aderenza agli standard di conformità.
• Big data e analytics: Una buona padronanza di BigQuery, Data Studio, Dataprep e Looker è necessaria per l’analisi e la visualizzazione di dati su larga scala.

Non devi essere un esperto di tutti questi argomenti. Essere al corrente delle funzionalità più comuni e delle opzioni di configurazione fa già una grande differenza!

Domande che potresti ricevere

Ecco un elenco di domande comuni di colloquio con risposte suggerite:

5. Come si configura e gestisce l’autoscaling in Google Compute Engine?

Per configurare e gestire l’autoscaling in Google Compute Engine, inizierei creando dei gruppi di istanze. Poi definirei policy di autoscaling basate su metriche rilevanti come l’utilizzo della CPU e il carico del bilanciatore. Questa configurazione garantisce che il sistema aumenti le risorse durante i picchi di domanda per mantenere le prestazioni e le riduca nei periodi di bassa richiesta per ottimizzare i costi.

6. Spiega come impostare e usare Cloud Pub/Sub per un’app di messaggistica in tempo reale.

Per impostare e usare Cloud Pub/Sub in un’app di messaggistica in tempo reale, sfrutterei topic e subscription per gestire il flusso dei messaggi. Configurerei le impostazioni di retention e acknowledgment per garantire una consegna affidabile. A seconda del caso d’uso, potrei usare subscription push per la consegna in tempo reale o pull per l’elaborazione in batch. Inoltre, integrerei Pub/Sub con altri servizi GCP come Dataflow per l’elaborazione dei dati e Cloud Functions per il processing event-driven.

Ciclo di vita di un messaggio tramite Pub/Sub. Fonte: Documentazione GCP Pub/Sub

7. Come usi Google Cloud IAM per concedere accesso temporaneo alle risorse?

Per concedere accesso temporaneo alle risorse usando Google Cloud IAM, inizierei creando ruoli personalizzati con solo le autorizzazioni necessarie, seguendo il principio del minimo privilegio. Successivamente, configurerei i service account per gestire l’accesso di applicazioni e servizi. Per esigenze a breve termine, userei Identity-Aware Proxy (IAP) per emettere credenziali a vita breve o genererei URL firmati per Cloud Storage per fornire accesso limitato nel tempo a risorse specifiche.

Domande avanzate su GCP

A questo livello, gli intervistatori cercheranno una profonda competenza tecnica, esperienza pratica e la capacità di progettare soluzioni complesse in GCP. Si aspetteranno che le tue risposte tengano conto delle best practice per ottimizzare e mettere in sicurezza gli ambienti cloud. Anche se ci possono essere eccezioni, dovresti ricevere domande avanzate solo se ti candidi per una posizione senior o per un ruolo con una forte componente DevOps.

Cosa devi sapere

Oltre alle conoscenze di base e intermedie menzionate sopra, l’intervistatore potrebbe chiederti dell’architettura generale e della progettazione di soluzioni cloud scalabili e di come sfruttare funzionalità come distribuzioni multi-regione, load balancing, autoscaling e disaster recovery. Dovresti anche sapere come gestire soluzioni ibride e multi-cloud e saper implementare pratiche di sicurezza avanzate usando IAM, sicurezza VPC, crittografia dei dati e gli strumenti GCP per monitoring e protezione.

Domande che potresti ricevere

Di seguito alcune possibili domande di colloquio con risposte di esempio:

8. Descrivi come imposteresti una pipeline CI/CD usando i servizi GCP per un’app basata su microservizi.

Per impostare una pipeline CI/CD con i servizi GCP per un’app basata su microservizi, inizierei usando Cloud Build per build e test del codice. Le immagini container generate verrebbero archiviate in Container Registry. Per il deploy, userei Kubernetes Engine o Cloud Run, in base ai requisiti dell’applicazione. Inoltre, adotterei strumenti di Infrastructure as Code (IaC) come Deployment Manager o Terraform per gestire l’infrastruttura e monitorerei i deploy con la Operations Suite di Google Cloud per garantire operatività fluida e rapida risoluzione dei problemi.

9. Come monitori e risolvi i problemi in un ambiente GCP complesso?

Per monitorare e risolvere i problemi in un ambiente GCP complesso, configurerei la Operations Suite di Google Cloud, che include strumenti per monitoring e logging. Creerei dashboard personalizzate per visualizzare le metriche chiave e imposterei alert per eventi critici. Per il gestione degli incidenti, userei gli strumenti integrati per tracciare e risolvere i problemi. Il debug delle applicazioni includerebbe l’analisi dei log e l’uso delle metriche per individuare colli di bottiglia e altre criticità. Questo approccio completo aiuta a garantire l’affidabilità e le prestazioni dell’ambiente.

10. Come sfrutti i servizi di machine learning su GCP per una soluzione di analytics predittiva?

Per sfruttare i servizi di machine learning su GCP in una soluzione di analytics predittiva, userei AI Platform per addestrare e distribuire i modelli. Per la creazione di modelli personalizzati, utilizzerei AutoML. Per attività di machine learning in-database, integrerei BigQuery ML. Inoltre, userei API pre-addestrate per task specifici come vision o elaborazione del linguaggio naturale. Per rendere efficiente l’intera pipeline, imposterei pipeline di dati per il preprocessing, svolgerei feature engineering e implementerei processi di monitoraggio e riaddestramento dei modelli per mantenere accuratezza e rilevanza delle previsioni.

Domande su GCP per ruoli da Data Scientist

Se ti candidi per un ruolo da data scientist, l’intervistatore vorrà valutare la tua capacità di lavorare con grandi dataset, applicare metodi statistici, costruire modelli predittivi e sfruttare le risorse cloud per l’analisi dei dati.

Cosa devi sapere per i ruoli da Data Scientist

Dovresti avere una buona conoscenza dei servizi core di GCP e comprenderne capacità, casi d’uso e modelli di integrazione. I Data Scientist dovranno anche conoscere:

• Configurazione e gestione di un ambiente di data science: Ciò include la configurazione e l’ottimizzazione dell’ambiente per un’elaborazione e un’analisi efficienti dei dati.
• BigQuery: Le domande su GCP BigQuery sono molto comuni nei colloqui per data scientist, quindi assicurati di conoscere le varie funzionalità e le opzioni di ottimizzazione delle prestazioni che offre.
• Strumenti di machine learning: Dovresti conoscere AI Platform per l’addestramento e il deploy dei modelli, AutoML per creare modelli personalizzati senza molto codice, TensorFlow per costruire e addestrare reti neurali e BigQuery ML per eseguire machine learning direttamente in BigQuery.
• Preprocessing dei dati: È fondamentale sapere come usare Dataflow per l’elaborazione scalabile e Dataprep per la pulizia e la trasformazione dei dati. Questi strumenti aiutano a preparare i dati per analisi e attività di machine learning in modo efficiente.

Molti di questi argomenti sono trattati nel nostro corso Introduzione a BigQuery, se vuoi un ripasso.

Domande che potresti ricevere in colloqui per Data Scientist

Ecco domande e risposte di esempio:

11. Come gestisci il preprocessing dei dati e il feature engineering in GCP?

Per gestire il preprocessing dei dati e il feature engineering in GCP, uso Cloud Dataflow per task di trasformazione scalabili e Dataprep per la pulizia dei dati. Sfrutto le capacità SQL di BigQuery per eseguire feature engineering, ad esempio creando nuove feature, gestendo i valori mancanti, codificando le variabili categoriche e scalando le feature per assicurarmi che siano nel formato giusto per i modelli di machine learning.

12. Come garantisci la riproducibilità e la scalabilità dei tuoi esperimenti di machine learning su GCP?

Per garantire la riproducibilità e la scalabilità dei miei esperimenti di machine learning su GCP, versiono dataset e modelli per tenere traccia di modifiche e aggiornamenti. Uso AI Platform Pipelines per orchestrare i workflow ML e ML Metadata per tracciare i metadati relativi agli esperimenti. Inoltre, uso Kubernetes Engine per creare ambienti containerizzati, garantendo esecuzioni coerenti e scalabili dei miei esperimenti.

13. Come usi TensorFlow e AI Platform per progetti di deep learning?

Per usare TensorFlow e AI Platform nei progetti di deep learning, inizio configurando un ambiente di deep learning con TensorFlow, dove creo e addestro reti neurali. Sfrutto AI Platform per il training distribuito e l’ottimizzazione degli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello. Una volta addestrato, distribuisco il modello usando AI Platform per fornire predizioni. Per ottimizzare ulteriormente le prestazioni e gestire le risorse computazionali, monitoro l’utilizzo delle risorse e adeguo l’infrastruttura secondo necessità, garantendo un uso efficiente della potenza di calcolo.

Domande su GCP per ruoli da Data Engineer

I Data Engineer sono responsabili della progettazione e costruzione di sistemi dati scalabili e affidabili, della gestione delle pipeline e della garanzia di qualità e affidabilità dei dati su GCP.

Cosa devi sapere per i ruoli di Data Engineering

Dovresti avere una buona conoscenza dei servizi core di GCP e comprenderne capacità, casi d’uso e modelli di integrazione. Le domande per Data Engineer su GCP includono anche i seguenti argomenti:

• Architettura e modellazione dei dati: Dovresti conoscere BigQuery, Bigtable, Firestore, Pub/Sub, il design degli schemi e le tecniche di data modeling. Ciò include la progettazione di architetture dati efficienti e scalabili che soddisfino requisiti di business specifici.
• Elaborazione dati e pipeline: È essenziale conoscere Dataflow, Dataproc, Cloud Storage e Cloud Scheduler. Dovresti capire come usare queste tecnologie per elaborazione batch e stream, trasformazione dei dati, orchestrazione e scheduling per costruire pipeline robuste.
• Ottimizzazione delle prestazioni: Devi conoscere tecniche per ottimizzare prestazioni e costi delle soluzioni di elaborazione e archiviazione su GCP. Ciò include l’uso di partizionamento, clustering, indicizzazione, caching e strategie di gestione delle risorse per garantire operazioni dati efficienti ed economiche.

Domande che potresti ricevere in colloqui per Data Engineering

Alcune domande e risposte includono:

14. Come gestisci il partizionamento e lo sharding dei dati in un sistema di database distribuito su GCP?

Per gestire partizionamento e sharding dei dati in un database distribuito su GCP, utilizzerei tecniche di partizionamento e sharding per garantire scalabilità e prestazioni. Il partizionamento per range consiste nel dividere i dati in base a un intervallo di valori, mentre quello per hash distribuisce i dati in base a una funzione di hash. Il partizionamento composito combina più metodi. Queste strategie si implementano in servizi come Bigtable, Firestore o Cloud Spanner per gestire i dati in modo efficiente e garantire accesso e recupero rapidi.

15. Come gestisci l’evoluzione e il versionamento degli schemi in un’architettura di data lake su GCP?

Per gestire l’evoluzione e il versionamento degli schemi in un data lake su GCP, uso strumenti come Avro o Protobuf per gestire i cambiamenti nel tempo. Mantengo un registro degli schemi per versionarli e garantire coerenza tra diversi dataset. Inoltre, implemento pratiche di data governance per mantenere la consistenza dei dati e assicurare la retrocompatibilità, facilitando la gestione dei cambiamenti senza interrompere i workflow esistenti.

16. Come implementeresti una pipeline dati utilizzando Google Cloud Dataflow e BigQuery?

Per implementare una pipeline dati con Google Cloud Dataflow e BigQuery, inizierei configurando Dataflow per i processi ETL. Ciò comporta la scrittura di job Dataflow per estrarre dati da varie fonti, trasformarli secondo necessità e caricarli in BigQuery. Integrerei Pub/Sub per l’ingestione in tempo reale, garantendo elaborazione tempestiva e accurata. Inoltre, gestirei lo schema dei dati, applicherei strategie di partizionamento e userei tecniche di ottimizzazione per garantire archiviazione e recupero efficienti in BigQuery.

Fonte: Articolo sull’architettura delle pipeline dati GCP

Domande su GCP per ruoli da Cloud Architect

La maggior parte delle domande qui valuterà la tua esperienza nel progettare soluzioni che soddisfino requisiti di business e tecnici. L’intervistatore vorrà assicurarsi che le soluzioni che proponi siano affidabili, sicure ed economicamente vantaggiose.

Cosa devi sapere per i ruoli da Cloud Architect

Dovresti avere una buona conoscenza dei servizi core di GCP e una profonda comprensione delle loro capacità, dei casi d’uso e dei modelli di integrazione. 

Come cloud architect, potresti essere responsabile della migrazione o dell’integrazione di interi sistemi su GCP. Pertanto, le domande per architetti GCP possono testare la tua esperienza su architetture ibride o multi-cloud e sulle best practice per progettare soluzioni cloud affidabili su larga scala. Fai leva sulla tua esperienza precedente e parla di casi d’uso e scenari che hai gestito con successo in passato.

Domande che potresti ricevere nei colloqui per Cloud Architect

Alcune domande e risposte includono:

17. Puoi spiegare passaggi e considerazioni per migrare un’applicazione on-premises su larga scala a GCP?

Per migrare a GCP un’applicazione on-premises su larga scala, inizierei con una fase di assessment per valutare l’infrastruttura attuale e identificare le dipendenze. Nella fase di pianificazione, progettarei la strategia di migrazione, incluso la scelta dei servizi GCP e degli strumenti appropriati, come Migrate for Compute Engine per la migrazione delle VM e le opzioni di trasferimento dati. Durante l’esecuzione, ri-architetterei l’app per il cloud, gestirei le dipendenze, eseguirei test approfonditi e implementerei strategie per minimizzare i downtime.

18. Puoi descrivere i casi d’uso e le sfide legate ad applicazioni multi-cloud, ovvero l’integrazione di GCP con altri provider?

Le applicazioni multi-cloud sono spesso usate per disaster recovery, data analytics o distribuzione dei carichi di lavoro. L’integrazione di GCP con altri provider presenta sfide come connettività di rete, trasferimento dati, gestione delle identità e mantenimento della sicurezza tra ambienti. Strumenti come Anthos possono aiutare a gestire cluster Kubernetes multi-cloud, garantendo integrazione fluida e funzionamento efficiente.

19. Spiega come gestiresti il disaster recovery e la business continuity in un’architettura cloud su GCP.

Per il disaster recovery e la business continuity in un’architettura cloud GCP, imposterei la replica tra regioni per garantire la ridondanza dei dati. L’implementazione di meccanismi di failover aiuterebbe a mantenere la disponibilità del servizio in caso di guasti. I backup regolari sono fondamentali per la protezione dei dati e testerei periodicamente le procedure di disaster recovery per assicurarne efficacia e aggiornamento.

20. Spiega come ottimizzeresti i costi dell’infrastruttura cloud su GCP garantendo al contempo prestazioni e scalabilità.

Per ottimizzare i costi dell’infrastruttura cloud su GCP, utilizzerei le VM preemptible di Compute Engine per un computing più economico. Il rightsizing delle istanze assicura che le risorse siano allocate in modo appropriato in base all’uso. Sfruttare i committed use discounts può ridurre ulteriormente i costi. Inoltre, userei strumenti di gestione dei costi come Cost Explorer e Budgets per monitorare e controllare la spesa mantenendo prestazioni e scalabilità.

Nota: Un altro argomento spesso trascurato ma che ricorre di frequente nei colloqui è l’ottimizzazione dei costi. Secondo il Flexera 2024 State of the Cloud Report, le aziende danno priorità all’ottimizzazione dei costi nel cloud, quindi assicurati di sapere come usare gli strumenti di gestione dei costi in GCP e di comprendere strategie come il provisioning delle risorse e il rightsizing.

Considerazioni finali

Ora che hai un’idea più chiara di cosa aspettarti in un colloquio su GCP, puoi iniziare a colmare le lacune nelle tue conoscenze. 

Sebbene i corsi teorici siano ottimi per iniziare, trovo che la pratica sul campo con scenari reali sia il modo migliore per acquisire competenza su GCP. Ci sono molte risorse a disposizione e consiglio i corsi di formazione Google Cloud se puoi permetterti l’abbonamento mensile da 29 $. 

Inoltre, DataLab di DataCamp è un’ottima piattaforma per esercitarti. DataLab è un notebook basato su cloud che ti consente di sperimentare con il codice, analizzare dati, collaborare con altri e condividere insight senza installazioni. Offre un ambiente fluido per lavorare su dati reali, rendendolo uno strumento pratico per affinare le tue competenze.

Puoi anche approfondire e aggiungere una certificazione GCP ufficiale al tuo CV o al profilo LinkedIn per mostrare le tue competenze ai potenziali datori di lavoro. Per ogni certificazione, Google fornisce un esame di pratica gratuito. Servono a prepararti al test ufficiale, ma sono ottimi anche per i colloqui: assicurati di darci un’occhiata.

Spero che questa guida ti sia stata utile e ti auguro il meglio per il tuo colloquio!