Oltre 50 domande e risposte per colloqui su AWS per il 2026

Perché AWS?

Prima di esplorare domande e risposte, è importante capire perché vale la pena considerare il cloud AWS come piattaforma di riferimento.

Il seguente grafico mostra la quota di mercato mondiale dei principali provider di servizi di infrastruttura cloud per il terzo trimestre (Q3) del 2025. Ecco la ripartizione delle quote mostrate:

• Amazon Web Services (AWS) ha la quota di mercato più grande, al 29%.
• Segue Microsoft Azure con il 20%.
• Google Cloud detiene il 13% del mercato.
• Alibaba Cloud ha una quota del 4%.
• Oracle è in crescita e ha raggiunto il 3%.
• Salesforce, IBM Cloud e Tencent Cloud sono in fondo, con il 2% ciascuno.

Fonte (Statista)

Il grafico nota anche che i dati includono platform as a service (PaaS) e infrastructure as a service (IaaS), oltre ai servizi di cloud privato ospitato. Inoltre, si menziona che i ricavi dei servizi di infrastruttura cloud nel Q3 2025 ammontavano a 107 miliardi di dollari, un salto significativo rispetto al Q3 2024, quando erano 84 miliardi.

Amazon Web Services (AWS) continua a essere il player dominante nel mercato cloud al Q3 2025, mantenendo un vantaggio significativo sul concorrente più vicino, Microsoft Azure.

La leadership di AWS nel mercato cloud ne evidenzia l’importanza per l’upskilling e offre notevoli vantaggi di carriera grazie all’ampia adozione e al valore attribuito alle competenze AWS nel settore tech.

La nostra cheat sheet Confronto dei servizi AWS, Azure e GCP per Data Science & AI offre un confronto dei principali servizi necessari per il lavoro sui dati e l’AI: dall’ingegneria dei dati all’analisi e data science, fino alla creazione di applicazioni data-driven.

Domande di base su AWS

Partendo dai fondamenti, questa sezione introduce domande di base su AWS essenziali per costruire una comprensione solida. È pensata per chi è nuovo ad AWS o ha bisogno di un ripasso, ponendo le basi per un’esplorazione più dettagliata in seguito.

Che cos’è il cloud computing?

Il cloud computing fornisce accesso on-demand a risorse IT come compute, storage e database via internet. Gli utenti pagano solo per ciò che usano, invece di possedere infrastrutture fisiche.

Il cloud consente di accedere ai servizi tecnologici in modo flessibile, quando servono, senza grandi investimenti iniziali. I principali provider come AWS offrono un’ampia gamma di servizi cloud con un modello a consumo pay-as-you-go. Il nostro corso AWS Cloud Concepts copre molte di queste basi.

Qual è il problema dell’approccio IT tradizionale rispetto al Cloud?

Molti settori si stanno allontanando dall’IT tradizionale per adottare infrastrutture cloud per diversi motivi. Questo perché l’approccio cloud offre maggiore agilità di business, innovazione più rapida, scalabilità flessibile e un costo totale di proprietà inferiore rispetto all’IT tradizionale. Di seguito alcune caratteristiche che li differenziano:

Quanti tipi di modelli di deployment esistono nel cloud?

Nel cloud esistono tre diversi modelli di deployment, illustrati di seguito:

• Private cloud: questo tipo di servizio è utilizzato da una singola organizzazione e non è esposto al pubblico. È adatto a organizzazioni che usano applicazioni sensibili.
• Public cloud: queste risorse cloud sono di proprietà e gestite da provider terzi come Amazon Web Services, Microsoft Azure e tutti quelli menzionati nella sezione sulla quota di mercato AWS.
• Hybrid cloud: è la combinazione di cloud privati e pubblici. È progettato per mantenere alcuni server on-premises estendendo al contempo le restanti capacità nel cloud. L’hybrid cloud offre la flessibilità e la convenienza economica del cloud pubblico.

Quali sono le cinque caratteristiche del cloud computing?

Il cloud computing è composto da cinque caratteristiche principali, illustrate di seguito:

• Self-service on-demand: gli utenti possono effettuare il provisioning dei servizi cloud quando necessario senza interazione umana con il provider.
• Ampio accesso alla rete: i servizi sono disponibili sulla rete e accessibili tramite meccanismi standard come smartphone, laptop e tablet.
• Multi-tenancy e resource pooling: le risorse sono raggruppate per servire più clienti, con risorse virtuali e fisiche diverse assegnate dinamicamente in base alla domanda.
• Elasticità e scalabilità rapide: le capacità possono essere fornite in modo elastico e scalate velocemente e automaticamente verso l’alto o verso il basso per allineare la capacità alla domanda.
• Servizio misurato: l’uso delle risorse è monitorato, controllato, riportato e fatturato in modo trasparente in base all’utilizzo. L’uso può essere gestito, controllato e riportato, offrendo trasparenza sia al provider sia al consumatore.

Quali sono i principali tipi di Cloud Computing?

Ci sono tre principali tipi di cloud computing: IaaS, PaaS e SaaS

• Infrastructure as a Service (IaaS): Fornisce i blocchi di base per l’IT nel cloud come compute, storage e networking, a cui gli utenti possono accedere on-demand senza dover gestire l’infrastruttura sottostante. Esempi: AWS EC2, S3, VPC.
• Platform as a Service (PaaS): Fornisce una piattaforma o un ambiente gestito per sviluppare, distribuire e gestire applicazioni cloud senza dover costruire l’infrastruttura sottostante. Esempi: AWS Elastic Beanstalk, Heroku
• Software as a Service (SaaS): Fornisce accesso ad applicazioni complete per l’utente finale in esecuzione nel cloud utilizzabili via internet. Gli utenti non gestiscono infrastrutture o piattaforme. Esempi: AWS Simple Email Service, Google Docs, Salesforce CRM.

Puoi approfondire nel nostro corso Understanding Cloud Computing.

Che cos’è Amazon EC2 e a cosa serve principalmente?

Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) fornisce server virtuali scalabili chiamati istanze nel cloud AWS. È usato per eseguire vari carichi di lavoro in modo flessibile ed economico. Alcuni usi principali sono illustrati di seguito:

• Ospitare siti web e applicazioni web
• Eseguire processi backend e job batch
• Implementare soluzioni di hybrid cloud
• Ottenere alta disponibilità e scalabilità
• Ridurre il time-to-market per nuovi casi d’uso

Che cos’è Amazon S3 e perché è importante?

Amazon Simple Storage Service (S3) è un servizio di object storage versatile, scalabile e sicuro. È la base per molte applicazioni e carichi di lavoro basati sul cloud. Di seguito alcune funzionalità che ne evidenziano l’importanza:

• Durabilità pari al 99.999999999% e disponibilità al 99.99%, rendendolo adatto a dati critici.
• Supporta robuste funzionalità di sicurezza come policy di accesso, crittografia, endpoint VPC.
• Si integra perfettamente con altri servizi AWS come Lambda, EC2, EBS, solo per citarne alcuni.
• Bassa latenza e alto throughput lo rendono ideale per big data analytics, applicazioni mobile, archiviazione e distribuzione di media.
• Funzionalità di gestione flessibili per monitoraggio, access log, replica, versioning, policy di lifecycle.
• Supportato dall’infrastruttura globale AWS per accesso a bassa latenza in tutto il mondo.

Spiega il concetto di ‘Region’ e ‘Availability Zone’ in AWS

• Le AWS Region corrispondono a località geografiche separate in cui si trovano le risorse AWS. Le aziende scelgono region vicine ai loro clienti per ridurre la latenza, e la replica tra region fornisce un migliore disaster recovery.
• Le Availability Zone sono costituite da uno o più data center distinti con alimentazione, rete e connettività ridondanti. Consentono di distribuire risorse in modo più tollerante ai guasti.

Il nostro corso AWS Cloud Concepts fornisce una guida completa per conoscere i principali servizi core di AWS, le best practice per progettare applicazioni AWS e i vantaggi dell’uso di AWS per le aziende.

Che cos’è IAM e perché è importante?

AWS Identity and Access Management (IAM) è un servizio che ti aiuta a controllare in modo sicuro l’accesso ai servizi e alle risorse AWS. IAM ti consente di gestire utenti, gruppi e ruoli con permessi granulari. È importante perché aiuta a far rispettare il principio del privilegio minimo, assicurando che gli utenti abbiano accesso solo alle risorse di cui hanno bisogno, migliorando così sicurezza e conformità.

La nostra Guida completa ad AWS IAM spiega il servizio in ogni dettaglio.

Che cos’è Amazon RDS e in cosa differisce dai database tradizionali?

Amazon Relational Database Service (RDS) è un servizio di database gestito che consente agli utenti di configurare, operare e scalare database senza doversi preoccupare di attività di gestione dell’infrastruttura come backup, patch e scalabilità. A differenza dei database tradizionali, Amazon RDS è scalabile e altamente disponibile nativamente, supporta backup automatici e consente read replica e deployment multi-AZ per failover e ridondanza.

Ecco una tabella che evidenzia le differenze tra RDS e database più tradizionali per chi preferisce una rappresentazione visiva:

Che cos’è Amazon VPC e perché si usa?

Amazon Virtual Private Cloud (VPC) ti permette di creare una rete virtuale in AWS che somiglia da vicino a una rete tradizionale in un data center on-premises. VPC si usa per isolare le risorse, controllare il traffico in entrata e in uscita e segmentare i carichi di lavoro in subnet con configurazioni di sicurezza rigorose. Fornisce controllo granulare su intervalli IP, security group e network ACL.

Che cos’è Amazon CloudWatch e quali sono i suoi componenti principali?

Amazon CloudWatch è un servizio di monitoraggio e osservabilità progettato per tracciare varie metriche, impostare allarmi e rispondere automaticamente ai cambiamenti nelle risorse AWS. Aiuta a migliorare la visibilità sulle prestazioni delle applicazioni, sulla salute del sistema e sui problemi operativi, rendendolo uno strumento essenziale per gli utenti AWS. Ecco i componenti principali di CloudWatch:

• Metriche: CloudWatch raccoglie punti dati, o metriche, che forniscono informazioni sull’utilizzo delle risorse, le prestazioni delle applicazioni e la salute operativa. Questi dati consentono l’analisi delle tendenze e lo scaling proattivo.
• Allarmi: Gli allarmi notificano gli utenti o avviano azioni automatiche in base a soglie specifiche delle metriche. Ad esempio, se l’uso della CPU supera una certa soglia, un allarme può avviare l’auto scaling per gestire l’aumento del carico.
• Log: CloudWatch Logs fornisce uno storage centralizzato per i log di applicazioni e infrastruttura, essenziale per il troubleshooting e l’identificazione dei problemi. I log possono essere filtrati, monitorati e analizzati per mantenere operazioni fluide.
• Eventi: CloudWatch Events (o Amazon EventBridge) rileva cambiamenti nelle risorse AWS e può avviare azioni predefinite, come invocare una funzione Lambda quando si verifica un evento specifico. Ciò consente maggiore automazione e risposta rapida a eventi critici.

Che cos’è AWS Lambda e come abilita il serverless computing?

AWS Lambda è un servizio di compute serverless che elimina la necessità di gestire server, facilitando agli sviluppatori l’esecuzione del codice nel cloud. Ecco come funziona e perché abilita il serverless computing:

• Esecuzione del codice on demand: Lambda esegue il codice solo quando è attivato da un evento—come una richiesta HTTP o il caricamento di un file in Amazon S3. Questo assicura che tu usi risorse solo quando servono, ottimizzando costi ed efficienza.
• Scalabilità automatica: Lambda scala automaticamente in base al numero di richieste in arrivo. Può gestire da una singola richiesta a migliaia al secondo, così le applicazioni restano reattive anche al variare del traffico.
• Focus sul codice, non sull’infrastruttura: Poiché Lambda astrae l’infrastruttura server, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla scrittura e distribuzione del codice senza preoccuparsi di provisioning, gestione o scalabilità dei server.

Attraverso queste funzionalità, Lambda incarna i principi del serverless computing—rimuovendo l’onere della gestione dell’infrastruttura e consentendo agli sviluppatori di creare, testare e scalare applicazioni con maggiore agilità.

Che cos’è Elastic Load Balancing (ELB) in AWS?

Elastic Load Balancing (ELB) è un servizio che distribuisce automaticamente il traffico applicativo in ingresso su più target, assicurando che la tua applicazione rimanga reattiva e resiliente. ELB offre diversi vantaggi che lo rendono un componente essenziale delle architetture AWS scalabili:

• Distribuzione del traffico: ELB bilancia in modo intelligente il traffico in ingresso tra più target, tra cui istanze EC2, container e indirizzi IP. Questo aiuta a evitare il sovraccarico di una singola risorsa, garantendo prestazioni costanti dell’applicazione.
• Tolleranza ai guasti e alta disponibilità: ELB fornisce tolleranza ai guasti distribuendo il traffico su più Availability Zone, aiutando la tua applicazione a rimanere disponibile anche se una zona presenta problemi.
• Maggiore affidabilità e scalabilità: ELB regola automaticamente la distribuzione del traffico al variare della domanda, facilitando la gestione di picchi improvvisi senza impattare le prestazioni.

Domande per colloqui AWS DevOps

Passando a ruoli specializzati, qui l’enfasi è su come AWS supporta le pratiche DevOps. Questa parte esamina l’automazione e l’ottimizzazione degli ambienti AWS, sfidando le persone a mostrare le loro abilità nel sfruttare AWS per continuous integration e delivery. Se punti a un ruolo AWS avanzato, dai un’occhiata al nostro post Domande da colloquio per Data Architect per esercitarti con domande su infrastruttura e architettura dei dati.

Come usi AWS CodePipeline per automatizzare una pipeline CI/CD per un’applicazione multi-tier?

CodePipeline può essere utilizzato per automatizzare il flusso dal check-in del codice a build, test e deploy attraverso più ambienti, semplificando la consegna degli aggiornamenti mantenendo alti standard di qualità.

I seguenti passaggi possono essere seguiti per automatizzare una pipeline CI/CD:

• Crea una pipeline: Inizia creando una pipeline in AWS CodePipeline, specificando il repository del codice sorgente (ad es., GitHub, AWS CodeCommit).
• Definisci la fase di build: Collega un servizio di build come AWS CodeBuild per compilare il codice, eseguire test e creare artifact distribuibili.
• Configura le fasi di deployment: Configura fasi di deployment per ogni livello della tua applicazione. Usa AWS CodeDeploy per automatizzare i deploy su istanze Amazon EC2, AWS Elastic Beanstalk per app web o AWS ECS per app containerizzate.
• Aggiungi passaggi di approvazione (opzionale): Per ambienti critici, inserisci approvazioni manuali prima delle fasi di deployment per garantire qualità e controllo.
• Monitora e itera: Monitora le prestazioni della pipeline e adatta se necessario. Sfrutta feedback e iterazioni per migliorare continuamente il processo di deployment.

Quali fattori chiave considereresti nel progettare una soluzione di deployment su AWS per effettuare provisioning, configurare, distribuire, scalare e monitorare efficacemente le applicazioni?

Creare un deployment AWS ben architettato implica adattare i servizi AWS alle esigenze della tua app, coprendo requisiti di compute, storage e database. Questo processo, reso complesso dall’ampio catalogo di servizi AWS, include vari passaggi cruciali:

• Provisioning: Imposta l’infrastruttura AWS essenziale come EC2, VPC, subnet o servizi gestiti come S3, RDS, CloudFront per le applicazioni sottostanti.

• Configurazione: Adatta l’assetto per soddisfare requisiti specifici relativi ad ambiente, sicurezza, disponibilità e prestazioni.

• Deployment: Distribuisci o aggiorna in modo efficiente i componenti dell’app, garantendo transizioni di versione fluide.

• Scalabilità: Modifica in modo dinamico l’allocazione delle risorse in base a criteri predefiniti per gestire variazioni di carico.

• Monitoraggio: Tieni traccia dell’uso delle risorse, degli esiti dei deploy, della salute dell’app e dei log per assicurarti che tutto funzioni come previsto.

Che cos’è Infrastructure as Code? Descrivil a parole tue

Infrastructure as Code (IaC) è un metodo per gestire e fornire data center tramite file di definizione leggibili dalle macchine, invece della configurazione hardware fisica o di strumenti di configurazione interattivi.

In sostanza, consente a sviluppatori e team IT operations di gestire, monitorare e fornire automaticamente risorse tramite codice, invece di configurare manualmente l’hardware.

Inoltre, IaC permette di distribuire ambienti coerenti in modo rapido e scalabile codificando l’infrastruttura, riducendo così l’errore umano e aumentando l’efficienza.

Qual è il tuo approccio per gestire continuous integration e deployment in AWS DevOps?

In AWS DevOps, continuous integration e deployment possono essere gestiti utilizzando gli AWS Developer Tools. Inizia archiviando e versionando il codice sorgente della tua applicazione con questi strumenti.

Poi sfrutta servizi come AWS CodePipeline per orchestrare i processi di build, test e deploy. CodePipeline funge da spina dorsale, integrandosi con AWS CodeBuild per compilazione e test del codice, e con AWS CodeDeploy per automatizzare il deployment su vari ambienti. Questo approccio snello garantisce workflow efficienti e automatizzati per continuous integration e delivery.

In che modo Amazon ECS avvantaggia AWS DevOps?

Amazon ECS è un servizio di gestione container scalabile che semplifica l’esecuzione di container Docker su istanze EC2 o su infrastruttura serverless tramite Fargate, migliorando il deployment e l’operatività delle applicazioni. Per i team DevOps in particolare, si integra nativamente con CodePipeline e CodeDeploy per deploy automatizzati di container — inclusi rollout blue/green con rollback automatico — e si collega a IAM, CloudWatch e ai load balancer senza configurazioni aggiuntive.

Quali sono alcune strategie per i deployment blue/green su AWS?

I deployment blue/green riducono al minimo downtime e rischio eseguendo due ambienti: uno (blue) con la versione corrente e uno (green) con la nuova versione. In AWS, ciò si può ottenere con servizi come Elastic Beanstalk, AWS CodeDeploy o ECS. Puoi spostare il traffico tra gli ambienti usando Route 53 o un Application Load Balancer, testare in sicurezza l’ambiente green e tornare indietro all’istante se necessario.

Perché si potrebbe preferire ECS a Kubernetes?

ECS offre maggiore flessibilità, scalabilità e semplicità di implementazione rispetto a Kubernetes, rendendolo la scelta preferita per alcuni deployment.

Come gestiresti e metteresti in sicurezza i segreti per una pipeline CI/CD in AWS?

Per gestire in modo sicuro i segreti in una pipeline CI/CD AWS, puoi usare AWS Secrets Manager o AWS Systems Manager Parameter Store per archiviare informazioni sensibili come API key, password di database e certificati. Entrambi i servizi si integrano con servizi AWS come CodePipeline e CodeBuild, consentendo un accesso sicuro ai segreti senza inserirli hardcoded nel codice.

Controllando i permessi con IAM, puoi assicurarti che solo entità autorizzate accedano ai dati sensibili, migliorando la sicurezza all’interno del processo CI/CD.

Come usi AWS Systems Manager in un ambiente di produzione?

AWS Systems Manager aiuta ad automatizzare e gestire la tua infrastruttura su larga scala. In produzione, è comunemente usato per patch management, esecuzione remota di comandi, raccolta inventario e archiviazione sicura di parametri di configurazione e segreti. Si integra con EC2, RDS e altri servizi AWS, abilitando visibilità centralizzata e controllo operativo.

Che cos’è AWS CloudFormation e come facilita le pratiche DevOps?

AWS CloudFormation automatizza il provisioning e la gestione dell’infrastruttura AWS tramite codice, abilitando l’Infrastructure as Code (IaC). Questo servizio ti consente di definire l’infrastruttura come template, facilitando versioning, test e replica degli ambienti tra sviluppo, staging e produzione.

In un contesto DevOps, CloudFormation aiuta a mantenere coerenza, riduce gli errori di configurazione manuale e supporta i deploy automatizzati, risultando fondamentale per continuous delivery e replica degli ambienti.

Per chiudere il set di domande DevOps, ecco una tabella che riassume i diversi servizi AWS usati in quest’area, nonché i relativi casi d’uso:

Domande per colloqui da AWS Solution Architect

Per i solution architect, il focus è progettare soluzioni AWS che soddisfino requisiti specifici. Questo segmento testa la capacità di creare sistemi scalabili, efficienti ed economici usando AWS, evidenziando le best practice architetturali.

Qual è il ruolo di un AWS solution architect?

Gli AWS solutions architect progettano e supervisionano applicazioni su AWS, assicurandone scalabilità e prestazioni ottimali. Guidano sviluppatori, amministratori di sistema e clienti sull’uso efficace di AWS per le loro esigenze di business e comunicano concetti complessi sia a stakeholder tecnici che non tecnici.

Quali sono le principali best practice di sicurezza per AWS EC2?

Le pratiche essenziali di sicurezza per EC2 includono l’uso di IAM per la gestione degli accessi, la restrizione dell’accesso a host affidabili, la minimizzazione dei permessi, la disabilitazione dei login basati su password per le AMI e l’implementazione dell’autenticazione a più fattori per maggiore sicurezza.

Come garantisci la ridondanza multi-regione in un’architettura AWS?

Per progettare la ridondanza multi-regione, distribuisci risorse critiche come istanze EC2, database RDS e bucket S3 in più AWS Region. Usa Route 53 per il routing DNS basato sulla geolocalizzazione e S3 Cross-Region Replication per il backup dei dati. Adotta configurazioni active-active o active-passive a seconda della strategia di failover e monitora prestazioni e repliche con CloudWatch e AWS Global Accelerator.

Quali sono le strategie per creare un’architettura AWS altamente disponibile e tollerante ai guasti per applicazioni web critiche?

Costruire un’architettura altamente disponibile e tollerante ai guasti su AWS prevede diverse strategie per ridurre l’impatto dei guasti e garantire l’operatività continua. Principi chiave includono:

• Implementare ridondanza tra i componenti di sistema per eliminare i single point of failure
• Usare il load balancing per distribuire il traffico in modo uniforme e garantire prestazioni ottimali
• Impostare il monitoraggio automatico per il rilevamento e la risposta in tempo reale ai guasti. I sistemi dovrebbero essere progettati per scalare e gestire carichi variabili, con un’architettura distribuita per migliorare la tolleranza ai guasti.
• Applicare isolamento dei guasti, backup regolari e piani di disaster recovery è essenziale per la protezione dei dati e un rapido ripristino.
• Progettare per il degrado controllato mantiene funzionalità durante le interruzioni, mentre pratiche di test e deployment continui migliorano l’affidabilità del sistema.

Spiega come sceglieresti tra Amazon RDS, Amazon DynamoDB e Amazon Redshift per un’applicazione data-driven.

La scelta tra Amazon RDS, DynamoDB e Redshift per un’applicazione data-driven dipende dalle esigenze specifiche:

• Amazon RDS è ideale per applicazioni che richiedono un database relazionale tradizionale con supporto SQL standard, transazioni e query complesse.
• Amazon DynamoDB è adatto ad applicazioni che necessitano di un database NoSQL altamente scalabile, con prestazioni rapide e prevedibili a qualsiasi scala. È ottimo per modelli di dati flessibili e sviluppo rapido.
• Amazon Redshift è il migliore per applicazioni analitiche che richiedono query complesse su grandi dataset, offrendo query veloci grazie allo storage colonnare e alla tecnologia di data warehousing.

Quali considerazioni prenderesti in esame quando migri un’applicazione on-premises esistente su AWS? Usa un esempio a scelta.

AWS raccomanda di pensare alla migrazione con il framework delle "7 R": rehost (lift and shift), replatform, repurchase, refactor, retire, retain e relocate. La scelta giusta dipende dalla complessità dell’applicazione e da quanto sei disposto a cambiare durante il passaggio.

Prendi come esempio la migrazione di un CRM. Considerazioni chiave:

• Strategia. Un CRM custom spesso si presta al replatform — passando a servizi gestiti come RDS ed EC2 senza riscrivere il codice. Un CRM commerciale molto personalizzato potrebbe invece richiedere il repurchase (passare a un equivalente SaaS).
• Migrazione dei dati. Usa AWS DMS per spostare il database con downtime minimo e Direct Connect per mantenere stabile il collegamento di rete durante il cutover.
• Dipendenze. Cataloga a cosa si collega il CRM (email, billing, supporto) e migra prima i moduli non critici per validare l’approccio.
• Sicurezza e conformità. Replica i controlli di accesso con IAM, cifra i dati con KMS e verifica che i requisiti normativi (GDPR, HIPAA) siano rispettati.
• Costo. Modella il costo post-migrazione con AWS Pricing Calculator e pianifica il passaggio da capex a opex.

L’errore più comune nei colloqui è saltare subito a "Userei EC2 e RDS" senza affrontare prima la strategia.

Descrivi come useresti i servizi AWS per implementare un’architettura a microservizi.

Implementare un’architettura a microservizi significa scomporre un’applicazione software in piccoli servizi indipendenti che comunicano tramite API. Ecco una guida concisa all’impostazione dei microservizi:

• Adotta lo sviluppo Agile: Usa metodologie agili per facilitare sviluppo e deployment rapidi dei singoli microservizi.
• Abbraccia il design API-first: Sviluppa prima le API per l’interazione tra microservizi per garantire comunicazioni chiare e coerenti tra i servizi.
• Sfrutta pratiche CI/CD: Implementa continuous integration e continuous delivery per automatizzare test e deploy, migliorando velocità e affidabilità dello sviluppo.
• Incorpora i principi Twelve-Factor App: Applica questi principi per creare servizi scalabili, manutenibili e facili da distribuire su piattaforme cloud come AWS.
• Scegli il pattern architetturale giusto: Considera pattern API-driven, event-driven o di data streaming in base alle esigenze della tua applicazione per ottimizzare comunicazione e flusso dati tra servizi.
• Sfrutta AWS per il deployment: Usa servizi AWS come tecnologie container per microservizi scalabili o il serverless per ridurre la complessità operativa e concentrarti sulla logica applicativa.
• Applica principi serverless: Quando opportuno, usa architetture serverless per eliminare la gestione dell’infrastruttura, scalare automaticamente e pagare solo ciò che usi, aumentando efficienza e convenienza.
• Garantisci la resilienza del sistema: Progetta i microservizi per tolleranza ai guasti e resilienza, sfruttando le funzionalità di disponibilità integrate di AWS per mantenere la continuità del servizio.
• Concentrati sugli aspetti cross-service: Affronta monitoring, logging, tracing distribuiti e coerenza dei dati per mantenere salute e prestazioni del sistema.
• Rivedi con l’AWS Well-Architected Framework: Usa l’AWS Well-Architected Tool per valutare la tua architettura rispetto alle best practice AWS, garantendo affidabilità, sicurezza, efficienza e ottimizzazione dei costi.

Considerando attentamente questi punti, i team possono implementare efficacemente un’architettura a microservizi scalabile, flessibile e adatta alle esigenze specifiche dell’applicazione, sfruttando al contempo le ampie capacità cloud di AWS.

Qual è la relazione tra AWS Glue e AWS Lake Formation?

AWS Lake Formation si basa sull’infrastruttura di AWS Glue, incorporandone le capacità ETL, la console di controllo, il data catalog e l’architettura serverless. Mentre AWS Glue si concentra sui processi ETL, Lake Formation aggiunge funzionalità per creare, mettere in sicurezza e gestire data lake, ampliando le funzioni di Glue.

Per le domande su AWS Glue nei colloqui, è importante capire come Glue supporti Lake Formation. I candidati dovrebbero essere pronti a discutere il ruolo di Glue nella gestione dei data lake in AWS, mostrando padronanza dell’integrazione e delle funzionalità di entrambi i servizi nell’ecosistema AWS. Questo dimostra una profonda comprensione di come questi servizi collaborano per processare e gestire i dati in modo efficiente.

Come ottimizzi i costi AWS per un’applicazione web ad alto traffico?

Per ottimizzare i costi AWS per un’applicazione ad alto traffico, puoi iniziare usando AWS Cost Explorer e AWS Budgets per monitorare e gestire la spesa. Quindi, considera queste strategie:

• Usa Reserved e Spot Instances rispettivamente per carichi prevedibili e flessibili.
• Auto scaling aiuta ad adeguare l’allocazione delle risorse in base alla domanda, riducendo i costi nei periodi di basso traffico.
• Ottimizza lo storage con policy di lifecycle di Amazon S3 e S3 Intelligent-Tiering per spostare i dati a bassa frequenza di accesso in classi più convenienti.
• Implementa il caching con Amazon CloudFront e Amazon ElastiCache per ridurre le richieste ripetute alle risorse backend, risparmiando banda e compute.

Questo approccio assicura che l’applicazione sia economica senza compromettere prestazioni o disponibilità.

Quali sono i pilastri chiave dell’AWS Well-Architected Framework?

L’AWS Well-Architected Framework fornisce un approccio strutturato per progettare architetture AWS sicure, efficienti e resilienti. Si compone di cinque pilastri principali:

• Eccellenza operativa: si concentra sul supporto a sviluppo e operation attraverso monitoraggio, risposta agli incidenti e automazione.
• Sicurezza: riguarda la protezione di dati, sistemi e asset tramite gestione delle identità, crittografia e risposta agli incidenti.
• Affidabilità: implica costruire sistemi che possono recuperare dai guasti, scalare dinamicamente le risorse e gestire problemi di rete.
• Efficienza delle prestazioni: incoraggia l’uso di risorse scalabili e carichi di lavoro ottimizzati.
• Ottimizzazione dei costi: si concentra sulla gestione dei costi selezionando le risorse giuste e usando modelli di prezzo come le Reserved Instances.

Comprendere questi pilastri consente agli architetti AWS di costruire soluzioni equilibrate che si allineano alle best practice per sicurezza, prestazioni, affidabilità e gestione dei costi.

Domande per colloqui da AWS Data Engineer

Rivolgendosi agli ingegneri dei dati, questa sezione approfondisce i servizi AWS per la gestione dei dati, inclusi data warehousing e processamento in tempo reale. Esamina le competenze necessarie per costruire pipeline dati scalabili con AWS.

Descrivi la differenza tra Amazon Redshift, RDS e S3 e quando andrebbe usato ciascuno.

• Amazon S3 è un servizio di object storage che fornisce storage scalabile e duraturo per qualsiasi quantità di dati. Può essere usato per archiviare dati grezzi e non strutturati come file di log, CSV, immagini, ecc.
• Amazon Redshift è un data warehouse cloud ottimizzato per analytics e business intelligence. Si integra con S3 e può caricare dati lì archiviati per eseguire query complesse e generare report.
• Amazon RDS fornisce database relazionali gestiti come PostgreSQL, MySQL, ecc. Può alimentare applicazioni transazionali che necessitano di database conformi agli ACID con funzionalità come indici, vincoli, ecc.

Descrivi uno scenario in cui useresti Amazon Kinesis invece di AWS Lambda per l’elaborazione dei dati. Quali sono le considerazioni chiave?

Kinesis può essere utilizzato per gestire grandi quantità di dati in streaming e consente la lettura e l’elaborazione dei flussi con applicazioni consumer.

Alcune delle considerazioni chiave sono illustrate di seguito:

• Volume dei dati: Kinesis può gestire fino a megabyte al secondo di dati rispetto al limite di Lambda di 6 MB per invocazione, utile per stream ad alto throughput.
• Elaborazione in streaming: I consumer Kinesis possono processare continuamente i dati in tempo reale man mano che arrivano, rispetto alle invocazioni batch di Lambda, aiutando con l’elaborazione a bassa latenza.
• Capacità di replay: I Kinesis stream conservano i dati per un periodo configurato, consentendo di riprodurli e rielaborarli se necessario, mentre Lambda non è adatto al replay.
• Ordinamento: Gli shard Kinesis consentono l’elaborazione ordinata dei record correlati. Lambda, invece, potrebbe processare fuori ordine.
• Scalabilità e parallelismo: Gli shard Kinesis possono scalare per gestire il carico. Lambda può richiedere orchestrazione.
• Integrazione: Kinesis si integra bene con altri servizi AWS come Firehose, Redshift, EMR per l’analytics.

Inoltre, per casi di streaming a elevato volume, continuo, ordinato e riproducibile come l’analisi in tempo reale, Kinesis fornisce supporto nativo allo streaming rispetto all’approccio batch di Lambda.

Per saperne di più sul data streaming, il nostro corso Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda aiuta a imparare come sfruttare queste tecnologie per acquisire dati da milioni di fonti e analizzarli in tempo reale. Questo può aiutarti a prepararti meglio per le domande su AWS Lambda nei colloqui.

Quali sono le differenze chiave tra elaborazione batch e in tempo reale? Quando sceglieresti un approccio rispetto all’altro per un progetto di data engineering?

L’elaborazione batch prevede la raccolta dei dati per un certo periodo e la loro elaborazione in grandi blocchi o batch. Funziona bene per analizzare dati storici e meno frequenti.

L’elaborazione in streaming in tempo reale analizza i dati continuamente mentre arrivano in piccoli incrementi. Consente di analizzare dati aggiornati frequentemente e recenti.

Per un progetto di data engineering, lo streaming in tempo reale può essere scelto quando:

• Hai bisogno di insight immediati e non puoi aspettare l’esecuzione di un processo batch. Ad esempio, rilevamento frodi.
• I dati cambiano costantemente e l’analisi deve stare al passo, come nel monitoraggio dei social media.
• È richiesta bassa latenza, come per i sistemi di trading automatico.

L’elaborazione batch può essere migliore quando:

• I dati storici necessitano di modellazione o analisi complesse, come il forecasting della domanda.
• I dati provengono da varie fonti che forniscono solo dump periodici.
• I costi di elaborazione più bassi sono prioritari rispetto alla velocità di elaborazione.

Quindi, il real-time è ideale per dati in rapida evoluzione che richiedono analisi continua, mentre il batch si adatta a dati disponibili periodicamente che necessitano di modellazione storica.

Come puoi automatizzare l’evoluzione degli schemi in una pipeline dati su AWS?

L’evoluzione degli schemi può essere gestita usando le funzionalità di dynamic frame e inferenza dello schema di AWS Glue. In combinazione con il Glue Data Catalog, puoi tracciare automaticamente i cambiamenti di schema. Per evitare di interrompere i processi a valle, implementa passaggi di validazione dello schema con strumenti come AWS Deequ o integra logica personalizzata negli script ETL per registrare e risolvere le discrepanze.

Come gestisci schema-on-read vs schema-on-write nei data lake AWS?

Lo schema-on-read è comunemente usato nei data lake dove si memorizzano dati grezzi e semi-strutturati (ad es., in S3) e lo schema viene applicato solo in fase di query usando strumenti come Athena o Redshift Spectrum. Questo approccio offre flessibilità per fonti di dati diverse. Lo schema-on-write, spesso usato in RDS o Redshift, impone una struttura a monte ed è preferibile per dataset transazionali o strutturati che richiedono una rigorosa validazione dei dati.

Che cos’è un operational data store e come completa un data warehouse?

Un operational data store (ODS) è un database progettato per supportare le operazioni e l’analisi in tempo reale del business. Funziona come piattaforma intermedia tra i sistemi transazionali e il data warehouse.

Mentre un data warehouse contiene dati di alta qualità ottimizzati per business intelligence e reportistica, un ODS contiene dati aggiornati, orientati ai soggetti e integrati da più fonti.

Di seguito le caratteristiche chiave di un ODS:

• Fornisce dati in tempo reale per il monitoraggio operativo e il decision making
• Integra dati live da più fonti
• È ottimizzato per query rapide e analisi vs archiviazione a lungo termine
• L’ODS contiene dati granulari e atomici vs aggregati nel warehouse

Un ODS e un data warehouse sono sistemi complementari. L’ODS supporta le operazioni in tempo reale usando dati correnti, mentre il data warehouse abilita reportistica e analisi strategiche sfruttando dati storici integrati. Insieme, forniscono una piattaforma completa sia per esigenze operative che analitiche.

Come imposteresti un data lake su AWS e quali servizi useresti?

Per costruire un data lake su AWS, il servizio core da cui partire è Amazon S3 per archiviare dati grezzi, strutturati e non strutturati in modo scalabile e duraturo. Ecco un approccio passo dopo passo e i servizi aggiuntivi coinvolti:

• Layer di storage: Usa Amazon S3 per archiviare grandi volumi di dati. Organizza i dati con una gerarchia di cartelle strutturata in base a tipo, fonte o freschezza.
• Data cataloging: Usa AWS Glue per creare un data catalog, che facilita la ricerca e le query sui dati in S3 creando definizioni di metadati.
• Trasformazione dati ed ETL: Usa AWS Glue ETL per preparare e trasformare i dati grezzi in un formato pronto per l’analisi.
• Sicurezza e controllo accessi: Implementa AWS IAM e AWS Lake Formation per gestire accessi, permessi e crittografia dei dati.
• Analytics e query: Usa Amazon Athena per query ad hoc, Amazon Redshift Spectrum per analytics e Amazon QuickSight per la visualizzazione.

Questa configurazione fornisce un’architettura di data lake flessibile e scalabile in grado di gestire grandi volumi di dati per analisi sia strutturate che non strutturate.

Spiega le diverse classi di storage in Amazon S3 e quando usare ciascuna.

Amazon S3 offre più classi di storage, ognuna ottimizzata per specifici casi d’uso ed esigenze di costo. La seguente tabella le riassume: 

Comprendere le classi di storage S3 aiuta a ottimizzare costi e tempi di accesso in base alle esigenze specifiche dei dati.

Che cos’è Amazon Bedrock e quando lo useresti?

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che fornisce accesso a foundation model di provider come Anthropic, Meta, Mistral e altri, inclusi i modelli Nova e Titan di Amazon. Useresti Bedrock quando vuoi creare applicazioni di AI generativa senza gestire l’infrastruttura dei modelli o pipeline di fine-tuning.

I casi d’uso comuni includono applicazioni di retrieval-augmented generation (RAG) usando le Knowledge Bases di Bedrock, la creazione di agenti AI con Bedrock Agents e la personalizzazione dei modelli con i tuoi dati tramite fine-tuning o continued pretraining.

Che cos’è Amazon Q e in cosa differisce da Bedrock?

Amazon Q è l’assistant di AI generativa di AWS, offerto come Q Developer (un assistente di coding AI integrato negli IDE, nella Console AWS e nella CLI) e Q Business (un assistente chat che si connette a fonti dati aziendali come S3, Salesforce, Confluence e ServiceNow). La distinzione chiave da Bedrock è il livello di astrazione: Bedrock ti dà accesso API diretto ai foundation model per costruire le tue applicazioni, mentre Q è un’applicazione predefinita costruita sopra.

Domande su AWS basate su scenari

Concentrandosi sull’applicazione pratica, queste domande valutano le capacità di problem solving in scenari realistici, richiedendo una comprensione completa di come impiegare i servizi AWS per affrontare sfide complesse.

La seguente tabella riassume scenari tipicamente richiesti durante i colloqui su AWS, insieme alla descrizione e alle possibili soluzioni:

Domande non tecniche per colloqui AWS

Oltre alla competenza tecnica, comprendere l’impatto più ampio delle soluzioni AWS è fondamentale per un colloquio di successo, e di seguito trovi alcune domande con le relative risposte. Queste risposte possono variare da un candidato all’altro, a seconda della loro esperienza e del background.

Come resti aggiornato sulle tendenze di AWS e del cloud?

• Atteso dal candidato: L’intervistatore vuole conoscere il tuo impegno nell’apprendimento continuo e come mantieni aggiornate le tue competenze. Cerca risorse o pratiche specifiche che usi per restare informato.
• Risposta d’esempio: "Resto aggiornato leggendo i blog ufficiali AWS e partecipando a forum della community come il subreddit AWS. Partecipo anche a meetup locali degli utenti AWS e a webinar. Queste attività mi aiutano a restare informato sulle ultime funzionalità e best practice AWS."

Descrivi un’occasione in cui hai dovuto spiegare un concetto AWS complesso a qualcuno senza background tecnico. Come hai fatto?

• Atteso dal candidato: Questa domanda valuta le tue capacità comunicative e la capacità di semplificare informazioni complesse. L’intervistatore cerca prove della tua attitudine all’insegnamento e della pazienza.
• Risposta d’esempio: "Nel mio ruolo precedente, ho dovuto spiegare i benefici dello storage nel cloud ai nostri stakeholder non tecnici. Ho usato l’analogia di archiviare file in un drive cloud rispetto a un hard disk fisico, evidenziando la facilità di accesso e la sicurezza. Questo li ha aiutati a comprendere il concetto senza entrare nei tecnicismi."

Cosa ti motiva a lavorare nell’industria del cloud computing, in particolare con AWS?

• Atteso dal candidato: L’intervistatore vuole valutare la tua passione per il campo e capire cosa ti spinge. Cerca motivazioni autentiche che si allineino al ruolo e ai valori dell’azienda.
• Risposta d’esempio: "Ciò che mi entusiasma del cloud computing, soprattutto AWS, è il suo potere trasformativo nel far scalare i business e guidare l’innovazione. L’evoluzione costante dei servizi AWS mi motiva a risolvere nuove sfide e contribuire a progetti di impatto."

Puoi descrivere un progetto impegnativo che hai gestito e come ne hai garantito il successo?

• Atteso dal candidato: Qui il focus è sulle tue capacità di project management e problem solving. L’intervistatore è interessato al tuo approccio nel superare gli ostacoli e portare i progetti a compimento.
• Risposta d’esempio: "In un progetto precedente, abbiamo affrontato ritardi significativi a causa di vincoli di risorse. Ho dato priorità ai compiti in base all’impatto, negoziato risorse aggiuntive e mantenuto una comunicazione chiara con il team e gli stakeholder. Questo approccio ci ha aiutati a rispettare le milestone e a consegnare in tempo."

Come gestisci scadenze strette quando più progetti richiedono la tua attenzione?

• Atteso dal candidato: Questa domanda testa la tua gestione del tempo e le capacità di prioritizzazione. L’intervistatore vuole sapere come gestisci stress e carico di lavoro in modo efficace.
• Risposta d’esempio: "Uso una combinazione di prioritizzazione e delega. Valuto urgenza e impatto di ciascun progetto, assegno le priorità di conseguenza e delego i compiti quando opportuno. Comunico regolarmente con gli stakeholder su progressi ed eventuali aggiustamenti necessari per rispettare le scadenze."

Cosa pensi distingua AWS dagli altri provider di servizi cloud?

• Atteso dal candidato: L’intervistatore cerca la tua comprensione della proposta di valore unica di AWS. L’obiettivo è vedere se hai una buona padronanza di ciò che rende AWS leader nel settore cloud.
• Risposta d’esempio: "AWS si distingue per la sua ampia infrastruttura globale, che offre scalabilità e affidabilità senza pari. Inoltre, l’impegno di AWS nell’innovazione, con una gamma di servizi ampia e profonda, consente soluzioni cloud più flessibili e su misura rispetto ai competitor."

Come affronti l’apprendimento di nuovi strumenti o servizi AWS quando vengono introdotti?

• Atteso dal candidato: Questa domanda valuta la tua adattabilità e il tuo stile di apprendimento. L’intervistatore vuole vedere che hai un approccio proattivo per padroneggiare nuove tecnologie, essenziale nel campo del cloud computing in rapida evoluzione.
• Risposta d’esempio: "Quando AWS introduce un nuovo servizio, inizio consultando la documentazione ufficiale e le release note per capirne scopo e funzionalità. Poi esploro tutorial pratici e faccio esperimenti in un ambiente sandbox per esperienza hands-on. Se possibile, discuto il servizio con colleghi o partecipo a forum per vedere come lo sfruttano gli altri. Questa combinazione di teoria e pratica mi aiuta a prendere confidenza rapidamente con i nuovi strumenti."

Descrivi come bilanci sicurezza ed efficienza quando progetti soluzioni AWS.

• Atteso dal candidato: L’intervistore sta valutando la tua capacità di pensare in modo strategico alla sicurezza considerando anche le prestazioni. L’obiettivo è vedere se sai bilanciare le best practice di sicurezza con l’efficienza operativa.
• Risposta d’esempio: "Credo che sicurezza ed efficienza vadano di pari passo. Quando progetto soluzioni AWS, parto con una mentalità security-first implementando policy IAM, isolamento di rete con VPC e crittografia dei dati. Per l’efficienza, mi assicuro che queste pratiche non introducano latenza inutile ottimizzando le configurazioni e scegliendo servizi scalabili come AWS Lambda per i task compute-intensive. Il mio approccio è costruire architetture sicure che siano anche reattive ed economiche."

Conclusione

Questo articolo ha offerto una roadmap completa di domande per colloqui su AWS per candidati a vari livelli di esperienza—da chi inizia a esplorare il mondo AWS a professionisti esperti che vogliono far crescere la propria carriera.

Che tu stia preparando il tuo primo colloquio su AWS o punti a una posizione più avanzata, questa guida è una risorsa preziosa. Ti prepara non solo a rispondere alle domande del colloquio, ma a interagire a fondo con la piattaforma AWS, migliorando la tua comprensione e l’applicazione delle sue vaste capacità.