İlk 20 GCP Mülakat Sorusu: Tüm Yetenek Seviyeleri için Rehber

Temel GCP Mülakat Soruları

Yeni başlayan adaylar için GCP mülakat soruları ve cevapları az ya da hiç teknik unsur içermez. Amaç, GCP’nin sunumlarını ve ürünlerin nasıl bir araya geldiğini anlama düzeyinizi ölçmektir. Bu sorularla, daha önce GCP ile hiç çalışmadıysanız ya da görüşmeci beceri seviyenizden emin olmayıp temelden başlamak isterse muhtemelen karşılaşacaksınız.

Bilmeniz gerekenler

Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL ve Pub/Sub gibi temel GCP servislerine aşina olmalısınız. Ayrıca şu konularda da sorular olabilir:

• Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM): IAM rolleri, izinler ve GCP içinde kullanıcı erişiminin nasıl yönetileceğini anlama.
• Veri Depolama ve Veritabanları: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore ve Bigtable bilgisi; kullanım senaryoları ve yapılandırmaları dahil.
• Sunucusuz Bilişim: Cloud Functions, Cloud Run ve App Engine’e aşinalık ve sunucusuz uygulamaların nasıl dağıtılıp yönetileceği.
• İzleme ve Günlükleme: Sistem güvenilirliği ve performansını sağlamak için Google Cloud Operations Suite’e (eski adıyla Stackdriver) hâkimiyet; Monitoring, Logging, Trace, Debugger ve Error Reporting dahil.

Bu kavramlar size yabancı geliyorsa ve nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız, GCP’ye Giriş kursumuzu deneyin. Yukarıdaki konularda sağlam bir temel sağlayacaktır.

Karşılaşabileceğiniz sorular

Bir görüşmecinin sorabileceği bazı sorular ve örnek cevaplar şöyledir:

1. Google Compute Engine nedir ve başlıca kullanım alanları nelerdir?

Google Compute Engine, Google’ın veri merkezlerinde çalışan ölçeklenebilir sanal makineler sunar. Bu VM’ler genellikle web uygulamaları çalıştırmak, veritabanı barındırmak ve veri işleme ile makine öğrenimi iş yükleri gibi büyük ölçekli hesaplama görevlerini yürütmek için kullanılır.

2. Google Cloud Storage sınıfları nelerdir ve aralarındaki farklar nasıldır?

Google Cloud Storage dört ana depolama sınıfı sunar: Sık erişilen veriler için yüksek performanslı Standard Storage, ayda bir kereden az erişilen veriler için daha düşük maliyetli Nearline Storage, yılda bir kereden az erişilen veriler için daha da düşük maliyetli Coldline Storage ve en düşük maliyetle uzun vadeli arşiv ve yedekleme için Archive Storage.

Not: Bu depolama sınıflarının her birinde hangi tür verilerin yer alabileceğine dair pratik örnekler verebilirseniz artı puan alırsınız. Örneğin bir sosyal medya uygulaması için görüşmeye giriyorsanız, kullanıcı profil fotoğrafları, kullanıcı etkinlik günlükleri ve uyumluluk verilerinden bahsedin.

3. Google Cloud Pub/Sub nedir ve tipik kullanım alanları nelerdir?

Pub/Sub, servisler arasında eşzamansız iletişimi desteklemek için gerçek zamanlı mesajlaşma ve olay güdümlü mimariler için tasarlanmıştır. Tipik kullanım alanları arasında günlükleme sistemleri, veri alım (ingestion) hatları, gerçek zamanlı analizler ve mikro hizmetlerin entegrasyonu yer alır.

4. BigQuery nedir ve büyük veri kümelerini nasıl işler?

BigQuery, Google’ın sunucusuz veri ambarıdır ve SQL ile büyük veri kümelerini verimli şekilde işlemek üzere tasarlanmıştır. Satır yerine sütunlarda veri depolayan sütun bazlı depolamayı kullanarak okuma ağırlıklı işlemler için optimize edilir. Ayrıca, birden fazla makineye görev dağıtarak paralel işlemeyi kullanır ve veriyi eşzamanlı işler. Bu sayede BigQuery, petabaytlarca veri üzerinde bile hızlı sorgular çalıştırabilir. Ayrıca, veri işleme için Dataflow ve gerçek zamanlı veri alımı için Pub/Sub gibi diğer GCP servisleriyle entegre olur. BigQuery, platform içinde doğrudan makine öğrenimi yapmaya olanak tanıyan BigQuery ML gibi özellikler de içerir.

Orta Seviye GCP Mülakat Soruları

Görüşmeciniz GCP’nin sundukları hakkında temel bilginiz olduğunu anladıktan sonra bu sorular gelir. Genellikle biraz daha tekniktir ve belirli servisleri, bunların yapılandırmalarını ve çeşitli senaryolarda etkili şekilde nasıl kullanılacağını anlama düzeyinizi ölçer. 

GCP ile uygulamalı deneyiminiz varsa ve daha önce kaynak yönetimi yaptıysanız, IAM politikaları uyguladıysanız, VM yapılandırdıysanız ya da Bulut Bilişimi Anlama kursumuzu tamamladıysanız bu soruları büyük olasılıkla yanıtlayabilirsiniz.

Bilmeniz gerekenler

GCP’nin sunumları hakkındaki bilginizi geliştirip aşağıdaki servislerde daha derin bir anlayış sergilemeniz gerekir:

• Hesaplama ve Ölçekleme Çözümleri: Compute Engine, Kubernetes Engine ve App Engine’i; otomatik ölçekleme, yük dengeleme ve kaynak optimizasyonu gibi kavramlar dahil olmak üzere kapsamlı biçimde anlamalısınız.
• Ağ: Sanal Özel Bulut (VPC), VPC Peering, Paylaşılan VPC ve VPN’lere; ayrıca alt ağlar, güvenlik duvarları, rotalar, VPN’ler ve yük dengelemenin yapılandırılması ve yönetimine aşina olmak esastır.
• Veritabanı Çözümleri: Cloud SQL, Cloud Spanner, Bigtable ve Firestore’u; yapılandırmaları ve uygun kullanım senaryolarıyla birlikte anlamalısınız.
• IAM: Özel roller, hizmet hesapları ve iş yükü kimlik federasyonu gibi gelişmiş IAM özelliklerini bilmelisiniz.
• DevOps ve CI/CD Uygulamaları: Cloud Build, Container Registry ve CI/CD boru hattı otomasyonu bilgisi, verimli geliştirme ve dağıtım uygulamaları için önemlidir.
• Güvenlik ve Uyumluluk: Şifreleme yöntemleri, güvenlik anahtarı yönetimi ve uyumluluk standartlarına uygunluk dahil olmak üzere GCP’nin güvenlik sunumlarının farkında olmalısınız.
• Büyük Veri ve Analitik: Büyük ölçekli veri analizi ve görselleştirme görevleri için BigQuery, Data Studio, Dataprep ve Looker konusunda iyi bir kavrayışa sahip olmalısınız.

Bu konuların hepsinde uzman olmanız gerekmez. En yaygın özellikler ve yapılandırma seçeneklerinden haberdar olmak bile çok iş görür!

Karşılaşabileceğiniz sorular

İşte yaygın mülakat sorularının, önerilen cevaplarla eşleştirildiği bir liste:

5. Google Compute Engine’de otomatik ölçeklemeyi nasıl yapılandırır ve yönetirsiniz?

Google Compute Engine’de otomatik ölçeklemeyi yapılandırıp yönetmek için öncelikle örnek grupları kurarım. Ardından, CPU kullanımı ve yük dengeleme kullanımı gibi ilgili metriklere dayalı otomatik ölçekleme politikaları tanımlarım. Bu yapılandırma, yüksek talepte performansı korumak için ölçeğin artmasını, düşük talepte ise maliyet verimliliği için ölçeğin azalmasını sağlar.

6. Gerçek zamanlı bir mesajlaşma uygulaması için Cloud Pub/Sub nasıl kurulur ve kullanılır?

Gerçek zamanlı bir mesajlaşma uygulaması için Cloud Pub/Sub kurarken, mesaj akışını yönetmek üzere konu (topic) ve aboneliklerden yararlanırım. Güvenilir teslimatı sağlamak için mesaj saklama ve onay ayarlarını yapılandırırım. Kullanım durumuna bağlı olarak, gerçek zamanlı teslimat için “push” aboneliklerini veya toplu işlem için “pull” aboneliklerini kullanabilirim. Ek olarak, veri işleme için Dataflow ve olay güdümlü işlem için Cloud Functions gibi diğer GCP hizmetleriyle Pub/Sub’ı entegre ederim.

Pub/Sub üzerinden bir mesajın yaşam döngüsü. Kaynak: GCP Pub/Sub Dokümantasyonu

7. Google Cloud IAM’i kullanarak kaynaklara geçici erişimi nasıl verirsiniz?

Google Cloud IAM ile kaynaklara geçici erişim vermek için, önce en az ayrıcalık ilkesine uygun olarak yalnızca gerekli izinlere sahip özel roller oluştururum. Sonra, uygulamalar ve servisler için erişimi yönetmek üzere hizmet hesaplarını yapılandırırım. Kısa süreli erişim ihtiyaçlarında, Identity-Aware Proxy (IAP) ile kısa ömürlü kimlik bilgileri sağlar ya da belirli kaynaklara zaman sınırlı erişim vermek için Cloud Storage üzerinde imzalı URL’ler üretirim.

İleri Düzey GCP Mülakat Soruları

Bu seviyede, görüşmeciler derin teknik uzmanlık, uygulamalı deneyim ve GCP’de karmaşık çözümler tasarlama becerisi arar. Cevaplarınızın bulut ortamlarını optimize etme ve güvence altına alma konusunda en iyi uygulamaları hesaba katmasını beklerler. Bazı istisnalar olsa da, genellikle kıdemli bir pozisyon ya da güçlü bir DevOps bileşeni olan bir rol için başvuruyorsanız ileri düzey sorular sorulur.

Bilmeniz gerekenler

Yukarıda bahsedilen Temel ve Orta seviye bilgilere ek olarak, görüşmeciniz sizden ölçeklenebilir bulut çözümlerinin genel mimarisi ve tasarımını, çok bölgeli dağıtımlar, yük dengeleme, otomatik ölçekleme ve felaket kurtarma gibi özelliklerden nasıl yararlanılacağını açıklamanızı isteyebilir. Ayrıca hibrit ve çoklu bulut çözümlerini nasıl yöneteceğinizi bilmeli ve IAM, VPC güvenliği, veri şifreleme ve GCP’nin izleme ve koruma araçlarını kullanarak gelişmiş güvenlik uygulamalarını hayata geçirebilmelisiniz.

Karşılaşabileceğiniz sorular

Aşağıda olası mülakat soruları ve örnek yanıtlar yer alıyor:

8. Mikro hizmet tabanlı bir uygulama için GCP servislerini kullanarak bir CI/CD hattını nasıl kurarsınız?

Mikro hizmet tabanlı bir uygulama için GCP servislerini kullanarak bir CI/CD hattı kurarken kodu derlemek ve test etmek için Cloud Build’i kullanarak başlarım. Oluşturulan konteyner imajlarını Container Registry’de saklarım. Dağıtım için, uygulama gereksinimlerine bağlı olarak Kubernetes Engine veya Cloud Run kullanırım. Ayrıca, altyapıyı yönetmek için Deployment Manager veya Terraform gibi Kod Olarak Altyapı (IaC) araçlarından yararlanır ve sorunsuz operasyon ile hızlı sorun çözümü için Google Cloud Operations Suite ile dağıtımları izlerim.

9. Karmaşık bir GCP ortamını nasıl izler ve sorunlarını nasıl giderirsiniz?

Karmaşık bir GCP ortamını izlemek ve sorun gidermek için, izleme ve günlükleme araçlarını içeren Google Cloud Operations Suite’i kurarım. Temel metrikleri görselleştirmek için özel panolar oluşturur ve kritik olaylar için uyarılar tanımlarım. Olay yönetimi için entegre araçlarla sorunları takip eder ve çözerim. Uygulamaları hata ayıklarken günlükleri analiz eder, metrikleri kullanarak performans darboğazlarını ve diğer sorunları belirlerim. Bu kapsamlı yaklaşım, ortamın güvenilirliğini ve performansını sağlamaya yardımcı olur.

10. Öngörücü analitik çözümü için GCP’de makine öğrenimi servislerinden nasıl yararlanırsınız?

GCP’de öngörücü analitik çözümü için makine öğrenimi servislerinden yararlanmak üzere, modelleri eğitmek ve dağıtmak için AI Platform’u kullanırım. Özel model oluşturma için AutoML’den yararlanırım. Veritabanı içi makine öğrenimi görevleri için BigQuery ML’i entegre ederim. Ayrıca, görme veya doğal dil işleme gibi belirli görevler için önceden eğitilmiş API’leri kullanırım. Tüm hattın verimli olmasını sağlamak için veri ön işleme hatlarını kurar, özellik mühendisliği uygular ve tahminlerin doğruluğunu ve güncelliğini korumak için model izleme ve yeniden eğitim süreçlerini hayata geçiririm.

Veri Bilimci Roller için GCP Mülakat Soruları

Bir veri bilimci rolüne başvuruyorsanız, görüşmeciniz büyük veri kümeleriyle çalışma, istatistiksel yöntemler uygulama, öngörücü modeller oluşturma ve veri analizi için bulut kaynaklarından yararlanma becerinizi test etmek isteyecektir.

Veri Bilimci roller için bilmeniz gerekenler

GCP’nin temel servisleri hakkında iyi bir bilgiye sahip olmalı ve bunların yetenekleri, kullanım alanları ve entegrasyon örüntüleri hakkında fikir sahibi olmalısınız. Veri Bilimcilerin ayrıca şunları bilmesi gerekir:

• Bir Veri Bilimi Ortamını Kurma ve Yönetme: Bu, verimli veri işleme ve analiz için ortamın yapılandırılması ve optimize edilmesini içerir.
• BigQuery: GCP BigQuery mülakat soruları, veri bilimci mülakatlarında çok yaygındır; bu nedenle sunduğu farklı özellikler ve performans optimizasyon seçeneklerinden haberdar olun.
• Makine Öğrenimi Araçları: Modelleri eğitmek ve dağıtmak için AI Platform’a, kapsamlı kod yazmadan özel modeller oluşturmak için AutoML’ye, sinir ağları inşa edip eğitmek için TensorFlow’a ve doğrudan BigQuery içinde makine öğrenimi yapmak için BigQuery ML’e aşina olmalısınız.
• Veri Ön İşleme: Ölçeklenebilir veri işleme için Dataflow ve veri temizleme ile dönüşüm için Dataprep’in nasıl kullanılacağını anlamak çok önemlidir. Bu araçlar, verileri analiz ve makine öğrenimi görevlerine verimli şekilde hazırlamaya yardımcı olur.

Bu konuların çoğu, tazelemek isterseniz BigQuery’ye Giriş kursumuzda ele alınır.

Veri Bilimci mülakatlarında alabileceğiniz sorular

İşte örnek sorular ve yanıtlar:

11. GCP’de veri ön işleme ve özellik mühendisliğini nasıl yaparsınız?

GCP’de veri ön işleme ve özellik mühendisliği yapmak için, ölçeklenebilir veri dönüşüm görevleri için Cloud Dataflow’u ve veri temizliği için Dataprep’i kullanırım. BigQuery’nin SQL yeteneklerinden yararlanarak yeni özellikler oluşturma, eksik değerleri ele alma, kategorik değişkenleri kodlama ve özellikleri makine öğrenimi modelleri için doğru formata getirmek üzere ölçekleme gibi işlemleri gerçekleştiririm.

12. GCP’de makine öğrenimi deneylerinizin tekrarlanabilirliğini ve ölçeklenebilirliğini nasıl sağlarsınız?

GCP’de makine öğrenimi deneylerimin tekrarlanabilirliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamak için veri kümelerini ve modelleri sürümlendiririm. ML iş akışlarını düzenlemek için AI Platform Pipelines kullanır, deneylerle ilgili metaverileri takip etmek için ML Metadata’dan yararlanırım. Ayrıca, tutarlı ve ölçeklenebilir deney çalıştırmaları için konteynerleştirilmiş ortamlar oluşturmak üzere Kubernetes Engine’i kullanırım.

13. Derin öğrenme projeleri için TensorFlow ve AI Platform’u nasıl kullanırsınız?

Derin öğrenme projelerinde TensorFlow ve AI Platform’u kullanırken, önce TensorFlow ile bir derin öğrenme ortamı kurar, sinir ağlarını oluşturup eğitirim. Model performansını optimize etmek için AI Platform ile dağıtık eğitim ve hiperparametre ayarlaması yaparım. Model eğitildikten sonra, tahmin sunumu için AI Platform üzerinde dağıtırım. Performansı daha da optimize etmek ve hesaplama kaynaklarını yönetmek için kaynak kullanımını izler, altyapıyı gerektiğinde ayarlayarak hesaplama gücünü verimli kullanırım.

Veri Mühendisi Roller için GCP Mülakat Soruları

Veri Mühendisleri, ölçeklenebilir ve güvenilir veri sistemleri tasarlamaktan ve inşa etmekten, veri boru hatlarını yönetmekten ve GCP üzerinde veri kalitesi ile güvenilirliğini sağlamaktan sorumludur.

Veri Mühendisliği Roller için bilmeniz gerekenler

GCP’nin temel servisleri hakkında iyi bir bilgiye sahip olmalı ve bunların yetenekleri, kullanım alanları ve entegrasyon örüntüleri hakkında fikir sahibi olmalısınız. GCP Veri Mühendisi mülakat soruları ayrıca şu konuları da kapsar:

• Veri Mimarisi ve Modellemesi: BigQuery, Bigtable, Firestore, Pub/Sub, şema tasarımı ve veri modelleme tekniklerine aşina olmalısınız. Buna, belirli iş gereksinimlerini karşılayan verimli ve ölçeklenebilir veri mimarilerinin nasıl tasarlanacağını anlamak da dahildir.
• Veri İşleme ve Boru Hatları: Dataflow, Dataproc, Cloud Storage ve Cloud Scheduler bilgisi esastır. Bu teknolojilerin toplu ve akış işleme, veri dönüşümü, orkestrasyon ve zamanlama için nasıl kullanılacağını anlayarak sağlam veri boru hatları kurmalısınız.
• Performans Optimizasyonu: GCP üzerinde veri işleme ve depolama çözümlerinin performansını ve maliyetini optimize etme tekniklerinden haberdar olmalısınız. Buna, BigQuery’de bölümlendirme (partitioning), kümelendirme (clustering), indeksleme, önbellekleme ve kaynak yönetimi stratejileri gibi yöntemler dahildir.

Veri Mühendisliği mülakatlarında alabileceğiniz sorular

Bazı soru ve cevaplar şunlardır:

14. GCP’de dağıtık bir veritabanı sisteminde veri bölümleme (partitioning) ve parçalama (sharding) nasıl ele alınır?

GCP’de dağıtık bir veritabanı sisteminde ölçeklenebilirlik ve performansı sağlamak için veri bölümleme ve parçalama tekniklerini kullanırım. Aralık (range) bölümleme, veriyi değer aralıklarına göre bölerken; karma (hash) bölümleme, veriyi bir karma fonksiyonuna göre dağıtır. Bileşik bölümleme ise birden fazla bölümleme yöntemini birleştirir. Bu stratejiler Bigtable, Firestore veya Cloud Spanner gibi servislerde uygulanarak verinin verimli yönetilmesini ve hızlı erişimi sağlar.

15. GCP’de bir veri gölü mimarisinde şema evrimi ve sürümlendirme nasıl yönetilir?

GCP’de bir veri gölü mimarisinde şema evrimi ve sürümlendirmeyi yönetmek için, zaman içindeki şema değişikliklerini yönetmek üzere Avro veya Protobuf gibi araçları kullanırım. Şemaları sürümlendirmek ve farklı veri kümeleri arasında tutarlılığı sağlamak için bir şema kaydı (schema registry) tutarım. Ayrıca, veri yönetişimi uygulayarak veri tutarlılığını korur ve geriye dönük uyumluluğu güvence altına alırım; böylece mevcut iş akışlarını aksatmadan değişiklikleri yönetmek kolaylaşır.

16. Google Cloud Dataflow ve BigQuery kullanarak bir veri boru hattını nasıl uygularsınız?

Google Cloud Dataflow ve BigQuery kullanarak bir veri boru hattı uygulamak için, ETL süreçleri için Dataflow’u kurarak başlarım. Bu, çeşitli kaynaklardan veriyi çıkarmak, gerektiği gibi dönüştürmek ve BigQuery’ye yüklemek için Dataflow işlerini yazmayı içerir. Gerçek zamanlı veri alımı için Pub/Sub’ı entegre ederek zamanında ve doğru veri işlemeyi sağlarım. Ayrıca veri şemasını ele alır, bölümleme stratejileri uygular ve BigQuery’de verimli veri depolama ve sorgu performansı için optimizasyon tekniklerinden yararlanırım.

Kaynak: GCP Veri Boru Hattı Mimarisi Makalesi

Bulut Mimarı Roller için GCP Mülakat Soruları

Buradaki soruların çoğu, hem iş hem de teknik gereksinimleri karşılayan çözümler tasarlama uzmanlığınızı test eder. Görüşmeciniz, önerdiğiniz çözümlerin güvenilir, güvenli ve maliyet etkin olduğundan emin olmak ister.

Bulut Mimarı Roller için bilmeniz gerekenler

GCP’nin temel servisleri hakkında iyi bir bilgiye sahip olmalı ve bunların yetenekleri, kullanım alanları ve entegrasyon örüntülerini derinlemesine anlamalısınız. 

Bir bulut mimarı olarak, tüm sistemlerin GCP’ye taşınmasından veya GCP ile entegre edilmesinden sorumlu olabilirsiniz. Bu nedenle, GCP mimarı mülakat soruları hibrit veya çoklu bulut mimarileri ve ölçekli güvenilir bulut çözümleri tasarlama en iyi uygulamaları konusundaki uzmanlığınızı test edebilir. Önceki deneyiminize yaslanın ve geçmişte başarıyla ele aldığınız kullanım durumları ile senaryolardan bahsedin.

Bulut Mimarı mülakatlarında alabileceğiniz sorular

Bazı soru ve cevaplar şunlardır:

17. Büyük ölçekli bir şirket içi uygulamayı GCP’ye taşımak için adımları ve dikkate alınacak hususları açıklayabilir misiniz?

Büyük ölçekli bir şirket içi uygulamayı GCP’ye taşımak için, mevcut altyapıyı değerlendirmek ve bağımlılıkları belirlemek üzere bir değerlendirme aşamasıyla başlarım. Planlama aşamasında, uygun GCP servislerini ve Migrate for Compute Engine gibi VM geçiş araçları ile veri aktarım seçeneklerini içeren bir geçiş stratejisi tasarlarım. Yürütme aşamasında, uygulamayı buluta uygun şekilde yeniden mimarilendirir, bağımlılıkları ele alır, kapsamlı testler yapar ve kesinti süresini en aza indirecek stratejiler uygularım.

18. Çoklu bulut uygulamalarının (ör. GCP’nin diğer bulut sağlayıcılarla entegrasyonu) kullanım alanlarını ve zorluklarını açıklayabilir misiniz?

Çoklu bulut uygulamaları genellikle felaket kurtarma, veri analizi veya iş yükü dağıtımı için kullanılır. GCP’nin diğer bulut sağlayıcılarla entegrasyonu; ağ bağlantısı, veri transferi, kimlik yönetimi ve ortamlar arasında güvenliğin sürdürülmesi gibi zorluklar içerir. Anthos gibi araçlar, çoklu bulut Kubernetes kümelerini yönetmeye yardımcı olarak sorunsuz entegrasyon ve verimli operasyon sağlar.

19. GCP üzerinde bir bulut mimarisinde felaket kurtarma ve iş sürekliliği planlamasını nasıl ele alırsınız?

GCP üzerinde bir bulut mimarisinde felaket kurtarma ve iş sürekliliği planlaması için, veri yedekliliğini sağlamak üzere bölgeler arası çoğaltma kurarım. Arıza durumlarında hizmet sürekliliğini korumak için geçiş mekanizmaları (failover) uygularım. Düzenli yedeklemeler veri koruması için kritik önemdedir ve felaket kurtarma prosedürlerini etkili ve güncel olduklarından emin olmak için periyodik olarak test ederim.

20. GCP’de performans ve ölçeklenebilirliği korurken bulut altyapısı maliyetini nasıl optimize edersiniz?

GCP’de bulut altyapısı maliyetini optimize etmek için Compute Engine Preemptible VM’leri kullanırım. Doğru boyutlandırma, kullanım temelli olarak kaynakların uygun şekilde tahsis edilmesini sağlar. Taahhütlü kullanım indirimlerinden yararlanmak maliyetleri daha da düşürür. Ayrıca, performansı ve ölçeklenebilirliği korurken harcamaları izleyip kontrol etmek için Cost Explorer ve Budgets gibi maliyet yönetimi araçlarını kullanırım.

Not: Sıklıkla göz ardı edilen ancak mülakatlarda sıkça gündeme gelen bir diğer konu maliyet optimizasyonudur. Flexera 2024 State of the Cloud Report’a göre, şirketler bulut bilişimde maliyet optimizasyonunu öncelik haline getiriyor. Bu nedenle GCP’de maliyet yönetimi araçlarını nasıl kullanacağınızı ve kaynak sağlama ile doğru boyutlandırma gibi stratejileri anladığınızdan emin olun.

Son Düşünceler

Artık GCP mülakatınızda neler beklemeniz gerektiği hakkında daha iyi bir fikriniz olduğuna göre, bilgi boşluklarınızı kapatmaya başlayabilirsiniz. 

Teorik kurslar başlamak için harika olsa da, gerçek dünya senaryolarıyla uygulamalı çalışmanın GCP uzmanlığı kazanmanın en iyi yolu olduğunu düşünüyorum. Kullanabileceğiniz pek çok kaynak var ve aylık 29 $ aboneliği karşılayabiliyorsanız Google Cloud Training kurslarını öneririm. 

Buna ek olarak, DataCamp'in DataLab platformu, becerilerinizi pratik etmek için mükemmeldir. DataLab; kurulum gerektirmeyen, kodla denemeler yapmanıza, verileri analiz etmenize, başkalarıyla işbirliği yapmanıza ve içgörüleri paylaşmanıza olanak tanıyan bulut tabanlı bir not defteridir. Gerçek dünya verileri üzerinde çalışmak için kusursuz bir ortam sağlayarak veri becerilerinizi geliştirmeniz için pratik bir araç sunar.

Ayrıca çalışmalarınızı bir adım öteye taşıyabilir ve yeteneklerinizi potansiyel işverenlere göstermek için özgeçmişinize veya LinkedIn profilinize resmi bir GCP sertifikası ekleyebilirsiniz. Her sertifika için Google ücretsiz bir deneme sınavı sunar. Amaçları resmi sınava hazırlanmanıza yardımcı olmaktır; ancak mülakatlar için de oldukça işe yararlar, mutlaka göz atın.

Umarım bu rehberi faydalı bulmuşsunuzdur ve mülakatınızda bol şans dilerim!