Top 20 câu hỏi phỏng vấn GCP: Hướng dẫn cho mọi cấp độ kỹ năng

Câu hỏi phỏng vấn GCP cơ bản

Với ứng viên mới vào nghề, câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn GCP thường ít hoặc không có yếu tố kỹ thuật. Mục tiêu là đánh giá mức độ hiểu biết của bạn về các dịch vụ trong GCP và cách chúng phối hợp với nhau. Bạn sẽ thường gặp những câu hỏi này nếu chưa từng làm việc với GCP, hoặc khi người phỏng vấn chưa chắc chắn về trình độ của bạn và muốn bắt đầu từ những điều cơ bản.

Bạn cần biết gì

Bạn nên quen thuộc với các dịch vụ cốt lõi của GCP như Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL và Pub/Sub. Cũng có thể có câu hỏi về:

• Identity and Access Management (IAM): Hiểu vai trò IAM, quyền hạn và cách quản lý quyền truy cập người dùng trong GCP.
• Lưu trữ dữ liệu và cơ sở dữ liệu: Kiến thức về Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore và Bigtable, bao gồm trường hợp sử dụng và cấu hình.
• Điện toán phi máy chủ (Serverless): Nắm được Cloud Functions, Cloud Run và App Engine, cũng như cách triển khai và quản lý ứng dụng serverless.
• Giám sát và ghi log: Thành thạo bộ Google Cloud Operations Suite (trước đây là Stackdriver), bao gồm Monitoring, Logging, Trace, Debugger và Error Reporting để đảm bảo độ tin cậy và hiệu năng hệ thống.

Nếu các khái niệm này còn lạ lẫm và bạn chưa biết bắt đầu từ đâu, hãy thử khóa Introduction to GCP của chúng tôi. Khóa học sẽ cung cấp nền tảng vững chắc về những chủ đề trên.

Những câu hỏi bạn có thể gặp

Dưới đây là một số câu hỏi người phỏng vấn có thể đưa ra, kèm theo câu trả lời mẫu:

1. Google Compute Engine là gì và các trường hợp sử dụng chính của nó?

Google Compute Engine cung cấp các máy ảo có khả năng mở rộng hoạt động trong các trung tâm dữ liệu của Google. Các VM này thường được dùng để chạy ứng dụng web, lưu trữ cơ sở dữ liệu và xử lý các tác vụ tính toán quy mô lớn như xử lý dữ liệu và khối lượng công việc máy học.

2. Các lớp lưu trữ của Google Cloud Storage là gì và chúng khác nhau như thế nào?

Google Cloud Storage có bốn lớp lưu trữ chính: Standard Storage cho dữ liệu truy cập thường xuyên với hiệu năng cao; Nearline Storage cho dữ liệu được truy cập ít hơn một lần mỗi tháng với chi phí thấp hơn; Coldline Storage cho dữ liệu được truy cập ít hơn một lần mỗi năm với chi phí còn thấp hơn; và Archive Storage cho lưu trữ và sao lưu dữ liệu dài hạn với chi phí thấp nhất.

Lưu ý: Bạn sẽ ghi điểm cộng nếu đưa ra ví dụ thực tế về loại dữ liệu phù hợp với từng lớp lưu trữ. Ví dụ, nếu phỏng vấn cho một ứng dụng mạng xã hội, hãy nói về ảnh hồ sơ người dùng, log hoạt động người dùng và dữ liệu tuân thủ.

3. Google Cloud Pub/Sub là gì và các trường hợp sử dụng điển hình của nó?

Pub/Sub được thiết kế cho nhắn tin thời gian thực và kiến trúc hướng sự kiện để hỗ trợ giao tiếp bất đồng bộ giữa các dịch vụ. Một số trường hợp sử dụng điển hình gồm hệ thống ghi log, pipeline thu nhận dữ liệu, phân tích thời gian thực và tích hợp các microservice.

4. BigQuery là gì và nó xử lý các bộ dữ liệu lớn như thế nào?

BigQuery là kho dữ liệu serverless của Google và được thiết kế để xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu lớn bằng SQL. Nó sử dụng lưu trữ dạng cột, lưu dữ liệu trên đĩa theo cột thay vì theo hàng, để tối ưu cho các thao tác đọc nặng. BigQuery cũng tận dụng xử lý song song, cho phép phân phối tác vụ trên nhiều máy để xử lý dữ liệu đồng thời. Điều này giúp BigQuery chạy truy vấn nhanh ngay cả trên dữ liệu ở mức petabyte. Ngoài ra, nó còn tích hợp với các dịch vụ GCP khác như Dataflow để xử lý dữ liệu và Pub/Sub để thu nhận dữ liệu thời gian thực. BigQuery cũng bao gồm các tính năng như BigQuery ML để thực hiện máy học trực tiếp trong nền tảng.

Câu hỏi phỏng vấn GCP trung cấp

Những câu hỏi này sẽ xuất hiện khi người phỏng vấn xác định rằng bạn có kiến thức cơ bản về các dịch vụ của GCP. Chúng thường kỹ thuật hơn một chút và sẽ kiểm tra mức độ hiểu biết của bạn về các dịch vụ cụ thể, cấu hình của chúng và cách sử dụng hiệu quả trong nhiều kịch bản khác nhau. 

Bạn có thể trả lời được nếu từng trực tiếp làm việc với GCP và đã quản lý tài nguyên, triển khai chính sách IAM, cấu hình VM, hoặc nếu bạn đã hoàn thành khóa Understanding Cloud Computing của chúng tôi.

Bạn cần biết gì

Bạn cần xây dựng trên nền tảng kiến thức về các dịch vụ của GCP và thể hiện sự hiểu biết sâu hơn về các dịch vụ sau:

• Giải pháp tính toán và mở rộng: Nắm vững Compute Engine, Kubernetes Engine và App Engine, bao gồm các khái niệm như tự động mở rộng (autoscaling), cân bằng tải và tối ưu tài nguyên.
• Mạng: Cần quen thuộc với Virtual Private Cloud (VPC), VPC Peering, Shared VPC và VPN, cũng như cấu hình và quản lý subnet, tường lửa, route, VPN và cân bằng tải.
• Giải pháp cơ sở dữ liệu: Hiểu Cloud SQL, Cloud Spanner, Bigtable và Firestore, bao gồm cấu hình và trường hợp sử dụng phù hợp.
• IAM: Biết các tính năng IAM nâng cao như vai trò tùy chỉnh (custom roles), tài khoản dịch vụ và liên kết danh tính khối lượng công việc (workload identity federation).
• Thực hành DevOps và CI/CD: Kiến thức về Cloud Build, Container Registry và tự động hóa pipeline CI/CD là quan trọng cho phát triển và triển khai hiệu quả.
• Bảo mật và tuân thủ: Nắm các dịch vụ bảo mật của GCP, bao gồm phương pháp mã hóa, quản lý khóa bảo mật và tuân thủ các tiêu chuẩn.
• Dữ liệu lớn và phân tích: Hiểu tốt BigQuery, Data Studio, Dataprep và Looker để phân tích và trực quan hóa dữ liệu quy mô lớn.

Bạn không cần là chuyên gia mọi chủ đề. Chỉ cần nắm được các tính năng và tùy chọn cấu hình phổ biến nhất đã là một lợi thế lớn!

Những câu hỏi bạn có thể gặp

Dưới đây là danh sách các câu hỏi phỏng vấn thường gặp kèm gợi ý trả lời:

5. Bạn cấu hình và quản lý tự động mở rộng (autoscaling) trong Google Compute Engine như thế nào?

Để cấu hình và quản lý autoscaling trong Google Compute Engine, tôi sẽ bắt đầu bằng cách thiết lập nhóm phiên bản (instance group). Sau đó, tôi định nghĩa chính sách autoscaling dựa trên các chỉ số phù hợp như mức sử dụng CPU và tải cân bằng tải. Cấu hình này đảm bảo hệ thống mở rộng khi nhu cầu cao để duy trì hiệu năng, và thu hẹp khi nhu cầu thấp để tối ưu chi phí.

6. Hãy giải thích cách thiết lập và sử dụng Cloud Pub/Sub cho một ứng dụng nhắn tin thời gian thực.

Để thiết lập và sử dụng Cloud Pub/Sub cho ứng dụng nhắn tin thời gian thực, tôi sẽ sử dụng topic và subscription để quản lý luồng thông điệp. Tôi cấu hình lưu giữ thông điệp và thiết lập xác nhận (acknowledgment) để đảm bảo phân phối tin cậy. Tùy trường hợp sử dụng, tôi có thể dùng push subscription cho phân phối thời gian thực hoặc pull subscription cho xử lý theo lô. Ngoài ra, tôi sẽ tích hợp Pub/Sub với các dịch vụ GCP khác như Dataflow để xử lý dữ liệu và Cloud Functions cho xử lý hướng sự kiện.

Vòng đời của một thông điệp qua Pub/Sub. Nguồn: Tài liệu GCP Pub/Sub

7. Bạn sử dụng Google Cloud IAM để cấp quyền truy cập tạm thời cho tài nguyên như thế nào?

Để cấp quyền truy cập tạm thời cho tài nguyên bằng Google Cloud IAM, tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo vai trò tùy chỉnh chỉ có các quyền cần thiết, tuân thủ nguyên tắc đặc quyền tối thiểu. Tiếp theo, tôi cấu hình tài khoản dịch vụ để quản lý quyền truy cập cho ứng dụng và dịch vụ. Với nhu cầu truy cập ngắn hạn, tôi dùng Identity-Aware Proxy (IAP) để cấp thông tin xác thực có thời hạn ngắn hoặc tạo URL đã ký cho Cloud Storage nhằm cung cấp quyền truy cập có giới hạn thời gian tới tài nguyên cụ thể.

Câu hỏi phỏng vấn GCP nâng cao

Ở cấp độ này, người phỏng vấn sẽ tìm kiếm chuyên môn kỹ thuật sâu, kinh nghiệm thực tế và khả năng thiết kế các giải pháp phức tạp trên GCP. Họ kỳ vọng câu trả lời của bạn cân nhắc thực tiễn tốt nhất để tối ưu và bảo mật môi trường đám mây. Dù có ngoại lệ, bạn thường chỉ bị hỏi câu hỏi nâng cao nếu ứng tuyển vị trí cấp cao hoặc vai trò có thành phần DevOps mạnh.

Bạn cần biết gì

Bên cạnh kiến thức Cơ bản và Trung cấp đã nêu, người phỏng vấn có thể hỏi bạn về kiến trúc tổng thể và thiết kế các giải pháp đám mây có khả năng mở rộng, và cách tận dụng các tính năng như triển khai đa vùng (multi-region), cân bằng tải, autoscaling và khôi phục thảm họa. Bạn cũng nên biết cách quản lý giải pháp lai (hybrid) và đa đám mây, cũng như triển khai thực hành bảo mật nâng cao bằng IAM, bảo mật VPC, mã hóa dữ liệu và các công cụ giám sát, bảo vệ của GCP.

Những câu hỏi bạn có thể gặp

Dưới đây là những câu hỏi tiềm năng kèm câu trả lời ví dụ:

8. Hãy mô tả cách bạn thiết lập pipeline CI/CD bằng các dịch vụ GCP cho ứng dụng dựa trên microservices.

Để thiết lập pipeline CI/CD bằng các dịch vụ GCP cho ứng dụng microservices, tôi sẽ bắt đầu dùng Cloud Build để build và kiểm thử mã. Các ảnh container được build sẽ lưu trong Container Registry. Khi triển khai, tôi dùng Kubernetes Engine hoặc Cloud Run, tùy yêu cầu ứng dụng. Ngoài ra, tôi dùng công cụ Hạ tầng như Mã (IaC) như Deployment Manager hoặc Terraform để quản lý hạ tầng, và giám sát các đợt triển khai bằng Google Cloud Operations Suite để vận hành trơn tru và xử lý sự cố nhanh chóng.

9. Bạn giám sát và khắc phục sự cố một môi trường GCP phức tạp như thế nào?

Để giám sát và khắc phục sự cố trong một môi trường GCP phức tạp, tôi sẽ thiết lập Google Cloud Operations Suite, bao gồm các công cụ giám sát và ghi log. Tôi tạo bảng điều khiển (dashboard) tùy chỉnh để trực quan hóa chỉ số chính và thiết lập cảnh báo cho sự kiện quan trọng. Với quản lý sự cố, tôi dùng các công cụ tích hợp để theo dõi và giải quyết vấn đề. Gỡ lỗi ứng dụng bao gồm phân tích log và dùng chỉ số để xác định nút thắt hiệu năng và vấn đề khác. Cách tiếp cận toàn diện này giúp đảm bảo độ tin cậy và hiệu năng của môi trường.

10. Bạn tận dụng các dịch vụ máy học trên GCP cho một giải pháp phân tích dự đoán như thế nào?

Để tận dụng dịch vụ máy học trên GCP cho giải pháp phân tích dự đoán, tôi dùng AI Platform để huấn luyện và triển khai mô hình. Với việc tạo mô hình tùy chỉnh, tôi sử dụng AutoML. Cho tác vụ máy học trong cơ sở dữ liệu, tôi tích hợp BigQuery ML. Ngoài ra, tôi dùng các API đã huấn luyện sẵn cho các tác vụ cụ thể như thị giác máy tính hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Để đảm bảo pipeline hiệu quả, tôi thiết lập pipeline dữ liệu cho tiền xử lý, thực hiện kỹ thuật đặc trưng và triển khai quy trình giám sát, huấn luyện lại mô hình để duy trì độ chính xác và tính phù hợp của dự đoán.

Câu hỏi phỏng vấn GCP cho vai trò Data Scientist

Nếu bạn ứng tuyển vị trí data scientist, người phỏng vấn sẽ muốn kiểm tra khả năng làm việc với tập dữ liệu lớn, áp dụng phương pháp thống kê, xây dựng mô hình dự đoán và khai thác tài nguyên đám mây cho phân tích dữ liệu.

Bạn cần biết gì cho vai trò Data Scientist

Bạn nên nắm vững các dịch vụ cốt lõi của GCP và hiểu năng lực, trường hợp sử dụng và cách tích hợp của chúng. Data Scientist cũng cần biết về:

• Thiết lập và quản lý môi trường khoa học dữ liệu: Bao gồm cấu hình và tối ưu môi trường để xử lý, phân tích dữ liệu hiệu quả.
• BigQuery: Câu hỏi phỏng vấn GCP về BigQuery rất phổ biến trong phỏng vấn data scientist, nên hãy chắc chắn bạn biết các tính năng và tùy chọn tối ưu hiệu năng mà nó cung cấp.
• Công cụ máy học: Bạn nên quen thuộc với AI Platform để huấn luyện và triển khai mô hình, AutoML để tạo mô hình tùy chỉnh mà không cần quá nhiều mã, TensorFlow để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron, và BigQuery ML để thực hiện máy học trực tiếp trong BigQuery.
• Tiền xử lý dữ liệu: Hiểu cách dùng Dataflow để xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng và Dataprep để làm sạch, biến đổi dữ liệu là rất quan trọng. Những công cụ này giúp chuẩn bị dữ liệu cho phân tích và nhiệm vụ máy học một cách hiệu quả.

Nhiều chủ đề này được đề cập trong khóa Introduction to BigQuery của chúng tôi, nếu bạn cần ôn tập.

Các câu hỏi bạn có thể gặp trong phỏng vấn Data Scientist

Dưới đây là câu hỏi mẫu và câu trả lời:

11. Bạn xử lý tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng trên GCP như thế nào?

Để xử lý tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng trên GCP, tôi dùng Cloud Dataflow cho các tác vụ biến đổi dữ liệu có khả năng mở rộng và Dataprep để làm sạch dữ liệu. Tôi tận dụng khả năng SQL của BigQuery để thực hiện kỹ thuật đặc trưng như tạo đặc trưng mới, xử lý giá trị thiếu, mã hóa biến phân loại và chuẩn hóa đặc trưng để đảm bảo dữ liệu ở định dạng phù hợp cho mô hình máy học.

12. Bạn đảm bảo khả năng tái lập và khả năng mở rộng của thí nghiệm máy học trên GCP như thế nào?

Để đảm bảo khả năng tái lập và khả năng mở rộng của các thí nghiệm máy học trên GCP, tôi phiên bản hóa tập dữ liệu và mô hình để theo dõi thay đổi, cập nhật. Tôi dùng AI Platform Pipelines để điều phối quy trình ML và ML Metadata để theo dõi siêu dữ liệu liên quan đến thí nghiệm. Ngoài ra, tôi dùng Kubernetes Engine để tạo môi trường đóng gói bằng container, đảm bảo các lần chạy nhất quán và có thể mở rộng.

13. Bạn sử dụng TensorFlow và AI Platform cho dự án học sâu như thế nào?

Để sử dụng TensorFlow và AI Platform cho dự án học sâu, tôi bắt đầu bằng cách thiết lập môi trường học sâu với TensorFlow, nơi tôi tạo và huấn luyện mạng nơ-ron. Tôi tận dụng AI Platform cho huấn luyện phân tán và tinh chỉnh siêu tham số để tối ưu hiệu năng mô hình. Khi mô hình được huấn luyện, tôi triển khai nó bằng AI Platform để phục vụ dự đoán. Để tối ưu hiệu năng và quản lý tài nguyên tính toán, tôi theo dõi mức sử dụng tài nguyên và điều chỉnh hạ tầng khi cần, đảm bảo sử dụng hiệu quả năng lực tính toán.

Câu hỏi phỏng vấn GCP cho vai trò Data Engineer

Data Engineer chịu trách nhiệm thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu có khả năng mở rộng, tin cậy, quản lý pipeline dữ liệu và đảm bảo chất lượng, độ tin cậy dữ liệu trên GCP.

Bạn cần biết gì cho vai trò Data Engineer

Bạn nên nắm vững các dịch vụ cốt lõi của GCP và hiểu năng lực, trường hợp sử dụng và cách tích hợp của chúng. Câu hỏi phỏng vấn GCP cho Data Engineer cũng bao gồm các chủ đề sau:

• Kiến trúc và mô hình dữ liệu: Bạn nên quen thuộc với BigQuery, Bigtable, Firestore, Pub/Sub, thiết kế schema và kỹ thuật mô hình dữ liệu. Bao gồm hiểu cách thiết kế kiến trúc dữ liệu hiệu quả, có khả năng mở rộng để đáp ứng yêu cầu kinh doanh cụ thể.
• Xử lý dữ liệu và pipeline: Kiến thức về Dataflow, Dataproc, Cloud Storage và Cloud Scheduler là thiết yếu. Bạn nên hiểu cách dùng các công nghệ này cho xử lý theo lô và luồng, biến đổi dữ liệu, điều phối và lập lịch để xây dựng pipeline dữ liệu vững chắc.
• Tối ưu hiệu năng: Bạn cần nắm các kỹ thuật tối ưu hiệu năng và chi phí cho xử lý và lưu trữ dữ liệu trên GCP. Bao gồm dùng phân vùng, phân cụm, lập chỉ mục, bộ nhớ đệm và chiến lược quản lý tài nguyên để đảm bảo vận hành dữ liệu hiệu quả, tiết kiệm chi phí.

Câu hỏi bạn có thể gặp trong phỏng vấn Data Engineer

Một số câu hỏi và câu trả lời gồm:

14. Bạn xử lý phân vùng dữ liệu và sharding trong hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán trên GCP như thế nào?

Để xử lý phân vùng dữ liệu và sharding trong hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán trên GCP, tôi dùng các kỹ thuật phân vùng và sharding để đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu năng. Phân vùng theo khoảng (range) chia dữ liệu theo dải giá trị, trong khi phân vùng theo băm (hash) phân phối dữ liệu dựa trên hàm băm. Phân vùng tổng hợp (composite) kết hợp nhiều phương pháp. Những chiến lược này được triển khai trong các dịch vụ như Bigtable, Firestore hoặc Cloud Spanner để quản lý dữ liệu hiệu quả và đảm bảo truy cập, truy xuất nhanh.

15. Bạn xử lý tiến hóa schema và phiên bản hóa trong kiến trúc data lake trên GCP như thế nào?

Để xử lý tiến hóa schema và phiên bản hóa trong kiến trúc data lake trên GCP, tôi dùng các công cụ như Avro hoặc Protobuf để quản lý thay đổi schema theo thời gian. Tôi duy trì một kho đăng ký schema để phiên bản hóa schema và đảm bảo nhất quán giữa các tập dữ liệu. Ngoài ra, tôi triển khai thực hành quản trị dữ liệu để duy trì tính nhất quán và đảm bảo tương thích ngược, giúp dễ dàng quản lý thay đổi, cập nhật mà không gián đoạn quy trình hiện có.

16. Bạn sẽ triển khai một pipeline dữ liệu bằng Google Cloud Dataflow và BigQuery như thế nào?

Để triển khai pipeline dữ liệu bằng Google Cloud Dataflow và BigQuery, tôi sẽ bắt đầu thiết lập Dataflow cho quy trình ETL. Điều này bao gồm viết job Dataflow để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, biến đổi theo nhu cầu và nạp vào BigQuery. Tôi tích hợp Pub/Sub để thu nhận dữ liệu thời gian thực, đảm bảo xử lý dữ liệu kịp thời và chính xác. Ngoài ra, tôi sẽ xử lý schema dữ liệu, áp dụng chiến lược phân vùng và dùng kỹ thuật tối ưu để đảm bảo lưu trữ, truy xuất dữ liệu hiệu quả trong BigQuery.

Nguồn: Bài viết về Kiến trúc Data Pipeline trên GCP

Câu hỏi phỏng vấn GCP cho vai trò Cloud Architect

Hầu hết câu hỏi ở đây sẽ kiểm tra chuyên môn của bạn trong việc thiết kế giải pháp đáp ứng cả yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật. Người phỏng vấn muốn đảm bảo giải pháp bạn đề xuất đáng tin cậy, an toàn và tiết kiệm chi phí.

Bạn cần biết gì cho vai trò Cloud Architect

Bạn nên nắm vững các dịch vụ cốt lõi của GCP và hiểu sâu về năng lực, trường hợp sử dụng và cách tích hợp của chúng. 

Là cloud architect, bạn có thể chịu trách nhiệm di chuyển hoặc tích hợp cả hệ thống lên GCP. Do đó, câu hỏi phỏng vấn cho GCP architect có thể kiểm tra chuyên môn của bạn về kiến trúc lai hoặc đa đám mây, và thực hành tốt nhất để thiết kế giải pháp đám mây đáng tin cậy ở quy mô lớn. Hãy tận dụng kinh nghiệm trước đây, và nói về các trường hợp sử dụng, kịch bản bạn đã xử lý thành công.

Câu hỏi bạn có thể gặp trong phỏng vấn Cloud Architect

Một số câu hỏi và câu trả lời gồm:

17. Bạn có thể giải thích các bước và yếu tố cần cân nhắc khi di chuyển một ứng dụng on-premises quy mô lớn lên GCP không?

Để di chuyển ứng dụng on-premises quy mô lớn lên GCP, tôi sẽ bắt đầu với giai đoạn đánh giá để xem xét hạ tầng hiện tại và xác định các phụ thuộc. Ở giai đoạn lập kế hoạch, tôi thiết kế chiến lược di chuyển, bao gồm chọn dịch vụ và công cụ GCP phù hợp như Migrate for Compute Engine để di chuyển VM và các tùy chọn truyền dữ liệu. Trong giai đoạn thực thi, tôi tái kiến trúc ứng dụng cho môi trường đám mây, xử lý phụ thuộc, kiểm thử kỹ lưỡng và triển khai chiến lược giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.

18. Bạn có thể mô tả các trường hợp sử dụng và thách thức liên quan đến ứng dụng đa đám mây, tức tích hợp GCP với các nhà cung cấp đám mây khác?

Ứng dụng đa đám mây thường được dùng cho khôi phục thảm họa, phân tích dữ liệu hoặc phân phối khối lượng công việc. Tích hợp GCP với nhà cung cấp khác có các thách thức như kết nối mạng, truyền dữ liệu, quản lý danh tính và duy trì bảo mật xuyên suốt các môi trường. Các công cụ như Anthos có thể giúp quản lý cụm Kubernetes đa đám mây, đảm bảo tích hợp liền mạch và vận hành hiệu quả.

19. Hãy giải thích cách bạn xử lý khôi phục thảm họa và lập kế hoạch liên tục kinh doanh trong kiến trúc đám mây trên GCP.

Với khôi phục thảm họa và kế hoạch liên tục kinh doanh trong kiến trúc đám mây GCP, tôi sẽ thiết lập sao chép chéo vùng để đảm bảo dự phòng dữ liệu. Triển khai cơ chế chuyển đổi dự phòng (failover) giúp duy trì tính sẵn sàng dịch vụ khi có sự cố. Sao lưu định kỳ là rất quan trọng để bảo vệ dữ liệu, và tôi cũng sẽ kiểm thử quy trình khôi phục thảm họa thường xuyên để đảm bảo hiệu quả và cập nhật.

20. Hãy giải thích cách bạn tối ưu chi phí hạ tầng đám mây trên GCP đồng thời đảm bảo hiệu năng và khả năng mở rộng.

Để tối ưu chi phí hạ tầng đám mây trên GCP, tôi sẽ dùng Compute Engine Preemptible VMs cho nhu cầu tính toán tiết kiệm. Rightsizing phiên bản giúp phân bổ tài nguyên phù hợp với mức sử dụng. Tận dụng chiết khấu cam kết sử dụng (committed use discounts) có thể giảm thêm chi phí. Ngoài ra, tôi dùng các công cụ quản lý chi phí như Cost Explorer và Budgets để theo dõi, kiểm soát chi tiêu đồng thời vẫn duy trì hiệu năng và khả năng mở rộng.

Lưu ý: Một chủ đề thường bị bỏ qua nhưng lại xuất hiện khá thường xuyên trong phỏng vấn là tối ưu chi phí. Theo Báo cáo State of the Cloud 2024 của Flexera, các công ty ưu tiên tối ưu chi phí khi nói đến điện toán đám mây, nên hãy đảm bảo bạn biết dùng công cụ quản lý chi phí trong GCP và hiểu các chiến lược như cung ứng tài nguyên và rightsizing.

Lời kết

Giờ bạn đã có hình dung rõ hơn về những gì sẽ gặp trong buổi phỏng vấn GCP, bạn có thể bắt đầu lấp đầy những khoảng trống kiến thức của mình. 

Dù các khóa học lý thuyết rất tốt để khởi đầu, tôi nhận thấy thực hành trực tiếp với các kịch bản thực tế là cách tốt nhất để tích lũy chuyên môn GCP. Có rất nhiều tài nguyên bạn có thể dùng, và tôi khuyến nghị các khóa đào tạo Google Cloud nếu bạn có thể chi trả gói đăng ký 29 USD/tháng. 

Ngoài ra, DataLab của DataCamp là nền tảng tuyệt vời để luyện tập kỹ năng. DataLab là sổ tay (notebook) trên đám mây cho phép bạn thử nghiệm mã, phân tích dữ liệu, cộng tác và chia sẻ insight mà không cần cài đặt. Nó cung cấp môi trường liền mạch để làm việc với dữ liệu thực, là công cụ thực tiễn để rèn giũa kỹ năng dữ liệu.

Bạn cũng có thể học sâu hơn và thêm một chứng chỉ GCP chính thức vào CV hoặc hồ sơ LinkedIn để thể hiện kỹ năng với nhà tuyển dụng tiềm năng. Với mỗi chứng chỉ, Google cung cấp bài kiểm tra thử miễn phí. Mục đích là giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi chính thức, nhưng chúng cũng rất hữu ích cho phỏng vấn, nên đừng bỏ qua.

Hy vọng bạn thấy hướng dẫn này hữu ích, chúc bạn may mắn trong buổi phỏng vấn!