DevOps | Вопросы собесов

🤔 Почему если поставить Docker и создать образ, он может не запускаться, в чём может быть причина?

1. Ошибки в Dockerfile: неправильные инструкции, отсутствующие зависимости или неверный базовый образ.
2. Проблемы с сетью: отсутствие необходимых портов или конфликт портов.
3. Отсутствие прав доступа: недостаточно прав для запуска контейнера.
4. Несоответствие архитектуры: образ может быть создан для другой платформы или процессора.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как бы построить выделение ресурсов, балансировку, нагрузку и всю масштабированность?

Чтобы система работала стабильно и эффективно, нужно правильно распределять ресурсы, балансировать нагрузку и масштабировать сервисы.

🚩Основные компоненты

Выделение ресурсов - CPU, RAM, диски, сеть
Балансировка нагрузки равномерное распределение трафика
Горизонтальное и вертикальное масштабирование
Авто-масштабировани – динамическое добавление/удаление мощностей

🟠Выделение ресурсов (CPU, RAM, Диск, Сеть)
В виртуализированных средах (Kubernetes, Docker, AWS, KVM, ESXi) выделение ресурсов настраивается через лимиты и квоты.

yaml  
apiVersion: v1  
kind: Pod  
metadata:  
  name: my-app  
spec:  
  containers:  
  - name: app  
    image: my-app:latest  
    resources:  
      requests:  
        cpu: "500m"   # Минимально 0.5 CPU  
        memory: "256Mi" # Минимально 256MB RAM  
      limits:  
        cpu: "1000m"  # Максимально 1 CPU  
        memory: "512Mi" # Максимально 512MB RAM  

🟠Балансировка нагрузки
Балансировка уменьшает нагрузку на один сервер и равномерно распределяет запросы.

nginx  
upstream backend {  
  server app1:5000;  
  server app2:5000;  
}  
server {  
  listen 80;  
  location / {  
    proxy_pass http://backend;  
  }  
}  

Пример терраформа для AWS ALB

hcl  
resource "aws_lb" "example" {  
  name               = "my-load-balancer"  
  internal           = false  
  load_balancer_type = "application"  
  security_groups    = [aws_security_group.lb_sg.id]  
}  

🟠Масштабирование (Горизонтальное и Вертикальное)
Горизонтальное масштабирование (добавление новых инстансов)
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

yaml  
apiVersion: autoscaling/v2beta2  
kind: HorizontalPodAutoscaler  
metadata:  
  name: my-app-hpa  
spec:  
  scaleTargetRef:  
    apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    name: my-app  
  minReplicas: 2  
  maxReplicas: 10  
  metrics:  
  - type: Resource  
    resource:  
      name: cpu  
      target:  
        type: Utilization  
        averageUtilization: 70  

🟠Авто-масштабирование (AWS/GCP/Kubernetes)
AWS Auto Scaling Group

hcl  
resource "aws_autoscaling_group" "example" {  
  min_size             = 2  
  max_size             = 10  
  desired_capacity     = 2  
  launch_configuration = aws_launch_configuration.example.name  
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что помимо bash sh можно в шебанг написать без проблем?

Можно использовать другие интерпретаторы, такие как zsh, python, perl, env, и т.д., в зависимости от того, на каком языке написан скрипт. Это делает скрипты переносимыми или привязывает их к конкретной среде.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличается образ от контейнера?

Образ (Image) – это шаблон, из которого создаются контейнеры.
Контейнер (Container) – это запущенный экземпляр образа.

🚩Что такое образ (Image)?

Образ – это неизменяемый шаблон с установленным ПО
Содержит все файлы, библиотеки и зависимости
Может храниться в реестре (Docker Hub, GitHub Container Registry, ECR)

docker pull nginx:latest

Пример списка образов

docker images

Пример создания образа через Dockerfile

FROM ubuntu:latest
RUN apt update && apt install -y nginx
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

docker build -t my-nginx .

🚩Что такое контейнер (Container)?

Контейнер – это запущенный экземпляр образа
Может изменять файлы и состояние, но это не сохраняется в образе
Изолирован, но использует ядро ОС хоста

docker run -d --name web -p 80:80 nginx

Пример списка контейнеров

docker ps

Пример остановки контейнера

docker stop web

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как установить msodbcsql на Astra?

Пакет msodbcsql — это драйвер ODBC от Microsoft для SQL Server. Его нет в стандартных репах Astra.
1. Добавь репозиторий Microsoft:
- Установи зависимости: unixODBC, curl, gnupg2.
- Импортируй ключ и добавь репо:
- curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add -
- echo "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/debian/10/prod buster main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/msprod.list
2. Установи:
3. sudo apt update
4. sudo apt install msodbcsql17
Примечание: требуется совместимость с Debian-базой, так что могут понадобиться обходные пути.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем разница Deployment и DaemonSet?

Deployment и DaemonSet являются двумя типами контроллеров, которые управляют развертыванием и обеспечением жизненного цикла подов (групп контейнеров). Они оба играют важные роли, но используются для разных целей и сценариев.

🚩Deployment

Это контроллер, который обеспечивает декларативное обновление подов и ReplicaSets (другой тип контроллера, который управляет одновременным запуском нескольких экземпляров одного и того же пода). Deployment поддерживает непрерывное развертывание, откат к предыдущим версиям, а также масштабирование подов.

🟠Масштабирование
Вы можете увеличивать или уменьшать количество подов в зависимости от нужд.
🟠Обновления
Поддерживает стратегии развертывания, такие как Rolling Update (постепенное обновление), которое помогает минимизировать простои при обновлении приложения.
🟠Самовосстановление
Автоматически перезапускает поды, которые перестали работать, находятся в ошибочном состоянии или не отвечают.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

🚩DaemonSet

Это контроллер, который гарантирует, что на каждом узле кластера Kubernetes запущен экземпляр заданного пода. Когда добавляется новый узел, на нем автоматически запускается под, управляемый DaemonSet, и если узел удаляется, поды удаляются автоматически. Это идеально подходит для запуска служб мониторинга, сбора логов или других утилит, которые должны быть запущены на каждом узле.

🟠Гарантия запуска
Убедитесь, что каждый узел кластера запускает копию определённого пода.
🟠Автоматическое размещение
Когда добавляются новые узлы, на них автоматически размещаются необходимые поды.
🟠Службы уровня узла
Идеально подходит для запуска системных служб, таких как коллекторы логов, системы мониторинга и другие.

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: fluent/fluentd:v1.0
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие минусы Stateful-приложения?

- Сложность масштабирования (не масштабируются горизонтально так же просто, как Stateless);
- Требуют постоянного хранения состояния (например, базы данных);
- Требуют использования PersistentVolume, что усложняет деплой в Kubernetes;
- Трудности с отказоустойчивостью и миграциями данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какая может быть проблема если вы подключаетесь к серверу через ssh а вам приходят тикеты, что другие пользователи не могут подключиться по ssh по одной и той же учётной записи

Если вы можете подключиться к серверу по SSH, но другие пользователи, использующие ту же учетную запись, не могут, возможны следующие причины:

🟠Проблема с ограничением количества подключений
В файле конфигурации SSH (/etc/ssh/sshd_config) могут быть ограничения на число одновременных подключений.
Открываем конфигурацию SSH

sudo nano /etc/ssh/sshd_config

Проверяем параметры

MaxSessions 1
MaxStartups 10:30:60

Решение
Увеличьте MaxSessions, например:

MaxSessions 10

Перезапустите SSH:

sudo systemctl restart sshd

🟠Файл .ssh/authorized_keys имеет неверные права
Если у вас ключевая авторизация, возможно, права на файлы .ssh/authorized_keys нарушены.
На сервере выполните:

ls -l ~/.ssh/authorized_keys

Если права не 600, исправьте

chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

🟠Ограничение по IP (DenyUsers, AllowUsers, TCP Wrappers)
Конфигурация SSH может блокировать подключения для определенных IP или пользователей.
Откройте /etc/ssh/sshd_config и проверьте параметры

DenyUsers user1
AllowUsers admin

Проверьте /etc/hosts.deny и /etc/hosts.allow

cat /etc/hosts.deny
cat /etc/hosts.allow

🟠Закончились доступные PTY (псевдотерминалы)
Если исчерпан лимит доступных PTY, новые сессии не смогут открываться.
Запустите

ls /dev/pts

Если там слишком много открытых сессий, попробуйте очистить:

pkill -u user

или увеличьте лимит в /etc/security/limits.conf

* hard nproc 1024
* soft nproc 1024

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Отличия Deployment и StatefulSet?

Deployment применяется для stateless-приложений, где не важен порядок и стабильность имён подов. StatefulSet нужен для приложений с состоянием — таких как базы данных — где важна стабильность DNS-имени, порядок запуска и постоянные тома для хранения данных. StatefulSet обеспечивает более строгую и предсказуемую организацию.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое брокеры сообщений?

Это программные системы, которые позволяют обмениваться данными между разными компонентами приложения или между различными приложениями. Они действуют как посредники, принимая сообщения от отправителей (producers) и доставляя их получателям (consumers).

🚩Основные функции брокеров сообщений

🟠Прием и маршрутизация сообщений
Сообщения отправляются от одного компонента и доставляются нужному получателю. Брокер определяет, куда отправить сообщение, используя темы (topics), очереди (queues) или маршруты (routing keys).

🟠Асинхронное взаимодействие
Отправитель может передать сообщение, не дожидаясь его обработки, что повышает производительность системы.

🟠Очереди сообщений
Если получатель временно недоступен, сообщение сохраняется в очереди до тех пор, пока оно не будет доставлено.

🟠Гарантированная доставка
Некоторые брокеры предоставляют механизмы подтверждения получения сообщений (acknowledgment), чтобы избежать их потери.

🟠Распределение нагрузки
Сообщения могут быть обработаны несколькими получателями, что позволяет распределить нагрузку между ними.

🟠Фильтрация и маршрутизация
Сообщения доставляются только тем потребителям, которые их ожидают, используя фильтры или ключи маршрутизации.

🚩Примеры использования брокеров сообщений

🟠Микросервисы
Компоненты приложения обмениваются данными через брокер, что позволяет им оставаться изолированными и независимыми.

🟠Логирование и мониторинг
Сбор логов и метрик от множества источников с их дальнейшей обработкой.

🟠Управление задачами
Постановка задач в очередь для выполнения одним или несколькими воркерами.

🟠Интеграция систем
Связывание разнородных систем, которые обмениваются данными.

🚩Примеры брокеров сообщений

🟠RabbitMQ
Протокол: AMQP (Advanced Message Queuing Protocol). Поддерживает очереди, маршрутизацию, подтверждения доставки. Хорошо подходит для сложных сценариев с разными типами маршрутизации.

🟠Apache Kafka
Протокол: Проприетарный. Отличается высокой производительностью и надежностью. Используется для потоковой обработки данных, аналитики в реальном времени.

🟠Redis (Pub/Sub)
Протокол: Redis. Простая и быстрая модель pub/sub. Хорошо подходит для временных сообщений без сохранения состояния.

🟠ActiveMQ
Протокол: AMQP, STOMP, MQTT. Гибкий и совместимый с различными сценариями.

🟠NATS
Легковесный и быстрый брокер для приложений, требующих низкой задержки.

🚩Как работают брокеры сообщений

Producers (отправители) отправляют сообщение в брокер.
Брокер размещает сообщение в соответствующей очереди или теме.
Consumers (получатели) получают сообщение: Либо сразу, если они активны. Либо позже, если оно сохраняется в очереди.

🚩Пример использования RabbitMQ

1⃣Отправитель публикует сообщение в очередь:

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
connection.close()

2⃣Получатель забирает сообщение из очереди:

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body}")

channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
channel.start_consuming()

🚩Плюсы использования

➕Разделение ответственности
Компоненты системы сосредотачиваются на своих задачах, а не на доставке данных.
➕Масштабируемость
Легко добавлять новых потребителей или отправителей.
➕Устойчивость к сбоям
Брокеры обеспечивают сохранность сообщений, даже если один из компонентов временно недоступен.
➕Гибкость
Возможность использовать различные стратегии маршрутизации и обработки данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличается CMD от ENTRYPOINT в DockerFile?

CMD задает команду по умолчанию, которая может быть переопределена при запуске контейнера. ENTRYPOINT определяет неизменяемую команду, которая всегда будет выполняться. CMD обычно используется для указания параметров для ENTRYPOINT.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что сейчас больше используется ингресс класс в ингрессе или указывается ингресс контроллер непосредственно в апликейшене?

Сейчас стандартом является использование ingressClassName, а аннотации kubernetes.io/ingress.class считаются устаревшими (deprecated).

🚩Что лучше использовать?

🟠`ingressClassName` (новый метод, Kubernetes 1.19+)
Современный, удобный, поддерживается официально
Работает с IngressClass ресурсами
Можно управлять через CRD (IngressClass)

🟠Аннотация `kubernetes.io/ingress.class` (старый метод, deprecated с 1.18)
Все еще работает, но устарела
Нельзя контролировать IngressClass через CRD

🚩Как правильно указывать `ingressClassName`?

1⃣Настраиваем IngressClass (если нужно)

yaml  
apiVersion: networking.k8s.io/v1  
kind: IngressClass  
metadata:  
  name: nginx  
spec:  
  controller: k8s.io/ingress-nginx  

2⃣Используем ingressClassName в Ingress

yaml  
apiVersion: networking.k8s.io/v1  
kind: Ingress  
metadata:  
  name: my-ingress  
spec:  
  ingressClassName: nginx  
  rules:  
  - host: example.com  
    http:  
      paths:  
      - path: /  
        pathType: Prefix  
        backend:  
          service:  
            name: my-service  
            port:  
              number: 80  

🚩Старый способ (не рекомендуется, но все еще встречается)

Раньше использовали аннотацию kubernetes.io/ingress.class

yaml  
apiVersion: networking.k8s.io/v1  
kind: Ingress  
metadata:  
  name: my-ingress  
  annotations:  
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"  
spec:  
  rules:  
  - host: example.com  
    http:  
      paths:  
      - path: /  
        pathType: Prefix  
        backend:  
          service:  
            name: my-service  
            port:  
              number: 80

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какое практическое использование DaemonSet?

DaemonSet запускает по одному экземпляру пода на каждой ноде (или выбранных). Используется для:
- мониторинга (Prometheus Node Exporter, Fluentd);
- логгирования;
- установки агентов безопасности;
- настройки хостовых ресурсов на каждой ноде.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какая компонента запускает под на ноде, какая отвечает за сеть?

В Kubernetes разные компоненты отвечают за запуск подов и сетевые настройки.

🚩Какая компонента запускает под на ноде? (`kubelet`)

Получает команды от kube-scheduler (назначение подов)
Запускает контейнеры через Container Runtime (Docker, containerd, CRI-O)
Следит за состоянием подов и перезапускает их при сбоях

systemctl status kubelet

Посмотреть логи kubelet

journalctl -u kubelet -f

🚩Какая компонента отвечает за сеть? (CNI)

Назначает IP-адреса подам
Организует маршрутизацию трафика между подами и нодами
Настраивает Network Policies (безопасность сети)
Проверить работающие сетевые плагины

kubectl get pods -n kube-system

Вывод (если CNI работает нормально)

NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
calico-node-xyz   1/1     Running   2          3d

Если CNI не работает, поды могут застрять в ContainerCreating

kubectl get pods

NAME          READY   STATUS              RESTARTS   AGE
web-server    0/1     ContainerCreating   0          10m

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие бывают виды дополнительных контейнеров в поде?

Дополнительные контейнеры включают init-контейнеры для подготовки среды и sidecar-контейнеры для дополнительных задач, таких как логирование или прокси.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть три вида монтирования в докере?

В Docker есть три типа монтирования данных в контейнеры:
Volumes (Тома) – рекомендуемый способ хранения данных
Bind Mounts (Привязанные тома) – монтирование локальных файлов/папок
Tmpfs (Временное хранилище в RAM) – для быстрого доступа без записи на диск

🚩Volumes (Тома) – лучший вариант хранения данных

Данные хранятся внутри Docker (/var/lib/docker/volumes)
Можно использовать в нескольких контейнерах
Не зависят от файловой системы хоста

sh  
docker volume create mydata  
docker run -d -v mydata:/app/data --name mycontainer ubuntu  

Удаление тома (только если он не используется)

sh  
docker volume rm mydata  

🚩Bind Mounts (Привязанные тома) – монтирование папок с хоста

Монтирует директорию с хоста в контейнер
Изменения сразу видны на хосте
Зависит от структуры файлов на хосте

sh  
docker run -d -v /home/user/logs:/app/logs --name mycontainer ubuntu  

🚩Tmpfs (Временное хранилище в RAM) – быстрый, но не сохраняющийся вариант

Хранит данные в оперативной памяти (RAM)
Очень быстрое чтение/запись
Пропадает при перезапуске контейнера
Пример: создать tmpfs-монтирование для /app/cache

sh  
docker run -d --tmpfs /app/cache:size=100m --name mycontainer ubuntu

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое producer в Kafka?

Producer — это отправитель сообщений.
Он:
- сериализует данные;
- определяет топик и партицию;
- отправляет сообщения в Kafka брокер.
Producer может быть синхронным или асинхронным.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть лучшие практики в использовании инструкции add и copy?

ADD и COPY — это инструкции Dockerfile, которые копируют файлы в контейнер. Их использование влияет на размер образа, безопасность и производительность сборки.

🚩Лучшие практики по использованию `COPY` и `ADD`

🟠Используйте `COPY` вместо `ADD`, если не нужно распаковывать архивы
Плохо (избыточное использование ADD)

ADD app.tar.gz /app/

Хорошо (явное распаковывание в RUN)

COPY app.tar.gz /tmp/
RUN tar -xzf /tmp/app.tar.gz -C /app && rm /tmp/app.tar.gz

🟠Минимизируйте число `COPY` и `ADD`, чтобы уменьшить размер образа
Плохо (копируем всё без исключений)

COPY . /app

Хорошо (копируем только нужные файлы)

COPY src/ /app/src/
COPY requirements.txt /app/

Добавьте .dockerignore

.git
node_modules
__pycache__
*.log

🟠Копируйте только изменяемые файлы, чтобы ускорить кэширование
Плохо (изменение кода приводит к пересборке зависимостей)**

COPY . /app
RUN pip install -r /app/requirements.txt

Хорошо (сначала зависимости, потом код)

COPY requirements.txt /app/
RUN pip install -r /app/requirements.txt

COPY src/ /app/src/

🟠Не используйте `ADD` для загрузки файлов из интернета
Плохо (ADD загружает файл, но не кэшируется)

ADD https://example.com/file.tar.gz /tmp/

🟠Хорошо (используем RUN curl + COPY)

RUN curl -L -o /tmp/file.tar.gz https://example.com/file.tar.gz
COPY file.tar.gz /app/

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что в Terraform пишут в манифест?

- В .tf-файлах описывают:
- provider — с какой платформой работать;
- resource — что создать (VM, bucket, сеть);
- variable — параметры;
- output — что вернуть;
- module — переиспользуемые блоки.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём преимущество Kubernetes как платформы?

Это платформа для оркестрации контейнеров, которая упрощает развертывание, управление и масштабирование приложений. Она имеет ряд ключевых преимуществ, которые делают её популярной в DevOps и облачных решениях.

🚩Основные плюсы

➕Автоматизация управления приложениями
Kubernetes автоматически запускает, останавливает и перезапускает контейнеры при сбоях. Поддерживает заданное число экземпляров (реплик) приложений, перезапуская или создавая их при необходимости.

➕Масштабирование (горизонтальное и вертикальное)
Ручное: Легко увеличить или уменьшить количество контейнеров (поды) для приложения. Автоматическое: Используя Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Kubernetes добавляет ресурсы при увеличении нагрузки.

➕Высокая доступность (HA)
Kubernetes поддерживает отказоустойчивость: Если один узел (node) выходит из строя, поды перемещаются на другие узлы. Внутренний балансировщик нагрузки распределяет трафик между подами.

➕Платформонезависимость
Kubernetes работает в любых средах: Локальных (например, Minikube). В публичных облаках (AWS, Google Cloud, Azure). В гибридных и on-premise инфраструктурах.

➕Управление конфигурацией и секретами
Kubernetes упрощает работу с настройками: ConfigMaps: Для управления конфигурационными данными.
Secrets: Для безопасного хранения конфиденциальной информации, например, ключей API или паролей.

➕Эффективное использование ресурсов
Kubernetes помогает оптимизировать потребление CPU и памяти: Устанавливая минимальные и максимальные лимиты ресурсов для каждого приложения. Перераспределяя ресурсы между приложениями.

➕Расширяемость
Kubernetes поддерживает плагины и кастомизацию: Сетевые плагины (Calico, Flannel) для настройки сети. Системы мониторинга (Prometheus, Grafana). Операторы для автоматизации сложных задач.

➕Сообщество и экосистема
Kubernetes поддерживается большинством крупных облачных провайдеров. Обширная экосистема инструментов: Helm для управления шаблонами, ArgoCD для GitOps, Istio для сетевых взаимодействий.

🚩Когда особенно полезен?

Разработка микросервисных архитектур. Частые релизы и автоматизация CI/CD. Работа с масштабируемыми приложениями. Использование гибридных или мультиоблачных решений.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний