Skip to content

← Späť na QAs

  1. Vysoká pravdepodobnosť
  2. Stredná pravdepodobnosť
  3. Nízka pravdepodobnosť

2. GPT - Potentional QAs


VYSOKÁ PRAVDEPODOBNOSŤ

Kľúčové koncepty — toto treba vedieť najlepšie

1. Definujte cloud computing podľa prednášok.

Odpoveď: Cloud computing poskytuje škálovateľné, sieťovo orientované a abstraktné IT infraštruktúry, platformy a aplikácie ako on-demand služby, účtované podľa používania. Základom sú virtualizované výpočtové a úložné zdroje a moderné webové technológie.

2. Vysvetlite tri pohľady na cloud: physical, logical, conceptual.

Odpoveď:

  • Physical: globálne dátové centrá prepojené rýchlou sieťou.
  • Logical: nástroje a platformy, ktoré dobre škálujú.
  • Conceptual: škálovateľné idey, koncepty a dizajnové stratégie.

3. Porovnajte IaaS, PaaS a SaaS.

Odpoveď:

  • IaaS: prenájom infraštruktúry/virtuálnych strojov.
  • PaaS: poskytovateľ dáva škálovateľné runtime prostredie/platformu.
  • SaaS: poskytovateľ prevádzkuje aplikáciu, zákazník potrebuje len browser.

4. Rozlíšte public, private a hybrid cloud.

Odpoveď:

  • Public cloud: zákazník a poskytovateľ sú rôzne organizácie.
  • Private cloud: zákazník a poskytovateľ patria do tej istej organizácie.
  • Hybrid cloud: kombinácia public a private cloudu.

5. Čo znamená elasticita v cloude?

Odpoveď: Elasticita znamená automatické pridávanie alebo odoberanie inštancií podľa záťaže. Microservice beží ako elastic pool, kde môže ktorákoľvek inštancia obslúžiť požiadavku.

6. Prečo cloud preferuje kontajnerovú virtualizáciu?

Odpoveď: Kontajnery sa ľahko spúšťajú a zastavujú, sú lacné na manažment a dobre pasujú na moderný NUMA hardvér. Typický stack v PDF: Linux, Docker containers, Kubernetes.

7. Vysvetlite rozdiel medzi SOA a microservices architektúrou.

Odpoveď: SOA používa veľké centrálne brokery/orchestrátory typu Enterprise Service Bus. Microservices sú menšie, autonómne služby s vlastnými hranicami, dátami a často vlastným deploymentom.

8. Čo je Bounded Context a prečo je dôležitý pre microservices?

Odpoveď: Bounded Context z DDD definuje hranicu modelu. Každý BC má vlastný model, vlastnú databázu a vlastný jazyk domény; microservice typicky vlastní svoje dáta.

9. Prečo má každá microservice vlastniť svoje dáta?

Odpoveď: Pretože tým vzniká jasná hranica zodpovednosti služby. PDF zdôrazňuje, že každý Bounded Context má mať vlastný model a databázu.

10. Vysvetlite API Gateway pattern.

Odpoveď: API Gateway poskytuje jeden endpoint pre klienta, interne routuje požiadavky na microservices, agreguje viac volaní a odľahčuje služby od cross-cutting concerns ako auth, caching, rate limiting, logging či load balancing.

11. Porovnajte synchrónnu a asynchrónnu komunikáciu v microservices.

Odpoveď: Synchrónna komunikácia používa HTTP/HTTPS request-response, klient čaká na odpoveď. Asynchrónna komunikácia používa správy, napr. AMQP, XMPP, MQTT, RabbitMQ alebo service bus.

12. Vysvetlite single receiver vs multiple receivers komunikáciu.

Odpoveď:

  • Single receiver: požiadavku spracuje presne jedna služba, napr. Command pattern.
  • Multiple receivers: správu môže spracovať nula až viac subscriberov, typicky publish/subscribe cez event bus.

13. Čo je stateless programming v cloude?

Odpoveď: First-tier služby nemajú držať persistentný lokálny stav. Reálne dáta sú v key-value storage, file systéme alebo databáze; stateless inštancie sa ľahko škálujú.

14. Vysvetlite CAP a BASE podľa prednášok.

Odpoveď: CAP rieši napätie medzi Consistency, Availability a Partition tolerance. BASE pracuje s Basic Availability, Soft State a Eventual Consistency.

15. Čo je sharding/DHT a ako funguje PUT operácia?

Odpoveď: Dáta sa podľa hash hodnoty kľúča mapujú na shard. PUT sa pošle jednému členovi shardu, ktorý update replikuje na ostatných členov cez state machine replication.

16. Vysvetlite MapReduce workflow.

Odpoveď: Typický tok: read → map → shuffle and sort → reduce → write. Framework rieši parallelization, distribution, I/O scheduling, load balancing, fault tolerance a machine failures.

17. Prečo je data locality dôležitá v MapReduce/HDFS?

Odpoveď: Master plánuje map tasks tam, kde sú repliky input blokov — na rovnakom stroji alebo racku. Cieľ: čítať lokálne a eliminovať network bottleneck.

18. Vysvetlite základný problém privacy v cloude.

Odpoveď: Dáta sú často uložené na externom cloude; útočník alebo insider môže mať prístup k serverovým dátam. PDF rieši ochranu cez differential privacy, computing on encrypted data, trusted hardware a CryptDB.


STREDNÁ PRAVDEPODOBNOSŤ

Dôležité detaily — dobré vedieť, často ako doplňujúca otázka

19. Čo je lock-in a prečo je rizikom?

Odpoveď: Lock-in je závislosť zákazníka od konkrétneho poskytovateľa/API. Pri zmene ceny, zániku služby alebo zmene funkcionality môže zákazník stratiť infraštruktúru alebo dáta.

20. Ako sa dá znižovať riziko lock-in?

Odpoveď: Pomáhajú konkurenti alebo free/private implementácie s rovnakou funkcionalitou a kompatibilným API.

21. Čo je Digital Twin v IoT cloude?

Odpoveď: Digital twin je softvérový obraz fyzického IoT zariadenia v cloude. Akcie na twine sa prekladajú na čítanie senzora alebo ovládanie aktuátora.

22. Vysvetlite tier one a tier two v cloud architektúre.

Odpoveď: Tier one generuje web stránku alebo odpoveď pre používateľa. Tier two poskytuje podporné služby ako data processing alebo cache.

23. Prečo priame client-to-microservice volanie nie je ideálne pre väčšie aplikácie?

Odpoveď: Klient je naviazaný na internú decompozíciu služieb, vzniká veľa round-tripov, väčšia attack surface a duplicita cross-cutting concerns.

24. Čo znamená logical architecture vs physical architecture pri microservices?

Odpoveď: Logické hranice systému sa nemusia mapovať 1:1 na procesy, služby alebo kontajnery. Docker nie je povinný predpoklad microservice architektúry.

25. Aké sú hlavné výzvy distributed data managementu v microservices?

Odpoveď: Definovanie hraníc služieb, query cez viaceré služby, konzistencia naprieč službami a komunikácia cez microservice boundaries.

26. Čo je service registry a prečo je potrebný?

Odpoveď: Service registry drží aktuálne sieťové lokácie service instances. Pomáha klientom/gateway nájsť dostupné služby v dynamickom prostredí.

27. Akú úlohu majú liveness a readiness checks?

Odpoveď: Slúžia na zistenie, či služba žije a či je pripravená prijímať traffic. Používajú sa pri orchestration/deployment scenároch.

28. Čo znamená function/lambda computing?

Odpoveď: Platforma spúšťa malý kód pri evente alebo triggeri. PDF rozlišuje serverless computing, function computing a lambda/FaaS model.

29. Čo sú triggers/stored procedures v cloud službách?

Odpoveď: Trigger sleduje podmienku alebo zmenu dát a následne spustí funkciu/lambdu. Pri key-value store alebo file systéme môže reagovať na create, modify, delete alebo rename.

30. Ako sa ukladajú komplexné dáta do DHT?

Odpoveď: Objekt sa serializuje na byte vector a uloží pod key. Pri štruktúrach ako tabuľka/strom treba riešiť, či uložiť všetko spolu alebo po častiach.

31. Čo je collocation v DHT?

Odpoveď: Collocation znamená uložiť súvisiace objekty spolu, aby sa čítali rýchlejšie. Nevýhodou môžu byť väčšie konflikty a horšie updates.

32. Porovnajte SQL, NoSQL, LINQ a MapReduce v kontexte PDF.

Odpoveď: SQL pracuje s relačnými tabuľkami a ACID. NoSQL/LINQ/MapReduce sú užitočné pri veľkých shardovaných dátach, kde treba inak uvažovať o databáze.

33. Čo rieši geoscale cloud?

Odpoveď: Prevádzku služieb a dát naprieč regiónmi, availability zones, edge locations a WAN. Dôležité sú latency, georeplication, consistency a fault tolerance.

34. Prečo je Paxos problémový vo WAN prostredí?

Odpoveď: WAN latency môže byť vysoká, asymetrická a heavy-tailed. Paxos tým trpí, pretože potrebuje koordináciu/quorum.

35. Čo je Spanner/TrueTime podľa PDF?

Odpoveď: Spanner používa TrueTime na podporu globálne ordered transactions. TrueTime dáva intervalovú garanciu času.

36. Čo je gossip protocol?

Odpoveď: Epidemický spôsob šírenia informácií medzi uzlami. Dobre navrhnutý gossip má nízky overhead a predvídateľné oneskorenie pri nízkom priemere informačného grafu.

37. Čo je Astrolabe a na čo sa používa?

Odpoveď: Astrolabe je gossip-based monitoring/aggregation systém. Umožňuje hierarchicky sumarizovať stav veľkých distributed systémov.

38. Čo je blockchain podľa technickej definície v PDF?

Odpoveď: Blockchain je rastúci zoznam blokov prepojených kryptografiou. Blok obsahuje hash predchádzajúceho bloku, timestamp a transaction data, často ako Merkle Tree root hash.

39. Aký je vhodný use case blockchainu podľa PDF?

Odpoveď: Secure, trustworthy shared log — append-only file. Vhodné pre verejné oznámenia, transakcie alebo auditovateľný log udalostí v IoT systéme.

40. Prečo je blockchain pre IoT problematický?

Odpoveď: IoT má intermittent networking, nízky výkon, obmedzené úložisko a otázku dôvery voči senzorovým dátam. PDF uvádza Vegvisir ako výskumný pokus, nie produkt.

41. Čo je CRDT a prečo je relevantné?

Odpoveď: Conflict-Free Replicated Datatype; updates musia byť associative, commutative a idempotent. Replicas môžu byť aktualizované nezávisle a súbežne.

42. Čo je TAO vo Facebook social graph?

Odpoveď: TAO je distributed data store pre Facebook social graph. Pracuje s objects, associations a association lists.


NÍZKA PRAVDEPODOBNOSŤ

Okrajové témy / zaujímavosti — môže padnúť ako doplnok alebo detail

43. Kto je v PDF spomenutý ako možný „vynálezca“ cloudu?

Odpoveď: Jeff Dean a Sanjay Ghemawat z Google. Sú spojení s MapReduce, Bigtable a Google File System.

44. Čo ukázal Yahoo experiment s 100 ms delay?

Odpoveď: Pri pomalšom renderovaní stránok klesal click-through rate. PDF tým zdôrazňuje, že rýchlosť v škále priamo ovplyvňuje revenue.

45. Čo znamená „crisis of the commons“ v cloude?

Odpoveď: Keď veľa first-tier microservices koná „čo najrýchlejšie“, môže preťažiť spoločné interné databázy a služby.

46. Prečo je Dropbox použitý ako príklad lock-in?

Odpoveď: Dropbox ukladal dáta v S3 a jeho business model bol naviazaný na existujúcu cloud službu. V roku 2016 sa podľa PDF rozhodol opustiť S3 a vybudovať vlastnú HW infraštruktúru.

47. Čo je Chord?

Odpoveď: DHT systém, kde lookup vyžaduje O(log n) krokov. V PDF je uvedený ako príklad z MIT pre Akamai.

48. Čo je Beehive a čím sa líši?

Odpoveď: Beehive používal Chord a range searches. Používal unhashed keys, čím zachovával sort order, ale vyžadoval aktívny placement management.

49. Čo je HDFS rack awareness?

Odpoveď: NameNode umiestňuje repliky s ohľadom na racky. Cieľom je znížiť network traffic, zlepšiť fault tolerance, availability a latency.

50. Čo je redundant execution v MapReduce?

Odpoveď: Pri pomalých worker tasks sa spustia záložné kópie. Výsledok tej, ktorá skončí prvá, sa použije.

51. Čo je Bimodal Multicast?

Odpoveď: Kombinácia UDP multicastu a gossipu. Používa sa na rýchle šírenie urgentných notifikácií a doplnenie chýbajúcich správ cez gossip.

52. Prečo „nepoužiť gossip všade“?

Odpoveď: Gossip je robustný a jednoduchý, ale môže byť pomalý a ťažko sa z neho skladá celý systém. Najlepšie funguje ako subsystém so špecifickou úlohou.

53. Čo je MiCA?

Odpoveď: Platforma spomenutá v PDF ako príklad použitia gossipu v projekte. Umožňuje vytvárať a skladať gossip mechanizmy s rôznymi gossip rates.

54. Aké konkrétne overhead čísla PDF uvádza pri CryptDB?

Odpoveď: Pri TPC-C uvádza throughput loss 26 % oproti MySQL a latency 0.10 ms MySQL vs. 0.72 ms CryptDB.