Colloquio per Ingegnere DevOps: domande e risposte modello

Risposta modello

Partirei da fasi chiare — build, test, scansione di sicurezza, rilascio — con artefatti versionati e immagini Docker firmate. Userei GitLab CI o GitHub Actions per l'integrazione e Argo CD per il deploy in ottica GitOps, con ambienti separati e promozione controllata verso la produzione.

Risposta modello

Sono frequenza di deploy, lead time per le modifiche, change failure rate e MTTR. Le uso per misurare la salute del processo di rilascio: le monitoro su dashboard Grafana e decido dove intervenire, per esempio riducendo il lead time con test più rapidi.

Risposta modello

Uso Terraform con stato remoto e lock, moduli riutilizzabili e revisione tramite merge request. Applico le modifiche solo dalla pipeline, mai in locale, così da mantenere tracciabilità e coerenza tra gli ambienti.

Risposta modello

Il Cloud Engineer progetta e gestisce l'architettura dei servizi cloud; io mi concentro sull'automazione del rilascio e sull'affidabilità dell'esercizio: pipeline, IaC, osservabilità e reperibilità. Gli ambiti si sovrappongono, ma il mio baricentro è il processo, non il disegno architetturale.

Risposta modello

Integro le scansioni delle dipendenze e delle immagini nella pipeline, gestisco i segreti con HashiCorp Vault invece che in chiaro e applico il principio del privilegio minimo alle credenziali di deploy. Blocco il rilascio se una vulnerabilità critica supera la soglia definita.

Risposta modello

Distinguo metriche, log e tracce: Prometheus per le metriche, Loki per i log e OpenTelemetry per il tracing distribuito, con dashboard Grafana e alert basati sugli SLO. L'obiettivo è ridurre il tempo per capire cosa non funziona, non solo raccogliere dati.

Terraform è dichiarativo e orientato al provisioning dell'infrastruttura; Ansible è più adatto alla configurazione e all'orchestrazione sui server. Li combino: Terraform crea le risorse, Ansible le configura.

Con strategie come blue-green o canary: instrado gradualmente il traffico verso la nuova versione, monitoro gli SLO e faccio rollback automatico se le metriche peggiorano. In Kubernetes uso rolling update con readiness probe corrette.

Con un gestore centralizzato come HashiCorp Vault o i secret nativi della piattaforma, mai nei repository o in chiaro nelle pipeline. Applico rotazione periodica e accesso basato sui ruoli, in linea anche con gli obblighi GDPR sui dati.

Misuro dove si perde tempo, parallelizzo i test, introduco la cache delle dipendenze e delle immagini e isolo i test instabili. L'obiettivo è ridurre il lead time mantenendo affidabile il segnale di build.

Prima ripristino il servizio con un rollback alla versione stabile, poi comunico lo stato al team e agli stakeholder. Solo dopo il ripristino avvio l'analisi della causa, documentando tutto per il post-mortem senza colpevolizzare le persone.

Cerco di capire l'urgenza e mostro i rischi del bypass in termini di tracciabilità e affidabilità. Poi lavoro per rendere la pipeline più veloce, così che rispettare il processo diventi anche la via più rapida.

Analizzo l'uso reale delle risorse con le metriche, elimino gli ambienti inutilizzati, introduco l'autoscaling e dimensiono correttamente i carichi. Verifico l'impatto sugli SLO prima di consolidare ogni cambiamento.

Riporto la discussione sui dati condivisi — metriche DORA e SLO — e propongo responsabilità chiare tramite runbook e automazione. L'obiettivo è trasformare il rilascio in un processo comune invece che in un punto di attrito.