Głębiej
Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:
- Kontekst (tagi): observability, logs, metrics, tracing
- Niezawodność: jak wykryć problem (monitoring) i jak go ograniczyć (rollback, feature flags).
- Bezpieczeństwo: least privilege, rotacja sekretów, supply chain.
- Automatyzacja: idempotencja, powtarzalność, drift.
- Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
- Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
- Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.
Przykłady
Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):
// Example: discuss trade-offs for "logi-vs-metryki-vs-trace-—-jak-się-uzupełniają?"
function explain() {
// Start from the core idea:
// Metryki pokazują trendy i zdrowie, logi dają szczegóły zdarzeń, a trace śledzą pojedyncze
}
Typowe pułapki
- Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
- Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
- Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.
Pytania uzupełniające na rozmowie
- Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
- Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
- Jak byś przetestował(a) edge-case’y?