
Kubernetes - Fundamentos
Pods, Deployments, Services, Ingress, ConfigMaps, Secrets, namespaces, kubectl, manifiestos YAML
1¿Cuál es la unidad más pequeña que se puede desplegar en Kubernetes?
¿Cuál es la unidad más pequeña que se puede desplegar en Kubernetes?
Respuesta
El Pod es la unidad más pequeña que se puede desplegar en Kubernetes. Un Pod representa uno o más contenedores que comparten la misma red y almacenamiento. Constituye el bloque básico sobre el que se basan todas las demás abstracciones de Kubernetes como Deployments, ReplicaSets y Services.
2¿Qué componente de Kubernetes es responsable de mantener un número especificado de réplicas de Pods en ejecución?
¿Qué componente de Kubernetes es responsable de mantener un número especificado de réplicas de Pods en ejecución?
Respuesta
Un Deployment gestiona los ReplicaSets que mantienen el número deseado de Pods en ejecución. Proporciona capacidades de actualizaciones progresivas, rollbacks y escalado. Deployment es la forma recomendada de desplegar aplicaciones stateless en Kubernetes.
3¿Qué comando kubectl lista todos los Pods en todos los namespaces?
¿Qué comando kubectl lista todos los Pods en todos los namespaces?
Respuesta
El comando kubectl get pods --all-namespaces (o -A como abreviación) muestra todos los Pods de todos los namespaces. Por defecto, kubectl opera en el namespace default. El flag --all-namespaces permite ver los recursos del sistema en kube-system así como los de otros namespaces.
¿Qué tipo de Service de Kubernetes expone los Pods solo dentro del cluster?
¿Cómo almacenar datos de configuración no sensibles en Kubernetes?
+17 preguntas de entrevista
Otros temas de entrevista Data Engineering
Linux & Shell - Fundamentos
Git & GitHub - Fundamentos
Python avanzado para Data Engineering
Docker - Fundamentos
Google Cloud Platform - Fundamentos
CI/CD y calidad de código
Docker Compose
FastAPI - APIs de datos
SQL avanzado para Data Engineering
Data Lake - Arquitectura e ingesta
BigQuery para Data Engineering
PostgreSQL - Administración
Data Modeling para Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Ingesta de datos
dbt - Fundamentos
Apache Airflow - Fundamentos
dbt - Funcionalidades avanzadas
Patrones ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Avanzado
Airflow + dbt - Orquestación de pipelines
PySpark - Procesamiento a gran escala
Google Pub/Sub - Streaming de datos
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Producción y escalado
Terraform - Infrastructure as Code
Bases de datos NoSQL
Arquitectura Data moderna
Monitoreo y observabilidad
IAM y seguridad de datos
Domina Data Engineering para tu próxima entrevista
Accede a todas las preguntas, flashcards, tests técnicos, ejercicios de code review y simuladores de entrevista.
Empieza gratis