Google Pub/Sub - Streaming Data
Topics, subscriptions, push vs pull, ordering, dead lettering, exactly-once delivery, monitoring, schema registry
1Apa karakteristik arsitektur utama dari Google Pub/Sub?
Apa karakteristik arsitektur utama dari Google Pub/Sub?
Jawaban
Google Pub/Sub adalah layanan messaging asinkron serverless yang memisahkan produsen pesan dari konsumen. Publisher mengirim pesan ke topics tanpa mengetahui subscribers, dan subscribers menerima pesan melalui subscriptions tanpa mengetahui publishers. Arsitektur ini memungkinkan skalabilitas horizontal independen di kedua sisi.
2Apa perbedaan mendasar antara topic dan subscription di Pub/Sub?
Apa perbedaan mendasar antara topic dan subscription di Pub/Sub?
Jawaban
Topic adalah saluran bernama tempat publishers mengirim pesan, sedangkan subscription adalah entitas bernama yang merepresentasikan minat subscriber untuk menerima pesan dari topic. Satu topic dapat memiliki beberapa subscription, dan setiap subscription menerima salinan dari setiap pesan yang dipublikasikan ke topic.
3Dalam kasus apa subscription pull lebih disukai daripada subscription push?
Dalam kasus apa subscription pull lebih disukai daripada subscription push?
Jawaban
Subscription pull lebih disukai ketika subscriber perlu mengontrol laju konsumsi pesan (flow control), memproses batch besar, atau ketika lingkungan eksekusi tidak dapat mengekspos endpoint HTTPS publik. Pull juga memudahkan penanganan lonjakan beban dengan menyesuaikan jumlah pesan yang diambil secara dinamis.
Bagaimana mekanisme acknowledgement bekerja di Pub/Sub?
Apa peran dead letter topic dalam Pub/Sub?
+17 pertanyaan wawancara
Topik wawancara Data Engineering lainnya
Linux & Shell - Dasar-dasar
Git & GitHub - Dasar-dasar
Python lanjutan untuk Data Engineering
Docker - Dasar-dasar
Google Cloud Platform - Dasar-Dasar
CI/CD dan Kualitas Kode
Docker Compose
FastAPI - API Data
SQL Lanjutan untuk Data Engineering
Data Lake - Arsitektur dan Ingesti
BigQuery untuk Data Engineering
PostgreSQL - Administrasi
Data Modeling untuk Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Ingesti Data
dbt - Dasar
Apache Airflow - Dasar-Dasar
Kubernetes - Dasar-Dasar
dbt - Fitur lanjutan
Pola ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Lanjutan
Airflow + dbt - Orkestrasi Pipeline
PySpark - Pemrosesan Skala Besar
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Produksi dan Penskalaan
Terraform - Infrastructure as Code
Database NoSQL
Data Architecture Modern
Monitoring dan Observability
IAM dan Keamanan Data
Kuasai Data Engineering untuk wawancara berikutnya
Akses semua pertanyaan, flashcards, tes teknis, latihan code review dan simulator wawancara.
Mulai gratis