# Kubernetes - 本番環境とスケーリング (Data Engineering) > Helm charts、HPA/VPA、StatefulSets、PersistentVolumes、RBAC、GKE、resource limits、Prometheus/Grafana、health probes - 20 面接問題 - Senior - [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. Kubernetesエコシステムにおける Helm の主な役割は何ですか? **回答** Helm は Kubernetes 用のパッケージマネージャーです。テンプレート化された YAML ファイルのコレクションである chart を介して、複雑なアプリケーションの定義、インストール、アップグレードを可能にします。Helm は依存関係、バージョン、設定を再現可能な方法で管理することでデプロイを簡素化します。 ## 2. Deployment と StatefulSet の根本的な違いは何ですか? **回答** StatefulSet は各 pod に対して安定した永続的な ID (ネットワーク名、ストレージ) を保証しますが、Deployment は pod を交換可能なものとして扱います。StatefulSet は、各インスタンスが再起動後も ID とデータを保持する必要があるデータベースなどのステートフルアプリケーションに不可欠です。 ## 3. Horizontal Pod Autoscaler (HPA) はレプリカ数を調整するためにどのように機能しますか? **回答** HPA は Metrics Server を介して pod のメトリクス (CPU、メモリ、またはカスタムメトリクス) を監視し、ターゲット使用率を維持するためにレプリカ数を自動的に調整します。現在の使用量とターゲットの比率を計算し、それに応じてスケールアップまたはスケールダウンを行い、スラッシングを防ぐためにクールダウン期間を設けます。 ## さらに17問利用可能 - HPA (Horizontal Pod Autoscaler) と VPA (Vertical Pod Autoscaler) の違いは何ですか? - Kubernetes における PersistentVolume (PV) と PersistentVolumeClaim (PVC) の役割は何ですか? 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Engineering面接トピック - [Linux & Shell - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20問, Junior - [Git & GitHub - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20問, Junior - [データエンジニアリングのための高度なPython](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25問, Junior - [Docker - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25問, Junior - [Google Cloud Platform - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20問, Junior - [CI/CDとコード品質](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20問, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20問, Mid-Level - [FastAPI - データAPI](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20問, Mid-Level - [Data Engineering向けの高度なSQL](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20問, Mid-Level - [Data Lake - アーキテクチャと取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20問, Mid-Level - [データエンジニアリングのためのBigQuery](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20問, Mid-Level - [PostgreSQL - 管理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20問, Mid-Level - [Data EngineeringのためのData Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20問, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - データ取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20問, Mid-Level - [Apache Airflow - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [Kubernetes - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20問, Senior - [ETL / ELT / ETLT パターン](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20問, Senior - [Apache Airflow - 上級](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20問, Senior - [Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20問, Senior - [PySpark - 大規模処理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20問, Senior - [Google Pub/Sub - データストリーミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20問, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20問, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20問, Senior - [NoSQLデータベース](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20問, Senior - [モダンなData Architecture](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20問, Senior - [モニタリングとオブザーバビリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20問, Senior - [IAMとデータセキュリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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