OpenStack Senior Architect

优缺点分析

角色解读

• 可向首席云架构师或技术总监方向发展，负责更大规模的云战略规划
• 也可转型为云基础设施部门负责人，统筹团队管理与技术演进
• 设计并管理基于OpenStack和AI GPU的云基础设施架构，确保系统的高可用性与容灾能力
• 开发自动化部署模板，优化基础设施的配置与扩展流程，并与开发团队协作推进云原生集成
• 负责跨平台的系统故障排查，并为IT基础设施的新建或升级提供详细的技术规范与文档
• 精通OpenStack架构设计、部署与运维，具备AI GPU云解决方案的实战经验
• 熟练掌握基础设施自动化技术，能够编写部署模板并实现CI/CD流程中的云资源集成
• 具备扎实的系统高可用性设计、灾难恢复规划及复杂跨平台故障排查能力

申请策略

• 了解公司在AI服务器与云计算领域的业务布局，面试时可结合其硬件优势探讨云软件架构的协同优化
• 重点突出OpenStack集群的设计、部署与调优经验，特别是结合AI GPU算力场景的落地案例
• 展示在基础设施自动化、IaC（基础设施即代码）及CI/CD集成方面的具体成果与模板开发经验
• 强调在系统高可用性设计、灾难恢复演练及重大故障排查中的实际贡献与量化指标
• 深入学习AI GPU虚拟化技术及在OpenStack中的集成方案
• 提升自动化运维工具链的高级应用能力，优化部署效率

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考过程、遇到的难点及最终的量化收益
• 对于架构设计问题，从业务需求出发，阐述高可用、可扩展、安全及自动化维度的设计考量
• 请描述你设计过的最复杂的OpenStack架构，特别是如何整合AI GPU资源的？
• 在确保OpenStack集群高可用性和灾难恢复方面，你采取过哪些关键策略？
• 当开发团队抱怨云资源交付慢或集成困难时，你如何通过自动化手段解决？
• 分享一次你处理过的最棘手的跨平台系统故障，你的排查思路是什么？
• 复习OpenStack核心组件的底层原理及调优方法
• 了解当前AI算力云化的主流架构趋势，准备好针对GPU资源池化与调度的技术见解