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Cloudflare スケールで、高スループットの分散データ配信・ClickHouse 分析基盤・リトリーバル API を構築する

Cloudflare の Data Org は、毎秒10億件超のイベントを処理するシステム群を対象に、取り込み・配信・保存・検索というデータライフサイクル全体を担っています。Go ベースの配信パイプライン、ClickHouse を核とする分析データベースプラットフォーム、顧客向けの GraphQL・ログ・アラート製品にまたがる組織です。この面接では、分散システムとデータベースの基礎、Go の習熟度、SQL・データベース内部構造、高カーディナリティ環境での可観測性が試されます。顧客向けかつ常時稼働のシステムにおいて、ボトルネック・スケール・信頼性を筋道立てて考えられることを示せる候補者が強いです。

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この面接で問われること

  • 高スループット・低レイテンシの分散データパイプライン(Go)
  • データベース内部構造と、ClickHouse 型分析データベースのスケーリング・チューニング
  • 大規模環境での可観測性:Prometheus、Grafana、高カーディナリティメトリクス
  • 顧客向けリトリーバル API(GraphQL)、ログ配信、アラート
  • 本番データシステムのデバッグとボトルネック解消

よくある質問の方向性

自身が構築した高スループットの分散システム(できれば Go 製)について説明してください

大規模な分析データベースクラスタ(例:ClickHouse)をどうチューニング・スケールさせるか

可観測性ツールを使ってデータパイプラインの本番インシデントをデバッグした経験

顧客向けの GraphQL API やログ配信 API の設計にどう取り組むか

取り込みパイプラインやクエリパイプラインでボトルネックを特定・解消した経験を教えてください

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