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Cloudflare のグローバルエッジプラットフォーム全体でリソース使用量を計測・分析する

Cloudflare の MAPS チームは、毎秒 4,600 万件超の HTTP リクエストを処理するエッジネットワーク全体のリソース使用量を正しく帰属させるためのデータパイプラインと計測システムを構築しています。この面接の対象は、Go・Rust・C のいずれかで開発でき、ClickHouse 型のカラムストアをはじめとする大規模データパイプラインについて筋道立てて考えられ、多数のチームと連携して一貫性のある正確な使用量アトリビューションを実現できる分散システムエンジニアです。

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この面接で問われること

  • レイテンシに敏感なインフラ上での Go・Rust・C による分散システム開発
  • ClickHouse や BigQuery/Dremel などのカラム指向ストレージと大規模データパイプライン
  • TCP/IP ネットワーキングとルーティングの基礎
  • 組織全体の合意形成に向けたチーム横断のコラボレーション
  • 単にソフトウェアをリリースするのではなく、成果そのものにオーナーシップを持つ姿勢
  • 大規模分散システムにおけるパフォーマンス問題のデバッグ

よくある質問の方向性

レイテンシやリソース効率がシビアに問われる分散システムを構築した経験について説明してください

ClickHouse や BigQuery のようなカラム指向データストアを大規模に扱った経験を教えてください

TCP/IP とルーティングの基礎を実際の課題にどう適用したか説明してください

優先順位が競合する多数のチームの間で合意形成が必要だったプロジェクトについて教えてください

特定のソフトウェアの開発にとどまらず、課題や成果に対してエンドツーエンドでオーナーシップを持った経験を教えてください

大規模分散システムのパフォーマンス問題をどのように診断し、解決しましたか

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