Что хотят услышать интервьюеры:

Ожидают услышать не просто список сервисов, а понимание, как и зачем они использовались в реальных задачах. Важно показать опыт с хранением данных, вычислениями, очередями, мониторингом и деплоем. Хорошо, если есть примеры выбора сервиса под конкретную задачу и понимание базовых ограничений.

Определение:

Облачные сервисы GCP и AWS — это управляемые инструменты для хранения данных, запуска приложений, обработки событий, работы с сетью и наблюдаемостью без необходимости самостоятельно администрировать всю инфраструктуру. В Python-проектах чаще всего используются сервисы для object storage, compute, serverless, очередей, баз данных и логирования.

Пример использования:

Например, для Python-сервиса можно хранить файлы в object storage, обрабатывать загрузки через функцию или воркер, а результаты сохранять в базу данных.

import boto3

s3 = boto3.client("s3")
s3.upload_file("report.csv", "my-bucket", "reports/report.csv")

print("Файл загружен в S3")

На GCP аналогичная задача часто решается через Cloud Storage и сервисы для запуска кода, например Cloud Run или Cloud Functions.

Пояснение кода:

Код показывает загрузку файла в AWS S3 через библиотеку boto3. Сначала создается клиент S3, затем локальный файл report.csv отправляется в бакет my-bucket по указанному ключу reports/report.csv. Такой подход удобен для хранения артефактов, отчетов, вложений и других файлов, которые не должны лежать на диске приложения.

Ключевые моменты:

Для AWS в Python обычно использовали S3, EC2, Lambda, SQS, RDS, CloudWatch.
Для GCP часто встречаются Cloud Storage, Compute Engine, Cloud Run, Pub/Sub, Cloud SQL, Cloud Logging.
На собеседовании важно не перечисление, а понимание сценариев: хранение, обработка, доставка сообщений, запуск сервиса, мониторинг.
Хорошо упомянуть, что сервис выбирался по задаче: serverless для событийной обработки, queue для асинхронных задач, storage для файлов.
Для junior/middle достаточно показать базовый практический опыт и понимание того, как сервисы связаны между собой в архитектуре приложения.

Какие облачные сервисы на платформах GCP и AWS вы использовали в своей работе?