Preguntas de entrevista para SRE: Simulacros de entrevista

Avanzando en tu Carrera Profesional como SRE

Una carrera en Ingeniería de Fiabilidad de Sitios (SRE) a menudo comienza en un rol como administración de sistemas o desarrollo de software, proporcionando una base sólida. Desde un SRE junior enfocado en la respuesta a incidentes y la monitorización, el camino progresa a niveles senior y principal, donde el énfasis se desplaza hacia el diseño arquitectónico, la automatización compleja y la planificación estratégica. Los desafíos clave a lo largo de este viaje incluyen mantenerse al día con tecnologías en evolución como herramientas nativas de la nube e IA, y cambiar de una mentalidad reactiva a una proactiva. Superar estos obstáculos requiere un compromiso con el aprendizaje continuo y la capacidad de influir en equipos multifuncionales. Los avances más críticos implican dominar la automatización para eliminar el trabajo manual repetitivo y liderar post-mortems de incidentes complejos para impulsar mejoras sistémicas. Esta evolución transforma a un ingeniero de un solucionador de problemas a un líder estratégico que garantiza la resiliencia y escalabilidad de todo el sistema.

Interpretación de las Habilidades Laborales en Ingeniería de Fiabilidad de Sitios

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Ingeniero de Fiabilidad de Sitios (SRE) actúa como un puente crucial entre el desarrollo de software y las operaciones de TI, aplicando principios de ingeniería de software para resolver problemas operativos. La misión principal es crear sistemas de software escalables, automatizados y altamente fiables. Las responsabilidades clave incluyen monitorizar el rendimiento del sistema, gestionar incidentes, automatizar tareas operativas y garantizar la disponibilidad y escalabilidad del sistema. Los SRE son responsables de todo el ciclo de vida de los servicios, desde el diseño y la implementación hasta las operaciones y el perfeccionamiento. Trabajan en estrecha colaboración con los equipos de desarrollo para incorporar la fiabilidad en el proceso de diseño de software desde el principio. Un valor principal que aportan es equilibrar la velocidad de lanzamiento de nuevas funcionalidades con la necesidad no negociable de la estabilidad del sistema. Esto se logra mediante el uso estratégico de conceptos como los Objetivos de Nivel de Servicio (SLOs) y los presupuestos de error. Los SRE son, en última instancia, responsables de asegurar que los servicios cumplan los objetivos de fiabilidad definidos mediante ingeniería proactiva y crear automatización para gestionar y solucionar problemas en sistemas complejos a gran escala.

Habilidades Imprescindibles

Codificación y Scripting: La competencia en lenguajes como Python, Go o Java es esencial para automatizar tareas operativas, desarrollar herramientas internas y gestionar configuraciones. Esta habilidad permite a los SRE resolver problemas con código, reduciendo la intervención manual y mejorando la eficiencia del sistema.
Administración de Sistemas Linux/Unix: Un profundo conocimiento de los sistemas operativos Linux/Unix es fundamental, ya que forman la columna vertebral de la mayoría de la infraestructura moderna. Se requiere maestría para la solución de problemas, el ajuste del rendimiento y la gestión eficaz de los recursos del sistema.
Monitorización y Observabilidad: La experiencia en el uso de herramientas como Prometheus, Grafana y el stack ELK es fundamental para obtener información sobre el comportamiento del sistema. La observabilidad, la capacidad de entender el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas, es clave para diagnosticar y prevenir problemas.
Pipelines de CI/CD: El conocimiento de las prácticas de integración y despliegue continuo es necesario para garantizar que el nuevo código se pueda lanzar de forma rápida y fiable. Los SRE ayudan a construir y mantener estos pipelines para automatizar el proceso de entrega de software.
Plataformas de Computación en la Nube: La experiencia práctica con los principales proveedores de la nube como AWS, GCP o Azure es imprescindible, ya que la mayoría de las empresas han trasladado su infraestructura a la nube. Los SRE necesitan saber cómo desplegar, gestionar y optimizar servicios en estos entornos.
Contenerización y Orquestación: La competencia con Docker y Kubernetes es esencial para gestionar aplicaciones modernas basadas en microservicios. Estas tecnologías son centrales para construir sistemas escalables y resilientes.
Infraestructura como Código (IaC): La experiencia con herramientas como Terraform o Ansible es crucial para gestionar la infraestructura de manera automatizada y repetible. Esta práctica aumenta la fiabilidad y hace que la gestión de la infraestructura sea más escalable.
Fundamentos de Redes: Una sólida comprensión de conceptos de redes como TCP/IP, DNS y balanceo de carga es vital para solucionar problemas de conectividad y optimizar el flujo de tráfico. Este conocimiento es a menudo clave para resolver incidentes complejos.
Gestión y Respuesta a Incidentes: La capacidad de gestionar y responder eficazmente a los incidentes de producción es una competencia central de un SRE. Esto incluye participar en rotaciones de guardia y liderar post-mortems sin culpa para aprender de los fallos.
Diseño y Arquitectura de Sistemas: Los SRE deben ser capaces de diseñar y analizar sistemas distribuidos a gran escala en busca de fiabilidad, escalabilidad y rendimiento. Esta habilidad es crucial para construir proactivamente sistemas tolerantes a fallos desde cero.

Cualificaciones Preferidas

Certificaciones Avanzadas en la Nube: Poseer certificaciones como AWS Certified DevOps Engineer o Google Cloud Professional Cloud Architect demuestra un profundo nivel de experiencia y compromiso. Esto valida habilidades avanzadas en el diseño, despliegue y gestión de aplicaciones en plataformas de nube específicas, convirtiéndote en un candidato más atractivo.
Experiencia con Chaos Engineering: La experiencia práctica con el "chaos engineering" —la práctica de inyectar fallos intencionadamente en un sistema para probar su resiliencia— es una ventaja significativa. Muestra un enfoque proactivo para identificar debilidades y mejorar la fiabilidad del sistema antes de que ocurra una interrupción real.
Experiencia en Ingeniería de Seguridad: A medida que los sistemas se vuelven más complejos, la línea entre la fiabilidad y la seguridad se difumina. Un SRE con experiencia en seguridad puede identificar y mitigar mejor las vulnerabilidades, contribuyendo a un sistema más robusto y confiable.

El Auge de la Ingeniería de Plataformas

La aparición de la Ingeniería de Plataformas es una evolución significativa en el panorama de DevOps y SRE, enfocándose en mejorar la experiencia y eficiencia del desarrollador. Mientras que los SRE se preocupan principalmente por la fiabilidad, el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas de producción, los ingenieros de plataforma construyen y mantienen la Plataforma de Desarrollador Interna (IDP) que los desarrolladores utilizan. Esta plataforma proporciona un conjunto estandarizado y de autoservicio de herramientas e infraestructura que agiliza todo el ciclo de vida del desarrollo de software. SRE y la Ingeniería de Plataformas no son mutuamente excluyentes; son roles altamente complementarios. Los ingenieros de plataforma pueden aprovechar los principios de SRE para construir plataformas más fiables y robustas, mientras que los equipos de SRE se benefician de las herramientas estandarizadas y la infraestructura proporcionada por la plataforma para mejorar la fiabilidad general del sistema. Esencialmente, la ingeniería de plataformas construye el "camino pavimentado" para los desarrolladores, y los SRE se aseguran de que ese camino pueda manejar el tráfico de producción de manera segura y eficiente.

Desarrollo Guiado por la Observabilidad

El Desarrollo Guiado por la Observabilidad (ODD) representa una tendencia crucial de "desplazamiento a la izquierda", incorporando principios de observabilidad temprano en el ciclo de vida del desarrollo de software. En lugar de tratar la monitorización como una ocurrencia tardía, el ODD anima a los desarrolladores a construir aplicaciones que sean inherentemente observables desde el principio. Esto significa instrumentar el código con telemetría de alta calidad —registros, métricas y trazas— durante la fase de desarrollo, no solo antes de la producción. Al hacerlo, los equipos pueden obtener una visión profunda del comportamiento del sistema en entornos de preproducción, facilitando la detección y resolución de anomalías antes de que impacten a los usuarios. Este enfoque proactivo transforma la observabilidad de una herramienta reactiva de solución de problemas a un principio fundamental de la calidad y el diseño del software, lo que finalmente conduce a sistemas más resilientes y mantenibles.

Integrando la IA en las Prácticas SRE

La integración de la Inteligencia Artificial, específicamente AIOps (IA para Operaciones de TI), está revolucionando la forma en que los equipos SRE gestionan sistemas complejos. AIOps aprovecha el aprendizaje automático y el análisis de big data para automatizar y mejorar tareas críticas de operaciones de TI, como la detección de anomalías, la correlación de eventos y el análisis de la causa raíz. En lugar de revisar manualmente las alertas, los SRE pueden confiar en plataformas impulsadas por IA para predecir fallos, detectar problemas de forma proactiva e incluso automatizar las respuestas a incidentes. Esto permite a los equipos pasar de un modo reactivo de "apagar fuegos" a una postura proactiva y predictiva sobre la fiabilidad. Al analizar grandes cantidades de datos operativos, AIOps puede identificar patrones sutiles que preceden a interrupciones importantes, reduciendo significativamente el tiempo de inactividad y liberando a los ingenieros para que se centren en trabajos estratégicos de alto valor.

10 Preguntas Típicas de Entrevista para Ingeniería de Fiabilidad de Sitios

Pregunta 1：Explica la diferencia entre SLI, SLO y SLA. ¿Cómo se relacionan con un presupuesto de error?

Puntos de Evaluación: Evalúa la comprensión del candidato sobre los conceptos fundamentales de la Ingeniería de Fiabilidad de Sitios. Evalúa su capacidad para articular la importancia empresarial y técnica de las métricas de fiabilidad. Pone a prueba su comprensión de cómo se derivan y utilizan los presupuestos de error para equilibrar la innovación con la estabilidad.
Respuesta Estándar: "Un SLI, o Indicador de Nivel de Servicio, es una medida cuantitativa de algún aspecto del servicio, como la latencia de las solicitudes o el tiempo de actividad del sistema. Un SLO, u Objetivo de Nivel de Servicio, es un valor o rango objetivo para un SLI que prometemos a nuestros usuarios. Por ejemplo, un SLI podría ser 'el porcentaje de solicitudes HTTP exitosas', y el SLO correspondiente podría ser 'el 99.9% de las solicitudes serán exitosas en una ventana de 28 días'. Un SLA, o Acuerdo de Nivel de Servicio, es un contrato formal con un cliente que define los SLOs y describe las consecuencias, a menudo financieras, si esos SLOs no se cumplen. El presupuesto de error es simplemente el 100% menos el SLO. Para un SLO del 99.9%, el presupuesto de error es del 0.1%. Este presupuesto representa la cantidad aceptable de falta de fiabilidad y capacita al equipo para tomar riesgos calculados, como lanzar nuevas funcionalidades, siempre que se mantengan dentro del presupuesto."
Errores Comunes: Confundir las definiciones de SLI, SLO y SLA. No explicar el propósito práctico de un presupuesto de error. Describir los conceptos en términos puramente académicos sin conectarlos con la toma de decisiones del mundo real (por ejemplo, lanzamientos de funcionalidades vs. trabajo de estabilidad).
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo elegirías los SLIs apropiados para un nuevo microservicio?
- Describe una ocasión en la que tuviste que tomar una decisión basada en el presupuesto de error restante.
- ¿Qué sucede cuando un presupuesto de error se consume por completo antes del final del período de medición?

Pregunta 2：Recibes una alerta a las 3 AM de que tu aplicación web funciona lentamente. ¿Cómo solucionarías este problema?

Puntos de Evaluación: Evalúa el enfoque sistemático del candidato para la solución de problemas bajo presión. Evalúa su capacidad para diagnosticar problemas en diferentes capas de la pila tecnológica (red, aplicación, base de datos). Pone a prueba su conocimiento de herramientas comunes de monitorización y diagnóstico.
Respuesta Estándar: "Mi primer paso sería evaluar rápidamente el radio de impacto: ¿la lentitud afecta a todos los usuarios o a un subconjunto específico? Empezaría por revisar nuestro panel de monitorización principal para ver métricas clave como la latencia, las tasas de error y el volumen de tráfico. Buscaría cualquier cambio reciente, como un nuevo despliegue o un cambio de configuración, que se correlacione con el inicio del problema. A continuación, profundizaría en la capa de aplicación, revisando las trazas del monitoreo de rendimiento de la aplicación (APM) para identificar transacciones lentas o consultas a la base de datos. Simultáneamente, revisaría métricas a nivel de sistema como CPU, memoria y E/S en nuestros servidores. Si el problema apunta a la base de datos, investigaría consultas de larga duración o el agotamiento del pool de conexiones. Durante todo el proceso, mantendría una comunicación clara con el equipo de respuesta a incidentes, documentando mis hallazgos y acciones en nuestra herramienta de gestión de incidentes."
Errores Comunes: Sacar conclusiones precipitadas sin recopilar datos. No mencionar la comunicación y la documentación. Describir un enfoque caótico y no estructurado. No considerar los cambios recientes como una causa probable.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué métricas específicas mirarías primero en tu panel de control?
- ¿Cómo determinarías si fue un problema de red frente a un problema de la aplicación?
- ¿Qué herramientas usarías para analizar el rendimiento de la base de datos?

Pregunta 3：Describe una ocasión en la que usaste la automatización para reducir el "toil" (trabajo repetitivo). ¿Cuál fue el problema, qué construiste y cuál fue el impacto?

Puntos de Evaluación: Evalúa la comprensión del candidato sobre el principio central de SRE de eliminar el trabajo manual y repetitivo. Evalúa sus habilidades prácticas de scripting y automatización. Pone a prueba su capacidad para cuantificar el impacto de su trabajo.
Respuesta Estándar: "En un rol anterior, nuestro equipo pasaba varias horas cada semana provisionando y configurando manualmente nuevas máquinas virtuales para los desarrolladores, lo cual era lento y propenso a errores humanos. Para solucionar esto, desarrollé un conjunto de playbooks de Ansible y los envolví en un pipeline de Jenkins. Esto permitió a los desarrolladores solicitar un nuevo entorno a través de un simple trabajo de Jenkins, que luego provisionaba automáticamente la VM, aplicaba la configuración correcta, instalaba el software necesario y ejecutaba un conjunto de pruebas de validación. El impacto fue significativo: redujimos el tiempo para provisionar un nuevo entorno de 4 horas a menos de 15 minutos. Esto no solo ahorró al equipo de SRE aproximadamente 10 horas de trabajo repetitivo por semana, sino que también mejoró drásticamente la productividad de los desarrolladores y aseguró que todos los entornos estuvieran configurados de manera consistente."
Errores Comunes: Proporcionar un ejemplo vago sin detalles específicos. No explicar claramente el estado "antes" y "después". No poder cuantificar el tiempo ahorrado o la reducción de errores. Describir un script de un solo uso en lugar de una solución de automatización robusta y reutilizable.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo probaste tu automatización antes de desplegarla?
- ¿Qué desafíos enfrentaste al desarrollar esta solución?
- ¿Cómo mejorarías o ampliarías esta automatización hoy en día?

Pregunta 4：¿Qué es el "chaos engineering" y por qué es importante para la fiabilidad?

Puntos de Evaluación: Pone a prueba el conocimiento del candidato sobre prácticas proactivas de fiabilidad. Evalúa su comprensión de cómo construir sistemas resilientes. Evalúa su capacidad para explicar un concepto complejo de manera clara.
Respuesta Estándar: "El 'chaos engineering' es la práctica de inyectar fallos de forma proactiva e intencionada en un sistema de producción o preproducción para probar su resiliencia e identificar debilidades. Por ejemplo, podríamos terminar máquinas virtuales al azar, introducir latencia de red o bloquear el acceso a una dependencia para ver cómo se comporta el sistema. El objetivo no es romper cosas, sino descubrir dependencias ocultas y modos de fallo desconocidos en un entorno controlado antes de que causen una interrupción real. Es importante porque nos ayuda a construir confianza en la capacidad de nuestro sistema para soportar condiciones turbulentas del mundo real. Al ejecutar regularmente estos experimentos, podemos validar nuestra monitorización, alertas y mecanismos de auto-remediación, construyendo finalmente un sistema más tolerante a fallos."
Errores Comunes: Describir el "chaos engineering" como simplemente "romper cosas al azar". No mencionar la importancia de ejecutar experimentos de manera controlada con una hipótesis clara. No conectar la práctica con el objetivo empresarial de mejorar la fiabilidad y la experiencia del usuario.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué herramientas se utilizan para el "chaos engineering"?
- ¿Cómo diseñarías un experimento de caos para probar la resiliencia de un componente específico?
- ¿Qué mecanismos de seguridad implementarías antes de ejecutar un experimento de caos en producción?

Pregunta 5：Explica la diferencia entre los despliegues "blue-green" y "canary". ¿En qué situaciones elegirías uno sobre el otro?

Puntos de Evaluación: Evalúa el conocimiento del candidato sobre estrategias de despliegue seguras. Evalúa su comprensión de las ventajas y desventajas entre diferentes modelos de despliegue. Pone a prueba su capacidad para aplicar conocimientos teóricos a escenarios prácticos.
Respuesta Estándar: "Ambas son estrategias para reducir el riesgo de desplegar nuevo software. En un despliegue 'blue-green', tienes dos entornos de producción idénticos: 'blue' (la versión actual) y 'green' (la nueva versión). Despliegas la nueva versión en el entorno 'green' y puedes ejecutar pruebas contra él. Una vez seguro, cambias el enrutador para enviar todo el tráfico al entorno 'green', que luego se convierte en el nuevo 'blue'. Un despliegue 'canary' es más gradual. Despliegas la nueva versión a un pequeño subconjunto de usuarios o servidores primero. Luego, monitorizas de cerca su rendimiento y tasas de error. Si todo parece correcto, aumentas gradualmente el porcentaje de tráfico que va a la nueva versión hasta que esté completamente desplegada. Elegiría 'blue-green' para aplicaciones donde necesito cambiar de versión rápidamente y tener un plan de reversión simple. Elegiría un despliegue 'canary' para cambios más arriesgados o sistemas a gran escala donde quiero validar el rendimiento de la nueva versión con tráfico de producción real antes de comprometerme a un despliegue completo."
Errores Comunes: Confundir las definiciones. No explicar la diferencia clave en el cambio de tráfico (todo a la vez vs. gradual). No ser capaz de articular las ventajas o desventajas específicas de cada enfoque.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo monitorizas la salud de un lanzamiento "canary"?
- ¿Cuáles son las implicaciones de costo de infraestructura de un despliegue "blue-green"?
- ¿Cómo automatizarías el proceso de reversión para un despliegue "canary" fallido?

Pregunta 6：¿Cuál es el propósito de un post-mortem sin culpas?

Puntos de Evaluación: Evalúa la comprensión del candidato sobre la cultura SRE. Evalúa su capacidad para aprender del fracaso y centrarse en mejoras sistémicas. Pone a prueba su mentalidad de comunicación y colaboración.
Respuesta Estándar: "Un post-mortem sin culpas es un proceso para analizar un incidente con el objetivo principal de comprender los factores que contribuyeron y prevenir su recurrencia, sin asignar culpa a ningún individuo o equipo. La creencia fundamental es que las personas no son el problema; el sistema lo es. Asumimos que todos los involucrados actuaron con las mejores intenciones dada la información que tenían en ese momento. El propósito es crear un entorno psicológicamente seguro donde los ingenieros puedan compartir abiertamente detalles sobre el incidente, incluidos los errores cometidos, sin temor a castigos. Este diálogo abierto es crucial para descubrir las verdaderas causas raíz sistémicas del fallo. El resultado es un conjunto de pasos accionables para mejorar la resiliencia, las herramientas o los procesos del sistema."
Errores Comunes: Sugerir que "sin culpas" significa "sin responsabilidad". Centrarse en las acciones individuales que llevaron al incidente. No enfatizar la importancia de crear elementos de seguimiento accionables para mejorar el sistema.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- Describe los componentes clave que incluirías en un documento de post-mortem.
- ¿Cómo manejarías una situación en la que el error de un individuo fue la causa directa de un incidente?
- ¿Cómo te aseguras de que los elementos de acción de un post-mortem se completen realmente?

Pregunta 7：¿Cómo diseñarías un sistema altamente disponible y escalable para un sitio web de comercio electrónico popular?

Puntos de Evaluación: Evalúa las habilidades de diseño de sistemas y arquitectura del candidato. Evalúa su conocimiento de componentes clave como balanceadores de carga, bases de datos y cachés. Pone a prueba su capacidad para pensar en las compensaciones de escalabilidad, fiabilidad y rendimiento.
Respuesta Estándar: "Para diseñar un sitio de comercio electrónico altamente disponible y escalable, comenzaría con una arquitectura de múltiples niveles. En el borde, usaría una Red de Distribución de Contenido (CDN) para almacenar en caché activos estáticos como imágenes y CSS, reduciendo la latencia para los usuarios a nivel mundial. El tráfico entrante llegaría a un balanceador de carga, que distribuye las solicitudes a través de una flota de servidores web sin estado. Estos servidores web estarían en un grupo de autoescalado para manejar picos de tráfico. Para el almacenamiento de datos, usaría un servicio de base de datos relacional gestionado (como Amazon RDS) en una configuración primario-réplica para alta disponibilidad y escalabilidad de lectura. Para reducir aún más la carga de la base de datos y mejorar el rendimiento, implementaría múltiples capas de caché, incluida una caché en memoria como Redis para datos de sesión e información de productos de acceso frecuente. Todos los componentes se desplegarían en múltiples zonas de disponibilidad para garantizar la resiliencia contra fallos de una sola zona."
Errores Comunes: Proporcionar un diseño muy genérico o demasiado simplista. Olvidar componentes clave como el almacenamiento en caché o una CDN. No considerar la tolerancia a fallos (por ejemplo, desplegar en una sola zona de disponibilidad). No explicar el propósito de cada componente en el diseño.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo manejarías los datos de sesión de usuario en este entorno distribuido?
- ¿Qué tipo de base de datos elegirías y por qué?
- ¿Cómo monitorizarías la salud y el rendimiento de todo este sistema?

Pregunta 8：¿Qué es la Infraestructura como Código (IaC) y por qué es una piedra angular de SRE?

Puntos de Evaluación: Pone a prueba la comprensión del candidato sobre la gestión moderna de la infraestructura. Evalúa su familiaridad con herramientas como Terraform o Ansible. Evalúa su capacidad para explicar los beneficios de gestionar la infraestructura de forma programática.
Respuesta Estándar: "La Infraestructura como Código, o IaC, es la práctica de gestionar y provisionar infraestructura a través de archivos de definición legibles por máquina, en lugar de a través de la configuración manual. Herramientas como Terraform, Ansible o CloudFormation te permiten definir tus servidores, redes y bases de datos en código. Este código puede ser versionado, probado y desplegado como el código de una aplicación. Es una piedra angular de SRE por varias razones clave. Primero, asegura la consistencia y elimina la deriva de configuración, ya que cada entorno se crea a partir de la misma fuente de verdad. Segundo, hace que los cambios en la infraestructura sean repetibles y automatizados, reduciendo el esfuerzo manual y el riesgo de error humano. Finalmente, permite la recuperación ante desastres y el escalado, ya que puedes recrear rápida y fiablemente toda tu infraestructura a partir del código en una nueva región si es necesario."
Errores Comunes: Solo nombrar herramientas sin explicar el concepto subyacente. No conectar la IaC con los objetivos principales de SRE como la fiabilidad y la automatización. No mencionar el control de versiones como una parte clave del proceso.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cuál es la diferencia entre una herramienta declarativa como Terraform y una herramienta procedural como Ansible?
- ¿Cómo gestionas datos sensibles, como contraseñas o claves de API, en tu código IaC?
- Describe un flujo de trabajo para revisar y aplicar cambios a la infraestructura usando IaC.

Pregunta 9：¿Cómo abordas la planificación de capacidad para un servicio?

Puntos de Evaluación: Evalúa la capacidad del candidato para pensar proactivamente sobre el crecimiento futuro. Evalúa sus habilidades analíticas y el uso de datos para tomar decisiones. Pone a prueba su comprensión de la gestión de recursos y la optimización de costos.
Respuesta Estándar: "Mi enfoque para la planificación de capacidad es basado en datos e iterativo. Comienzo analizando datos históricos sobre métricas clave de rendimiento como el volumen de tráfico, la utilización de CPU y el uso de memoria para comprender las tendencias de crecimiento. Basado en este análisis de tendencias y en la información del negocio sobre próximos lanzamientos de productos o campañas de marketing, creo una previsión de las necesidades futuras de recursos. Luego realizo pruebas de carga para determinar el punto de quiebre de nuestra infraestructura actual y validar nuestros mecanismos de escalado. Esto nos ayuda a establecer umbrales para cuándo necesitamos agregar más capacidad. El plan también debe definir políticas de autoescalado para manejar picos de tráfico inesperados automáticamente. Finalmente, la planificación de capacidad no es un evento único; es un proceso continuo de monitorización, previsión y ajuste para garantizar que tengamos suficientes recursos para satisfacer la demanda sin sobreaprovisionar y desperdiciar dinero."
Errores Comunes: Describir un enfoque puramente reactivo (es decir, "agregamos más servidores cuando las cosas se ponen lentas"). Olvidar mencionar la importancia del contexto empresarial y las pruebas de carga. Ignorar el aspecto del costo en la planificación de capacidad.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué métricas específicas seguirías para informar tu planificación de capacidad?
- ¿Cómo equilibras el costo del exceso de capacidad con el riesgo de una interrupción debido a una capacidad insuficiente?
- ¿Cómo realizarías una prueba de carga a un servicio para encontrar sus límites?

Pregunta 10：¿Cuál es la diferencia entre monitorización y observabilidad?

Puntos de Evaluación: Pone a prueba si el candidato está al día con la terminología y los conceptos modernos de SRE. Evalúa su capacidad para explicar el cambio matizado de la alerta reactiva a la comprensión proactiva del sistema. Evalúa su comprensión de los "tres pilares de la observabilidad".
Respuesta Estándar: "La monitorización y la observabilidad son conceptos relacionados pero distintos. La monitorización consiste en recopilar y analizar datos de un sistema para vigilar modos de fallo predefinidos. Configuramos alertas basadas en umbrales conocidos, por ejemplo, 'avísame si el uso de la CPU está por encima del 90%'. Nos dice si un sistema está funcionando. La observabilidad, por otro lado, consiste en tener un sistema lo suficientemente transparente como para que puedas entender su estado interno y depurar problemas nuevos sin tener que desplegar nuevo código. Te permite hacer preguntas arbitrarias sobre el comportamiento de tu sistema y obtener respuestas. La observabilidad a menudo se describe por sus 'tres pilares': métricas (datos numéricos), registros (registros de eventos estructurados) y trazas (que muestran el ciclo de vida de una solicitud a medida que se mueve a través de un sistema distribuido). Mientras que la monitorización te dice que algo está mal, un sistema verdaderamente observable te ayuda a entender por qué está mal."
Errores Comunes: Decir que son lo mismo. No poder definir los tres pilares de la observabilidad. No explicar la diferencia clave: la monitorización es para los desconocidos conocidos, mientras que la observabilidad es para los desconocidos desconocidos.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Puedes dar un ejemplo de un problema que sería difícil de resolver solo con monitorización pero más fácil con observabilidad?
- ¿Cómo ayuda el rastreo distribuido en la depuración de microservicios?
- ¿Cómo te aseguras de que los registros que producen tus aplicaciones sean útiles para la depuración?

Simulacro de Entrevista con IA

Se recomienda utilizar herramientas de IA para simulacros de entrevistas, ya que pueden ayudarte a adaptarte a entornos de alta presión con antelación y proporcionar retroalimentación inmediata sobre tus respuestas. Si yo fuera un entrevistador de IA diseñado para este puesto, te evaluaría de las siguientes maneras:

Evaluación Uno: Diseño y Arquitectura de Sistemas

Como entrevistador de IA, evaluaré tu capacidad para diseñar sistemas resilientes y escalables. Por ejemplo, podría preguntarte: "Guíame a través del diseño de una capa de caché distribuida globalmente para un sitio web de contenido dinámico. ¿Cómo asegurarías una alta disponibilidad y baja latencia?" para evaluar tu idoneidad para el puesto.

Evaluación Dos: Solución de Problemas en Vivo y Respuesta a Incidentes

Como entrevistador de IA, evaluaré tu enfoque sistemático para la resolución de problemas bajo presión. Por ejemplo, podría preguntarte: "Ves un aumento del 50% en las tasas de error 5xx para un servicio crítico, pero no se han disparado alertas de CPU o memoria. ¿Cuáles son tus pasos inmediatos para investigar la causa raíz?" para evaluar tu idoneidad para el puesto.

Evaluación Tres: Automatización y Competencia en Codificación

Como entrevistador de IA, evaluaré tu habilidad práctica para automatizar tareas operativas. Por ejemplo, podría preguntarte: "Describe el proceso y escribe un script de Python para analizar un archivo de registro de una aplicación, identificar todos los mensajes de error únicos y enviar un informe de resumen a un canal de Slack" para evaluar tu idoneidad para el puesto.

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Autoría y Revisión

Este artículo fue escrito por David Miller, Ingeniero Principal de Fiabilidad de Sitios,
y revisado para su precisión por Leo, Director Senior de Reclutamiento de Recursos Humanos.
Última actualización: Octubre de 2025

Referencias

Fundamentos y Responsabilidades de SRE

Preparación y Preguntas de Entrevista

Habilidades y Trayectoria Profesional

Tendencias de la Industria (AIOps, Ingeniería de Plataformas, Observabilidad)