Tôi có thể dùng AI để luyện phỏng vấn thiết kế hệ thống không?

Nếu AI lập tức cung cấp một kiến trúc hoàn chỉnh, bạn sẽ mất cơ hội luyện cách ra quyết định. Cách thiết lập dưới đây giúp bạn vẫn chịu trách nhiệm về câu trả lời, với một lời nhắc cụ thể cho người phỏng vấn và các quy tắc trì hoãn gợi ý.

Hãy dùng lời nhắc này trong một công cụ AI có thể tiếp nhận hướng dẫn dạng hội thoại:

Hãy đóng vai người phỏng vấn thiết kế hệ thống cho vị trí kỹ sư backend cấp cao. Yêu cầu tôi thiết kế một dịch vụ phân phối webhook. Cho phép tôi làm rõ yêu cầu trước khi đề xuất các thành phần. Mỗi lần chỉ hỏi một câu và chờ tôi trả lời. Hãy chất vấn các giả định của tôi về lưu lượng, cam kết phân phối và sự cố. Không hiển thị kiến trúc tham khảo hoặc đưa ra gợi ý trừ khi tôi yêu cầu. Sau khi tôi hoàn tất, hãy chỉ ra những thiếu sót và nhận định đáng ngờ bằng các ví dụ cụ thể từ câu trả lời của tôi.

Hãy thay vai trò và bài toán bằng mục tiêu của bạn. Nếu AI bắt đầu hoàn thiện thiết kế thay bạn, hãy yêu cầu AI quay lại đặt câu hỏi. Trả lời thành tiếng và vẽ song song với cuộc hội thoại, ngay cả khi bạn phải nhập phần tóm tắt vào công cụ.

Để tìm hiểu dịch vụ luyện tập của SubcueAI, hãy truy cập trang phỏng vấn thử.

Hãy đặt ra quỹ thời gian luyện tập trước khi bắt đầu. Cấu trúc 40 phút được đề xuất này là một kế hoạch luyện tập, không phải khẳng định về hình thức phỏng vấn của bất kỳ nhà tuyển dụng nào:

• Yêu cầu, 5 phút: Xác định người dùng, các thao tác thiết yếu, những tính năng bị loại trừ và độ trễ chấp nhận được. Với webhook, hãy làm rõ thứ tự có quan trọng hay không và thế nào là phân phối thành công.
• Ước tính, 5 phút: Nêu khối lượng sự kiện, kích thước dữ liệu, số đích đến cho mỗi sự kiện và giả định về tải đỉnh. Luôn trình bày rõ đơn vị.
• Thiết kế ban đầu, 15 phút: Phác thảo quá trình tiếp nhận sự kiện, kho lưu trữ bền vững, hàng đợi phân phối, các tiến trình xử lý và điểm cuối của khách hàng. Theo dõi một sự kiện xuyên suốt hệ thống và giải thích từng xác nhận.
• Phân tích sâu, 10 phút: Chọn một rủi ro như phân phối trùng lặp, đích đến quá tải hoặc tiến trình xử lý gặp sự cố. Giải thích cách ứng phó và chi phí của cách đó.
• Tóm tắt, 5 phút: Tóm tắt thiết kế, giả định yếu nhất và nội dung bạn sẽ nghiên cứu tiếp theo.

Hãy để các yêu cầu chứng minh sự cần thiết của các thành phần. Ví dụ, hãy giải thích dữ liệu nào phải tồn tại sau khi tiến trình gặp sự cố trước khi chọn cách lưu giữ sự kiện. Nếu buổi phỏng vấn thử làm lộ ra lỗ hổng kiến thức, hãy hoàn thành lượt thử, nghiên cứu phần còn thiếu rồi luyện giải thích lại.

Hãy hình dung một kỹ sư backend đang chuẩn bị cho vị trí nền tảng cấp cao bằng một buổi phỏng vấn thử về phân phối webhook. Khối lượng công việc giả định là 10 triệu sự kiện mỗi ngày, một đích đến cho mỗi sự kiện và dữ liệu 1 KB. AI hỏi điều gì sẽ xảy ra khi điểm cuối của một khách hàng không thể truy cập trong một giờ.

Hãy bắt đầu bằng phép tính mà bạn có thể giải thích: 10,000,000 chia cho 86,400 bằng khoảng 116 sự kiện mỗi giây tính trung bình. Một giả định riêng rằng tải đỉnh bằng mười lần mức trung bình cho kết quả xấp xỉ 1,160 lượt phân phối ban đầu mỗi giây. Các lần thử lại tạo thêm lưu lượng ngoài những lượt ban đầu đó.

Với đơn vị thập phân, tổng dữ liệu sự kiện xấp xỉ 10 GB mỗi ngày, chưa bao gồm siêu dữ liệu, chỉ mục, bản sao và các chi phí khác. Đây là các giả định cho bài tập, không phải số đo thực tế trong môi trường vận hành. Để ước tính lượng tồn đọng của khách hàng không thể truy cập, trước hết hãy xác định tỷ lệ sự kiện được gửi đến khách hàng đó.

Sau đó, yêu cầu AI lần lượt kiểm tra từng trường hợp sau:

• Mất xác nhận: Bên nhận xử lý một sự kiện nhưng bên gửi không bao giờ nhận được phản hồi. Hãy giải thích việc thử lại có thể lặp lại một tác dụng phụ như thế nào và nên loại bỏ trùng lặp ở đâu.
• Đích đến chậm: Một khách hàng chiếm dụng năng lực của các tiến trình xử lý. Hãy giải thích cách giới hạn đồng thời, tăng dần thời gian chờ thử lại và cô lập có thể bảo vệ các khách hàng khác.
• Tiến trình xử lý gặp sự cố: Một tiến trình xử lý dừng trong khi phân phối. Xác định dữ liệu nào vẫn được lưu bền vững, khi nào công việc đủ điều kiện để thử lại và cách xử lý các bản trùng lặp.

Để luyện thêm một bài toán khác, hãy khám phá các hướng dẫn về ngân hàng câu hỏi phỏng vấn.

Hãy yêu cầu bằng chứng trước khi chấp nhận một điểm số. Một bản đánh giá hữu ích sẽ xác định điều bạn đã nói hoặc bỏ sót, giải thích hệ quả và đưa ra một vấn đề cụ thể để bạn xem xét lại.

• Yêu cầu: Thiết kế của bạn có đáp ứng phạm vi và kỳ vọng phân phối đã thống nhất không?
• Số liệu: Các đơn vị có nhất quán không, và bạn có phân biệt tải trung bình, tải đỉnh và các lần thử lại không?
• Kiến trúc: Bạn có thể lần theo cả một yêu cầu thành công lẫn một sự cố trên sơ đồ không?
• Đánh đổi: Bạn có giải thích một phương án thay thế hợp lý và hệ quả của việc bác bỏ phương án đó không?
• Giao tiếp: Bạn có giải thích lý do cần một thành phần trước khi thảo luận cách triển khai nó không?

AI có thể bịa ra khả năng của dịch vụ, tính sai số liệu ước tính hoặc đề xuất một thành phần không giải quyết được vấn đề đã nêu. Hãy tự tính lại và đối chiếu các nhận định kỹ thuật gây tranh cãi với tài liệu có thẩm quyền. Yêu cầu người đánh giá phân biệt giữa việc vi phạm yêu cầu và sự ưu tiên dành cho một trong nhiều thiết kế hợp lệ.

Tiếp tục vẽ sơ đồ trong quá trình luyện tập. Phản hồi chỉ bằng văn bản không thể xem xét một sơ đồ mà AI chưa nhận được, còn phản hồi có khả năng xử lý hình ảnh vẫn có thể bỏ sót điểm không nhất quán. Hãy kiểm tra để bảo đảm các mũi tên, kho dữ liệu, xác nhận và phần giải thích bằng lời của bạn thống nhất với nhau.

Luyện lại phần yếu nhất mà không dùng gợi ý, sau đó thử một bài toán liên quan với một ràng buộc đã thay đổi. Theo dõi xem bạn có thể tự giải thích các quyết định của mình hay không. Một đồng nghiệp hoặc người phỏng vấn giàu kinh nghiệm có thể kiểm tra thêm những lập luận chưa rõ ràng; chỉ riêng điểm số của AI không thể xác nhận mức độ sẵn sàng.