vault backup: 2025-08-13 17:25:25

💼 Работа/Собеседования/Теоретические вопросы.md

@@ -220,4 +220,24 @@
 
 **89. Объясните оптимизацию Resource Allocation в складских операциях** Ответ: Dynamic allocation людей, оборудования и zones основанная на real-time demand. Optimization algorithms: linear programming, genetic algorithms, reinforcement learning. Constraints: capacity limits, skill requirements, SLA obligations.
 
-**90. Что такое Adaptive Slotting алгоритмы?** Ответ: Machine learning approaches для
+**90. Что такое Adaptive Slotting алгоритмы?** Ответ: Machine learning approaches для динамической оптимизации размещения товаров. Анализируют historical picking data, seasonal patterns, correlation между товарами. Self-learning algorithms корректируют slotting rules based на actual performance metrics и changing demand patterns.
+
+**91. Объясните архитектуру Multi-Tenant WMS системы** Ответ: Shared infrastructure для multiple клиентов с data isolation. Стратегии: schema separation (отдельные БД), row-level security (shared tables с tenant_id), hybrid approach. Challenges: performance isolation, customization requirements, compliance.
+
+**92. Что такое Warehouse Digital Twin с Machine Learning?** Ответ: Real-time цифровая модель склада с ML-driven optimization. Компоненты: IoT sensors data ingestion, physics simulation engine, ML models для prediction и optimization. Использует reinforcement learning для continuous improvement операций.
+
+**93. Объясните Event Sourcing для Audit Trail в складских операциях** Ответ: Все изменения в системе сохраняются как immutable events. Benefits: complete audit trail, temporal queries, debugging capabilities, regulatory compliance. Challenges: event schema evolution, snapshot strategies, query performance для reporting.
+
+**94. Что такое Distributed Lock Management в warehouse operations?** Ответ: Coordination механизмы для exclusive access к shared resources (locations, equipment). Implementations: database-based locks, Redis distributed locks, ZooKeeper coordination. Patterns: lease-based locks, optimistic locking, leader election для equipment control.
+
+**95. Объясните Service Mesh архитектуру для WMS микросервисов** Ответ: Infrastructure layer для service-to-service communication. Features: traffic management, security policies, observability, failure recovery. Implementation: Istio sidecar proxy pattern. Benefits: uniform policy enforcement, circuit breaking, distributed tracing.
+
+**96. Что такое Complex Event Processing (CEP) в складских системах?** Ответ: Real-time analysis потоков событий для detection сложных patterns. Use cases: fraud detection в receiving, performance anomaly detection, predictive maintenance alerts. Technologies: Apache Flink, Kafka Streams, Esper engine.
+
+**97. Объясните Data Lake архитектуру для warehouse analytics** Ответ: Centralized repository для structured и unstructured data от всех warehouse systems. Layers: raw data ingestion, processed data, analytics-ready datasets. Technologies: Apache Spark for processing, Delta Lake for ACID transactions, ML pipelines для predictive analytics.
+
+**98. Что такое GraphQL Federation в микросервисной WMS?** Ответ: Unified GraphQL API поверх multiple микросервисов. Каждый сервис expose свою часть schema, gateway federation создает unified interface. Benefits: single API endpoint, strong typing, efficient data fetching для complex UI requirements.
+
+**99. Объясните Chaos Engineering практики для WMS систем** Ответ: Deliberate injection failures для testing system resilience. Experiments: network partitions, service failures, resource exhaustion. Tools: Chaos Monkey, Litmus. Critical для 24/7 warehouse operations где downtime means lost revenue.
+
+**100. Что такое AI-Driven Warehouse Orchestration?** Ответ: Использование AI для autonomous decision making в warehouse operations. ML models для: dynamic task prioritization, resource allocation optimization, predictive routing algorithms. Reinforcement learning для continuous improvement based на operational feedback и KPI optimization.