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Datadog 测验

用于测试您对 Datadog 理解程度的测验。


  1. Datadog 的主要部署模式是什么?
    • A) 仅自托管
    • B) SaaS(Software as a Service)
    • C) 仅本地部署
    • D) 必须采用混合模式
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答案:B) SaaS(Software as a Service)

说明: Datadog 是以 SaaS 模式提供的统一可观测性平台。用户只需部署 Datadog Agent,而数据存储、处理和可视化均由 Datadog 的云基础设施负责。这使您无需承担运维开销即可使用强大的监控功能。


  1. Datadog Cluster Agent 的作用是什么?
    • A) 容器日志收集
    • B) 集群级指标和事件收集
    • C) APM 追踪处理
    • D) Dashboard 渲染
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答案:B) 集群级指标和事件收集

说明: Datadog Cluster Agent 从 Kubernetes 集群收集集群级指标和事件。它还为 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)提供自定义指标服务器角色,并通过 Admission Controller 自动注入 APM 插桩。


  1. 如何在 Datadog 中启用自动 APM 插桩?
    • A) 必须修改应用程序代码
    • B) 使用 Admission Controller 和 Pod 标签
    • C) 部署独立的 APM 服务器
    • D) 手动注入库
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答案:B) 使用 Admission Controller 和 Pod 标签

说明: 启用 Datadog Admission Controller 后,APM 插桩库会自动注入带有 admission.datadoghq.com/enabled: "true" 标签的 Pod。它支持包括 Java、Python、Node.js、.NET 和 Ruby 在内的主要语言,让您无需修改代码即可开始追踪。


  1. DogStatsD 的作用是什么?
    • A) 日志收集
    • B) 自定义指标收集(兼容 StatsD)
    • C) 创建 Dashboard
    • D) 告警路由
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答案:B) 自定义指标收集(兼容 StatsD)

说明: DogStatsD 是 Datadog Agent 内置的、兼容 StatsD 的指标收集守护进程。应用程序可以通过 UDP 发送自定义指标(计数器、仪表、直方图、分布)。它兼容 StatsD 协议,并增加了标签功能。


  1. 如何在 Datadog 中关联追踪和日志?
    • A) 手动上传日志文件
    • B) 在日志中包含 trace_id 和 span_id
    • C) 部署独立的关联服务
    • D) 匹配日志和追踪的时间戳
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答案:B) 在日志中包含 trace_id 和 span_id

说明: 要在 Datadog 中关联追踪和日志,日志必须包含 dd.trace_iddd.span_id。Datadog APM 库可以通过 MDC(Mapped Diagnostic Context)自动注入此信息。这样便可直接从 APM 查看相关日志。


  1. 在 Datadog 的成本结构中,基础设施监控的计费单位是什么?
    • A) 指标数量
    • B) 主机数量
    • C) API 调用次数
    • D) 数据传输量
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答案:B) 主机数量

说明: Datadog 基础设施监控按主机数量计费。每个节点、实例和容器主机都是一个可计费项。APM、日志管理和其他功能具有独立的计费结构,而基于主机的计费使成本预测更容易。


  1. Datadog Watchdog 的功能是什么?
    • A) 手动配置告警
    • B) 基于 AI 的自动异常检测
    • C) 日志搜索
    • D) 创建 Dashboard
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答案:B) 基于 AI 的自动异常检测

说明: Watchdog 是 Datadog 基于 AI/ML 的自动异常检测功能。它会自动检测基础设施、APM 和日志数据中的异常模式并生成告警。您无需手动设置阈值即可识别异常。


  1. 如何使用 Datadog Agent 收集 Prometheus 指标?
    • A) 必须使用独立的 Prometheus 服务器
    • B) 使用 Pod 注解配置自动发现
    • C) 手动注册每个端点
    • D) 用 Datadog 替换 Prometheus
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答案:B) 使用 Pod 注解配置自动发现

说明: Datadog Agent 使用 ad.datadoghq.com/<container>.checks 注解自动发现并收集 Prometheus 指标端点。配置方式与 Prometheus 抓取设置类似,无需独立的 Prometheus 服务器即可收集指标。


  1. 在 Datadog 中设置 SLO(Service Level Objective)时可以使用哪些类型的指标?
    • A) 仅日志事件
    • B) 基于指标、基于监控器、基于时间片
    • C) 仅 APM 追踪
    • D) 仅基础设施指标
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答案:B) 基于指标、基于监控器、基于时间片

说明: Datadog SLO 支持三种类型:基于指标(成功/失败计数)、基于监控器(现有监控器状态)和基于时间片(每个时间间隔的状态)。可使用包括 APM 追踪、自定义指标和基于日志的指标在内的各种数据源。


  1. 以下哪项不是有效的 Datadog 成本优化策略?
    • A) 调整 APM 追踪采样率
    • B) 过滤不必要的日志
    • C) 以最高分辨率收集所有指标
    • D) 管理自定义指标基数
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答案:C) 以最高分辨率收集所有指标

说明: 对于 Datadog 成本优化,APM 追踪采样、日志过滤和自定义指标基数管理非常重要。以最高分辨率收集所有指标会导致成本激增。应仅选择性收集必要指标并采用适当的采样。