Datadog クイズ
Datadog に関する理解度を確認するクイズです。
- Datadog の主要なデプロイメントモデルは何ですか？
- A) セルフホストのみ
- B) SaaS (Software as a Service)
- C) オンプレミスのみ
- D) ハイブリッドが必須
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回答: B) SaaS (Software as a Service)
解説: Datadog は SaaS モデルで提供される統合オブザーバビリティプラットフォームです。ユーザーは Datadog Agent をデプロイするだけでよく、データの保存、処理、可視化は Datadog のクラウドインフラストラクチャによって処理されます。これにより、運用上の負荷をかけずに強力な監視機能を利用できます。
- Datadog Cluster Agent の役割は何ですか？
- A) コンテナログの収集
- B) クラスターレベルのメトリクスおよびイベントの収集
- C) APM トレースの処理
- D) ダッシュボードのレンダリング
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回答: B) クラスターレベルのメトリクスおよびイベントの収集
解説: Datadog Cluster Agent は Kubernetes クラスターからクラスター レベルのメトリクスとイベントを収集します。また、HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 用のカスタムメトリクスサーバーとしての役割や、Admission Controller による自動 APM インストルメンテーションのインジェクションも提供します。
- Datadog で自動 APM インストルメンテーションを有効にするにはどうしますか？
- A) アプリケーションコードの変更が必要
- B) Admission Controller と Pod ラベルを使用する
- C) 別途 APM サーバーをデプロイする
- D) ライブラリを手動でインジェクションする
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回答: B) Admission Controller と Pod ラベルを使用する
解説: Datadog Admission Controller を有効にすると、admission.datadoghq.com/enabled: "true" ラベルを持つ Pod に APM インストルメンテーションライブラリが自動的にインジェクションされます。Java、Python、Node.js、.NET、Ruby などの主要な言語をサポートしており、コードを変更せずにトレーシングを開始できます。
- DogStatsD の役割は何ですか？
- A) ログの収集
- B) カスタムメトリクスの収集 (StatsD 互換)
- C) ダッシュボードの作成
- D) アラートのルーティング
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回答: B) カスタムメトリクスの収集 (StatsD 互換)
解説: DogStatsD は Datadog Agent に含まれる StatsD 互換のメトリクス収集デーモンです。アプリケーションは UDP 経由でカスタムメトリクス (カウンター、ゲージ、ヒストグラム、ディストリビューション) を送信できます。タグ機能が追加された StatsD プロトコルと互換性があります。
- Datadog でトレースとログを関連付けるにはどうしますか？
- A) ログファイルを手動でアップロードする
- B) ログに trace_id と span_id を含める
- C) 別途接続サービスをデプロイする
- D) ログとトレースのタイムスタンプを照合する
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回答: B) ログに trace_id と span_id を含める
解説: Datadog でトレースとログを関連付けるには、ログに dd.trace_id と dd.span_id を含める必要があります。Datadog APM ライブラリは、MDC (Mapped Diagnostic Context) を通じてこの情報を自動的にインジェクションできます。これにより、APM から関連するログを直接表示できます。
- Datadog のコスト構造において、インフラストラクチャ監視の課金単位は何ですか？
- A) メトリクス数
- B) ホスト数
- C) API 呼び出し数
- D) データ転送量
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回答: B) ホスト数
解説: Datadog のインフラストラクチャ監視はホスト数に基づいて課金されます。各ノード、インスタンス、コンテナホストが課金対象です。APM、ログ管理、その他の機能にはそれぞれ別の課金体系があり、ホストベースの課金によりコスト予測が容易になります。
- Datadog Watchdog の機能は何ですか？
- A) 手動でのアラート設定
- B) AI ベースの自動異常検出
- C) ログ検索
- D) ダッシュボードの作成
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回答: B) AI ベースの自動異常検出
解説: Watchdog は Datadog の AI/ML ベースの自動異常検出機能です。インフラストラクチャ、APM、ログデータ内の異常なパターンを自動的に検出し、アラートを生成します。しきい値を手動で設定することなく異常を特定できます。
- Datadog Agent で Prometheus メトリクスを収集するにはどうしますか？
- A) 別途 Prometheus サーバーが必要
- B) Pod アノテーションで自動検出を設定する
- C) 各エンドポイントを手動で登録する
- D) Prometheus を Datadog に置き換える
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回答: B) Pod アノテーションで自動検出を設定する
解説: Datadog Agent は ad.datadoghq.com/<container>.checks アノテーションを使用して、Prometheus メトリクスエンドポイントを自動検出して収集します。設定は Prometheus のスクレイプ設定に類似しており、別途 Prometheus サーバーを用意せずにメトリクスを収集できます。
- Datadog で SLO (Service Level Objective) を設定する際に使用できるメトリクスの種類は何ですか？
- A) ログイベントのみ
- B) メトリクスベース、モニターベース、タイムスライスベース
- C) APM トレースのみ
- D) インフラストラクチャメトリクスのみ
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回答: B) メトリクスベース、モニターベース、タイムスライスベース
解説: Datadog SLO は、メトリクスベース (成功/失敗のカウント)、モニターベース (既存モニターのステータス)、タイムスライスベース (時間間隔ごとのステータス) の 3 種類をサポートしています。APM トレース、カスタムメトリクス、ログベースのメトリクスなど、さまざまなデータソースを利用できます。
- 有効ではない Datadog のコスト最適化戦略はどれですか？
- A) APM トレースのサンプリングレートを調整する
- B) 不要なログをフィルタリングする
- C) すべてのメトリクスを最高解像度で収集する
- D) カスタムメトリクスのカーディナリティを管理する
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回答: C) すべてのメトリクスを最高解像度で収集する
解説: Datadog のコスト最適化では、APM トレースのサンプリング、ログフィルタリング、カスタムメトリクスのカーディナリティ管理が重要です。すべてのメトリクスを最高解像度で収集すると、コストが急増します。必要なメトリクスのみを選択的に収集し、適切なサンプリングを適用してください。