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數據部監控師筆試題
在學習和工作的日常里，我們都離不開試題，試題可以幫助學�；蚋髦鬓k方考察參試者某一方面的知識才能。大家知道什么樣的試題才是好試題嗎？下面是小編為大家整理的數據部監控師筆試題，僅供參考，大家一起來看看吧。
數據部監控師筆試題 1
1、 要從一臺主機遠程登錄到另一臺主機，使用的應用程序為（TELNET）。
2、 向公安局消防局撥“119”報警，報警時要沉著、準確，講清（起火單位），（所在地址街道），（燃燒物體），（火勢大�。�，（報警人姓名及使用電話號碼），報警越早損失越小。
3、 中國移動互聯網由全國骨干網、（省內骨干網）和（本地接入網）組成。
4、 GPRS網絡中主要的三個網絡單元是（SGSN）、(GGSN)、（PCU），其中執行數據打包操作的是（PCU）。
5、 山西移動短信平臺采用（華為）公司設備，一條短信最長為（140）個英文字節，一條短信最長為（70）個漢字字符。
6、 山西移動太原節點CMNET核心路由器采用（愛立信）公司的（AXI580）型號路由器，通過（POS）端口與各地市節點相聯。
7、 GPRS最大數據傳輸速率理論值達(160)kbit/s。
8、 ISMG是（ 互聯網短信網關）的英文縮略。
9、 ISMG通過（SMPP）協議與短信中心相聯，通過（CMPP）協議與移動互聯網相聯，通過CMPP協議實現ISMG間的相聯。
10、 VOIP的承載網是GSM網和（ CMNet）。
11、 移動夢網網關實現了短信中心與（ISP/ICP）的.相聯。
12、 路由器在（網絡）層上實現網絡互通。
13、 網關是在（應用層）實現網絡互通的設備。
14、 中國移動信令網分三級：（SP）、（LSTP）、（HSTP），每個NAS就是一個（SP）。
15、 短消息系統網絡數據包括號碼段數據、（INTERNET網關路由表）、（IP地址）等。
數據部監控師筆試題 2
一、基礎知識部分
1. 請簡述數據監控的主要目的。
答案：數據監控的主要目的包括以下幾點：
保障數據的準確性，及時發現數據中的錯誤、異常值，確保數據質量符合業務要求，避免因錯誤數據導致的決策失誤。
確保數據的完整性，檢查是否存在數據缺失的情況，保證業務流程相關的數據都能完整記錄。
評估系統性能，通過監控數據的處理速度、傳輸速度等指標，了解系統在處理數據時的效率，以便及時優化。
保障數據安全，監測是否有未經授權的數據訪問、數據泄露等安全問題。
實時掌握業務狀態，通過對業務相關數據的監控，如銷售額、用戶活躍度等，了解業務的運行情況，及時發現業務異常。
2. 列舉三種常見的數據監控工具，并簡要說明其功能。
答案：
Zabbix：功能強大的開源監控解決方案。可以監控服務器、網絡設備、數據庫等多種對象的性能指標，如 CPU 使用率、內存使用情況、網絡流量等。支持自動發現網絡設備和服務器，具備靈活的告警機制，可通過郵件、短信等多種方式通知管理員。還能創建自定義監控項和可視化的報表。
Nagios：一款流行的開源監控工具，主要用于監控系統、網絡和基礎設施的可用性。它可以檢查主機或服務是否正常運行，如 HTTP 服務是否可訪問、數據庫是否可連接等。通過插件擴展功能，有豐富的告警功能，可根據設定的閾值和狀態變化觸發告警。
Prometheus：專為云原生環境設計的開源監控和警報工具套件。它使用拉取模型來收集指標數據，擅長處理大量的時間序列數據�？梢员O控容器化環境中的各種指標，如 Kubernetes 集群的資源使用情況。支持強大的查詢語言 PromQL，方便用戶對數據進行查詢和分析，同時也有完善的告警系統。
3. 解釋什么是數據指標，舉例說明業務數據指標和技術數據指標各兩個。
答案：數據指標是用于衡量、評估和描述特定對象或現象的量化數據。
業務數據指標示例：
銷售額：反映企業在一定時期內銷售商品或提供服務所獲得的收入總額，是衡量企業經營業績的重要指標。
用戶留存率：指在某一特定時間段內，繼續使用產品或服務的用戶數量與初始用戶數量的比例，用于評估產品對用戶的粘性和吸引力。
技術數據指標示例：
服務器 CPU 使用率：表示服務器 CPU 在一定時間內被使用的百分比，過高的使用率可能導致系統性能下降。
數據庫查詢響應時間：指從數據庫接收到查詢請求到返回結果所花費的時間，用于衡量數據庫的性能和查詢效率。
4. 在數據監控中，數據采集的方式有哪些？
答案：
日志采集：通過收集應用程序、服務器、網絡設備等產生的日志文件來獲取數據。例如，Web 服務器的訪問日志可以記錄用戶的訪問信息，包括 IP 地址、訪問時間、請求頁面等。
直接采集數據庫：從數據庫中查詢和提取數據，這可以是關系型數據庫（如 MySQL、Oracle）或非關系型數據庫（如 MongoDB、Redis）。例如，從業務數據庫中獲取訂單數據、用戶信息等。
傳感器采集：在一些物聯網場景中，使用傳感器采集物理環境中的數據，如溫度、濕度、壓力等信息，并將其轉換為數字信號傳輸到監控系統。
網絡協議采集：利用網絡協議（如 SNMP - 簡單網絡管理協議）來采集網絡設備（如路由器、交換機）的狀態信息和性能數據，包括端口流量、設備溫度等。
Agent 采集：在被監控的主機或設備上安裝 Agent 程序，Agent 負責收集本地的數據（如系統資源使用情況）并發送到監控中心。
5. 什么是閾值？在數據監控中如何設置閾值？
答案：閾值是一個預定義的值或范圍，用于在數據監控中判斷某個數據指標是否處于正常狀態。
在數據監控中設置閾值的方法如下：
基于歷史數據：分析過往正常運行時的數據指標值，通過統計方法（如均值、標準差等）確定合理的閾值范圍。例如，對于服務器 CPU 使用率，可以根據過去一段時間的平均使用率和波動情況來設置上限閾值，一般超過 80% - 90%可能表示異常。
業務需求：根據業務規則和要求來確定閾值。例如，對于在線支付系統，支付成功率的閾值可能要求在 99%以上，因為低于這個值可能會影響用戶體驗和業務運營。
設備或系統規格：依據被監控設備或系統的性能規格來設置。如網絡設備的端口帶寬，如果是 100Mbps 的端口，當流量持續接近或超過 90Mbps 時可設置為閾值，提示可能存在網絡擁塞風險。
行業標準和最佳實踐：參考同行業類似系統的監控標準和最佳實踐經驗來確定閾值。例如，對于數據庫的查詢響應時間，根據行業經驗，超過 5 秒可能需要關注和優化。
6. 簡述數據可視化在數據監控中的作用。
答案：
快速洞察問題：通過將數據以直觀的圖形（如柱狀圖、折線圖、儀表盤等）展示出來，監控人員可以快速發現數據中的異常趨勢或異常值。例如，在監控服務器性能時，通過折線圖展示 CPU 使用率的變化趨勢，一眼就能看出使用率突然升高的時間點。
理解數據關系：數據可視化有助于揭示不同數據指標之間的關系。例如，在展示電子商務業務數據時，可以將銷售額、訪客數、轉化率等指標放在同一張圖表中，分析它們之間的關聯，判斷業務環節是否正常。
有效溝通信息：對于非技術人員（如業務部門領導），可視化的數據更容易理解。在匯報數據監控結果或討論業務問題時，可以通過可視化界面清晰地傳達數據所代表的含義，促進不同部門之間的溝通和決策。
發現模式和趨勢：長期的數據可視化可以幫助發現數據中的模式和趨勢，如季節性銷售波動、用戶行為的長期變化等，為業務預測和戰略規劃提供依據。
二、技術應用部分
1. 如果要監控一個分布式系統中的多個節點的內存使用情況，你會如何設計監控方案？
答案：
數據采集：
在每個節點上部署輕量級的 Agent 程序。Agent 可以使用系統自帶的命令（如 Linux 下的`free`命令或相關系統 API）來獲取節點的'內存使用信息，包括總內存、已使用內存、可用內存、緩存內存等指標。
對于支持 JVM（Java 虛擬機）的節點，如果是 Java 應用，可以使用 JMX（Java Management Extensions）技術來獲取更詳細的內存使用數據，如堆內存使用情況、非堆內存使用情況等。
數據傳輸：
Agent 將采集到的內存數據通過網絡傳輸到監控中心。可以選擇合適的傳輸協議，如 HTTP 或使用專門的消息隊列（如 Kafka）來保證數據的可靠傳輸。如果數據量較大且對實時性要求較高，可對數據進行壓縮后再傳輸。
監控中心設計：
在監控中心搭建數據存儲系統，可以使用關系型數據庫（如 MySQL）或時間序列數據庫（如 InfluxDB）來存儲內存使用數據。時間序列數據庫更適合存儲這種隨時間變化的監控數據，便于后續的查詢和分析。
開發或使用現有的監控界面，將各個節點的內存使用數據以可視化的方式展示出來，如使用折線圖展示每個節點內存使用量隨時間的變化情況，使用儀表盤展示當前內存使用率等關鍵指標。同時，可以設置閾值告警功能，當某個節點的內存使用率超過設定閾值（如 80%）時，通過郵件、短信或即時通訊工具等方式通知管理員。
數據分析與優化：
定期對內存使用數據進行分析，通過對比不同節點的內存使用情況、觀察內存使用趨勢等，找出可能存在內存泄漏或內存使用不合理的節點。
根據分析結果，為系統優化提供建議，如調整節點的內存配置參數、優化應用程序的內存管理邏輯等。
2. 假設你正在監控一個電商網站的訂單處理流程，可能會遇到哪些數據問題？如何通過監控來發現和解決這些問題？
答案：
可能遇到的數據問題及監控方法如下：
數據問題：
訂單數據丟失：
監控方法：在訂單生成、存儲、處理的各個環節設置數據記錄點，通過對比每個環節記錄的訂單數量來發現問題。例如，在訂單提交頁面記錄生成的訂單數，在訂單數據庫插入操作后再次記錄成功插入的訂單數，如果兩者不相等則可能存在訂單丟失情況。同時，可以對訂單數據進行哈希計算，在不同環節對比哈希值，以更精確地檢測數據是否完整。
訂單數據錯誤：
訂單金額錯誤：監控訂單金額的計算過程，可以通過在訂單計算邏輯中嵌入數據驗證代碼，檢查商品價格、折扣、運費等計算是否正確。同時，對比訂單系統計算的金額與支付系統實際收取的金額，若兩者不一致則存在問題。
訂單信息不完整或不準確：檢查訂單中的關鍵信息，如用戶信息（姓名、地址、聯系方式）、商品信息（商品名稱、規格、數量）等是否完整和準確�？梢酝ㄟ^設置數據完整性驗證規則，對新生成的訂單進行自動檢查，對于不符合規則的訂單發出告警。
訂單處理延遲：
監控訂單處理各個環節的時間戳，如訂單創建時間、支付確認時間、倉庫發貨時間、物流配送時間等，計算每個環節的處理時長，并與正常處理時間閾值進行比較。如果某個環節的處理時間過長，可能表示該環節存在性能問題或流程阻塞。例如，支付確認時間超過 5 分鐘可能需要檢查支付系統與訂單系統的交互是否正常。
解決問題的方法：
對于訂單數據丟失問題，檢查相關環節的代碼邏輯和數據庫操作，可能是網絡問題導致數據傳輸失敗或者數據庫事務處理不當。通過查看日志文件進一步排查錯誤原因，修復代碼或調整數據庫配置。
對于訂單數據錯誤問題，根據錯誤類型修復訂單計算邏輯或完善數據驗證機制。對于金額錯誤，檢查價格數據來源和計算算法；對于信息不完整問題，優化前端用戶輸入界面和后端數據存儲邏輯。
對于訂單處理延遲問題，分析處理時間過長的環節，可能是系統資源不足（如服務器 CPU 或內存緊張）、數據庫查詢緩慢、外部接口調用超時等原因。根據具體情況優化代碼、增加服務器資源、優化數據庫查詢語句或與外部服務提供商協調解決接口問題。
3. 在使用 Zabbix 監控網絡設備時，如何配置才能獲取設備的端口流量信息？
答案：
在網絡設備上配置：
確保網絡設備（如路由器、交換機）支持 SNMP（Simple Network Management Protocol）協議，開啟 SNMP 服務，并設置合適的 SNMP 團體字（Community String）。團體字相當于訪問設備的密碼，用于 Zabbix 與網絡設備之間的身份認證。
在 Zabbix 服務器上配置：
創建主機：在 Zabbix 管理界面中，創建一個代表要監控的網絡設備的主機。填寫設備的 IP 地址、SNMP 版本（如 SNMPv2c 或 SNMPv3，需與設備配置一致）和 SNMP 團體字等信息。
配置模板或手動創建監控項：
使用模板：Zabbix 有一些預定義的網絡設備監控模板，可以直接應用。例如，選擇適合的交換機或路由器模板，這些模板通常已經包含了端口流量監控等相關監控項。
手動創建監控項：如果不使用模板，則需要手動創建監控端口流量的監控項。對于每個要監控的端口，創建一個監控項，監控項類型選擇“SNMP 代理”，鍵值（Key）根據設備和端口的不同而不同。例如，對于 Cisco 設備，可以使用類似“ifHCInOctets.[port number]”（接收字節數）和“ifHCOutOctets.[port number]”（發送字節數）的鍵值，其中[port number]是端口編號。這些鍵值是基于 SNMP MIB（Management Information Base）庫來定義的，不同廠商設備的 MIB 可能略有不同。
設置觸發器和告警（可選）：根據實際需求，可以設置端口流量的閾值觸發器。例如，當端口流量超過設定的帶寬閾值（如 90%的端口帶寬）時觸發告警，告警方式可以是郵件、短信等，以便及時通知管理員。
4. 當監控到數據庫查詢性能下降時，你會從哪些方面進行排查和優化？
答案：
查詢語句層面：
檢查執行計劃：使用數據庫的查詢分析工具（如 MySQL 的`EXPLAIN`命令）查看查詢語句的執行計劃。分析是否使用了合適的索引，是否存在全表掃描等效率低下的情況。如果發現沒有使用索引，可以通過優化查詢語句、添加或修改索引來提高性能。
查詢復雜度：檢查查詢語句是否過于復雜，如包含大量的嵌套子查詢、聯合查詢等。嘗試簡化查詢邏輯，可能的話將復雜查詢分解為多個簡單查詢。
數據量增長影響：考慮數據量的變化對查詢的影響。如果數據量大幅增加，可能需要重新評估查詢性能。可以通過添加分頁、限制查詢結果數量等方式優化查詢性能，尤其是對于大數據量的查詢。
數據庫層面：
索引維護：檢查索引的使用情況和狀態，索引可能會因為數據更新操作而變得碎片化。定期對索引進行重建或重新組織，以提高索引的效率。
數據庫參數配置：查看數據庫的參數設置，如緩存大小、連接數等。根據服務器的硬件資源和業務需求，調整這些參數。例如，如果服務器內存充足，可以適當增加緩存大小，以減少磁盤 I/O。
數據庫統計信息更新：確保數據庫的統計信息是最新的，因為查詢優化器依賴這些統計信息來生成執行計劃。根據數據庫的類型和版本，定期執行統計信息更新操作。
服務器資源層面：
CPU 和內存使用情況：監控服務器的 CPU 和內存使用率。如果 CPU 使用率過高，可能是查詢計算量過大或者服務器負載過重�？梢钥紤]優化查詢、增加 CPU 資源或調整數據庫服務器的負載均衡。內存不足可能導致頻繁的磁盤交換，影響查詢性能，可以增加內存或優化內存使用策略。
磁盤 I/O：檢查磁盤 I/O 是否存在瓶頸。如果數據庫數據文件和日志文件所在的磁盤 I/O 繁忙，可以考慮使用更快的磁盤（如 SSD）、優化磁盤陣列配置或者將數據文件和日志文件分布在不同的磁盤上。
5. 如何利用 Prometheus 和 Grafana 實現對 Kubernetes 集群的監控？
答案：
Prometheus 配置：
在 Kubernetes 集群中部署 Prometheus：
可以使用 Helm 包管理器來部署 Prometheus。首先，添加 Prometheus Helm 圖表倉庫，然后使用`helm install`命令安裝 Prometheus 到 Kubernetes 集群。在安裝過程中，可以根據需要配置 Prometheus 的參數，如存儲設置、采集間隔等。
配置數據采集：
Kubernetes 組件監控：Prometheus 通過配置`kube - state - metrics`和`cAdvisor`來采集 Kubernetes 集群中各種資源的信息。`kube - state - metrics`負責收集 Kubernetes 資源（如 Pod、Deployment、Service 等）的狀態信息，`cAdvisor`用于采集容器的資源使用情況（如 CPU、內存、網絡等）。
自定義應用監控：對于部署在 Kubernetes 中的自定義應用，需要在應用中暴露 Prometheus 格式的指標�？梢酝ㄟ^在應用代碼中使用 Prometheus 客戶端庫來實現，然后 Prometheus 通過配置相應的`ServiceMonitor`或`PodMonitor`對象來采集這些自定義指標。這些對象定義了如何發現和采集目標應用的指標信息，包括目標應用的標簽選擇器、端口等信息。
Grafana 配置：
在 Kubernetes 集群中部署 Grafana：同樣可以使用 Helm 安裝 Grafana。安裝完成后，通過`kubectl port - forward`或配置 Ingress 等方式訪問 Grafana 界面。
連接 Prometheus 數據源：在 Grafana 界面中配置 Prometheus 數據源，填寫 Prometheus 服務器的地址（在 Kubernetes 集群內可以通過服務名稱訪問）。
創建儀表盤：
可以使用 Grafana 提供的預定義儀表盤模板（針對 Kubernetes 監控），這些模板已經包含了常見的監控指標展示，如集群資源使用情況、Pod 狀態、容器性能等。也可以根據自己的需求創建自定義儀表盤，通過編寫 Grafana 查詢語言（基于 PromQL - Prometheus Query Language）來獲取和展示特定的指標數據。例如，可以創建一個儀表盤展示某個特定命名空間下的 Pod 的 CPU 和內存使用率隨時間的變化情況，通過 PromQL 查詢相關指標并在 Grafana 中以折線圖、柱狀圖等形式展示。
告警配置（可選）：
在 Prometheus 中配置告警規則，定義觸發告警的條件，如某個節點的 CPU 使用率持續超過 90%。當告警觸發時，Prometheus 可以通過配置的告警管理器（如 Alertmanager）將告警信息發送到指定的接收端（如郵件、Slack 等）。Grafana 也可以配置自身的告警功能，基于儀表盤展示的指標數據進行告警，其告警設置可以與 Prometheus 的告警規則相互配合，提供更全面的監控告警體系。
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