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數(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題

時(shí)間:2024-11-06 13:56:13 智聰 筆試題目 我要投稿
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數(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題

  在學(xué)習(xí)和工作的日常里,我們都離不開(kāi)試題,試題可以幫助學(xué)校或各主辦方考察參試者某一方面的知識(shí)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(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題,僅供參考,大家一起來(lái)看看吧。

數(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題

  數(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題 1

  1、 要從一臺(tái)主機(jī)遠(yuǎn)程登錄到另一臺(tái)主機(jī),使用的應(yīng)用程序?yàn)椋═ELNET)。

  2、 向公安局消防局撥“119”報(bào)警,報(bào)警時(shí)要沉著、準(zhǔn)確,講清(起火單位),(所在地址街道),(燃燒物體),(火勢(shì)大。▓(bào)警人姓名及使用電話(huà)號(hào)碼),報(bào)警越早損失越小。

  3、 中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)由全國(guó)骨干網(wǎng)、(省內(nèi)骨干網(wǎng))和(本地接入網(wǎng))組成。

  4、 GPRS網(wǎng)絡(luò)中主要的三個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元是(SGSN)、(GGSN)、(PCU),其中執(zhí)行數(shù)據(jù)打包操作的是(PCU)。

  5、 山西移動(dòng)短信平臺(tái)采用(華為)公司設(shè)備,一條短信最長(zhǎng)為(140)個(gè)英文字節(jié),一條短信最長(zhǎng)為(70)個(gè)漢字字符。

  6、 山西移動(dòng)太原節(jié)點(diǎn)CMNET核心路由器采用(愛(ài)立信)公司的(AXI580)型號(hào)路由器,通過(guò)(POS)端口與各地市節(jié)點(diǎn)相聯(lián)。

  7、 GPRS最大數(shù)據(jù)傳輸速率理論值達(dá)(160)kbit/s。

  8、 ISMG是( 互聯(lián)網(wǎng)短信網(wǎng)關(guān))的英文縮略。

  9、 ISMG通過(guò)(SMPP)協(xié)議與短信中心相聯(lián),通過(guò)(CMPP)協(xié)議與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相聯(lián),通過(guò)CMPP協(xié)議實(shí)現(xiàn)ISMG間的相聯(lián)。

  10、 VOIP的承載網(wǎng)是GSM網(wǎng)和( CMNet)。

  11、 移動(dòng)夢(mèng)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)了短信中心與(ISP/ICP)的.相聯(lián)。

  12、 路由器在(網(wǎng)絡(luò))層上實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互通。

  13、 網(wǎng)關(guān)是在(應(yīng)用層)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互通的設(shè)備。

  14、 中國(guó)移動(dòng)信令網(wǎng)分三級(jí):(SP)、(LSTP)、(HSTP),每個(gè)NAS就是一個(gè)(SP)。

  15、 短消息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括號(hào)碼段數(shù)據(jù)、(INTERNET網(wǎng)關(guān)路由表)、(IP地址)等。

  數(shù)據(jù)部監(jiān)控師筆試題 2

  一、基礎(chǔ)知識(shí)部分

  1. 請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)監(jiān)控的主要目的。

  答案:數(shù)據(jù)監(jiān)控的主要目的包括以下幾點(diǎn):

  保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、異常值,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合業(yè)務(wù)要求,避免因錯(cuò)誤數(shù)據(jù)導(dǎo)致的決策失誤。

  確保數(shù)據(jù)的完整性,檢查是否存在數(shù)據(jù)缺失的情況,保證業(yè)務(wù)流程相關(guān)的數(shù)據(jù)都能完整記錄。

  評(píng)估系統(tǒng)性能,通過(guò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處理速度、傳輸速度等指標(biāo),了解系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時(shí)的效率,以便及時(shí)優(yōu)化。

  保障數(shù)據(jù)安全,監(jiān)測(cè)是否有未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)泄露等安全問(wèn)題。

  實(shí)時(shí)掌握業(yè)務(wù)狀態(tài),通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的監(jiān)控,如銷(xiāo)售額、用戶(hù)活躍度等,了解業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常。

  2. 列舉三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)監(jiān)控工具,并簡(jiǎn)要說(shuō)明其功能。

  答案:

  Zabbix:功能強(qiáng)大的開(kāi)源監(jiān)控解決方案。可以監(jiān)控服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)等多種對(duì)象的性能指標(biāo),如 CPU 使用率、內(nèi)存使用情況、網(wǎng)絡(luò)流量等。支持自動(dòng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器,具備靈活的告警機(jī)制,可通過(guò)郵件、短信等多種方式通知管理員。還能創(chuàng)建自定義監(jiān)控項(xiàng)和可視化的報(bào)表。

  Nagios:一款流行的開(kāi)源監(jiān)控工具,主要用于監(jiān)控系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施的可用性。它可以檢查主機(jī)或服務(wù)是否正常運(yùn)行,如 HTTP 服務(wù)是否可訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)庫(kù)是否可連接等。通過(guò)插件擴(kuò)展功能,有豐富的告警功能,可根據(jù)設(shè)定的閾值和狀態(tài)變化觸發(fā)告警。

  Prometheus:專(zhuān)為云原生環(huán)境設(shè)計(jì)的開(kāi)源監(jiān)控和警報(bào)工具套件。它使用拉取模型來(lái)收集指標(biāo)數(shù)據(jù),擅長(zhǎng)處理大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。可以監(jiān)控容器化環(huán)境中的各種指標(biāo),如 Kubernetes 集群的資源使用情況。支持強(qiáng)大的查詢(xún)語(yǔ)言 PromQL,方便用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和分析,同時(shí)也有完善的告警系統(tǒng)。

  3. 解釋什么是數(shù)據(jù)指標(biāo),舉例說(shuō)明業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)和技術(shù)數(shù)據(jù)指標(biāo)各兩個(gè)。

  答案:數(shù)據(jù)指標(biāo)是用于衡量、評(píng)估和描述特定對(duì)象或現(xiàn)象的量化數(shù)據(jù)。

  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)示例:

  銷(xiāo)售額:反映企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)銷(xiāo)售商品或提供服務(wù)所獲得的收入總額,是衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的重要指標(biāo)。

  用戶(hù)留存率:指在某一特定時(shí)間段內(nèi),繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務(wù)的用戶(hù)數(shù)量與初始用戶(hù)數(shù)量的比例,用于評(píng)估產(chǎn)品對(duì)用戶(hù)的粘性和吸引力。

  技術(shù)數(shù)據(jù)指標(biāo)示例:

  服務(wù)器 CPU 使用率:表示服務(wù)器 CPU 在一定時(shí)間內(nèi)被使用的百分比,過(guò)高的使用率可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。

  數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間:指從數(shù)據(jù)庫(kù)接收到查詢(xún)請(qǐng)求到返回結(jié)果所花費(fèi)的時(shí)間,用于衡量數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和查詢(xún)效率。

  4. 在數(shù)據(jù)監(jiān)控中,數(shù)據(jù)采集的方式有哪些?

  答案:

  日志采集:通過(guò)收集應(yīng)用程序、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等產(chǎn)生的日志文件來(lái)獲取數(shù)據(jù)。例如,Web 服務(wù)器的訪(fǎng)問(wèn)日志可以記錄用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)信息,包括 IP 地址、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、請(qǐng)求頁(yè)面等。

  直接采集數(shù)據(jù)庫(kù):從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)和提取數(shù)據(jù),這可以是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如 MySQL、Oracle)或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如 MongoDB、Redis)。例如,從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取訂單數(shù)據(jù)、用戶(hù)信息等。

  傳感器采集:在一些物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中,使用傳感器采集物理環(huán)境中的數(shù)據(jù),如溫度、濕度、壓力等信息,并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)奖O(jiān)控系統(tǒng)。

  網(wǎng)絡(luò)協(xié)議采集:利用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(如 SNMP - 簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議)來(lái)采集網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(如路由器、交換機(jī))的狀態(tài)信息和性能數(shù)據(jù),包括端口流量、設(shè)備溫度等。

  Agent 采集:在被監(jiān)控的主機(jī)或設(shè)備上安裝 Agent 程序,Agent 負(fù)責(zé)收集本地的數(shù)據(jù)(如系統(tǒng)資源使用情況)并發(fā)送到監(jiān)控中心。

  5. 什么是閾值?在數(shù)據(jù)監(jiān)控中如何設(shè)置閾值?

  答案:閾值是一個(gè)預(yù)定義的值或范圍,用于在數(shù)據(jù)監(jiān)控中判斷某個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)是否處于正常狀態(tài)。

  在數(shù)據(jù)監(jiān)控中設(shè)置閾值的方法如下:

  基于歷史數(shù)據(jù):分析過(guò)往正常運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)值,通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法(如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等)確定合理的閾值范圍。例如,對(duì)于服務(wù)器 CPU 使用率,可以根據(jù)過(guò)去一段時(shí)間的平均使用率和波動(dòng)情況來(lái)設(shè)置上限閾值,一般超過(guò) 80% - 90%可能表示異常。

  業(yè)務(wù)需求:根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則和要求來(lái)確定閾值。例如,對(duì)于在線(xiàn)支付系統(tǒng),支付成功率的閾值可能要求在 99%以上,因?yàn)榈陀谶@個(gè)值可能會(huì)影響用戶(hù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。

  設(shè)備或系統(tǒng)規(guī)格:依據(jù)被監(jiān)控設(shè)備或系統(tǒng)的性能規(guī)格來(lái)設(shè)置。如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的端口帶寬,如果是 100Mbps 的端口,當(dāng)流量持續(xù)接近或超過(guò) 90Mbps 時(shí)可設(shè)置為閾值,提示可能存在網(wǎng)絡(luò)擁塞風(fēng)險(xiǎn)。

  行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐:參考同行業(yè)類(lèi)似系統(tǒng)的監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定閾值。例如,對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間,根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn),超過(guò) 5 秒可能需要關(guān)注和優(yōu)化。

  6. 簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)監(jiān)控中的作用。

  答案:

  快速洞察問(wèn)題:通過(guò)將數(shù)據(jù)以直觀(guān)的圖形(如柱狀圖、折線(xiàn)圖、儀表盤(pán)等)展示出來(lái),監(jiān)控人員可以快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常趨勢(shì)或異常值。例如,在監(jiān)控服務(wù)器性能時(shí),通過(guò)折線(xiàn)圖展示 CPU 使用率的變化趨勢(shì),一眼就能看出使用率突然升高的時(shí)間點(diǎn)。

  理解數(shù)據(jù)關(guān)系:數(shù)據(jù)可視化有助于揭示不同數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的關(guān)系。例如,在展示電子商務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí),可以將銷(xiāo)售額、訪(fǎng)客數(shù)、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)放在同一張圖表中,分析它們之間的關(guān)聯(lián),判斷業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)是否正常。

  有效溝通信息:對(duì)于非技術(shù)人員(如業(yè)務(wù)部門(mén)領(lǐng)導(dǎo)),可視化的數(shù)據(jù)更容易理解。在匯報(bào)數(shù)據(jù)監(jiān)控結(jié)果或討論業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí),可以通過(guò)可視化界面清晰地傳達(dá)數(shù)據(jù)所代表的含義,促進(jìn)不同部門(mén)之間的溝通和決策。

  發(fā)現(xiàn)模式和趨勢(shì):長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)可視化可以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì),如季節(jié)性銷(xiāo)售波動(dòng)、用戶(hù)行為的長(zhǎng)期變化等,為業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)和戰(zhàn)略規(guī)劃提供依據(jù)。

  二、技術(shù)應(yīng)用部分

  1. 如果要監(jiān)控一個(gè)分布式系統(tǒng)中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用情況,你會(huì)如何設(shè)計(jì)監(jiān)控方案?

  答案:

  數(shù)據(jù)采集:

  在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上部署輕量級(jí)的 Agent 程序。Agent 可以使用系統(tǒng)自帶的命令(如 Linux 下的`free`命令或相關(guān)系統(tǒng) API)來(lái)獲取節(jié)點(diǎn)的'內(nèi)存使用信息,包括總內(nèi)存、已使用內(nèi)存、可用內(nèi)存、緩存內(nèi)存等指標(biāo)。

  對(duì)于支持 JVM(Java 虛擬機(jī))的節(jié)點(diǎn),如果是 Java 應(yīng)用,可以使用 JMX(Java Management Extensions)技術(shù)來(lái)獲取更詳細(xì)的內(nèi)存使用數(shù)據(jù),如堆內(nèi)存使用情況、非堆內(nèi)存使用情況等。

  數(shù)據(jù)傳輸:

  Agent 將采集到的內(nèi)存數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心?梢赃x擇合適的傳輸協(xié)議,如 HTTP 或使用專(zhuān)門(mén)的消息隊(duì)列(如 Kafka)來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠傳輸。如果數(shù)據(jù)量較大且對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高,可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮后再傳輸。

  監(jiān)控中心設(shè)計(jì):

  在監(jiān)控中心搭建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如 MySQL)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)(如 InfluxDB)來(lái)存儲(chǔ)內(nèi)存使用數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)更適合存儲(chǔ)這種隨時(shí)間變化的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),便于后續(xù)的查詢(xún)和分析。

  開(kāi)發(fā)或使用現(xiàn)有的監(jiān)控界面,將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用數(shù)據(jù)以可視化的方式展示出來(lái),如使用折線(xiàn)圖展示每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存使用量隨時(shí)間的變化情況,使用儀表盤(pán)展示當(dāng)前內(nèi)存使用率等關(guān)鍵指標(biāo)。同時(shí),可以設(shè)置閾值告警功能,當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用率超過(guò)設(shè)定閾值(如 80%)時(shí),通過(guò)郵件、短信或即時(shí)通訊工具等方式通知管理員。

  數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化:

  定期對(duì)內(nèi)存使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)比不同節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用情況、觀(guān)察內(nèi)存使用趨勢(shì)等,找出可能存在內(nèi)存泄漏或內(nèi)存使用不合理的節(jié)點(diǎn)。

  根據(jù)分析結(jié)果,為系統(tǒng)優(yōu)化提供建議,如調(diào)整節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存配置參數(shù)、優(yōu)化應(yīng)用程序的內(nèi)存管理邏輯等。

  2. 假設(shè)你正在監(jiān)控一個(gè)電商網(wǎng)站的訂單處理流程,可能會(huì)遇到哪些數(shù)據(jù)問(wèn)題?如何通過(guò)監(jiān)控來(lái)發(fā)現(xiàn)和解決這些問(wèn)題?

  答案:

  可能遇到的數(shù)據(jù)問(wèn)題及監(jiān)控方法如下:

  數(shù)據(jù)問(wèn)題:

  訂單數(shù)據(jù)丟失:

  監(jiān)控方法:在訂單生成、存儲(chǔ)、處理的各個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)置數(shù)據(jù)記錄點(diǎn),通過(guò)對(duì)比每個(gè)環(huán)節(jié)記錄的訂單數(shù)量來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。例如,在訂單提交頁(yè)面記錄生成的訂單數(shù),在訂單數(shù)據(jù)庫(kù)插入操作后再次記錄成功插入的訂單數(shù),如果兩者不相等則可能存在訂單丟失情況。同時(shí),可以對(duì)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希計(jì)算,在不同環(huán)節(jié)對(duì)比哈希值,以更精確地檢測(cè)數(shù)據(jù)是否完整。

  訂單數(shù)據(jù)錯(cuò)誤:

  訂單金額錯(cuò)誤:監(jiān)控訂單金額的計(jì)算過(guò)程,可以通過(guò)在訂單計(jì)算邏輯中嵌入數(shù)據(jù)驗(yàn)證代碼,檢查商品價(jià)格、折扣、運(yùn)費(fèi)等計(jì)算是否正確。同時(shí),對(duì)比訂單系統(tǒng)計(jì)算的金額與支付系統(tǒng)實(shí)際收取的金額,若兩者不一致則存在問(wèn)題。

  訂單信息不完整或不準(zhǔn)確:檢查訂單中的關(guān)鍵信息,如用戶(hù)信息(姓名、地址、聯(lián)系方式)、商品信息(商品名稱(chēng)、規(guī)格、數(shù)量)等是否完整和準(zhǔn)確?梢酝ㄟ^(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證規(guī)則,對(duì)新生成的訂單進(jìn)行自動(dòng)檢查,對(duì)于不符合規(guī)則的訂單發(fā)出告警。

  訂單處理延遲:

  監(jiān)控訂單處理各個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間戳,如訂單創(chuàng)建時(shí)間、支付確認(rèn)時(shí)間、倉(cāng)庫(kù)發(fā)貨時(shí)間、物流配送時(shí)間等,計(jì)算每個(gè)環(huán)節(jié)的處理時(shí)長(zhǎng),并與正常處理時(shí)間閾值進(jìn)行比較。如果某個(gè)環(huán)節(jié)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng),可能表示該環(huán)節(jié)存在性能問(wèn)題或流程阻塞。例如,支付確認(rèn)時(shí)間超過(guò) 5 分鐘可能需要檢查支付系統(tǒng)與訂單系統(tǒng)的交互是否正常。

  解決問(wèn)題的方法:

  對(duì)于訂單數(shù)據(jù)丟失問(wèn)題,檢查相關(guān)環(huán)節(jié)的代碼邏輯和數(shù)據(jù)庫(kù)操作,可能是網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸失敗或者數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)處理不當(dāng)。通過(guò)查看日志文件進(jìn)一步排查錯(cuò)誤原因,修復(fù)代碼或調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)配置。

  對(duì)于訂單數(shù)據(jù)錯(cuò)誤問(wèn)題,根據(jù)錯(cuò)誤類(lèi)型修復(fù)訂單計(jì)算邏輯或完善數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制。對(duì)于金額錯(cuò)誤,檢查價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源和計(jì)算算法;對(duì)于信息不完整問(wèn)題,優(yōu)化前端用戶(hù)輸入界面和后端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯。

  對(duì)于訂單處理延遲問(wèn)題,分析處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的環(huán)節(jié),可能是系統(tǒng)資源不足(如服務(wù)器 CPU 或內(nèi)存緊張)、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)緩慢、外部接口調(diào)用超時(shí)等原因。根據(jù)具體情況優(yōu)化代碼、增加服務(wù)器資源、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句或與外部服務(wù)提供商協(xié)調(diào)解決接口問(wèn)題。

  3. 在使用 Zabbix 監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備時(shí),如何配置才能獲取設(shè)備的端口流量信息?

  答案:

  在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上配置:

  確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(如路由器、交換機(jī))支持 SNMP(Simple Network Management Protocol)協(xié)議,開(kāi)啟 SNMP 服務(wù),并設(shè)置合適的 SNMP 團(tuán)體字(Community String)。團(tuán)體字相當(dāng)于訪(fǎng)問(wèn)設(shè)備的密碼,用于 Zabbix 與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備之間的身份認(rèn)證。

  在 Zabbix 服務(wù)器上配置:

  創(chuàng)建主機(jī):在 Zabbix 管理界面中,創(chuàng)建一個(gè)代表要監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的主機(jī)。填寫(xiě)設(shè)備的 IP 地址、SNMP 版本(如 SNMPv2c 或 SNMPv3,需與設(shè)備配置一致)和 SNMP 團(tuán)體字等信息。

  配置模板或手動(dòng)創(chuàng)建監(jiān)控項(xiàng):

  使用模板:Zabbix 有一些預(yù)定義的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控模板,可以直接應(yīng)用。例如,選擇適合的交換機(jī)或路由器模板,這些模板通常已經(jīng)包含了端口流量監(jiān)控等相關(guān)監(jiān)控項(xiàng)。

  手動(dòng)創(chuàng)建監(jiān)控項(xiàng):如果不使用模板,則需要手動(dòng)創(chuàng)建監(jiān)控端口流量的監(jiān)控項(xiàng)。對(duì)于每個(gè)要監(jiān)控的端口,創(chuàng)建一個(gè)監(jiān)控項(xiàng),監(jiān)控項(xiàng)類(lèi)型選擇“SNMP 代理”,鍵值(Key)根據(jù)設(shè)備和端口的不同而不同。例如,對(duì)于 Cisco 設(shè)備,可以使用類(lèi)似“ifHCInOctets.[port number]”(接收字節(jié)數(shù))和“ifHCOutOctets.[port number]”(發(fā)送字節(jié)數(shù))的鍵值,其中[port number]是端口編號(hào)。這些鍵值是基于 SNMP MIB(Management Information Base)庫(kù)來(lái)定義的,不同廠(chǎng)商設(shè)備的 MIB 可能略有不同。

  設(shè)置觸發(fā)器和告警(可選):根據(jù)實(shí)際需求,可以設(shè)置端口流量的閾值觸發(fā)器。例如,當(dāng)端口流量超過(guò)設(shè)定的帶寬閾值(如 90%的端口帶寬)時(shí)觸發(fā)告警,告警方式可以是郵件、短信等,以便及時(shí)通知管理員。

  4. 當(dāng)監(jiān)控到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)性能下降時(shí),你會(huì)從哪些方面進(jìn)行排查和優(yōu)化?

  答案:

  查詢(xún)語(yǔ)句層面:

  檢查執(zhí)行計(jì)劃:使用數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)分析工具(如 MySQL 的`EXPLAIN`命令)查看查詢(xún)語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)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(fā)現(xiàn)沒(méi)有使用索引,可以通過(guò)優(yōu)化查詢(xún)語(yǔ)句、添加或修改索引來(lái)提高性能。

  查詢(xún)復(fù)雜度:檢查查詢(xún)語(yǔ)句是否過(guò)于復(fù)雜,如包含大量的嵌套子查詢(xún)、聯(lián)合查詢(xún)等。嘗試簡(jiǎn)化查詢(xún)邏輯,可能的話(huà)將復(fù)雜查詢(xún)分解為多個(gè)簡(jiǎn)單查詢(xún)。

  數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)影響:考慮數(shù)據(jù)量的變化對(duì)查詢(xún)的影響。如果數(shù)據(jù)量大幅增加,可能需要重新評(píng)估查詢(xún)性能。可以通過(guò)添加分頁(yè)、限制查詢(xún)結(jié)果數(shù)量等方式優(yōu)化查詢(xún)性能,尤其是對(duì)于大數(shù)據(jù)量的查詢(xún)。

  數(shù)據(jù)庫(kù)層面:

  索引維護(hù):檢查索引的使用情況和狀態(tài),索引可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)更新操作而變得碎片化。定期對(duì)索引進(jìn)行重建或重新組織,以提高索引的效率。

  數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)配置:查看數(shù)據(jù)庫(kù)的參數(shù)設(shè)置,如緩存大小、連接數(shù)等。根據(jù)服務(wù)器的硬件資源和業(yè)務(wù)需求,調(diào)整這些參數(shù)。例如,如果服務(wù)器內(nèi)存充足,可以適當(dāng)增加緩存大小,以減少磁盤(pán) I/O。

  數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)信息更新:確保數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)信息是最新的,因?yàn)椴樵?xún)優(yōu)化器依賴(lài)這些統(tǒng)計(jì)信息來(lái)生成執(zhí)行計(jì)劃。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的類(lèi)型和版本,定期執(zhí)行統(tǒng)計(jì)信息更新操作。

  服務(wù)器資源層面:

  CPU 和內(nèi)存使用情況:監(jiān)控服務(wù)器的 CPU 和內(nèi)存使用率。如果 CPU 使用率過(guò)高,可能是查詢(xún)計(jì)算量過(guò)大或者服務(wù)器負(fù)載過(guò)重?梢钥紤]優(yōu)化查詢(xún)、增加 CPU 資源或調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的負(fù)載均衡。內(nèi)存不足可能導(dǎo)致頻繁的磁盤(pán)交換,影響查詢(xún)性能,可以增加內(nèi)存或優(yōu)化內(nèi)存使用策略。

  磁盤(pán) I/O:檢查磁盤(pán) I/O 是否存在瓶頸。如果數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)文件和日志文件所在的磁盤(pán) I/O 繁忙,可以考慮使用更快的磁盤(pán)(如 SSD)、優(yōu)化磁盤(pán)陣列配置或者將數(shù)據(jù)文件和日志文件分布在不同的磁盤(pán)上。

  5. 如何利用 Prometheus 和 Grafana 實(shí)現(xiàn)對(duì) Kubernetes 集群的監(jiān)控?

  答案:

  Prometheus 配置:

  在 Kubernetes 集群中部署 Prometheus:

  可以使用 Helm 包管理器來(lái)部署 Prometheus。首先,添加 Prometheus Helm 圖表倉(cāng)庫(kù),然后使用`helm install`命令安裝 Prometheus 到 Kubernetes 集群。在安裝過(guò)程中,可以根據(jù)需要配置 Prometheus 的參數(shù),如存儲(chǔ)設(shè)置、采集間隔等。

  配置數(shù)據(jù)采集:

  Kubernetes 組件監(jiān)控:Prometheus 通過(guò)配置`kube - state - metrics`和`cAdvisor`來(lái)采集 Kubernetes 集群中各種資源的信息。`kube - state - metrics`負(fù)責(zé)收集 Kubernetes 資源(如 Pod、Deployment、Service 等)的狀態(tài)信息,`cAdvisor`用于采集容器的資源使用情況(如 CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等)。

  自定義應(yīng)用監(jiān)控:對(duì)于部署在 Kubernetes 中的自定義應(yīng)用,需要在應(yīng)用中暴露 Prometheus 格式的指標(biāo)?梢酝ㄟ^(guò)在應(yīng)用代碼中使用 Prometheus 客戶(hù)端庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn),然后 Prometheus 通過(guò)配置相應(yīng)的`ServiceMonitor`或`PodMonitor`對(duì)象來(lái)采集這些自定義指標(biāo)。這些對(duì)象定義了如何發(fā)現(xiàn)和采集目標(biāo)應(yīng)用的指標(biāo)信息,包括目標(biāo)應(yīng)用的標(biāo)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(guò)`kubectl port - forward`或配置 Ingress 等方式訪(fǎng)問(wèn) Grafana 界面。

  連接 Prometheus 數(shù)據(jù)源:在 Grafana 界面中配置 Prometheus 數(shù)據(jù)源,填寫(xiě) Prometheus 服務(wù)器的地址(在 Kubernetes 集群內(nèi)可以通過(guò)服務(wù)名稱(chēng)訪(fǎng)問(wèn))。

  創(chuàng)建儀表盤(pán):

  可以使用 Grafana 提供的預(yù)定義儀表盤(pán)模板(針對(duì) Kubernetes 監(jiān)控),這些模板已經(jīng)包含了常見(jiàn)的監(jiān)控指標(biāo)展示,如集群資源使用情況、Pod 狀態(tài)、容器性能等。也可以根據(jù)自己的需求創(chuàng)建自定義儀表盤(pán),通過(guò)編寫(xiě) Grafana 查詢(xún)語(yǔ)言(基于 PromQL - Prometheus Query Language)來(lái)獲取和展示特定的指標(biāo)數(shù)據(jù)。例如,可以創(chuàng)建一個(gè)儀表盤(pán)展示某個(gè)特定命名空間下的 Pod 的 CPU 和內(nèi)存使用率隨時(shí)間的變化情況,通過(guò) PromQL 查詢(xún)相關(guān)指標(biāo)并在 Grafana 中以折線(xiàn)圖、柱狀圖等形式展示。

  告警配置(可選):

  在 Prometheus 中配置告警規(guī)則,定義觸發(fā)告警的條件,如某個(gè)節(jié)點(diǎn)的 CPU 使用率持續(xù)超過(guò) 90%。當(dāng)告警觸發(fā)時(shí),Prometheus 可以通過(guò)配置的告警管理器(如 Alertmanager)將告警信息發(fā)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(pán)展示的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行告警,其告警設(shè)置可以與 Prometheus 的告警規(guī)則相互配合,提供更全面的監(jiān)控告警體系。

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