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数据部监控师笔试题
在学习和工作的日常里，我们都离不开试题，试题可以帮助学校或各主办方考察参试者某一方面的知识才能。大家知道什么样的试题才是好试题吗？下面是小编为大家整理的数据部监控师笔试题，仅供参考，大家一起来看看吧。
数据部监控师笔试题 1
1、 要从一台主机远程登录到另一台主机，使用的应用程序为（TELNET）。
2、 向公安局消防局拨“119”报警，报警时要沉着、准确，讲清（起火单位），（所在地址街道），（燃烧物体），（火势大小），（报警人姓名及使用电话号码），报警越早损失越小。
3、 中国移动互联网由全国骨干网、（省内骨干网）和（本地接入网）组成。
4、 GPRS网络中主要的三个网络单元是（SGSN）、(GGSN)、（PCU），其中执行数据打包操作的是（PCU）。
5、 山西移动短信平台采用（华为）公司设备，一条短信最长为（140）个英文字节，一条短信最长为（70）个汉字字符。
6、 山西移动太原节点CMNET核心路由器采用（爱立信）公司的（AXI580）型号路由器，通过（POS）端口与各地市节点相联。
7、 GPRS最大数据传输速率理论值达(160)kbit/s。
8、 ISMG是（ 互联网短信网关）的英文缩略。
9、 ISMG通过（SMPP）协议与短信中心相联，通过（CMPP）协议与移动互联网相联，通过CMPP协议实现ISMG间的相联。
10、 VOIP的承载网是GSM网和（ CMNet）。
11、 移动梦网网关实现了短信中心与（ISP/ICP）的.相联。
12、 路由器在（网络）层上实现网络互通。
13、 网关是在（应用层）实现网络互通的设备。
14、 中国移动信令网分三级：（SP）、（LSTP）、（HSTP），每个NAS就是一个（SP）。
15、 短消息系统网络数据包括号码段数据、（INTERNET网关路由表）、（IP地址）等。
数据部监控师笔试题 2
一、基础知识部分
1. 请简述数据监控的主要目的。
答案：数据监控的主要目的包括以下几点：
保障数据的准确性，及时发现数据中的错误、异常值，确保数据质量符合业务要求，避免因错误数据导致的决策失误。
确保数据的完整性，检查是否存在数据缺失的情况，保证业务流程相关的数据都能完整记录。
评估系统性能，通过监控数据的处理速度、传输速度等指标，了解系统在处理数据时的效率，以便及时优化。
保障数据安全，监测是否有未经授权的数据访问、数据泄露等安全问题。
实时掌握业务状态，通过对业务相关数据的监控，如销售额、用户活跃度等，了解业务的运行情况，及时发现业务异常。
2. 列举三种常见的数据监控工具，并简要说明其功能。
答案：
Zabbix：功能强大的开源监控解决方案。可以监控服务器、网络设备、数据库等多种对象的性能指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、网络流量等。支持自动发现网络设备和服务器，具备灵活的告警机制，可通过邮件、短信等多种方式通知管理员。还能创建自定义监控项和可视化的报表。
Nagios：一款流行的开源监控工具，主要用于监控系统、网络和基础设施的可用性。它可以检查主机或服务是否正常运行，如 HTTP 服务是否可访问、数据库是否可连接等。通过插件扩展功能，有丰富的告警功能，可根据设定的阈值和状态变化触发告警。
Prometheus：专为云原生环境设计的开源监控和警报工具套件。它使用拉取模型来收集指标数据，擅长处理大量的时间序列数据。可以监控容器化环境中的各种指标，如 Kubernetes 集群的资源使用情况。支持强大的查询语言 PromQL，方便用户对数据进行查询和分析，同时也有完善的告警系统。
3. 解释什么是数据指标，举例说明业务数据指标和技术数据指标各两个。
答案：数据指标是用于衡量、评估和描述特定对象或现象的量化数据。
业务数据指标示例：
销售额：反映企业在一定时期内销售商品或提供服务所获得的收入总额，是衡量企业经营业绩的重要指标。
用户留存率：指在某一特定时间段内，继续使用产品或服务的用户数量与初始用户数量的比例，用于评估产品对用户的粘性和吸引力。
技术数据指标示例：
服务器 CPU 使用率：表示服务器 CPU 在一定时间内被使用的百分比，过高的使用率可能导致系统性能下降。
数据库查询响应时间：指从数据库接收到查询请求到返回结果所花费的时间，用于衡量数据库的性能和查询效率。
4. 在数据监控中，数据采集的方式有哪些？
答案：
日志采集：通过收集应用程序、服务器、网络设备等产生的日志文件来获取数据。例如，Web 服务器的访问日志可以记录用户的访问信息，包括 IP 地址、访问时间、请求页面等。
直接采集数据库：从数据库中查询和提取数据，这可以是关系型数据库（如 MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如 MongoDB、Redis）。例如，从业务数据库中获取订单数据、用户信息等。
传感器采集：在一些物联网场景中，使用传感器采集物理环境中的数据，如温度、湿度、压力等信息，并将其转换为数字信号传输到监控系统。
网络协议采集：利用网络协议（如 SNMP - 简单网络管理协议）来采集网络设备（如路由器、交换机）的状态信息和性能数据，包括端口流量、设备温度等。
Agent 采集：在被监控的主机或设备上安装 Agent 程序，Agent 负责收集本地的数据（如系统资源使用情况）并发送到监控中心。
5. 什么是阈值？在数据监控中如何设置阈值？
答案：阈值是一个预定义的值或范围，用于在数据监控中判断某个数据指标是否处于正常状态。
在数据监控中设置阈值的方法如下：
基于历史数据：分析过往正常运行时的数据指标值，通过统计方法（如均值、标准差等）确定合理的阈值范围。例如，对于服务器 CPU 使用率，可以根据过去一段时间的平均使用率和波动情况来设置上限阈值，一般超过 80% - 90%可能表示异常。
业务需求：根据业务规则和要求来确定阈值。例如，对于在线支付系统，支付成功率的阈值可能要求在 99%以上，因为低于这个值可能会影响用户体验和业务运营。
设备或系统规格：依据被监控设备或系统的性能规格来设置。如网络设备的端口带宽，如果是 100Mbps 的端口，当流量持续接近或超过 90Mbps 时可设置为阈值，提示可能存在网络拥塞风险。
行业标准和最佳实践：参考同行业类似系统的监控标准和最佳实践经验来确定阈值。例如，对于数据库的查询响应时间，根据行业经验，超过 5 秒可能需要关注和优化。
6. 简述数据可视化在数据监控中的作用。
答案：
快速洞察问题：通过将数据以直观的图形（如柱状图、折线图、仪表盘等）展示出来，监控人员可以快速发现数据中的异常趋势或异常值。例如，在监控服务器性能时，通过折线图展示 CPU 使用率的变化趋势，一眼就能看出使用率突然升高的时间点。
理解数据关系：数据可视化有助于揭示不同数据指标之间的关系。例如，在展示电子商务业务数据时，可以将销售额、访客数、转化率等指标放在同一张图表中，分析它们之间的关联，判断业务环节是否正常。
有效沟通信息：对于非技术人员（如业务部门领导），可视化的数据更容易理解。在汇报数据监控结果或讨论业务问题时，可以通过可视化界面清晰地传达数据所代表的含义，促进不同部门之间的沟通和决策。
发现模式和趋势：长期的数据可视化可以帮助发现数据中的模式和趋势，如季节性销售波动、用户行为的长期变化等，为业务预测和战略规划提供依据。
二、技术应用部分
1. 如果要监控一个分布式系统中的多个节点的内存使用情况，你会如何设计监控方案？
答案：
数据采集：
在每个节点上部署轻量级的 Agent 程序。Agent 可以使用系统自带的命令（如 Linux 下的`free`命令或相关系统 API）来获取节点的'内存使用信息，包括总内存、已使用内存、可用内存、缓存内存等指标。
对于支持 JVM（Java 虚拟机）的节点，如果是 Java 应用，可以使用 JMX（Java Management Extensions）技术来获取更详细的内存使用数据，如堆内存使用情况、非堆内存使用情况等。
数据传输：
Agent 将采集到的内存数据通过网络传输到监控中心。可以选择合适的传输协议，如 HTTP 或使用专门的消息队列（如 Kafka）来保证数据的可靠传输。如果数据量较大且对实时性要求较高，可对数据进行压缩后再传输。
监控中心设计：
在监控中心搭建数据存储系统，可以使用关系型数据库（如 MySQL）或时间序列数据库（如 InfluxDB）来存储内存使用数据。时间序列数据库更适合存储这种随时间变化的监控数据，便于后续的查询和分析。
开发或使用现有的监控界面，将各个节点的内存使用数据以可视化的方式展示出来，如使用折线图展示每个节点内存使用量随时间的变化情况，使用仪表盘展示当前内存使用率等关键指标。同时，可以设置阈值告警功能，当某个节点的内存使用率超过设定阈值（如 80%）时，通过邮件、短信或即时通讯工具等方式通知管理员。
数据分析与优化：
定期对内存使用数据进行分析，通过对比不同节点的内存使用情况、观察内存使用趋势等，找出可能存在内存泄漏或内存使用不合理的节点。
根据分析结果，为系统优化提供建议，如调整节点的内存配置参数、优化应用程序的内存管理逻辑等。
2. 假设你正在监控一个电商网站的订单处理流程，可能会遇到哪些数据问题？如何通过监控来发现和解决这些问题？
答案：
可能遇到的数据问题及监控方法如下：
数据问题：
订单数据丢失：
监控方法：在订单生成、存储、处理的各个环节设置数据记录点，通过对比每个环节记录的订单数量来发现问题。例如，在订单提交页面记录生成的订单数，在订单数据库插入操作后再次记录成功插入的订单数，如果两者不相等则可能存在订单丢失情况。同时，可以对订单数据进行哈希计算，在不同环节对比哈希值，以更精确地检测数据是否完整。
订单数据错误：
订单金额错误：监控订单金额的计算过程，可以通过在订单计算逻辑中嵌入数据验证代码，检查商品价格、折扣、运费等计算是否正确。同时，对比订单系统计算的金额与支付系统实际收取的金额，若两者不一致则存在问题。
订单信息不完整或不准确：检查订单中的关键信息，如用户信息（姓名、地址、联系方式）、商品信息（商品名称、规格、数量）等是否完整和准确。可以通过设置数据完整性验证规则，对新生成的订单进行自动检查，对于不符合规则的订单发出告警。
订单处理延迟：
监控订单处理各个环节的时间戳，如订单创建时间、支付确认时间、仓库发货时间、物流配送时间等，计算每个环节的处理时长，并与正常处理时间阈值进行比较。如果某个环节的处理时间过长，可能表示该环节存在性能问题或流程阻塞。例如，支付确认时间超过 5 分钟可能需要检查支付系统与订单系统的交互是否正常。
解决问题的方法：
对于订单数据丢失问题，检查相关环节的代码逻辑和数据库操作，可能是网络问题导致数据传输失败或者数据库事务处理不当。通过查看日志文件进一步排查错误原因，修复代码或调整数据库配置。
对于订单数据错误问题，根据错误类型修复订单计算逻辑或完善数据验证机制。对于金额错误，检查价格数据来源和计算算法；对于信息不完整问题，优化前端用户输入界面和后端数据存储逻辑。
对于订单处理延迟问题，分析处理时间过长的环节，可能是系统资源不足（如服务器 CPU 或内存紧张）、数据库查询缓慢、外部接口调用超时等原因。根据具体情况优化代码、增加服务器资源、优化数据库查询语句或与外部服务提供商协调解决接口问题。
3. 在使用 Zabbix 监控网络设备时，如何配置才能获取设备的端口流量信息？
答案：
在网络设备上配置：
确保网络设备（如路由器、交换机）支持 SNMP（Simple Network Management Protocol）协议，开启 SNMP 服务，并设置合适的 SNMP 团体字（Community String）。团体字相当于访问设备的密码，用于 Zabbix 与网络设备之间的身份认证。
在 Zabbix 服务器上配置：
创建主机：在 Zabbix 管理界面中，创建一个代表要监控的网络设备的主机。填写设备的 IP 地址、SNMP 版本（如 SNMPv2c 或 SNMPv3，需与设备配置一致）和 SNMP 团体字等信息。
配置模板或手动创建监控项：
使用模板：Zabbix 有一些预定义的网络设备监控模板，可以直接应用。例如，选择适合的交换机或路由器模板，这些模板通常已经包含了端口流量监控等相关监控项。
手动创建监控项：如果不使用模板，则需要手动创建监控端口流量的监控项。对于每个要监控的端口，创建一个监控项，监控项类型选择“SNMP 代理”，键值（Key）根据设备和端口的不同而不同。例如，对于 Cisco 设备，可以使用类似“ifHCInOctets.[port number]”（接收字节数）和“ifHCOutOctets.[port number]”（发送字节数）的键值，其中[port number]是端口编号。这些键值是基于 SNMP MIB（Management Information Base）库来定义的，不同厂商设备的 MIB 可能略有不同。
设置触发器和告警（可选）：根据实际需求，可以设置端口流量的阈值触发器。例如，当端口流量超过设定的带宽阈值（如 90%的端口带宽）时触发告警，告警方式可以是邮件、短信等，以便及时通知管理员。
4. 当监控到数据库查询性能下降时，你会从哪些方面进行排查和优化？
答案：
查询语句层面：
检查执行计划：使用数据库的查询分析工具（如 MySQL 的`EXPLAIN`命令）查看查询语句的执行计划。分析是否使用了合适的索引，是否存在全表扫描等效率低下的情况。如果发现没有使用索引，可以通过优化查询语句、添加或修改索引来提高性能。
查询复杂度：检查查询语句是否过于复杂，如包含大量的嵌套子查询、联合查询等。尝试简化查询逻辑，可能的话将复杂查询分解为多个简单查询。
数据量增长影响：考虑数据量的变化对查询的影响。如果数据量大幅增加，可能需要重新评估查询性能。可以通过添加分页、限制查询结果数量等方式优化查询性能，尤其是对于大数据量的查询。
数据库层面：
索引维护：检查索引的使用情况和状态，索引可能会因为数据更新操作而变得碎片化。定期对索引进行重建或重新组织，以提高索引的效率。
数据库参数配置：查看数据库的参数设置，如缓存大小、连接数等。根据服务器的硬件资源和业务需求，调整这些参数。例如，如果服务器内存充足，可以适当增加缓存大小，以减少磁盘 I/O。
数据库统计信息更新：确保数据库的统计信息是最新的，因为查询优化器依赖这些统计信息来生成执行计划。根据数据库的类型和版本，定期执行统计信息更新操作。
服务器资源层面：
CPU 和内存使用情况：监控服务器的 CPU 和内存使用率。如果 CPU 使用率过高，可能是查询计算量过大或者服务器负载过重。可以考虑优化查询、增加 CPU 资源或调整数据库服务器的负载均衡。内存不足可能导致频繁的磁盘交换，影响查询性能，可以增加内存或优化内存使用策略。
磁盘 I/O：检查磁盘 I/O 是否存在瓶颈。如果数据库数据文件和日志文件所在的磁盘 I/O 繁忙，可以考虑使用更快的磁盘（如 SSD）、优化磁盘阵列配置或者将数据文件和日志文件分布在不同的磁盘上。
5. 如何利用 Prometheus 和 Grafana 实现对 Kubernetes 集群的监控？
答案：
Prometheus 配置：
在 Kubernetes 集群中部署 Prometheus：
可以使用 Helm 包管理器来部署 Prometheus。首先，添加 Prometheus Helm 图表仓库，然后使用`helm install`命令安装 Prometheus 到 Kubernetes 集群。在安装过程中，可以根据需要配置 Prometheus 的参数，如存储设置、采集间隔等。
配置数据采集：
Kubernetes 组件监控：Prometheus 通过配置`kube - state - metrics`和`cAdvisor`来采集 Kubernetes 集群中各种资源的信息。`kube - state - metrics`负责收集 Kubernetes 资源（如 Pod、Deployment、Service 等）的状态信息，`cAdvisor`用于采集容器的资源使用情况（如 CPU、内存、网络等）。
自定义应用监控：对于部署在 Kubernetes 中的自定义应用，需要在应用中暴露 Prometheus 格式的指标。可以通过在应用代码中使用 Prometheus 客户端库来实现，然后 Prometheus 通过配置相应的`ServiceMonitor`或`PodMonitor`对象来采集这些自定义指标。这些对象定义了如何发现和采集目标应用的指标信息，包括目标应用的标签选择器、端口等信息。
Grafana 配置：
在 Kubernetes 集群中部署 Grafana：同样可以使用 Helm 安装 Grafana。安装完成后，通过`kubectl port - forward`或配置 Ingress 等方式访问 Grafana 界面。
连接 Prometheus 数据源：在 Grafana 界面中配置 Prometheus 数据源，填写 Prometheus 服务器的地址（在 Kubernetes 集群内可以通过服务名称访问）。
创建仪表盘：
可以使用 Grafana 提供的预定义仪表盘模板（针对 Kubernetes 监控），这些模板已经包含了常见的监控指标展示，如集群资源使用情况、Pod 状态、容器性能等。也可以根据自己的需求创建自定义仪表盘，通过编写 Grafana 查询语言（基于 PromQL - Prometheus Query Language）来获取和展示特定的指标数据。例如，可以创建一个仪表盘展示某个特定命名空间下的 Pod 的 CPU 和内存使用率随时间的变化情况，通过 PromQL 查询相关指标并在 Grafana 中以折线图、柱状图等形式展示。
告警配置（可选）：
在 Prometheus 中配置告警规则，定义触发告警的条件，如某个节点的 CPU 使用率持续超过 90%。当告警触发时，Prometheus 可以通过配置的告警管理器（如 Alertmanager）将告警信息发送到指定的接收端（如邮件、Slack 等）。Grafana 也可以配置自身的告警功能，基于仪表盘展示的指标数据进行告警，其告警设置可以与 Prometheus 的告警规则相互配合，提供更全面的监控告警体系。
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