數據部監控師筆試題

　　在學(xué)習和工作的日常里，我們都離不開(kāi)試題，試題可以幫助學(xué)�；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(lái)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(shí)要沉著(zhù)、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(huà)號碼），報警越早損失越小。

　　3、 中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)由全國骨干網(wǎng)、（省內骨干網(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），其中執行數據打包操作的是（PCU）。

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

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

　　7、 GPRS最大數據傳輸速率理論值達(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)現網(wǎng)絡(luò )互通。

　　13、 網(wǎng)關(guān)是在（應用層）實(shí)現網(wǎng)絡(luò )互通的設備。

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

　　15、 短消息系統網(wǎng)絡(luò )數據包括號碼段數據、（INTERNET網(wǎng)關(guān)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(jiǎn)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(diǎn)：

　　保障數據的準確性，及時(shí)發(fā)現數據中的錯誤、異常值，確保數據質(zhì)量符合業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)流程相關(guān)的數據都能完整記錄。

　　評估系統性能，通過(guò)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(shí)的效率，以便及時(shí)優(yōu)化。

　　保障數據安全，監測是否有未經(jīng)授權的數據訪(fǎng)問(wèn)、數據泄露等安全問(wèn)題。

　　實(shí)時(shí)掌握業(yè)務(wù)狀態(tài)，通過(guò)對業(yè)務(wù)相關(guān)數據的監控，如銷(xiāo)售額、用戶(hù)活躍度等，了解業(yè)務(wù)的運行情況，及時(shí)發(fā)現業(yè)務(wù)異常。

　　2. 列舉三種常見(jiàn)的數據監控工具，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其功能。

　　答案：

　　Zabbix：功能強大的開(kāi)源監控解決方案�？梢员O控服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò )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(wǎng)絡(luò )流量等。支持自動(dòng)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )設備和服務(wù)器，具備靈活的告警機制，可通過(guò)郵件、短信等多種方式通知管理員。還能創(chuàng )建自定義監控項和可視化的報表。

　　Nagios：一款流行的開(kāi)源監控工具，主要用于監控系統、網(wǎng)絡(luò )和基礎設施的可用性。它可以檢查主機或服務(wù)是否正常運行，如 HTTP 服務(wù)是否可訪(fǎng)問(wèn)、數據庫是否可連接等。通過(guò)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(tài)變化觸發(fā)告警。

　　Prometheus：專(zhuān)為云原生環(huán)境設計的開(kāi)源監控和警報工具套件。它使用拉取模型來(lái)收集指標數據，擅長(cháng)處理大量的時(shí)間序列數據�？梢员O控容器化環(huán)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(xún)語(yǔ)言 PromQL，方便用戶(hù)對數據進(jìn)行查詢(xún)和分析，同時(shí)也有完善的告警系統。

　　3. 解釋什么是數據指標，舉例說(shuō)明業(yè)務(wù)數據指標和技術(shù)數據指標各兩個(gè)。

　　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(yè)務(wù)數據指標示例：

　　銷(xiāo)售額：反映企業(yè)在一定時(shí)期內銷(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(jì)的重要指標。

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

　　技術(shù)數據指標示例：

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

　　數據庫查詢(xún)響應時(shí)間：指從數據庫接收到查詢(xún)請求到返回結果所花費的時(shí)間，用于衡量數據庫的性能和查詢(xún)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(guò)收集應用程序、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò )設備等產(chǎn)生的日志文件來(lái)獲取數據。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、請求頁(yè)面等。

　　直接采集數據庫：從數據庫中查詢(xún)和提取數據，這可以是關(guān)系型數據庫（如 MySQL、Oracle）或非關(guān)系型數據庫（如 MongoDB、Redis）。例如，從業(yè)務(wù)數據庫中獲取訂單數據、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(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 )設備（如路由器、交換機）的狀態(tài)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(fā)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(gè)預定義的值或范圍，用于在數據監控中判斷某個(gè)數據指標是否處于正常狀態(tài)。

　　在數據監控中設置閾值的方法如下：

　　基于歷史數據：分析過(guò)往正常運行時(shí)的數據指標值，通過(guò)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(wù)器 CPU 使用率，可以根據過(guò)去一段時(shí)間的平均使用率和波動(dòng)情況來(lái)設置上限閾值，一般超過(guò) 80% - 90%可能表示異常。

　　業(yè)務(wù)需求：根據業(yè)務(wù)規則和要求來(lái)確定閾值。例如，對于在線(xiàn)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(gè)值可能會(huì )影響用戶(hù)體驗和業(yè)務(wù)運營(yíng)。

　　設備或系統規格：依據被監控設備或系統的性能規格來(lái)設置。如網(wǎng)絡(luò )設備的端口帶寬，如果是 100Mbps 的端口，當流量持續接近或超過(guò) 90Mbps 時(shí)可設置為閾值，提示可能存在網(wǎng)絡(luò )擁塞風(fēng)險。

　　行業(yè)標準和最佳實(shí)踐：參考同行業(yè)類(lèi)似系統的監控標準和最佳實(shí)踐經(jīng)驗來(lái)確定閾值。例如，對于數據庫的查詢(xún)響應時(shí)間，根據行業(yè)經(jīng)驗，超過(guò) 5 秒可能需要關(guān)注和優(yōu)化。

　　6. 簡(jiǎn)述數據可視化在數據監控中的作用。

　　答案：

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

　　理解數據關(guān)系：數據可視化有助于揭示不同數據指標之間的關(guān)系。例如，在展示電子商務(wù)業(yè)務(wù)數據時(shí)，可以將銷(xiāo)售額、訪(fǎng)客數、轉化率等指標放在同一張圖表中，分析它們之間的關(guān)聯(lián)，判斷業(yè)務(wù)環(huán)節是否正常。

　　有效溝通信息：對于非技術(shù)人員（如業(yè)務(wù)部門(mén)領(lǐng)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(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，可以通過(guò)可視化界面清晰地傳達數據所代表的含義，促進(jìn)不同部門(mén)之間的溝通和決策。

　　發(fā)現模式和趨勢：長(cháng)期的數據可視化可以幫助發(fā)現數據中的模式和趨勢，如季節性銷(xiāo)售波動(dòng)、用戶(hù)行為的長(cháng)期變化等，為業(yè)務(wù)預測和戰略規劃提供依據。

　　二、技術(shù)應用部分

　　1. 如果要監控一個(gè)分布式系統中的多個(gè)節點(diǎn)的內存使用情況，你會(huì )如何設計監控方案？

　　答案：

　　數據采集：

　　在每個(gè)節點(diǎn)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(guān)系統 API）來(lái)獲取節點(diǎn)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(diǎn)，如果是 Java 應用，可以使用 JMX（Java Management Extensions）技術(shù)來(lái)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(guò)網(wǎng)絡(luò )傳輸到監控中心�？梢赃x擇合適的傳輸協(xié)議，如 HTTP 或使用專(zhuān)門(mén)的消息隊列（如 Kafka）來(lái)保證數據的可靠傳輸。如果數據量較大且對實(shí)時(shí)性要求較高，可對數據進(jìn)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(guān)系型數據庫（如 MySQL）或時(shí)間序列數據庫（如 InfluxDB）來(lái)存儲內存使用數據。時(shí)間序列數據庫更適合存儲這種隨時(shí)間變化的監控數據，便于后續的查詢(xún)和分析。

　　開(kāi)發(fā)或使用現有的監控界面，將各個(gè)節點(diǎn)的內存使用數據以可視化的方式展示出來(lái)，如使用折線(xiàn)圖展示每個(gè)節點(diǎn)內存使用量隨時(shí)間的變化情況，使用儀表盤(pán)展示當前內存使用率等關(guān)鍵指標。同時(shí)，可以設置閾值告警功能，當某個(gè)節點(diǎn)的內存使用率超過(guò)設定閾值（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。

　　數據分析與優(yōu)化：

　　定期對內存使用數據進(jìn)行分析，通過(guò)對比不同節點(diǎn)的內存使用情況、觀(guān)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(diǎn)。

　　根據分析結果，為系統優(yōu)化提供建議，如調整節點(diǎn)的內存配置參數、優(yōu)化應用程序的內存管理邏輯等。

　　2. 假設你正在監控一個(gè)電商網(wǎng)站的訂單處理流程，可能會(huì )遇到哪些數據問(wèn)題？如何通過(guò)監控來(lái)發(fā)現和解決這些問(wèn)題？

　　答案：

　　可能遇到的數據問(wèn)題及監控方法如下：

　　數據問(wèn)題：

　　訂單數據丟失：

　　監控方法：在訂單生成、存儲、處理的各個(gè)環(huán)節設置數據記錄點(diǎn)，通過(guò)對比每個(gè)環(huán)節記錄的訂單數量來(lái)發(fā)現問(wèn)題。例如，在訂單提交頁(yè)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(shí)，可以對訂單數據進(jìn)行哈希計算，在不同環(huán)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(guò)程，可以通過(guò)在訂單計算邏輯中嵌入數據驗證代碼，檢查商品價(jià)格、折扣、運費等計算是否正確。同時(shí)，對比訂單系統計算的金額與支付系統實(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)、規格、數量）等是否完整和準確�？梢酝ㄟ^(guò)設置數據完整性驗證規則，對新生成的訂單進(jìn)行自動(dòng)檢查，對于不符合規則的訂單發(fā)出告警。

　　訂單處理延遲：

　　監控訂單處理各個(gè)環(huán)節的時(shí)間戳，如訂單創(chuàng )建時(shí)間、支付確認時(shí)間、倉庫發(fā)貨時(shí)間、物流配送時(shí)間等，計算每個(gè)環(huán)節的處理時(shí)長(cháng)，并與正常處理時(shí)間閾值進(jìn)行比較。如果某個(gè)環(huán)節的處理時(shí)間過(guò)長(cháng)，可能表示該環(huán)節存在性能問(wèn)題或流程阻塞。例如，支付確認時(shí)間超過(guò) 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(wèn)題的方法：

　　對于訂單數據丟失問(wèn)題，檢查相關(guān)環(huán)節的代碼邏輯和數據庫操作，可能是網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題導致數據傳輸失敗或者數據庫事務(wù)處理不當。通過(guò)查看日志文件進(jìn)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(wèn)題，根據錯誤類(lèi)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(jià)格數據來(lái)源和計算算法；對于信息不完整問(wèn)題，優(yōu)化前端用戶(hù)輸入界面和后端數據存儲邏輯。

　　對于訂單處理延遲問(wèn)題，分析處理時(shí)間過(guò)長(cháng)的環(huán)節，可能是系統資源不足（如服務(wù)器 CPU 或內存緊張）、數據庫查詢(xún)緩慢、外部接口調用超時(shí)等原因。根據具體情況優(yōu)化代碼、增加服務(wù)器資源、優(yōu)化數據庫查詢(xún)語(yǔ)句或與外部服務(wù)提供商協(xié)調解決接口問(wèn)題。

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

　　答案：

　　在網(wǎng)絡(luò )設備上配置：

　　確保網(wǎng)絡(luò )設備（如路由器、交換機）支持 SNMP（Simple Network Management Protocol）協(xié)議，開(kāi)啟 SNMP 服務(wù)，并設置合適的 SNMP 團體字（Community String）。團體字相當于訪(fǎng)問(wèn)設備的密碼，用于 Zabbix 與網(wǎng)絡(luò )設備之間的身份認證。

　　在 Zabbix 服務(wù)器上配置：

　　創(chuàng )建主機：在 Zabbix 管理界面中，創(chuàng )建一個(gè)代表要監控的網(wǎng)絡(luò )設備的主機。填寫(xiě)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(dòng)創(chuàng )建監控項：

　　使用模板：Zabbix 有一些預定義的網(wǎng)絡(luò )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(jīng)包含了端口流量監控等相關(guān)監控項。

　　手動(dòng)創(chuàng )建監控項：如果不使用模板，則需要手動(dòng)創(chuàng )建監控端口流量的監控項。對于每個(gè)要監控的端口，創(chuàng )建一個(gè)監控項，監控項類(lèi)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(lèi)似“ifHCInOctets.[port number]”（接收字節數）和“ifHCOutOctets.[port number]”（發(fā)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(lái)定義的，不同廠(chǎng)商設備的 MIB 可能略有不同。

　　設置觸發(fā)器和告警（可選）：根據實(shí)際需求，可以設置端口流量的閾值觸發(fā)器。例如，當端口流量超過(guò)設定的帶寬閾值（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. 當監控到數據庫查詢(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：

　　檢查執行計劃：使用數據庫的查詢(xún)分析工具（如 MySQL 的`EXPLAIN`命令）查看查詢(xún)語(yǔ)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(fā)現沒(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)復雜度：檢查查詢(xún)語(yǔ)句是否過(guò)于復雜，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)將復雜查詢(xún)分解為多個(gè)簡(jiǎn)單查詢(xún)。

　　數據量增長(cháng)影響：考慮數據量的變化對查詢(xún)的影響。如果數據量大幅增加，可能需要重新評估查詢(xún)性能�？梢酝ㄟ^(guò)添加分頁(yè)、限制查詢(xún)結果數量等方式優(yōu)化查詢(xún)性能，尤其是對于大數據量的查詢(xún)。

　　數據庫層面：

　　索引維護：檢查索引的使用情況和狀態(tài)，索引可能會(huì )因為數據更新操作而變得碎片化。定期對索引進(jìn)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(wù)器的硬件資源和業(yè)務(wù)需求，調整這些參數。例如，如果服務(wù)器內存充足，可以適當增加緩存大小，以減少磁盤(pán) 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(xún)優(yōu)化器依賴(lài)這些統計信息來(lái)生成執行計劃。根據數據庫的類(lèi)型和版本，定期執行統計信息更新操作。

　　服務(wù)器資源層面：

　　CPU 和內存使用情況：監控服務(wù)器的 CPU 和內存使用率。如果 CPU 使用率過(guò)高，可能是查詢(xún)計算量過(guò)大或者服務(wù)器負載過(guò)重�？梢钥紤]優(yōu)化查詢(xún)、增加 CPU 資源或調整數據庫服務(wù)器的負載均衡。內存不足可能導致頻繁的磁盤(pán)交換，影響查詢(xún)性能，可以增加內存或優(yōu)化內存使用策略。

　　磁盤(pán) I/O：檢查磁盤(pán) I/O 是否存在瓶頸。如果數據庫數據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)陣列配置或者將數據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(lái)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(guò)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(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`負責收集 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、內存、網(wǎng)絡(luò )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^(guò)在應用代碼中使用 Prometheus 客戶(hù)端庫來(lái)實(shí)現，然后 Prometheus 通過(guò)配置相應的`ServiceMonitor`或`PodMonitor`對象來(lái)采集這些自定義指標。這些對象定義了如何發(fā)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(guò)`kubectl port - forward`或配置 Ingress 等方式訪(fǎng)問(wèn) Grafana 界面。

　　連接 Prometheus 數據源：在 Grafana 界面中配置 Prometheus 數據源，填寫(xiě) Prometheus 服務(wù)器的地址（在 Kubernetes 集群內可以通過(guò)服務(wù)名稱(chēng)訪(fǎng)問(wèn)）。

　　創(chuàng )建儀表盤(pán)：

　　可以使用 Grafana 提供的預定義儀表盤(pán)模板（針對 Kubernetes 監控），這些模板已經(jīng)包含了常見(jiàn)的監控指標展示，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數據。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 中配置告警規則，定義觸發(fā)告警的條件，如某個(gè)節點(diǎn)的 CPU 使用率持續超過(guò) 90%。當告警觸發(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)展示的指標數據進(jìn)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。

【數據部監控師筆試題】相關(guān)文章：

中國移動(dòng)各部門(mén)試題八 數據部系統監控工程師試題03-28

中國移動(dòng)各部門(mén)試題八：數據部系統監控工程師試題12-08

數據監控師判斷題04-05

系統監控工程師筆試題12-08

中國移動(dòng)監控工程師筆試題目08-19

阿里數據分析師實(shí)習生筆試題09-25

中興2015筆試題08-22

360筆試題分享10-09

迅雷2011.10.21筆試題09-09