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云synthetic监控工程师考试试卷与答案

一、单项选择题(每题2分,共10题)

1.以下哪种工具常用于云监控数据采集?

A.NginxB.PrometheusC.KafkaD.Docker

答案:B

2.云监控指标中,CPU使用率属于?

A.系统指标B.应用指标C.网络指标D.存储指标

答案:A

3.监控告警阈值设置的主要依据是?

A.随机设定B.业务需求C.系统默认值D.运维人员习惯

答案:B

4.云环境下监控数据的存储方案通常采用?

A.关系型数据库B.分布式文件系统C.时序数据库D.NoSQL数据库

答案:C

5.合成监控可以模拟的场景不包括?

A.用户登录B.数据库备份C.页面加载D.API调用

答案:B

6.对于云服务器的监控,不常用的端口是?

A.80B.443C.22D.135

答案:D

7.以下哪个不属于监控数据可视化工具?

A.GrafanaB.KibanaC.AnsibleD.InfluxDB

答案:C

8.合成监控的优势不包括?

A.实时发现问题B.精准定位故障C.减少硬件成本D.模拟用户行为

答案:C

9.云监控中,链路追踪技术主要用于?

A.性能优化B.安全防护C.资源分配D.成本控制

答案:A

10.监控系统的高可用性主要通过什么实现?

A.单点部署B.冗余备份C.降低配置D.人工巡检

答案:B

二、多项选择题(每题2分,共10题)

1.常见的云监控指标类型有?

A.性能指标B.可用性指标C.安全性指标D.成本指标

答案:ABC

2.合成监控可通过哪些方式实现?

A.脚本模拟B.真实用户反馈C.自动化工具D.人工测试

答案:AC

3.以下哪些是云监控数据采集的常用方法?

A.探针采集B.日志收集C.接口调用D.网络抓包

答案:ABC

4.监控告警策略制定需考虑的因素有?

A.业务重要性B.故障影响范围C.误报率D.告警渠道

答案:ABCD

5.云监控系统的组成部分包括?

A.数据采集层B.数据存储层C.数据分析层D.数据展示层

答案:ABCD

6.监控可视化图表类型有?

A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图

答案:ABCD

7.合成监控可应用于?

A.网站性能监测B.移动应用测试C.网络拓扑发现D.API服务监控

答案:ABD

8.云监控中保障数据安全的措施有?

A.加密传输B.访问控制C.数据备份D.漏洞扫描

答案:ABCD

9.选择云监控工具时需考虑的因素有?

A.功能完整性B.易用性C.可扩展性D.成本

答案:ABCD

10.以下哪些属于监控系统的性能要求?

A.低延迟B.高并发处理能力C.数据准确性D.稳定性

答案:ABCD

三、判断题(每题2分,共10题)

1.合成监控只能模拟简单用户操作。(×)

2.监控告警阈值一旦设定就不能更改。(×)

3.云监控数据只能存储在云端。(×)

4.可视化工具能直接提升系统性能。(×)

5.合成监控不需要与实际业务关联。(×)

6.监控系统的准确性只取决于数据采集。(×)

7.不同业务场景监控指标相同。(×)

8.网络带宽不属于云监控指标。(×)

9.监控数据的分析有助于优化资源配置。(√)

10.人工巡检可完全替代监控系统。(×)

四、简答题(每题5分,共4题)

1.简述合成监控的原理。

答案:合成监控通过模拟用户行为和业务流程,利用脚本或自动化工具,按照设定规则对云服务、应用等进行周期性测试。发送请求并获取响应,分析响应数据,如响应时间、状态码等,以此判断系统是否正常运行,提前发现潜在问题。

2.云监控中数据采集的主要难点是什么?

答案:难点包括云环境的复杂性,多种云服务和资源的不同接口与协议增加采集难度;数据量庞大,需高效采集且不影响系统性能;不同来源数据格式差异大,需统一处理;以及安全要求高,采集过程要保障数据安全与隐私。

3.如何提高监控告警的准确性?

答案:深入了解业务确定合理告警阈值;结合多维度指标分析避免单指标误判;采用机器学习算法对历史数据学习建模,预测正常范围;建立告警验证机制,人工确认或自动二次验证;定期优化告警策略,根据实际情况调整。

4.列举两种常见的监控数据存储方案并说明特点。

答案:时序数据库,如InfluxDB,适合存储时间序列数据,读写性能高,支持高效的时间范围查询,按时间顺序存储便于分析趋势。分布式文件系统,如HBase,具有高扩展性、容错性,可处理海量数据,适合存储结构化和半结构化监控数据。

五、讨论题(每题5分,共4题)

1.讨论合成监控在保障云服务高可用性方面的作用。

答案:合成监控可实时模拟用户操作,提前发现云服务潜在故障点,在用户受影响前发出告警。能持续监测业务流程,及时发现性能下降趋势,通过调整资源或优化配置保障服务正常运行。还可定位故障位置与原因,缩短故障修复时间,极大提升云服务高可用性。

2.如

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