Datadog 퀴즈
Datadog에 대한 이해도를 테스트하는 퀴즈입니다.
Datadog의 주요 배포 모델은?
A) 자체 호스팅 전용
B) SaaS (Software as a Service)
C) 온프레미스 전용
D) 하이브리드 필수
정답 보기
정답: B) SaaS (Software as a Service)
설명: Datadog은 SaaS 모델로 제공되는 통합 관측성 플랫폼입니다. 사용자는 Datadog Agent만 배포하면 되고, 데이터 저장, 처리, 시각화는 Datadog의 클라우드 인프라에서 처리됩니다. 이를 통해 운영 오버헤드 없이 강력한 모니터링 기능을 사용할 수 있습니다.
Datadog Cluster Agent의 역할은?
A) 컨테이너 로그 수집
B) 클러스터 레벨 메트릭 및 이벤트 수집
C) APM 트레이스 처리
D) 대시보드 렌더링
정답 보기
정답: B) 클러스터 레벨 메트릭 및 이벤트 수집
설명: Datadog Cluster Agent는 Kubernetes 클러스터 레벨의 메트릭과 이벤트를 수집합니다. 또한 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 위한 커스텀 메트릭 서버 역할과 Admission Controller를 통한 자동 APM 계측 주입 기능도 제공합니다.
Datadog에서 자동 APM 계측을 활성화하는 방법은?
A) 애플리케이션 코드 수정 필수
B) Admission Controller와 파드 라벨 사용
C) 별도 APM 서버 배포
D) 수동으로 라이브러리 주입
정답 보기
정답: B) Admission Controller와 파드 라벨 사용
설명: Datadog Admission Controller를 활성화하면, admission.datadoghq.com/enabled: "true" 라벨이 있는 파드에 자동으로 APM 계측 라이브러리가 주입됩니다. Java, Python, Node.js, .NET, Ruby 등 주요 언어를 지원하며, 코드 수정 없이 트레이싱을 시작할 수 있습니다.
DogStatsD의 역할은?
A) 로그 수집
B) 커스텀 메트릭 수집 (StatsD 호환)
C) 대시보드 생성
D) 알림 라우팅
정답 보기
정답: B) 커스텀 메트릭 수집 (StatsD 호환)
설명: DogStatsD는 Datadog Agent에 포함된 StatsD 호환 메트릭 수집 데몬입니다. 애플리케이션에서 UDP를 통해 커스텀 메트릭(카운터, 게이지, 히스토그램, 분포)을 전송할 수 있습니다. StatsD 프로토콜과 호환되며, 태그 기능이 추가되어 있습니다.
Datadog에서 트레이스와 로그를 연결하는 방법은?
A) 수동으로 로그 파일 업로드
B) 로그에 trace_id와 span_id 포함
C) 별도의 연결 서비스 배포
D) 로그와 트레이스 시간대 일치
정답 보기
정답: B) 로그에 trace_id와 span_id 포함
설명: Datadog에서 트레이스와 로그를 연결하려면 로그에 dd.trace_id와 dd.span_id를 포함해야 합니다. Datadog APM 라이브러리는 MDC(Mapped Diagnostic Context)를 통해 이 정보를 자동으로 주입할 수 있습니다. 이를 통해 APM에서 관련 로그를 바로 조회할 수 있습니다.
Datadog의 비용 구조에서 인프라 모니터링의 과금 단위는?
A) 메트릭 수
B) 호스트 수
C) API 호출 수
D) 데이터 전송량
정답 보기
정답: B) 호스트 수
설명: Datadog 인프라 모니터링은 호스트 수 기준으로 과금됩니다. 각 노드, 인스턴스, 컨테이너 호스트가 과금 대상입니다. APM, 로그 관리, 기타 기능은 별도의 과금 체계를 가지며, 호스트 기반 과금으로 비용 예측이 용이합니다.
Datadog Watchdog의 기능은?
A) 수동 알림 설정
B) AI 기반 자동 이상 탐지
C) 로그 검색
D) 대시보드 생성
정답 보기
정답: B) AI 기반 자동 이상 탐지
설명: Watchdog은 Datadog의 AI/ML 기반 자동 이상 탐지 기능입니다. 인프라, APM, 로그 데이터에서 비정상적인 패턴을 자동으로 감지하고 알림을 생성합니다. 수동으로 임계값을 설정할 필요 없이 이상 상황을 파악할 수 있습니다.
Datadog Agent에서 Prometheus 메트릭을 수집하는 방법은?
A) 별도의 Prometheus 서버 필요
B) 파드 어노테이션으로 자동 디스커버리 설정
C) 수동으로 각 엔드포인트 등록
D) Prometheus를 Datadog으로 교체
정답 보기
정답: B) 파드 어노테이션으로 자동 디스커버리 설정
설명: Datadog Agent는 ad.datadoghq.com/<container>.checks 어노테이션을 사용하여 Prometheus 메트릭 엔드포인트를 자동으로 발견하고 수집합니다. Prometheus scrape 설정과 유사한 방식으로 설정할 수 있으며, 별도의 Prometheus 서버 없이 메트릭을 수집할 수 있습니다.
Datadog에서 SLO(Service Level Objective)를 설정할 때 사용할 수 있는 메트릭 유형은?
A) 로그 이벤트만
B) 메트릭 기반, 모니터 기반, 타임 슬라이스 기반
C) APM 트레이스만
D) 인프라 메트릭만
정답 보기
정답: B) 메트릭 기반, 모니터 기반, 타임 슬라이스 기반
설명: Datadog SLO는 세 가지 유형을 지원합니다: 메트릭 기반(성공/실패 카운트), 모니터 기반(기존 모니터 상태), 타임 슬라이스 기반(시간 간격별 상태). APM 트레이스, 커스텀 메트릭, 로그 기반 메트릭 등 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있습니다.
Datadog 비용 최적화 전략으로 올바르지 않은 것은?
A) APM 트레이스 샘플링 레이트 조정
B) 불필요한 로그 필터링
C) 모든 메트릭을 최고 해상도로 수집
D) 커스텀 메트릭 카디널리티 관리
마지막 업데이트