Cuestionario de Datadog
Última actualización: September 13, 2026
¿Qué sigue siendo responsabilidad del equipo con Datadog SaaS?
- A) Nada después de instalar el Agent
- B) Solo seleccionar un color de dashboard
- C) Collectors, identidad, instrumentación, manejo de datos, monitors y costo
- D) Los servidores físicos de bases de datos de Datadog
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Respuesta: C
SaaS administra el backend. APM, profiling, logs y otros productos tienen derechos y facturación distintos; un Agent no incluye todo.
¿Qué afirmación sobre credenciales/integración es correcta?
- A) La ingestión básica del Agent necesita una API key; las application keys y los roles de cuenta de AWS sirven para funcionalidades adicionales y específicas
- B) Cada Agent necesita una application key y un rol amplio de lectura de AWS
- C) Agregar IRSA configura automáticamente la integración de AWS de Datadog SaaS
- D) Un nombre de service account adivinado es suficiente
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Respuesta: A
El proveedor de métricas externas necesita permisos de API/configuración de key adicionales. La integración de AWS de SaaS usa un rol autorizado entre cuentas/external ID. Resuelva el Agent SA representado real.
¿admission.datadoghq.com/enabled=true por sí solo prueba la inyección del SDK de APM?
- A) Sí, incluidos automáticamente todos los lenguajes/versiones
- B) No; configure las anotaciones del SDK o los destinos de SSI y, después, verifique los Pods recién admitidos y los datos de traces reales
- C) Sí, incluso en el namespace de Cluster Agent
- D) Sí, si existe un trace socket
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Respuesta: B
La configuración de mutación/conexión y la inyección de bibliotecas son distintas. La inyección local actual excluye kube-system y el namespace de Cluster Agent. La compatibilidad de bibliotecas, runtime, mount y seguridad sigue siendo importante.
¿Cómo debe un Pod de aplicación alcanzar el Agent DogStatsD del nodo?
- A) Usar siempre el localhost de la aplicación
- B) Poner la API key en cada paquete UDP
- C) Crear un ConfigMap no relacionado
- D) Usar el endpoint accesible configurado, como un directorio Linux UDS montado
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Respuesta: D
El localhost de la aplicación no es un Agent de nodo. Las rutas UDS, los permisos y los formatos de argumentos del SDK deben coincidir. Los datagramas no confirman la ingestión de SaaS; los contadores no son un registro exactamente una vez.
¿Qué interpretación de métricas es correcta?
- A) kubernetes.cpu.usage.total es un porcentaje
- B) Todas las métricas faltantes del catálogo heredado fueron eliminadas
- C) kubernetes.cpu.usage.total está en nanocores; las métricas de reinicio de Kubelet son gauges acumulativos
- D) Sumar muestras de reinicios repetidas cuenta los reinicios nuevos
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Respuesta: C
system.cpu.idle es un porcentaje. Kubelet y State Core tienen nombres de métricas y tags válidos distintos. El monitor de reinicios de ejemplo evalúa explícitamente un total; los aumentos recientes necesitan validación que considere los reinicios del contador.
¿Qué calcula la ruta de proporción de errores .as_count()?
- A) La proporción de conteos de errores y totales agregados en el tiempo
- B) Una suma de cada proporción de intervalo de tiempo
- C) Un p95 global
- D) Éxito automático del 100 % cuando no hay tráfico
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Respuesta: A
Use agregación sum y grupos coincidentes. El helper emite explícitamente conteos de buenos/errores en cero. Sin tráfico, datos faltantes y tráfico sin errores siguen siendo estados diferentes.
¿Qué afirmación sobre la configuración de OpenMetrics/log es correcta?
- A) Cualquier ConfigMap se monta automáticamente
- B) Use anotaciones de contenedor/campos de check actuales coincidentes; las reglas de Grok de Logs usan match_rules/support_rules
- C) prometheus.enabled en la raíz del chart configura todo
- D) Las keys camelCase y snake_case de Grok son equivalentes
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Respuesta: B
El check actual de OpenMetrics usa openmetrics_endpoint. datadog.confd proporciona el montaje administrado por el chart; los ConfigMaps independientes no se instalan por sí mismos. La validación del esquema de solicitud no es un scrape en vivo ni un parse de Grok.
¿Qué debe preservar la correlación manual de trace-log?
- A) Solo dd.trace_id, eliminando todos los demás campos MDC
- B) Una conversión numérica arbitraria de un ID de 128 bits
- C) Un trace ID exitoso codificado de forma rígida
- D) El contexto MDC previo del llamador, IDs de cadena y los requisitos de instrumentación/datos reales
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Respuesta: D
El helper restaura el contexto incluso cuando el código de la aplicación genera un error. Es síncrono. La inyección/parse automáticos, los tags de servicio coherentes y los traces disponibles son requisitos independientes.
¿Qué tiene de incorrecto calcular el precio de 50 servicios como 50 hosts de APM?
- A) APM siempre es gratis
- B) La ingestión de logs constituye toda la factura de logs
- C) Los servicios y los hosts facturables son unidades diferentes; se deben contar las asignaciones y el uso del producto/contrato
- D) Cada clúster tiene un host
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Respuesta: C
La estimación anterior no era una factura medida. La indexación/retención, las asignaciones de spans, las custom metrics y otros productos importan. nonLocalTraffic es conectividad, no una cuota de costos.
- ¿Qué práctica de Watchdog/SLO/diagnóstico es correcta?
- A) Un insight de Watchdog prueba que se entregó una página
- B) Haga coincidir el modelo SLO y la política de buenos/totales, pruebe el enrutamiento e inspeccione los bundles de diagnóstico locales antes de compartirlos
- C) Un flare local autoriza automáticamente la carga
- D) Vuelque todos los valores de entorno DD_ cuando falten traces
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Respuesta: B
Datadog admite SLOs de métricas, monitor y time-slice. El comportamiento de notificación y sin datos necesita validación. Los volcados de env pueden exponer keys; --local mantiene local la recopilación inicial del flare.