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Questions gratuites PCA — Prometheus Certified Associate

Téléchargez gratuitement 36 questions d'entraînement pour la certification PCA proposée par CNCF. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationPCA
ÉditeurCNCF
Nombre de questions36
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement PCA. Pour accéder aux 36 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Quel est le rôle exact de scrape_timeout par rapport au scrape_interval dans le pipeline de scraping?
  1. scrape_timeout est le délai max pour recevoir une réponse HTTP; scrape_interval est l'intervalle entre les tentatives de scrape.
  2. scrape_timeout limiterait la durée du scrape_interval lui-même; ce sont deux noms pour le même concept.
  3. scrape_interval détermine le timeout; scrape_timeout ne fait que confirmer la limite de rétention locale.
  4. scrape_timeout s'applique uniquement aux connexions TCP; scrape_interval gère l'ensemble du HTTP round-trip.
Question 2
Un administrateur doit monitorer une application legacy qui ne peut exposer que des métriques via un fichier texte reloadable. Comment le scraper sans casser le monitoring?
  1. Créer un exporter custom qui lit le fichier périodiquement et l'expose via /metrics sur un port HTTP.
  2. Configurer Prometheus avec file_sd_config pour lire directement le fichier comme source de discovery.
  3. Utiliser un hook de scrape pour injecter les métriques directement dans le TSDB sans passer par HTTP.
  4. Configurer un poller Kubernetes qui mappe le fichier vers une métrique Prometheus automatiquement.
Question 3
Un administrateur configure Prometheus avec un nombre énorme de scrape_configs. Le startup time devient inacceptable (> 10min). Comment optimiser?
  1. Diviser prometheus.yml en plusieurs fichiers incluables via include directives; utiliser file_sd_config pour découverte dynamique.
  2. Augmenter goroutine_limit pour paralléliser le parsing des configs au démarrage.
  3. Recompiler Prometheus avec des optimisations de performance pour accélérer le parsing YAML.
  4. Utiliser une base de données externe pour stocker les configs et les loader dynamiquement post-startup.
Question 4
Quel est l'impact du paramètre Keep_droppingLabel sur les performances et la carinalité observée?
  1. keep_droppingLabel n'existe pas comme paramètre Prometheus; vous pensiez peut-être metric_relabel_configs action: drop?
  2. keep_droppingLabel préserve les labels marqués pour suppression interne; utile pour le débogage.
  3. keep_droppingLabel augmente la cardinalité en stockant les métadonnées des labels supprimés.
  4. keep_droppingLabel force Prometheus à limiter les suppressions de labels à un seuil configurable.
Question 5
Un SRE observe que 5% des cibles sont régulièrement missed lors du scraping mais aucune alerte ne se déclenche. Les cibles sont saines. Quel est le problème?
  1. Le scrape_interval est trop court pour la durée réelle de scrape; certains scrapes chevauchent et causent des collisions.
  2. La métrique up n'est créée que quand un scrape réussit; les missed scrapes ne produisent aucune métrique.
  3. Les exporters répondent après le timeout mais les données sont rejetées sans créer de série temporelle.
  4. AlertManager filtre les alertes up=0 pour réduire le bruit dans les environments instables.
Question 6
Quel est le mécanisme par lequel AlertManager déduplique les alertes reçues de plusieurs instances Prometheus?
  1. AlertManager utilise une clé composite (labels + annotations) et grouping configuré pour détecter les doublons et émettre une seule notification.
  2. Les alertes identiques sont supprimées au niveau TSDB avant même d'atteindre AlertManager.
  3. AlertManager compare les timestamps d'arrivée et rejette les alertes reçues < 1s d'intervalle.
  4. La déduplication requiert une base de données externe (Redis) pour tracker les alertes historiques.
Question 7
Une organisation doit isoler les queriers d'analyse (longues requêtes) des queriers critiques (alertes < 100ms). Quel design recommandez-vous?
  1. Déployer deux Prometheus : instance critique (rétention courte, alertes locales) + instance analyse (rétention longue, queries lentes).
  2. Configurer un seul Prometheus avec deux différentes chaînes d'évaluation parallèles pour priorités différentes.
  3. Utiliser un proxy reverse pour router les requêtes par regex de durée vers des worker threads.
  4. Implémenter un scheduler custom dans Prometheus qui priorise les queries par source utilisateur.
Question 8
Un administrateur doit implémenter une stratégie de scraping pour 5000 cibles distribuées sur 3 datacenters. La fenêtre de rétention est critique. Quelle approche recommandez-vous?
  1. Utiliser Prometheus en fédération multi-niveaux : scraper local par DC, agrégation globale avec recording rules et rétention courte sur les instances locales.
  2. Déployer une seule instance Prometheus centrale avec scrape_timeout de 30s pour toutes les cibles.
  3. Configurer remote storage pour envoyer tous les samples vers S3 sans holding local.
  4. Utiliser Prometheus Operator pour créer 5000 instances séparées avec aucun stockage local.

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