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Questions gratuites SPLK-1001 — Splunk Core Certified User

Téléchargez gratuitement 26 questions d'entraînement pour la certification SPLK-1001 proposée par Splunk. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationSPLK-1001
ÉditeurSplunk
Nombre de questions26
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveaufoundation
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement SPLK-1001. Pour accéder aux 26 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Une entreprise doit traiter 500 Go de logs quotidiens générés par 2000 serveurs. Quelle approche optimise le plus la performance des searches?
  1. Partitionner les données par temps et utiliser des key-value pairs dans les index configurations pour réduire les I/O disque
  2. Désactiver l'indexation de tous les champs et utiliser uniquement le champ _raw pour améliorer la vitesse
  3. Créer un seul index pour toutes les données et exécuter les searches avec le paramètre maxKBps=-1
  4. Augmenter le nombre de buckets par jour à 100 pour distribuer davantage les données
Question 2
Un administrateur constate que les extracted fields d'un index mettent 3 minutes à s'afficher dans le Sidebar. Quel est le problème probable?
  1. Le fichier props.conf contient des regex de field extraction trop complexes évaluées à la recherche plutôt qu'à l'indexation
  2. La limite de maxDMC est trop basse dans limits.conf, restreignant l'affichage des métadonnées
  3. L'index a été créé avec le paramètre summary_homogeneous_only=true qui bloque l'extraction
  4. Les forwarders n'envoient pas les données avec le bon sourcetype au groupe d'index
Question 3
Un administrateur constate qu'un index a une fragmentation excessive causant des timeouts. Quel est le mécanisme recommandé?
  1. Appliquer une optimisation de bucket via 'splunk cmd fsutil bucket-defragment' ou attendre la rotation des buckets
  2. Créer un nouvel index et migrer les données via une recherche export/import
  3. Augmenter maxKBps à -1 (illimité) pour forcer la lecture complète des buckets fragmentés
  4. Dupliquer l'index sur 5 instances en parallèle et requêter uniquement les répliques
Question 4
Un analyste soumet une recherche qui crée des champs dynamiquement basés sur d'autres champs (ex : prix * quantité = total). Où doit-on configurer cela pour la réutilisabilité?
  1. Créer une calculated field nommée 'total' dans la connaissance de l'index via fields.conf ou l'UI
  2. Implémenter la logique dans une macro Splunk et la partager via une app
  3. Exécuter | eval total=prix*quantité pour chaque utilisateur dans sa session
  4. Créer un job batch quotidien qui pré-calcule le total et le stocke dans un summary index
Question 5
Un analyste construit un dashboard avec 15 panneaux lisant chacun 5 GB de données. Le rendu prend 45 secondes. Quelle optimisation aide le plus?
  1. Utiliser Accelerated Data Models + cacher les résultats intermédiaires avec postprocess pour panneaux dépendants
  2. Réduire chaque panneau à 1 panneaux en augmentant la hauteur pour réduire le rendu
  3. Activer le parallélisme HTML5 dans web.conf pour accélérer le rendu des graphiques
  4. Changer tous les visualisations en tables simples car les graphiques ralentissent l'affichage
Question 6
Un administrateur constate que 30% des événements indexés n'ont pas le champ source correctement extrait. Quel est le diagnostic probable?
  1. Les logs proviennent de différents sourcetypes avec props.conf spécifiques non appliquées au bon contexte
  2. Le réseau entre le forwarder et l'indexeur perd 30% des paquets UDP
  3. L'index a été créé avec max_mem_MB=100, causant une troncature d'événements
  4. Le champ source n'est jamais extrait nativement; il doit toujours être redéfini avec spath()
Question 7
Un ingénieur doit corréler des événements de 3 sources différentes arrivant avec 5 secondes de délai. Quelle technique est optimale?
  1. Utiliser la commande transaction avec startswith/endswith et maxpause=10s pour regrouper par ID de corrélation
  2. Appliquer | join sur les 3 sources avec type=outer pour attendre l'arrivée complète
  3. Créer 3 saved searches séparées et les exécuter en parallèle toutes les 5 secondes
  4. Utiliser correlation_id comme champ primaire et fusionner manuellement dans une lookup
Question 8
Une application génère des logs structurés JSON de 500 MB/jour. Quel format de source de données optimise le parsing?
  1. Utiliser sourcetype json avec LINE_BREAKER pour chaque objet JSON complet en configuration
  2. Envoyer les logs en format CSV pour réduire la taille et accélérer le parsing
  3. Parser le JSON directement avec spath() en temps réel sans configuration props.conf
  4. Utiliser un heavy forwarder pour dérouler tous les champs JSON avant l'indexation

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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