Questions gratuites SPLK-2002 — Splunk Enterprise Certified Architect
Téléchargez gratuitement 43 questions d'entraînement pour la certification SPLK-2002 proposée par Splunk. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.
Caractéristiques de l'examen blanc
| Code de certification | SPLK-2002 |
| Éditeur | Splunk |
| Nombre de questions | 43 |
| Type | QCM avec 4 réponses possibles |
| Niveau | professional |
| Catégorie | IT |
| Prix | 100% gratuit |
Aperçu de 8 questions représentatives
Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement SPLK-2002. Pour accéder aux 43 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.
Question 1
Quel est le rôle critique du 'line_breaker' en architecture d'indexation multi-ligne?
- Regex définissant frontière d'événements ; détermine quand LINE_BREAKER termine parsing
- Configuration search-time uniquement ; n'affecte pas l'index-time event construction
- Automatiquement détecté via sourcetype ; configuration manuelle rarement nécessaire
- Limite de taille ; événements > 10KB coupés ignorant le contenu débordant
Question 2
Une solution temps-réel doit guarantir zero data loss lors de redémarrage indexer. Quelle architecture est requise?
- Forwarders en mode persistant avec TCPOutFd vers cluster indexers avec wait-on-commit
- Forwarders UDP vers indexers avec log replay après crash via audit.log
- Message queue Kafka seule ; Splunk optionnel pour consommation asynchrone
- Indexation write-once avec atomic file operations ; forwarders sans queue
Question 3
Décrivez le concept de 'knowledge object' en Splunk et son impact architectural sur séparation concerns.
- Objet encapsulant recherche, extraction fields, alertes ; décorrélation data-logic via apps
- Uniquement les saved searches ; alerts et dashboards sont objets séparés sans lien
- Abstraction SQL nécessitant traduction SPL ; dépendance sur database backend
- Configuration props.conf/transforms.conf au level indexer ; pas d'abstraction user
Question 4
Un administrateur constate que les alertes schedulées manquent des events sporadiquement. Le clustering indexer est opérationnel. Quel est le coupable probable?
- Skew temporel entre search head et indexers causant window misses sur les time-based searches
- Bucket merge en cours masquant temporairement les events aux searches actives
- KVstore lag entre search head et peers lors de lookup joiner les métadonnées
- Alert queue saturation au search head sans retry mechanism après failure
Question 5
Expliquez comment 'distribution search' architecture supporte queries multisites avec latency acceptable.
- Search head distribue scatter en parallèle indexers multisites ; gather consolide résultats avec timeout
- Synchronous RPC ; chaque site attend response avant parallèle site suivant
- WAN compression automatique réseau ; transparente, aucun configuration site-aware
- Unicast pour deterministic latency ; anycast désactiver pour avoid network flooding
Question 6
Quel pattern 'heavy forwarder' vs 'universal forwarder' détermine le choix architecture?
- Heavy : parsing SPL côté forwarder ; universal : raw forward. Heavy pour transformations complexes
- Heavy : legacy ; universal : moderne. Toujours choisir universal pour new deployments
- Universal : TCP uniquement ; heavy : UDP autorisé pour latency réduction
- Heavy : clustering support ; universal : standalone uniquement sans ha
Question 7
Une fédération Splunk doit connecter 3 clusters indépendants pour recherches distribuées unifiées. Quelle approche architecturale est correcte?
- Un search head central en tant que broker avec connexions indexer distribuées vers 3 clusters
- Search head clustering avec peers multisites repliquant configs ; chaque cluster indexe localement
- Merge des trois clusters en un seul via cluster extension et data replication
- Forwarders de métadonnées d'index du cluster vers index de fédération central
Question 8
Expliquez comment l'archecture 'bucket' impacte les stratégies d'optimisation de recherche.
- Partitioning temporel ; TSIDX précalculé permet saut buckets non-matching via range queries
- Opaque aux searches ; détail interne, pas accessible pour optimisation user-level
- Buckets fixed 500MB ; redimensionner via maxDataMb ne change pas search performance
- Bucket merge automatique rarement, nécessite forçage ; delays search escalation
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