Njikọ Ọgwụgwụ ruo Ọgwụgwụ: Ijikwa ihe omume site na mmalite ruo n'isi — Ọgụgụ isi Artificial na sistemụ na njikwa netwọkụ

Uru:

Nlekọta ngwụcha ruo ọgwụgwụ nke ihe merenụ nwere nkwado ọgụgụ isi mmadụ na nchọpụta, nyocha, mbelata, ngwọta na-adịgide adịgide na ọkwa mmụta.
Ikike idowe ọzụzụ nyocha ọbụlagodi n'oge ụjọ site na ikewa usoro nwere ike ibufe na ọgụgụ isi mmadụ na ndị chọrọ mkpebi mmadụ n'oge ọ bụla.
Ikike ịtụgharị iwu ọla edo nke ọgụgụ isi na-ebute ụzọ karịa 'ihe na-eme, ka esi ede' ajụjụ, ụmụ mmadụ na-ebute ụzọ karịa 'm ga-eme ya, onye bụ onye na-ekwe nkwa' ajụjụ, ka ọ bụrụ echiche azụmaahịa.

Njikọ ngwụcha ruo ngwụcha: Iji AI jikwaa ihe omume site na ngwụcha ruo ọgwụgwụ

Ị mụtara iberibe ahụ na nkeji iri gara aga: scripting, log analysis, monitoring, nhazi, IaC, akwụkwọ, amụma amụma, njikwa mgbanwe, na nchekwa. Ma n'ime ụwa n'ezie, akụkụ ndị a adịghị abịa n'otu n'otu, kama ha na-ejikọta n'ime ihe omume. N'ime nkeji ikpeazụ a, anyị na-ejikọta ọnụ ọgụgụ ndị ahụ: ị ga-ahụ n'ozuzu ya ka esi ejikwa ihe merenụ malitere n'etiti abalị, njedebe na njedebe, site na nchọpụta ruo ihe kpatara mgbọrọgwụ, site na nhazigharị na akwụkwọ, na iji ọgwụ ziri ezi nke AI na ọkwa ọ bụla. Ebumnuche abụghị ịkụziri usoro ọhụrụ; na-ejikọ ọnụ ihe ị mụtara dị ka onye injinia reflex, na-ewusi otu eziokwu ugboro ugboro na modul: AI accelerates, na-enwu na blueprints n'oge ọ bụla; ma ọ bụ mgbe niile ka mmadụ na-akwado nchoputa, na-agba ọsọ iwu, kwadoro mgbanwe ahụ, ma na-ebu ọrụ maka nsonaazụ ya.

Na nkeji a, ị ga-ejikọta usoro ndụ nke ihe merenụ - nchọpụta, nchọpụta, ntinye aka, mkpebi, mmụta-na ọrụ na oke nke AI na ọkwa ọ bụla site na ihe atụ.

Usoro ndụ ihe omume

Ihe omume ọ bụla dị njọ na-aga na ọkwa ndị yiri ya, AI nwere ọrụ dị iche iche na ọkwa ọ bụla. Nchọpụta: Oti mkpu na-ada, onye ọrụ na-eme mkpesa, metrik na-apụ na ntọala (Unit 4). Nkwenye na oke: ọ bụ n'ezie okwu, kedu ka ọ si gbasaa? Nchọpụta nchọpụta: ịbịarute ihe kpatara ya site na ndekọ na metrics (Unit 3). Nzaghachi na mbelata: ịkwụsị mmebi, nhazigharị. Ngwọta na-adịgide adịgide: dozie ya na njikwa mgbanwe (Unit 9), script (Unit 2) ma ọ bụ nhazi ma ọ bụrụ na ọ dị mkpa (Nkeji 5). Ịmụta: mmelite post-mortem na runbook (Unit 7). AI na-egosi anomaly na nchọpụta, na-emepụta hypotheses na nchoputa, na-enye nhọrọ na ntinye aka, na-edepụta ihe ngwọta, na-emepụta akwụkwọ na mmụta - ma n'oge ọ bụla, ụmụ mmadụ na-eguzo na mkpebi.

NDỤMỌDỤ: Oge kachasị dị ize ndụ nke ihe merenụ bụ oge nyocha na nzaghachi mgbe nrụgide kachasị elu - kpọmkwem mgbe ọchịchọ ịtụkwasị obi na AI siri ike siri ike. Ka ị na-agbakwu ọsọ, ka ị na-ejidesi ike na "gụọ, nyochaa, kwado maka nloghachi" reflex. Otu nkwenye mafere n'otu oge ụjọ na-eme ka mmemme ahụ okpukpu abụọ.

Ihe atụ site na mmalite ruo n'isi

Ka anyị mee ya ihe. Mkpu na 02:10: ugwo ọrụ p99 nzaghachi oge bụ 6 sekọnd, nke ọma n'elu ntọala (250-400 ms). Nchọpụta ziri ezi: arụrụ ọrụ nsochi. Nkwenye: nkwenye site n'ọtụtụ ebe, ezigbo mmemme. Nchọpụta nchọpụta: injinia na-enye log masked na metrik nke nkeji 20 gara aga nye AI; AI na-ewepụta usoro iheomume ma gosipụta nkwụsịtụ dị ka ịmalite ozugbo ebufere ya na 02:08 - njikọ siri ike, mana ọ ka bụ nkwupụta. Injinia jiri ndekọ nnabata ahụ kwadoro nke a: ee, ewepụtara ntọhapụ na 02:08. Azịza: Mbelata kacha ngwa ngwa bụ ịtụgharị azụ nkesa; Nkwụghachi azụ na arịrịọ mgbanwe adịla njikere (Unit 9). Onye injinia na-ebu ụzọ mejuputa ntughari na sava nwere mgbagha canary, oge nzaghachi na-akawanye mma, wee gbasaa ya. Ngwọta na-adịgide adịgide: a ga-edozi ezigbo ihe kpatara ya (ajụjụ na-abụghị indexed na ụdị ọhụrụ) n'echi ya. Ịmụta: A na-edobe ọrịa ogbugbu AI na-enweghị AI yana ntinye "nleba anya p99 nleba anya" na-agbakwunye na akwụkwọ a na-agba ọsọ. N'oge ọ bụla, AI mere ngwa ngwa; mmadụ kwadoro n'oge mkpebi ọ bụla.

Ọchịchị ọla edo nke ngalaba ọrụ mmadụ-AI

Ọdịiche ị na-ahụ n'oge modul na-aghọ iwu ebe a: AI dị n'ihu na ajụjụ nke "ihe na-eme, ihe nwere ike ime, otu esi ede"; Ndị mmadụ na-aga n'ihu ma a bịa n'ajụjụ ndị dị ka "m ga-eme nke a ugbu a, onye nwere ike ịkwụ ụgwọ maka nke a?" AI adịghị agwụ agwụ, ngwa ngwa, na-enyocha ozi buru ibu ma na-ewepụta ụkpụrụ - mana ọ maghị ihe gbara ya gburugburu, ọ nwere ike imepụta ihe nhụsianya, enweghị ike ijikwa aza ajụjụ, yana ọ hụghị ndabere nzuzo nke nzukọ gị. Mmadụ na-adị nwayọ, mana ọ na-ebu ọnọdụ, ọrụ na ikpe. Nsonaazụ kachasị mma bụ na nkewa ziri ezi nke ọrụ n'etiti abụọ: ndị nnọchiteanya ugboro ugboro, ederede, ọrụ na-arụpụta ihe na AI; Debe nkwenye, mkpebi na igbu mmadụ.

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - nkeji 40 na-ejedebe na njedebe. N'ime ihe omume diski zuru oke, SRE ji AI kwalite agbụ niile: kwadoro mkpu na ntọala (5 min), nwere ndekọ masked chịkọtara na YZ wee chọta njehie mbụ (5 min), kwadoro echiche AI's "log rotation stop" hypothesis na ezigbo sistemu (5 min), gbara ọsọ ma mejuputa ederede dị njikere nke nhicha na-agba ọsọ (minti 10), wee dezie ederede 1 na AI. min). Ngụkọta nkeji iri anọ; Ihe dị ka okpukpu abụọ na-enweghị AI. Mana enwere usoro nkwenye na ọkwa ọ bụla.

Ikpe 2 - Mafere nkwenye n'otu oge ụjọ. Ndị otu ọzọ gbara ọsọ ọsọ bee. Ọ nabatara echiche mbụ na-akpata mgbọrọgwụ AI (ọrụ ndabere) na-akwadoghị ya wee maliteghachi ọrụ ahụ. Edozighị nsogbu ahụ n'ihi na ihe kpatara ya bụ ihe ọzọ; Ọzọkwa, nrụpụta na-enweghị isi mepụtara nkwụsị nke abụọ. Ihe nkuzi: ngwa ngwa abụghị ihe ziri ezi maka ịwụli nkwenye; Tupu ekweta echiche AI, omume na-abawanye ihe omume ahụ.

Ikpe 3 - Ịmara oke. Onye injinia na-achọ ime mgbanwe nhazi nke AI nọ na-agba ume maka okwu netwọkụ dị mgbagwoju anya. Mana mgbanwe ahụ dị ka ihe a na-apụghị ịgbagha agbagha, na AI amaghịkwa iwu ụzọ ụgbọ njem nke ụlọ ọrụ ahụ. Injinia kwụsịrị, gakwuru onye ọkachamara netwọkụ dị elu, wee mata na atụmatụ AI ga-emepụta loop ntụgharị na topology a. Ịmara oke AI gbochiri ọgba aghara.

Ndebiri anọ enwere ike iṅomi

1) Nchịkọta ihe na-akpalite omume (ntụgharị):

Ọrụ gị: agadi SRE, osote ọchịagha ihe merenụ. Enwere mmemme na-arụ ọrụ. Ihe mkpuchi mkpuchi/metric/log m na-enye gị na-enye m ngwa ngwa: (1) kedu ihe mgbaàmà ahụ, (2) kedu ihe mmetụta dị na ya, (3) mpaghara 3 ị ga-eleba anya na mbụ, (4) iwu nchịkwa na-agụ naanị maka nke ọ bụla. Mkpebi na ogbugbu bụ nke m; Ziga ụzọ. Data: [masked]

2) Ntuziaka njikwa ihe omume n'usoro:

Were m nzọụkwụ site nzọụkwụ site na okirikiri ndụ ihe merenụ maka akara [akara ngosi]: nkwenye nchọpụta, nchoputa, mbelata, mkpebi na-adịgide adịgide, mmụta. Na ọkwa ọ bụla, gwa m (a) ihe m kwesịrị ime, (b) mgbe m nwere ike nyefee ya na AI n'enweghị nsogbu ọ bụla, (c) mkpebi m ga-eme onwe m. Kaa akara usoro nkwenye nke m na-ekwesịghị ịwụpụ ọbụlagodi ma m na-agba ọsọ.

3) njikwa ebe mkpebi:

Anọ m n'etiti mmemme na m chọrọ ime ihe ndị a: [mmemme]. Tupu itinye ya n'ọrụ, jụọ m: (1) nke a ọ ga-agbanwe agbanwe, (2) nkwenye kedu ka m mere/emeghị m, (3) enwere m atụmatụ ịtụgharị, (4) enwere m ihe akaebe na omume a edozila isi ihe kpatara ya? Ọ bụrụ na ị hụ ihe ọ bụla na-efu, kwụsị m.

4) mmụta agbakwunyere ihe omume mgbe emechara:

N'ihi na ihe merenụ dị nnọọ edozi, [nchịkọta] na-enye m: (1) a post-mortem draft enweghị ụta, (2) 3 na-adịgide adịgide mmezi (nyochaa / akpaaka / nhazi) nke ga-egbochi ihe a merenụ, (3) runbook nzọụkwụ ndị kwesịrị imelite, (4) mmalite ịdọ aka ná ntị mgbaàmà aro maka yiri ihe merenụ. Na-ede ihe kpatara ya na-enweghị ihe akaebe; dabere n'eziokwu.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Ngwa ngwa adịghị ike:

Sistemu dara, kedu ihe m ga-eme?

Na-atụ ụjọ, na-enweghị ihe gbara ya gburugburu na enweghị nkwenye, ngwa ngwa a na-enweta ndụmọdụ zuru oke na ikekwe dị ize ndụ sitere na AI. Ịgba ọsọ na-eduga na mmejọ n'oge a kacha.

Mgbasa ozi siri ike:

Ọrụ gị: osote onye isi ihe merenụ. Ihe omume na-arụ ọrụ: ugwo serviceip99 oge nzaghachi ugboro 15 (250-400 ms) kemgbe 02:10. Amam na enwere nkesa na 02:08. Nye m: (1) echiche kacha ele anya na otu esi enyocha ya GỤKWUO, (2) nhọrọ mbelata ngwa ngwa na nke Mgbanwe, (3) ihe egwu m kwesịrị ịchịkwa tupu itinye mbelata a. Enwere m ogbugbu na nkwenye. Data mgbakwunye: [metric/log masked]

usoro mmemme

Ọrụ AI

Mkpebi siri ike nke mmadụ

nchọpụta

Kaa akara anomaly

Ọ bụ ihe omume n'ezie, kedu ihe ọ bụ?

Nchọpụta nchọpụta

ọgbọ nke hypothesis

Kedu echiche akwadoro?

mbelata

enyela nhọrọ

Kedu mbelata ga-agbanwe?

ngwọta na-adịgide adịgide

Draft/edemede

Kwado ma mee mgbanwe ahụ

Ịmụ ihe

Eserese ọnwụ ọnwụ

Na-akwado eziokwu na nkuzi

Mmejọ ndị nkịtị

Na-amafe nkwenye na ụjọ. Ịgba ọsọ abụghị ihe ziri ezi maka ịhapụ "ịgụ-verify-kwadebe nloghachi" reflex; Ka nrụgide na-abawanye, ịdọ aka ná ntị ga-abawanye.
Imehie echiche maka ihe akaebe. Ime ihe na-akwadoghị ntụnye mgbọrọgwụ mbụ nke AI ga-abawanye ihe omume ahụ.
Na-echefu oke gburugburu nke AI. AI amaghị ihe ndabere zoro ezo nke nzukọ ahụ; Na mgbanwe dị oke egwu, ikpe mmadụ na-emeri.
Na-amafe usoro mmụta. Ihe omume ahụ, na-enweghị mmelite post-mortem na runbook, na-amalite ọzọ n'otu abalị ahụ.
Itinye ọrụ na AI. "AI kwuru otú ahụ" abụghị ihe nchebe; Ọrụ igbu egbu na-adị mmadụ mgbe niile.

Akpachara anya: Iji AI na njikwa ihe omume anaghị edochi njikwa ihe omume mmụta. Ụgbọ ala ahụ nwere ike daa, daa, ma ọ bụ ghara ịnweta ya. Onye injinia maara ihe ndị bụ isi na AI ngwa ngwa; Onye injinia na-amaghị ihe ndị bụ isi ga-emehie ngwa ngwa na AI. Buru ụzọ guzobe ịdọ aka ná ntị, wee nweta ọsọ site na AI.

Na nchịkọta

N'ime ụwa n'ezie, akụkụ ndị ahụ adịghị abịa n'otu n'otu kama ha jikọtara n'ime ihe omume. Mgbe ị na-ejikwa ihe omume site na nchọpụta ruo n'ịmụ ihe, AI na-eme ngwa ngwa n'ọkwa ọ bụla: na-esepụta ihe na-adịghị mma, na-emepụta echiche, na-enye nhọrọ, na-edepụta, na-akwadebe ọnwụ. Ma n'oge mkpebi ọ bụla onye na-akwụsị - na-akwado nchoputa, na-ahọrọ iji belata, kwadoro mgbanwe ahụ, nwe ya pụta. Ọchịchị ọlaedo doro anya: AI dị n'ihu na ajụjụ nke "ihe na-eme, otú e si ede", na ụmụ mmadụ na-aga n'ihu na ajụjụ nke "m ga-eme ya, onye bụ onye na-ekwe nkwa?" N'oge ụjọ, welie ịdọ aka ná ntị, kewapụ echiche sitere na ihe akaebe, cheta njedebe nke AI, wee see nkuzi runbook site na mmemme ọ bụla. Ihe kachasị mkpa nke modul a bụ otu ahịrịokwu: AI bụ onye inyeaka dị ike; Enweghị ike ịnye ọrụ injinia.

Ọrụ ngwa

Tụlee ihe omume ị nwetara (ma ọ bụ chepụtara) n'oge gara aga, site na mmalite ruo ọgwụgwụ. Site na ndebiri “ntuziaka njikwa ihe omume n'usoro” dị n'elu, jụọ AI ka o duzie ihe merenụ site na ọkwa nke nchọpụta-nchọpụta-mitigation-mkpebi-mmụta; Na ọkwa nke ọ bụla, dee otu ụzọ ị ga-esi nyefee AI na usoro ịchọrọ ikpebi onwe gị. Jiri iwu nkwenye kwado opekata mpe otu AI hypothesis n'oge usoro nyocha. N'ikpeazụ, wepụta akwụkwọ akụkọ mmelite masịrị ọnwụ na runbook nwere ndebiri “Mmụta agbakwunyere ihe omume mgbe emechara”. Kọwaa ngalaba ọrụ mmadụ-AI n'ime usoro niile n'ime ihe asaa.

ndetu

[ ] Ekewala m ihe merenụ n'ime nchọpụta, nyocha, mbelata, ngwọta na usoro mmụta?
[] Enwere m ọdịiche dị n'etiti usoro nwere ike inyefe AI na ndị chọrọ mkpebi mmadụ n'oge ọ bụla?
[] Na nchoputa ahụ, apụrụ m echiche AI na ihe akaebe wee jiri iwu nkwenye kwadoro ya?
[] Atụlela m mbelata ahụ n'ihe gbasara ngbanwe na atụmatụ nlọghachi?
[ ] dokwa m ntụgharịghachi “agụ-nyochaa-kwadebe-nkwughachi” ọbụna n’oge ụjọ?
[ ] Amụtara m nkuzi gbasara ọnwụ ọnwụ na runbook site na ihe merenụ?

Ule modul

1. Kedu n'ime ihe ndị a bụ ebe kachasị mma maka ọgụgụ isi na-arụ ọrụ na usoro na njikwa netwọk?

A) Ọgụgụ isi bụ onye inyeaka na ngwaọrụ nkwado mkpebi; Ọrụ na nkwenye ikpeazụ nke mkpebi ndị isi dị oke mkpa dị n'aka ụmụ mmadụ ✔
B) Ọgụgụ isi nwere ike ịme iwu ma mejuputa mgbanwe na mmepụta na-enweghị nkwado mmadụ
C) Ọgụgụ isi na-arụ ọrụ naanị na ederede ederede, ọ nweghị ihe jikọrọ ya na sistemụ na ọrụ netwọkụ
D) ọgụgụ isi artificial mgbe niile na-eme mkpebi ziri ezi karịa mmadụ, yabụ nkwenye adịghị mkpa

Nkọwa: Ọgụgụ isi bụ onye inyeaka na ngwa nkwado mkpebi nke na-emepụta ederede na nyocha dị ka scripts, nyocha log na akwụkwọ. Ọrụ na nkwenye ikpeazụ nke mkpebi ndị isi na-emetụta oge nkwụsịtụ, mfu data na nchekwa, dị ka imezu iwu ma ọ bụ ịkwado mgbanwe, bụ nke injinia tozuru etozu.

2. Gịnị bụ nzọụkwụ anọ nke nkwenye reflex nke a ga-emejuputa atumatu tupu ọ rụọ ọrụ nke sitere na ọgụgụ isi na-emepụta ihe?

A) Detuo, mado, gbaa ọsọ, olile anya
B) Gụọ ma ghọta, detuo, gbalịa na ebe dịpụrụ adịpụ, kwadebe maka nzaghachi ✔
C) Dị ka, kesaa, chekwaa, chekwaa
D) Hichapụ, degharịa, mpikota onu, zipu

Nkọwa: Nzọụkwụ anọ iji tinye aka na mmepụta dị oke egwu: (1) gụọ ma ghọta ahịrị iwu site na ahịrị, (2) jikọta ọkọlọtọ na syntax na akwụkwọ gọọmentị, (3) nwalee ya na ebe dịpụrụ adịpụ / ule, akọrọ-agba ọsọ ma ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, (4) kwadebe atụmatụ ọdịda (ndabere, foto) ma ọ bụrụ na ọ na-ezighị ezi.

3. Kedu ihe ọ pụtara maka edemede akpaaka ka ọ bụrụ 'ike' na gịnị kpatara o ji dị mkpa?

A) Ederede na-arụpụta nsonaazụ dị iche iche na ọsọ ọ bụla
B) Ederede nwere ike na-agba ọsọ naanị otu ugboro wee ihichapụ
C) Edemede adịghị emerụ ahụ mgbe ọ na-agba ọsọ nke ugboro abụọ; ✔ Nchekwa ọ bụrụgodị na akpalite ọzọ
D) Edemede enweghị njikwa njehie

Nkọwa: Idempotency pụtara na mgbe otu edemede na-agba ọsọ ugboro abụọ ma ọ bụ karịa, ọ naghị emebi ma ọ bụ mepụta njehie na ọsọ nke abụọ. Ezi uche dị ka 'ịwụpụ ma ọ bụrụ na onye ọrụ adịlarị', 'mepụta akwụkwọ ndekọ aha ma ọ bụrụ na ọ dịghị, emetụla ya aka ma ọ bụrụ na ọ dị'. Nke a na-achọpụta na akpaaka na-arụ ọrụ n'enweghị nsogbu ọ bụrụgodị na akpalite ọzọ na mberede.

4. Kedu ụzọ kachasị dị mkpa iji chekwaa edemede nke nwere arụ ọrụ mbibi (ihichapụ, malitegharịa)?

A) Gbaa edemede ahụ ngwa ngwa o kwere mee
B) Izobe ozi njehie
C) Nnwale edemede ozugbo na mmepụta
D) Itinye ọrụ mbibi n'azụ ndabara akọrọ na ijikọ mmejuputa ya na ọkọlọtọ akara doro anya ✔

Nkọwa: Idobe usoro mbibi na ọnọdụ akọrọ na ndabara na naanị iji ọkọlọtọ nkwado doro anya na-eme ngwa ahụ n'ezie (dịka --apply) na-enye gị ohere ibu ụzọ hụ ihe ga-eme mgbe edemede ahụ na-agba. Nlele mgbanwe efu (VAR:?) na-egbochi mperi ụzọ.

5. Kedu ihe ụkpụrụ nke 'mmekọrịta abụghị ihe kpatara' pụtara na nyocha log?

A) Ihe omume abụọ na-agbanwe ọnụ abụghị ihe na-akpata mmekọrịta; A ga-enyochakwa ihe kpatara ya ✔
B) Ịchọ njikọ na ndekọ bụ igbu oge
C) N'ime ihe abụọ na-agbanwe ọnụ, otu bụ n'ezie ihe kpatara nke ọzọ.
D) Enwere ike ikpebi ihe kpatara ya naanị site na ọgụgụ isi

Nkọwa: Naanị n'ihi na ihe abụọ na-eme n'otu oge (mmekọrịta) apụtaghị na otu na-akpata nke ọzọ (ihe kpatara ya); Ha abụọ nwere ike ịbụ nsonaazụ nke mmemme nke atọ. Ntụnye AI na 'X nwere ike kpatara Y' bụ nkwupụta na anaghị ewere ya dị ka nchọpụta ruo mgbe achọpụtara ya na sistemụ.

6. Gịnị mere percentile (p95/p99) ji ahọrọ karịa nkezi mgbe ị na-atụle oge nzaghachi na nlekota oru?

A) Pasentị dị mfe ịgbakọ karịa nkezi
B) Nkezi na-ezochi ahụmahụ ọjọọ nke ndị nta; percentile na-ekpughe nsogbu ndị a zoro ezo ✔
C) Nkezi na-ezighi ezi mgbe niile ma ekwesighi iji ya
D) Pasenti na-emetụta naanị igwe metrik CPU

Nkọwa: Nkezi na-ezochi ahụmịhe ọjọọ nke obere akụkụ nke ndị ọrụ nwere. N'agbanyeghị na nkezi na-egosi na ọ bụ 200 ms, p99 nwere ike ịbụ 6 sekọnd; Nke a pụtara na otu n'ime narị arịrịọ ọ bụla na-eji nwayọ nwayọ. Pasentile na-eme ka a hụ ihe mgbu nke ndị pere mpe a nke nkezi zoro ezo.

7. Gịnị bụ 'drift' na nhazi nhazi na gịnị kpatara o ji dị ize ndụ?

A) okporo ụzọ netwọk na-adaba n'abalị
B) Nbugharị anụ ahụ nke sava
C) Sava na-esi n'ebe ibe ha nọ na ọkọlọtọ na oge; ✔ A naghị ahụ ya ruo mgbe nsogbu mere
D) Ndokwa akpaaka nke faịlụ nhazi

Nkọwa: Drift bụ ngbanwe nke sava site na ibe ya yana site na ọkọlọtọ site na mgbanwe akwụkwọ ntuziaka na-enweghị akwụkwọ n'oge. Ihe ize ndụ ya bụ ịgbachi nkịtị: a naghị ahụ ya ruo mgbe nsogbu ahụ mere, mgbe ahụ, otu ihe nkesa na-eme omume dị iche na ndị ọzọ na nchọpụta na-ewe awa. AI na-eme ka a na-ahụ anya site na ntụnyere; Ụkpụrụ ịgbado ọkụ ọla edo na-egbochi.

8. Gịnị kpatara nzọụkwụ 'atụmatụ' ji bụrụ ụzọ nchekwa nchekwa kachasị mkpa na ngwaọrụ IaC (dị ka Terraform)?

A) Atụmatụ na-agba ọsọ koodu ngwa ngwa
B) Na-ehichapụ faịlụ steeti atụmatụ atụmatụ
C) Atụmatụ a na-edozi naanị nhazi koodu
D) Atụmatụ ahụ na-egosi ihe a ga-agbakwunye, gbanwee, na ehichapụ tupu mmejuputa ya; Na-egbochi mfu data ✔

Nkọwa: Atụmatụ (terraform plan/ansible --check) na-enye nlele 'ihe ga-agbanwe' tupu emee koodu: ego ole ka a ga-agbakwunye, gbanwee, ehichapụ. Karịsịa, ahịrị 'mbibi' na 'mmanye nnọchi' na-egosi ihe ize ndụ nke mfu data tupu mmejuputa ya. Itinye n'ọrụ n'agụghị atụmatụ bụ otu n'ime mmejọ kachasị ọnụ.

9. Kedu ihe kpatara eji echekwa faịlụ steeti Terraform nke ọma ma ghara mado ya n'ime AI ma ọ bụ ebe nchekwa mepere emepe?

A) Enwere ike itinye ihe nzuzo ederede doro anya na faịlụ steeti; Ọ bụrụ na agbapụta, a ga-ekpughere ozi njirimara ✔
B) N'ihi na faịlụ steeti buru oke ibu
C) Ezobelarị faịlụ steeti na enweghị ọgụgụ.
D) Koodu na-agba ọsọ ngwa ngwa mgbe ekesara faịlụ steeti

Nkọwa: Faịlụ steeti na-edobe ọnọdụ akụrụngwa a na-achịkwa ugbu a ma nwee ike ịgụnye nzuzo ederede doro anya (okwuntughe nchekwa data, igodo). Ya mere, ekwesịrị idowe ya na ezoro ezo, nke amachibidoro ohere, kpọchiri emechi; E kwesịghị itinye ya n'ụgbọala ọha ma ọ bụ ebe nchekwa, ma ọ bụghị ya, ihe nzuzo ga-agbapụta.

10. Gịnị ka okwu 'a na-ezighị ezi runbook dị ize ndụ karịa enweghị runbook' na-emesi ike na akwụkwọ?

A) Ide akwụkwọ ịgba ọsọ bụ igbu oge
B) A na-emejuputa akwụkwọ ọsọ ọsọ na-enweghị atụ na nsogbu; Otu nzọụkwụ na-ezighị ezi pụrụ iduga ọdachi ✔
C) Edere akwụkwọ ịgba ọsọ maka naanị ndị nchịkwa
D) Agaghị emelite akwụkwọ

Nkọwa: Otu ndị na-enweghị akwụkwọ ịgba ọsọ na-akpachara anya ma na-enyo enyo n'oge nsogbu; ma onye nwere 'official' runbook na-etinye ya n'okpuru nrụgide na-enweghị ajụjụ. Ọ bụrụ na anwaleghị akwụkwọ ịgba ọsọ ma nwee otu nzọụkwụ na-ezighi ezi, mmejuputa kpuru ìsì ga-eduga n'ọdachi. Ya mere, a ga-enyocharịrị runbook ọ bụla na stampụ n'ezie na gburugburu ebe obibi.

11. Na mmezi amụma, nke bụ ụzọ ziri ezi iji ghọta mgbe diski na-eru nso ọdịda?

A) Dochie otu diski SMART ọjọọ ozugbo
B) Na-eleghara data SMART anya kpamkpam
C) Na-ele anya na-emekarị nke ụkpụrụ na oge; ✔ Ọnụ ọgụgụ mgbama na-agbanwe agbanwe ma na-eme ngwa ngwa
D) Ime ihe naanị mgbe diski ahụ dara kpamkpam

Nkọwa: Otu ọgụgụ ọjọọ SMART abụghị ihe kpatara ụjọ; Ọ bụ ihe nkịtị ka diski na-emezi mperi mgbe ụfọdụ. Ihe nrịbama bụ ihe a na-eme: mmụba na-agbanwe agbanwe ma na-eme ngwa ngwa nke ụkpụrụ dị ka mpaghara ebe a na-ebugharị n'oge. Ọ bụ ya mere e ji nye AI usoro oge, ọ bụghị otu ọgụgụ.

12. Kedu akụkụ abụọ a na-elegharakarị anya ma dị oke egwu nke mgbanwe mmepụta?

A) Agba na aha mgbanwe
B) Aha na ngalaba nke onye na-eme mgbanwe ahụ
C) Mkpọsa mgbanwe na social media
D) Atụmatụ nlọghachi azụ na njirisi nkwenye ịga nke ọma ✔

Nkọwa: Ọ bụrụ na enweghị azịza ederede maka ajụjụ ndị a 'kedu ka m ga-esi tụgharịa azụ ma ọ bụrụ na ọ dị njọ' (atụmatụ rollback) na 'kedu ka m ga-esi gosi na ọ na-aga nke ọma' (ụkpụrụ nkwenye ịga nke ọma) tupu emejuputa mgbanwe, mgbanwe ahụ adịbeghị. Enweghị abụọ ndị a, mgbanwe agbajiri nwere ike ịre 'zuru oke'.

13. Gini mere usoro 'canary' ji ahọrọ kama ibughari ntinye nchekwa (ụdị / patch ọhụrụ) na sava niile n'otu oge?

A) A na-ebu ụzọ tinye mgbanwe ahụ na obere akụkụ; Otu ahụhụ na-emetụta obere akụkụ, ọ bụghị ụgbọ mmiri dum, a na-ejidekwa ya n'oge ✔
B) Nkesa Canary na-eri obere ọkụ eletrik
C) Canary na-eme ka nkwenye mbugharị enweghị isi
D) Mbugharị Canary na-emetụta naanị ọdụ data

Nkọwa: Mbugharị Canary na-etinye mgbanwe na obere akụkụ (otu ihe nkesa, 5% nke ndị ọrụ) na mbụ na nlekota oru. N'ụzọ dị otú a, ahụhụ na-emetụta obere akụkụ, ọ bụghị ụgbọ mmiri dum, a na-ejidekwa ya n'oge. Otu ahụhụ na-agbasa ozugbo na-adakwasị ndị ọrụ niile n'otu oge.

14. Gịnị bụ ụkpụrụ omume na iwu na-enweghị ike ịgbanwe mgbe ị na-eji ọgụgụ isi na-arụ ọrụ nchekwa?

A) Enwere ike iji ọgụgụ isi rụọ ọrụ n'efu iji nyocha maka adịghị ike na sistemụ ọ bụla
B) Usoro ụkpụrụ omume na-emetụta naanị nnukwu ụlọ ọrụ
C) A na-eji ya naanị na sistemụ ikike yana maka ebumnuche nchekwa; Iji maka ịnweta ikike ma ọ bụ mbuso agha bụ mpụ ✔
D) Ọ bụ n'efu ịbanye n'usoro onye ọzọ ka ọ mụta.

Nkọwa: Sistemu na ozi netwọk bụ ojiji nke abụọ. Enwere ike iji ọgụgụ isi arụ ọrụ naanị na sistemụ nke ị debere ikike maka ebumnuche nchekwa (nchọpụta egwu egwu, ike siri ike, nzaghachi ihe omume). Iji ya nyochaa ma ọ bụ banye na sistemụ na-abụghị nke gị bụ ohere na-enweghị ikike na mpụ; A ga-eji ụlọ nyocha dịpụrụ adịpụ mụọ ihe.