بانک سوالات پروژه‌ی ask-interview

همه پرسش‌ها (674) Grafana (32) Jaeger (29) LXD (32) OpenTelemetry (26) Prometheus (28) ansible (33) apache (33) bash (21) ccna (30) centos (27) ceph (28) devops (34) docker (35) freebsd (30) git (32) kubernetes (26) linux (33) lpic1 (33) lpic2 (29) nginx (20) ubuntu (52) windows-server (31)

❓ چگونه می‌توانم یک اسکریپت Bash بنویسم که یک فایل را بررسی کند و اگر وجود نداشت، آن را ایجاد کند؟

برای این کار می‌توانید از شرط `if` همراه با دستور `[[ -f filename ]]` استفاده کنید. اگر فایل وجود نداشت، با استفاده از دستور `touch filename` می‌توانید آن را ایجاد کنید. این کد به شکل زیر خواهد بود: `if [[ ! -f myfile.txt ]]; then touch myfile.txt; fi`.

دسته: bash

❓ OpenTelemetry و Zipkin چه تفاوت‌هایی دارند؟

OpenTelemetry یک چارچوب جامع برای جمع‌آوری داده‌های ردیابی و متریک‌هاست، در حالی که Zipkin یک سیستم خاص برای ردیابی توزیع‌شده است. OpenTelemetry می‌تواند داده‌ها را به فرمت‌های مختلفی شامل Zipkin و Jaeger ارسال کند. به عبارت دیگر، OpenTelemetry می‌تواند به‌عنوان یک لایه جمع‌آوری داده عمل کند که از ابزارهای مختلف پشتیبانی می‌کند.

دسته: OpenTelemetry

❓ چگونه می‌توان داده‌های ردیابی را با استفاده از OpenTelemetry جمع‌آوری کرد؟

برای جمع‌آوری داده‌های ردیابی، ابتدا باید SDK OpenTelemetry مناسب زبان برنامه‌نویسی خود را نصب کنید. سپس با استفاده از API‌های فراهم شده، نقاط شروع و پایان ردیابی (spans) را تعریف کرده و متریک‌های مربوطه را به‌راحتی جمع‌آوری کنید. این داده‌ها پس از آماده‌سازی می‌توانند به سرورهای مانیتورینگ ارسال شوند.

دسته: OpenTelemetry

❓ OpenTelemetry چیست و چه مواردی را تحت پوشش قرار می‌دهد؟

OpenTelemetry یک چارچوب متن باز است که برای جمع‌آوری، پردازش و ارسال داده‌های ردیابی و متریک‌ها از برنامه‌ها طراحی شده. این پروژه شامل API‌ها و SDK‌هایی برای زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی است و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا معیارهای عملکرد و سلامت سیستم‌های خود را به سادگی پایش کنند.

دسته: OpenTelemetry

❓ فرآیند جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها در جاگر چگونه است و چه تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی آن وجود دارد؟

جاگر از پروتکل‌های خاصی مانند Thrift یا gRPC برای جمع‌آوری داده‌ها از میکروسرویس‌ها استفاده می‌کند. برای بهینه‌سازی ذخیره‌سازی، می‌توان از کانتینرهای پایگاه داده مقیاس‌پذیر مثل Elasticsearch استفاده کرد و همچنین با تنظیمات مناسب در سطح کلاستر، دسترسی و پردازش داده‌ها را سرعت بخشید.

دسته: Jaeger