Palkkaa vanhempia ja kokeneita DataDog-kehittäjiä

Nykyisessä teknologiavetoisessa maailmassa datasta on tullut yksi yritysten arvokkaimmista voimavaroista. Tarve valvoa, analysoida ja hallita dataa tehokkaasti johti vankan seuranta- ja analyysialustan, DataDogin, syntyyn.

Koska osaavien DataDog-kehittäjien kysyntä kasvaa, on ratkaisevan tärkeää tietää, miten alan parhaat osaajat palkataan. Tässä artikkelissa esitellään tärkeimmät huomioon otettavat tekijät ja DataDog-kehittäjien tekniset taidot tänä vuonna.

DataDog-kehittäjän roolin ymmärtäminen

DataDog-kehittäjä vastaa DataDog-alustan integroinnista, konfiguroinnista ja ylläpidosta organisaatiossa. Hän tekee tiiviistä yhteistyötä eri tiimien kanssa kerätäkseen ja analysoidakseen dataa, seuratakseen järjestelmän suorituskykyä ja havaitakseen ja ratkaistakseen ongelmia ennakoivasti. DataDog-asiantuntemuksensa ansiosta hän auttaa optimoimaan tämän alustan käyttöä, edistämään liiketoiminnan kasvua ja varmistamaan tehokkuuden.

DataDog-kehittäjän tekniset taidot

Parhaiden DataDog-kehittäjien palkkaaminen edellyttää useita teknisiä taitoja, jotka ovat ratkaisevia tässä tehtävässä menestymisen kannalta. Proxifyn ohjelmistoinsinööri Ahmed Bassel kertoi, mitä teknisiä taitoja DataDog-kehittäjän on osattava.

"Yleensä organisaatiot palkkaavat ammattilaisia, jotka ovat erikoistuneet backend-suunnitteluun tai DevOps-suunnitteluun, kun ne harkitsevat DataDogin käyttöä."

Ahmed Bassel

Arvioidessaan mahdollisia ehdokkaita tällaisiin tehtäviin Ahmed korostaa seuraavia keskeisiä taitoja:

• Seuranta- ja valvontakäytäntöjen tuntemus.

• Taito laatia ja hallita mittareita ja koontinäyttöjä.

• Lokianalyysitaidot.

• Kyky seurata ja optimoida sovelluksen suorituskykyä.

Ahmedin mukaan on testattava DataDog-kehittäjien kykyä jäljittää pyyntöjä eri palvelujen kautta, kun selvitetään sopiiko kehittäjä yritykseen. Kehittäjä erottuu edukseen, jos hän pystyy ennakoivasti asettamaan asianmukaiset mittarit ja hälytykset sekä käyttämään lokitietoja ongelmien tehokkaaseen korjaamiseen.

Katsotaan tätä hieman yksityiskohtaisemmin.

DataDogin asiantuntemus

Hakijan on ymmärrettävä DataDog-alustaa perusteellisesti, mukaan lukien sen ominaisuudet, toiminnot ja parhaat käytännöt. Hänen pitäisi pystyä hyödyntämään DataDogia monimutkaisten järjestelmien tehokkaaseen valvontaan ja analysointiin.

Valvonta ja hälytykset

Ammattitaitoisella DataDog-kehittäjällä pitäisi olla asiantuntemusta DataDog-alustan valvontojen ja hälytysten määrittämisestä. Hänen pitäisi pystyä määrittämään kynnysarvoja sekä luomaan mukautettuja hälytyksiä ja tehokkaita valvontakäytäntöjä.

Infrastruktuuri koodina

IaC-työkalujen (infrastruktuuri koodina), kuten Terraformin tai CloudFormationin, tuntemus on välttämätöntä DataDogi-resurssien käyttöönoton ja hallinnan automatisoinnissa. DataDog-kehittäjän pitäisi pystyä määrittelemään infrastruktuuri koodissa ja integroimaan se saumattomasti DataDogiin.

Skriptikielet ja automatisointi

Skriptikielten, kuten Python, Ruby tai Bash, osaaminen on ratkaisevan tärkeää tehtävien automatisoinnissa, mukautettujen ratkaisujen kehittämisessä ja DataDog-ominaisuuksien laajentamisessa. Kyky kirjoittaa tehokkaita skriptejä tietojen hakemiseen ja käsittelyyn DataDog-alustalla on erittäin arvokasta.

Pilviteknologiat

Koska useimmat yritykset ovat siirtyneet pilvipalveluihin, ihanteellisella DataDog-kehittäjällä pitäisi olla kokemusta työskentelystä suosituilla pilvialustoilla, kuten AWS, Azure tai Google Cloud. Kehittäjän on ymmärrettävä pilvipohjaisen infrastruktuurin valvonnan yksityiskohdat ja kyettävä integroimaan DataDog tehokkaasti.

Kokemus tietokannoista

DataDog-kehittäjien tulisi ymmärtää tietokantoja ja niiden suorituskykymittareita. Kokemus tietokantojen, kuten SQL tai NoSQL, suorituskyvyn valvonnasta ja optimoinnista voi edistää merkittävästi tietojen analysoinnin onnistumista.

Vianmääritys ja ongelmanratkaisu

Nopea ongelmanratkaisukyky ja kyky ratkaista ongelmia tehokkaasti ovat DataDog-kehittäjän tärkeitä ominaisuuksia. Kehittäjän pitää olla erittäin hyvä järjestelmä- ja verkko-ongelmien diagnosoinnissa ja toimittava ennakoivasti niiden ratkaisemiseksi.

Miten ehdokkaan ongelmanratkaisukykyä arvioidaan parhaiten palkkauksen aikana?

Ahmed ehdottaa, että esitetään tilanne, jossa ohjelmistosovelluksessa on epäselvä vika, joka ilmenee satunnaisesti, ja kysytään sitten ehdokkaalta, miten hän toimisi vian etsimiseksi ja korjaamiseksi.

"Hyvä vastaus sisältäisi ohjeita lokirivien lisäämiseksi epäillyn koodin ympärille, jotta nähtäisiin paremmin, mikä voi olla vialla. Toinen vaihe on käyttää valvontatyökalua, jolla voidaan tarkastella tarkkaan infrastruktuurin resursseja ongelman ilmetessä ja tarkistaa, onko muistissa tai suorittimessa ollut poikkeamia."

Nämä taidot edellyttävät kykyä hyödyntää tehokkaasti DataDogia suorituskykyisen ympäristön ylläpitämiseksi ja mahdollisten ongelmien ratkaisemiseksi nopeasti.

DataDog-kehittäjien palkkausprosessi

Nyt kun olemme käsitelleet kriittisiä teknisiä taitoja, käsittelemme seuraavaksi itse palkkaamisprosessia. Tässä on otettava huomioon seuraavaa:

Määrittele työn vaatimukset:

Määrittele selkeästi vaadittavat taidot, kokemus ja kriittiset vastuualueet. Ota huomioon organisaatiosi ainutlaatuiset tarpeet ja sitoutuminen ja laadi yksityiskohtainen työnkuvaus, joka houkuttelee sopivia hakijoita.

Hanki ehdokkaita:

Hyödynnä eri kanavia hankkiaksesi ehdokkaita, joilla on DataDog-osaamista. Avoimien työpaikkojen julkaiseminen erikoistuneilla työpaikkafoorumeilla, ammatillisten verkostojen hyödyntäminen ja yhteistyö rekrytointitoimistojen kanssa voivat auttaa houkuttelemaan monipuolisia osaajia.

Seulonta ja haastattelut:

Suorita perusteelliset seulonnat ja haastattelut hakijoiden teknisten taitojen, kokemuksen ja kulttuurisen sopivuuden arvioimiseksi. Arvioi heidän perehtyneisyytensä DataDogiin, ongelmanratkaisukyvyt sekä valvonta- ja analytiikkakäsitteiden ymmärtäminen.

Tekniset arvioinnit:

Harkitse teknisiä tarkastuksia, jotta voit arvioida hakijoiden DataDogin ja siihen liittyvien teknologioiden osaamista. Nämä arvioinnit voivat vahvistaa heidän väitteensä ja antaa sinulle selkeän käsityksen heidän kyvyistään.

Suositusten tarkastaminen:

Ota yhteyttä hakijoiden antamiin suosittelijoihin saadaksesi tietoa hakijoiden aiemmista kokemuksesta, työmoraalista ja yleisestä suorituskyvystä. Tämä vaihe voi antaa arvokasta tietoa palkkauspäätöksen tueksi.

Perehdyttäminen ja jatkuva oppiminen:

Kun olet palkannut DataDog-kehittäjän, sinun on järjestettävä suunniteltu perehdyttämisprosessi. Kannusta jatkuvaan koulutukseen ja tarjoa mahdollisuuksia ammatilliseen kehittymiseen, sillä DataDog ja siihen liittyvät teknologiat kehittyvät jatkuvasti.

DataDogiin luottavat toimialat

DataDog on noussut toimialojen arsenaaliin keskeiseksi työkaluksi, joka mullistaa yritysten monimutkaisten järjestelmien valvonnan ja hallinnan. DataDogin kattava valvonta- ja analyysialusta on osoittautunut korvaamattomaksi kaikilla aloilla, kuten tietotekniikassa, sähköisessä kaupankäynnissä, rahoituksessa ja verkkopalveluissa.

• IT-tiimit luottavat DataDogiin seuratessaan saumattomasti monimutkaisten järjestelmiensä kuntoa ja suorituskykyä ja varmistaakseen ongelmien nopean havaitsemisen ja ratkaisemisen.

• verkkokauppayritykset hyödyntävät sen vankkoja ominaisuuksia saadakseen reaaliaikaista tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä, parantaakseen asiakaskokemusta ja lisätäkseen myyntiä.

• Rahoitusalalla DataDog auttaa ylläpitämään kriittisten kaupankäyntijärjestelmien eheyttä ja suojaamaan arkaluonteisia tietoja.

"Pilvipohjaiset SaaS-tuotteet ovat ykkösala, jolla valvonnan ja tarkkailtavuuden käyttö on ratkaisevan tärkeää."

• Lisäksi verkkopalvelut hyödyntävät sen ominaisuuksia sovellustensa hienosäätöön ja takaamaan saumattoman toiminnan myös suurilla kuormituksilla.

Haastattelukysymyksiä ja esimerkkivastauksia

1. Selitä DataDog-alustan keskeiset komponentit ja niiden vuorovaikutus.

Esimerkkivastaus: DataDog-alusta koostuu useista tärkeistä komponenteista, jotka mahdollistavat kattavan valvonnan ja tarkkailun. Näihin komponentteihin kuuluvat:

• Agentit: Kevyet ohjelmistot, jotka asennetaan isäntäasemiin ja säilöihin keräämään metriikkatietoja ja lähettämään ne DataDogille.

• Integraatiot: Valmiit liitännät suosittuihin palveluihin ja teknologioihin, joiden avulla DataDog voi kerätä tietoja eri lähteistä.

• Valvonnat: Mukautettavat hälytykset, jotka ilmoittavat tiimeille, kun tietyt ehdot täyttyvät.

• Koontinäytöt: Mukautettavat visualisoinnit, jotka näyttävät mittarit ja lokit reaaliajassa.

• APM (sovelluksen suorituskyvyn seuranta): Tarjoaa tietoa sovelluksen suorituskyvystä, jäljittää pyynnöt ja auttaa diagnosoimaan pullonkauloja.

• Lokien hallinta: Kerää, yhdistää ja indeksoi lokit hakujen ja analysoinnin helpottamiseksi.

• Synteettinen valvonta: Valvoo sovelluksen päätepisteitä suorituskykyongelmien havaitsemiseksi eri maantieteellisistä sijainneista. Nämä komponentit ovat vuorovaikutuksessa keräämällä tietoja eri lähteistä, yhdistämällä ja analysoimalla niitä sekä esittämällä ne koontinäyttöjen ja hälytysten avulla.

2. Miten DataDog kerää ja visualisoi metriikat ja lokit?

Esimerkkivastaus: DataDog kerää metriikkaa käyttämällä agentteja ja integraatioita, jotka hakevat tietoja eri lähteistä, kuten isäntäkoneiden mittareista, sovellusten mittareista ja ulkoisista palveluista. Nämä mittaukset lähetetään DataDogin taustajärjestelmään tallennettaviksi ja analysoitaviksi. Lokit kerätään samoilla agenteilla, jotka voivat kerätä lokit eri lähteistä, kuten tiedostoista, sovelluksista ja palveluista. DataDogin backend indeksoi lokit, joten niitä on helppo etsiä ja analysoida. Kerätty metriikka ja lokit voidaan visualisoida räätälöitävissä olevien koontinäyttöjen ja kaavioiden avulla.

3. Kuvaile, miten mukautettu metriikka ja integraatiot määritetään DataDogissa.

Esimerkkivastaus: Mukautetun metriikan määrittäminen edellyttää DataDogin API:n tai SDK:iden käyttämistä tietojen lähettämiseen suoraan DataDogin backendiin. Integraatioita varten asennetaan yleensä asianmukainen DataDog-agentti ja määritetään se keräämään tietoja kohdelähteestä, kuten tietokannasta tai pilvipalvelusta. Voit mukauttaa näitä integraatioita edelleen määritystiedostojen tai ympäristömuuttujien avulla.

4. Miten voit määrittää DataDogissa mukautetun hälytyksen tietyn mittarin kynnysarvon perusteella?

Esimerkkivastaus: Kustomoidun hälytyksen määrittäminen DataDogissa tapahtuu seuraavasti:

• Siirry kohtaan "Valvonnat".

• Napsauta "Uusi valvonta” ja valitse valvottavan mittarin tyyppi (esim. aikasarja, tapahtuma).

• Määritä hälytyksen ehdot, kuten kynnysarvon asettaminen tietylle mittarille.

• Jos haluat vastaanottaa hälytyksiä, määritä ilmoituskanavat (esim. sähköposti, Slack).

• Tallenna valvonnan kokoonpano.

5. Mitä ovat poikkeamien ja poikkeavien arvojen tunnistaminen DataDogissa ja miten niistä voi olla hyötyä?

Esimerkkivastaus: Poikkeamien havaitseminen DataDogissa tarkoittaa poikkeavien mallien tai arvojen tunnistamista mittareissa. Poikkeamien tunnistamisessa keskitytään tunnistamaan datapisteet, jotka poikkeavat merkittävästi tavallisesta. Näistä ominaisuuksista on hyötyä ongelmien ennakoivassa havaitsemisessa. Ne voivat auttaa tiimejä havaitsemaan suorituskykyongelmat, tietoturvaloukkaukset tai muut poikkeamat ennen niiden laajenemista, mikä nopeuttaa reagointiaikoja.

6. Oletko käyttänyt DataDogin infrastruuktuuri koodina (IaC) -ominaisuuksia? Miten ne toimivat?

Esimerkkivastaus: Kyllä, minulla on kokemusta DataDogin IaC-ominaisuuksista. Näiden ominaisuuksien avulla voimme määritellä valvontakokoonpanon infrastruktuurikoodin rinnalla. Voimme käyttää työkaluja, kuten Terraformia tai CloudFormationia, resurssien tarjoamiseen ja DataDogin valvonta-asetusten määrittämiseen, mikä varmistaa infrastruktuurin ja valvonta-asetusten yhdenmukaisuuden.

Ole joustava odotustesi suhteen. Anna ehdokkaan jakaa kokemuksensa ja mielipiteensä IaC:n käytöstä.

7. Selitä mikropalvelupohjaisen sovelluksen instrumentointi- ja valvontaprosessi DataDogin avulla.

Esimerkkivastaus:

Mikropalvelupohjaisen sovelluksen instrumentointi ja valvominen:

• Asenna DataDog-agentit asianomaisiin isäntäasemiin tai säilöihin.

• Käytä asianmukaisia kirjastoja tai SDK:ta sovelluskoodin instrumentointiin.

• Aseta APM jäljittämään pyyntöjä ja keräämään suorituskykytietoja.

• Luo mukautettuja mittareita ja valvontoja tiettyjen mikropalvelujen ja niiden vuorovaikutuksen seuraamiseksi.

• Kerää mittareita ja jälkiä DataDogin taustajärjestelmään ja visualisoi ne koontinäytöissä.

8. Miten DataDog hoitaa lokien yhdistämisen, haun ja visualisoinnin?

Esimerkkivastaus: DataDogin lokikokoelma kerää lokit eri lähteistä agenttien avulla. Nämä lokit indeksoidaan ja tallennetaan, jolloin ne ovat haettavissa. Lokien hallinnalla voidaan etsiä ja suodattaa lokit kriteerien perusteella. Visualisointi tapahtuu lokien koontinäytöillä, joissa voit luoda mukautettuja, rinnakkaisia näyttöjä lokeista ja mittareista.

9. Mitä on hajautettu jäljitys ja miten DataDog helpottaa sen toteuttamista ja analysointia?

Esimerkkivastaus: Hajautettu jäljitys tarkoittaa pyyntöjen jäljittämistä niiden kulkiessa hajautetun sovelluksen eri komponenttien läpi. DataDog mahdollistaa tämän integroitumalla sovelluskoodiin jälkien tuottamiseksi. Nämä jäljet antavat tietoa pyynnön kulusta ja auttavat tunnistamaan pullonkaulat ja suorituskykyongelmat.

10. Voitko antaa esimerkkejä DataDogin integroimisesta muihin DevOps-putkissa yleisesti käytettyihin työkaluihin?

Esimerkkivastaus: valvontaan liittyviä tehtäviä voidaan automatisoida integroimalla DataDog työkaluihin, kuten Jenkins tai Kubernetes. Jenkinsin voidaan esimerkiksi määrittää käynnistämään DataDog-valvonnat versioiden tilojen perusteella. Kubernetesissa voidaan käyttää DataDogia säilöjen ja orkestroinnin kunnon ja suorituskyvyn seurantaan.

11. Miten automatisoidaan DataDog-agenttien käyttöönotto uusiin instansseihin tai säilöihin?

Esimerkkivastaus: Konfiguraationhallintatyökaluja, kuten Ansible tai Chef, voidaan käyttää automatisoimaan DataDog-agenttien käyttöönotto uusiin instansseihin tai säiliöihin. Näiden työkalujen avulla voidaan määritellä agentin asennusvaiheet käyttöönottoskripteissä tai käsikirjoissa.

12. Kuvaile skenaario, jossa saatat joutua käyttämään DataDogin sovellusrajapintoja mukautettuihin integraatioihin tai tietojen louhintaan.

Esimerkkivastaus: Voit joutua käyttämään DataDogin sovellusrajapintoja poimiaksesi valvontatietoja trendianalyysiä varten tai sisällyttääksesi valvontatietoja organisaatiosi mukautettuun raportointityökaluun.

13. Miten voit luoda DataDogissa mukautetun koontinäytön, joka näyttää sovelluksellesi merkityksellisiä mittareita?

Esimerkkivastaus: Mukautettu koontinäyttö voidaan luoda DataDogissa seuraavasti:

• Siirry "Koontinäytöt"-osioon.

• Napsauta "Uusi koontinäyttö" ja lisää pienoissovellukset.

• Valitse haluamasi mittari, määritä suodattimet ja mukauta visualisointityyppi.

• Järjestä pienoissovellukset niin, että saat aikaan asettelun, joka näyttää tarvittavat mittarit.

14. Mitä turvallisuusnäkökohtia on otettava huomioon, kun DataDog integroidaan organisaation infrastruktuuriin?

Esimerkkivastaus: DataDogia integroitaessa on otettava huomioon seuraavat seikat:

• Turvallinen agenttien käyttöönotto: Varmista, että agentit on konfiguroitu turvallisesti ja todennettu, jotta ne voivat kommunikoida backendin kanssa.

• Tietojen suojaus: Lokeissa ja metriikoissa olevat arkaluonteiset tiedot on peitettävä tai salattava asianmukaisesti.

• Rooliin perustuva käyttöoikeus: Rajoita arkaluonteisten valvontatietojen käyttöä käyttäjäroolien perusteella.

• Vaatimustenmukaisuus: Varmista, että DataDogin käytännöt vastaavat organisaatiosi sääntelyvaatimuksia.

15. Kerro kokemuksesta, jossa jouduit ratkaisemaan haastavan ongelman DataDogin avulla. Miten lähestyit sitä?

Esimerkkivastaus: Tässä skenaariossa mikropalveluihin perustuvassa sovelluksessa esiintyi suuri viive. Käytin DataDogin APM:ää pyyntöjen jäljittämiseen ja pullonkaulan tunnistamiseen. Analysoin jäljet, paikansin tietyn mikropalvelun, joka aiheutti viivästyksen, ja tarkastin sitten asiaankuuluvat metriikat ja lokit. Löysin tietokantakyselyn suorituskykyyn liittyvän ongelman korreloimalla tietoja. Optimoimme kyselyn, ja viiveongelma korjaantui.

Muokkaa näitä kysymyksiä etsimäsi asiantuntemuksen tason ja organisaatiosi erityistarpeiden mukaan. Tämä auttaa sinua tunnistamaan ehdokkaat, joilla on teknistä osaamista ja syvällinen ymmärrys DataDogin tehokkaasta hyödyntämisestä todellisissa skenaarioissa.

Mahdolliset haasteet, joita saatat kohdata DataDog-kehittäjää palkatessasi

DataDog-kehittäjän palkkaaminen, kuten palkkaaminen mihin tahansa erikoistuneeseen tehtävään voi aiheuttaa useita haasteita. Seuraavassa on mahdollisia haasteita, joita saatat kohdata:

Niukka lahjakkuusreservi: DataDog on suhteellisen uusi teknologia, eikä työmarkkinoilla välttämättä ole riittävästi ammattitaitoisia kehittäjiä. Tämä voi johtaa rajoitettuuntalenttien määrään ja kovaan kilpailuun DataDog-kehittäjiä palkkaavien yritysten välillä.

Kova kysyntä erityisosaamista omaaville ehdokkaille: Kuten aiemmin mainittiin, DataDog-kehittäjillä pitää olla erityisiä teknisiä taitoja, kuten DataDogin, valvonnan ja analytiikan asiantuntemusta, automaatio-osaamista sekä yhteistyökykyjä. Tämä erityistaitoja omaavien hakijoiden suuri kysyntä voi tehdä oikean ja organisaatiosi erityisvaatimuksiin sopivan hakijan palkkaamisesta haastavaa.

Palkkaodotukset: DataDog-kehittäjien kysyntä on suurta, joten heidän palkkaodotuksensa voivat olla suhteellisen korkeat. Tämän haasteen vuoksi joidenkin organisaatioiden voi olla vaikea täyttää ehdokkaiden palkkaodotukset budjetin rajoissa.

Talenttien säilyttäminen: Jos organisaatiosi onnistuu palkkaamaan osaavia DataDog-kehittäjiä, heidän pitämisensä voi olla toinen haaste. Markkinatilanteen muuttuessa voi syntyä uutta teknologiaa, ja kilpailijat voivat tarjota parempaa palkkaa tai haluttuja työetuja. Yritysten tulisi olla valmiita toteuttamaan työntekijöiden sitouttamistoimenpiteitä DataDog-kehittäjiensä pitämiseksi.

Yhteistyön puute muiden tiimien kanssa: DataDog-kehittäjät työskentelevät eri tiimien kanssa analysoidakseen tietoja, valvoakseen järjestelmän suorituskykyä ja havaitakseen ja ratkaistakseen ongelmia ennakoivasti. Siksi on ratkaisevan tärkeää, että heillä on erinomaiset yhteistyötaidot. Jos he eivät pysty tekemään tehokasta yhteistyötä muiden tiimien kanssa, voi syntyä väärinkäsityksiä ja virheitä, jotka johtavat viivästyksiin ja toimintaongelmiin.

Sopeutuminen alan muutoksiin: Teknologia muuttuu jatkuvasti, ja DataDog-alusta kehittyy jatkuvasti. DataDog-kehittäjien on oltava ajan tasalla alan viimeisimmistä muutoksista, kuten uusista teknologioista, sovelluspäivityksistä ja maailmanlaajuisista suuntauksista. Joillekin ehdokkaille nopeatempoisessa ympäristössä mukana pysyminen voi olla haastavaa.

Näiden haasteiden voittamiseksi organisaatiollasi on oltava jäsennelty rekrytointiprosessi, jossa korostetaan DataDog-kehittäjän kannalta olennaisia kovia ja pehmeitä taitoja. Lisäksi työntekijöiden sitouttamistoimien toteuttaminen ja jatkuvan oppimisen ja kehittymisen mahdollisuuksien tarjoaminen voi auttaa kehittäjiä pysymään yrityksen palveluksessa yhä kilpaillummilla työmarkkinoilla.