Kompetenzraster für Teil 5
Mit diesem Raster schätzt du ein, ob du deine Plattform beobachten, skalieren und mit einem lokalen Modell unterstützen kannst. Lies jede Zeile und löse die Prüfaufgabe daneben, ohne nachzuschauen. Fällt sie dir leicht, hast du das Ziel erreicht. Wenn nicht, führt dich der Link in der letzten Spalte zur passenden Stelle. Teil 5 dient im Rahmenlehrplan vor allem den Kompetenzen B14.2 (Überwachung im Betrieb), B13.5 (Service Levels) und B4.2 (aktuelle Technologien anwenden).
| Ich kann … | Prüfaufgabe | Nachschlagen |
|---|---|---|
| die vier goldenen Signale nennen | Ordne jedem Signal eine Metrik des Webshops zu. | Metriken mit Prometheus |
| den Monitoring-Stack aus Git ausrollen | Erkläre, woher die Application monitoring Chart und Werte holt und wo das Passwort von Grafana liegt. | Metriken mit Prometheus |
| Ziele in Prometheus einbinden | Zeige, wie die Exporter von OpenNebula und der Webshop zu Zielen werden. | Metriken mit Prometheus |
| Abfragen mit PromQL schreiben | Schreibe eine Abfrage für die Anfragen pro Sekunde nach Statuscode. | Metriken mit Prometheus |
| den Weg der Logs beschreiben | Beschreibe den Weg einer Logzeile vom Pod über Alloy bis Loki und erkläre, was Loki indexiert. | Logs mit Loki |
| Logs mit LogQL durchsuchen | Finde die Fehlerzeilen des Webshops und zähle sie pro Pod. | Logs mit Loki |
| SLI, SLO und Fehlerbudget erklären | Berechne das Fehlerbudget eines Samstags für das SLO des Webshops. | Alerts und SLOs |
| einen Alert nach Burn Rate begründen | Erkläre, wozu der Alert zwei Zeitfenster braucht. | Alerts und SLOs |
| Symptome von Ursachen unterscheiden und Alerts weiterleiten | Ordne WebshopErrorBudgetBurn und KubePersistentVolumeFillingUp ein und erkläre, was group_wait und repeat_interval bewirken. | Alerts und SLOs |
| die Zahl der Pods des HPA berechnen | Rechne aus, wie viele Pods der HPA bei drei Pods mit 90 % Auslastung und einem Ziel von 60 % verlangt. | Autoscaling |
| Autoscaling einrichten und begrenzen | Rechne nach, ob maxReplicas mit dem Limit eines Pods und der Reserve für einen Rollout in die Quota passt. | Autoscaling |
| einen Lasttest auswerten | Erkläre, warum mehr Pods im Lab nicht mehr Durchsatz brachten. | Autoscaling |
| Autoscaling mit der Elastizität von OneFlow vergleichen | Nenne zwei Unterschiede zwischen dem HPA und OneFlow und erkläre, warum der HPA im Lab schneller wuchs. | Autoscaling |
| ein lokales Modell betreiben und messen (Zusatz) | Miss die Tokens pro Sekunde und erkläre, wovon sie abhängen. | Zusatzaufträge |
| den Zugriff auf das Modell steuern (Zusatz) | Gib einem Mitglied Zugriff und zeige, dass ein anderes keinen hat. | Zusatzaufträge |
| einen Vorschlag des Modells prüfen (Zusatz) | Beurteile einen Vorschlag deines Triage-Dienstes und entscheide begründet. | Zusatzaufträge |
| Risiken eines Modells im Betrieb einschätzen (Zusatz) | Nenne die Schutzmassnahmen deines Triage-Dienstes und wogegen sie schützen. | Zusatzaufträge |
| Fragen an ein Modell verbessern (Zusatz) | Erkläre, wie du zwei Fassungen einer Frage fair vergleichst. | Zusatzaufträge |
Mit diesem Teil schliesst du Meilenstein 3 ab. Zeilen mit dem Vermerk «Zusatz» gehören zu den Zusatzaufträgen in Kapitel 5.5 und nicht zur Basis. Meilenstein 3 gibst du zusammen mit Meilenstein 4 als Abgabe 2 ab. In Teil 6 geht es um Sicherheit, Sicherung, Service Levels und Kosten. Als Zusatz bringst du dort ein eigenes Mitglied auf die Plattform.
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