运维Splunk面试题及参考答案

目录

通过转发器导入数据的优势有哪些(如带宽控制、负载均衡等)

描述 Universal Forwarder 与 Heavy Forwarder 的差异

如何配置转发器实现数据的过滤与预处理

转发器的本地缓存机制如何保证数据可靠性

如何通过部署服务器统一管理多个转发器的配置

什么是 “查找表(Lookup Table)”?如何创建和使用?

如何利用 “子搜索(Subsearch)” 实现复杂查询?

描述 “事务(Transaction)” 的概念及其在会话分析中的应用。

如何通过 “加速报表(Report Acceleration)” 提升重复查询性能?

解释 “数据模型(Data Model)” 与 “枢轴(Pivot)” 的关联及使用场景。

Splunk 支持哪些身份验证方式(如 LDAP/SAML 等)?

如何通过角色(Role)实现细粒度权限控制?

解释 “知识对象(Knowledge Object)” 的权限继承机制。

如何监控和审计 Splunk 的用户操作日志?

Splunk 如何实现数据加密(如 SSL/TLS 传输、存储加密)?

在 Kubernetes 上部署 Splunk 的注意事项有哪些?

如何实现 Splunk 索引的滚动重启(Rolling Restart)?

描述 Splunk 的备份与恢复策略(含配置、索引数据等)

如何诊断索引器的高 CPU 或内存使用问题?

Splunk 的日志文件(如 splunkd.log)包含哪些关键信息?

解释 “许可证违规(License Violation)” 的处理流程

如何通过 REST API 实现自动化运维(如创建用户、触发搜索)


简述 Splunk 的核心功能及其在机器数据分析中的价值?
Splunk 是一款强大的机器数据处理和分析工具,具有以下核心功能。

  • 数据收集:能够从各种来源,如服务器、网络设备、应用程序等收集数据,支持多种数据格式,包括日志、指标、事件等。
  • 数据索引:对收集到的数据进行快速索引,以便高效地存储和检索,为后续的分析和查询提供基础。
  • 搜索与查询:提供强大的搜索功能,用户可以通过简单的搜索语句或可视化界面,快速定位和获取所需的数据。
  • 数据可视化:将数据以各种图表、图形和报表的形式展示出来,使数据更加直观易懂,帮助用户更好地理解数据背后的信息。
  • 告警与通知:可以根据设定的规则,对异常数据或事件进行实时监测和告警,及时通知相关人员采取措施。
  • 机器学习与分析:支持机器学习算法,能够对数据进行深度分析,发现数据中的模式、趋势和异常&#x

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