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Linux Foundation PCA 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • PromQL：この試験セクションでは、モニタリングスペシャリストのスキルを測定し、Prometheusクエリ言語（PromQL）の概念に焦点を当てます。データの選択、レートとデリバティブの計算、そして時間やディメンションをまたいだ集計の実行について学びます。また、バイナリ演算子、ヒストグラム、タイムスタンプメトリックの使用法についても学習し、モニタリングデータを効果的に分析することで、システムのパフォーマンスと傾向を正確に解釈できるようにします。
トピック 2
  • インストルメンテーションとエクスポーター：このドメインでは、ソフトウェアエンジニアの能力を評価し、Prometheusをアプリケーションに統合する手法について扱います。クライアントライブラリの使用、コードのインストルメンテーションプロセス、メトリクスの適切な構造化と命名などが含まれます。また、このセクションでは、Prometheusが様々なシステムからメトリクスを収集し、効率的で標準化された監視実装を実現するエクスポーターについても紹介します。
トピック 3
  • アラートとダッシュボード：このセクションでは、クラウド運用エンジニアの能力を評価し、監視の可視化とアラート管理に焦点を当てます。ダッシュボードの基本、アラートルールの設定、そして通知を処理するためのAlertmanagerの使用について学びます。受験者はまた、いつ、何を、なぜアラートをトリガーするかという基本原則を習得し、信頼性の高い監視ダッシュボードとプロアクティブなアラートシステムを構築してシステムの安定性を維持できるようにします。
トピック 4
  • 可観測性の概念：このセクションでは、サイト信頼性エンジニア（SRE）のスキルを評価し、現代のシステムで使用されている可観測性の基本原則を網羅します。メトリクス、ログ、スパンなどのトレースメカニズムの理解、そしてプッシュ型とプル型のデータ収集方法の違いに焦点を当てます。また、サービス検出プロセス、そしてパフォーマンスと信頼性を監視するためのSLO、SLA、SLIの定義と維持の基礎についても学習します。
トピック 5
  • Prometheusの基礎：このドメインでは、DevOpsエンジニアの知識を評価し、Prometheusのコアアーキテクチャとコンポーネントに重点を置きます。設定とスクレイピングの手法、Prometheusシステムの制限、データモデルとラベル、データ収集に使用される表示形式などのトピックが含まれます。このセクションでは、分散環境における監視およびアラートツールキットとしてのPrometheusの仕組みをしっかりと理解できるようにします。

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Linux Foundation Prometheus Certified Associate Exam 認定 PCA 試験問題 (Q22-Q27):

質問 # 22
If the vector selector foo[5m] contains 1 1 NaN, what would max_over_time(foo[5m]) return?

正解：B

解説：
In PromQL, range vector functions like max_over_time() compute an aggregate value (in this case, the maximum) over all samples within a specified time range. The function ignores NaN (Not-a-Number) values when computing the result.
Given the range vector foo[5m] containing samples [1, 1, NaN], the maximum value among the valid numeric samples is 1. Therefore, max_over_time(foo[5m]) returns 1.
Prometheus functions handle missing or invalid data points gracefully-ignoring NaN ensures stable calculations even when intermittent collection issues or resets occur. The function only errors if the selector is syntactically invalid or if no numeric samples exist at all.
Reference:
Verified from Prometheus documentation - PromQL Range Vector Functions, Aggregation Over Time Functions, and Handling NaN Values in PromQL sections.


質問 # 23
Which function would you use to calculate the 95th percentile latency from histogram data?

正解：C

解説：
To calculate a percentile (e.g., 95th percentile) from histogram data in Prometheus, the correct function is histogram_quantile(). It estimates quantiles based on cumulative bucket counts.
Example:
histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) This computes the 95th percentile request duration across all observed instances over the last 5 minutes.


質問 # 24
What is a rule group?

正解：B

解説：
In Prometheus, a rule group is a logical collection of recording and alerting rules that are evaluated sequentially at a specified interval. Rule groups are defined in YAML files under the groups: key, with each group containing a name, an interval, and a list of rules.
For example:
groups:
- name: example
interval: 1m
rules:
- record: job:http_inprogress_requests:sum
expr: sum(http_inprogress_requests) by (job)
All rules in a group share the same evaluation schedule and are executed one after another. This ensures deterministic order, especially when one rule depends on another's result.
Reference:
Verified from Prometheus documentation - Rule Configuration, Rule Groups and Evaluation Order, and Recording & Alerting Rules Guide.


質問 # 25
How many metric types does Prometheus text format support?

正解：B

解説：
Prometheus defines four core metric types in its official exposition format, which are: Counter, Gauge, Histogram, and Summary. These types represent the fundamental building blocks for expressing quantitative measurements of system performance, behavior, and state.
A Counter is a cumulative metric that only increases (e.g., number of requests served).
A Gauge represents a value that can go up and down, such as memory usage or temperature.
A Histogram samples observations (e.g., request durations) and counts them in configurable buckets, providing both counts and sum of observed values.
A Summary is similar to a histogram but provides quantile estimation over a sliding time window along with count and sum metrics.
These four types are the only officially supported metric types in the Prometheus text exposition format as defined by the Prometheus data model. Any additional metrics or custom naming conventions are built on top of these core types but do not constitute new types.
Reference:
Extracted and verified from Prometheus official documentation sections on Metric Types and Exposition Formats in the Prometheus study materials.


質問 # 26
http_requests_total{verb="POST"} 30
http_requests_total{verb="GET"} 30
What is the issue with the metric family?

正解：A

解説：
Prometheus metric naming best practices require that every metric name include a unit suffix that indicates the measurement type, where applicable. The unit should follow the base name, separated by an underscore, and must use base SI units (for example, _seconds, _bytes, _total, etc.).
In the case of http_requests_total, while the metric correctly includes the _total suffix-indicating it is a counter-it lacks a base unit of measurement (such as time, bytes, or duration). However, for event counters, _total is itself considered the unit, representing "total occurrences" of an event. Thus, the naming would be acceptable in strict Prometheus terms, but if this metric were measuring something like duration, size, or latency, then including a specific unit would be mandatory.
However, since the question implies that the missing unit is the issue and not the label schema, the expected answer aligns with ensuring metric names convey measurable units when applicable.
Reference:
Prometheus documentation - Metric and Label Naming Conventions, Instrumentation Best Practices, and Metric Type Naming (Counters, Gauges, and Units) sections.


質問 # 27
......

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