Mit uns finden Sie erfahrene und geprüfte DataDog-Entwickler

In der heutigen technologieorientierten Welt gehören Daten zu den wertvollsten Vermögenswerten für Unternehmen. Doch diese Daten müssen überwacht, analysiert und verwaltet werden. So ist Datadog entstanden, eine robuste Monitoring- und Analyseplattform.

Erfahrene Datadog-Entwickler:innen sind heute gefragter denn je. Zu wissen, wie Sie die besten Talente auf diesem Gebiet finden können, ist deshalb entscheidend. In diesem Artikel fassen wir die wichtigsten Aspekte der Rekrutierung und die technischen Kenntnisse von Datadog-Entwickler:innen in diesem Jahr zusammen.

Die Rolle eines Datadog-Profis

Datadog-Entwickler:innen sind für die Integration, Konfiguration und Wartung der Datadog-Plattform in einem Unternehmen verantwortlich. Sie arbeiten eng mit verschiedenen Teams zusammen, um Daten zu sammeln und zu analysieren, die Systemleistung zu überwachen und proaktiv Probleme zu erkennen und zu lösen. Mit ihrer Expertise in Datadog unterstützen sie die Optimierung der Verwendung der Plattform, treiben das Geschäftswachstum voran und gewährleisten Effizienz.

Technische Fähigkeiten eines Datadog-Talents

Ein erfolgreicher Datadog-Profi muss verschiedene technische Kompetenzen aufweisen. Ahmed Bassel, Software Engineer bei Proxify, erklärt, auf welche technischen Kenntnisse Sie bei der Auswahl Ihrer Kandidat:innen besonders achten sollten.

„Üblicherweise stellen Unternehmen Entwickler:innen ein, die sich auf Backend-Engineering oder DevOps-Engineering spezialisiert haben, wenn sie die Verwendung von Datadog planen.“

Ahmed Bassel

Wenn Sie sich zwischen potenziellen Teammitgliedern entscheiden, sind Bassel zufolge die folgenden Kompetenzen grundlegend:

• Kenntnisse in Monitoring- und Beobachtbarkeitspraktiken,

• Kompetenz in der Erstellung und Verwaltung von Metriken und Dashboards,

• Kompetenz in der Log-Analyse,

• Fähigkeit im Monitoring und der Optimierung der Anwendungsleistung.

Laut Bassel können Sie herausfinden, ob ein:e Datadog-Entwickler:in der oder die Traumkandidat:in für Ihr Unternehmen ist, indem Sie seine oder ihre Fähigkeiten in der Nachverfolgung von Anfragen über verschiedene Dienste testen. Kann er oder sie proaktiv korrekte Metriken und Warnungen erstellen und mithilfe von Logs effizient Fehler beheben, handelt es sich um den/die ideale Kandidat:in.

Gehen wir etwas mehr ins Detail.

Datadog-Expertise

Datadog-Kandidat:innen sollten die Datadog-Plattform sowie ihre Eigenschaften, Funktionen und Best Practices vollends verstehen. Sie sollten Datadog verwenden können, um komplexe Systeme effektiv zu überwachen und zu analysieren.

Monitoring und Warnungen

Kompetente Datadog-Entwickler:innen sollten in der Lage sein, mit der Datadog-Plattform Monitoring-Funktionen und Warnungen einzurichten. Sie sollten Schwellenwerte konfigurieren, individuelle Warnungen erstellen und effiziente Monitoring-Praktiken aufstellen können.

Infrastructure as Code

Für die Automatisierung des Deployments und das Management von Datadog-Ressourcen sind Kenntnisse in IaC-Tools wie Terraform oder CloudFormation grundlegend. Datadog-Profis sollten in der Lage sein, Infrastruktur durch Code zu definieren und ihn reibungslos in Datadog zu integrieren.

Scripting und Automatisierung

Für die Automatisierung von Aufgaben, die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen und die Erweiterung der Funktionen von Datadog ist die Beherrschung von Skriptsprachen wie Python, Ruby oder Bash entscheidend. Außerdem ist die Fähigkeit sehr wertvoll, effiziente Skripte zu schreiben, um Daten auf der Datadog-Plattform abzurufen und zu manipulieren.

Cloud-Technologien

Da die meisten Unternehmen heute in der Cloud arbeiten, sollte das perfekte Datadog-Talent über Erfahrung mit beliebten Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud verfügen. Es sollte die Feinheiten des Monitorings von cloud-basierter Infrastruktur begreifen sowie die Integration in Datadog effektiv umsetzen können.

Erfahrung mit Datenbanken

Datadog-Entwickler:innen sollten ein solides Verständnis von Datenbanken und deren Leistungsmetriken haben. Auch Erfahrungen im Monitoring und der Optimierung der Datenbankleistung, ob SQL oder NoSQL, können einen wichtigen Beitrag zum Erfolg bei der Datenanalyse leisten.

Troubleshooting und Problemlösung

Effektive Problemlösungskompetenzen und die Fähigkeit, Fehler schnell zu beheben, sind wichtige Eigenschaften für Datadog-Entwickler:innen. Sie sollten die Diagnose von System- und Netzwerkproblemen hervorragend beherrschen und diese proaktiv lösen.

Beurteilung der Problemlösungsfähigkeiten bei der Rekrutierung

Bassel schlägt vor, den Bewerbenden eine Situation zu präsentieren, bei der ein unklarer Fehler auf Zufallsbasis in einer Softwareanwendung auftritt. Fragen Sie die Bewerbenden dann, welche Maßnahmen sie zum Debugging und zur Fehlerbehebung vornehmen würden.

„Eine gute Antwort enthält Schritte zum Hinzufügen von Logzeilen um den verdächtigen Code-Abschnitt herum. So wird einfacher ersichtlich, wo der Fehler liegen könnte. Ein weiterer Schritt ist die Verwendung eines Monitoring-Tools, um die Infrastrukturressourcen genauer zu beobachten, wenn der Fehler auftritt. Außerdem kann überprüft werden, ob der Speicher oder die CPU Anomalien aufweist.“

Wer diese Kompetenzen besitzt, kann Datadog effizient nutzen, um eine leistungsstarke Umgebung aufrechtzuerhalten und potenzielle Probleme zeitnah anzugehen.

Die Suche nach dem idealen Datadog-Talent

Nachdem wir nun die wichtigsten technischen Fähigkeiten besprochen haben, kommen wir zum Rekrutierungsprozess selbst. Dabei sollten Sie Folgendes beachten:

Definition der Stellenanforderungen:

Definieren Sie genau, welche Kenntnisse, Erfahrungen und wichtigen Verantwortlichkeiten erforderlich sind. Berücksichtigen Sie dabei die spezifischen Bedürfnisse und Projekte Ihres Unternehmens und formulieren Sie eine detaillierte Stellenbeschreibung, die geeignete Kandidat:innen anspricht.

Suche nach Kandidat:innen:

Nutzen Sie verschiedene Kanäle, um Kandidat:innen mit Expertise in Datadog zu finden. Sie können verschiedene Talente auf sich aufmerksam machen, indem sie Stellenangebote in spezialisierten Jobportalen veröffentlichen, professionelle Netzwerke nutzen und mit Personalvermittlungsagenturen zusammenarbeiten.

Auswahl und Bewerbungsgespräche:

Führen Sie einen gründlichen Auswahlprozess und umfassende Bewerbungsgespräche durch, um die technischen Kenntnisse, die Erfahrungen und die kulturelle Eignung der Bewerbenden zu ermitteln. Prüfen Sie ihre Datadog-Expertise, ihre Problemlösungsfähigkeiten und ihr Verständnis von Monitoring- und Analysekonzepten.

Technische Prüfungen:

Die Durchführung technischer Tests empfiehlt sich, um die Expertise der Kandidat:innen in Datadog und verwandten Technologien einzuschätzen. Durch diese Prüfungen können die Bewerbenden ihre Erfahrungen unter Beweis stellen und Sie erhalten ein klares Bild über ihre Fähigkeiten.

Referenzprüfung:

Kontaktieren Sie die Referenzen, die die Bewerbenden angegeben haben, um einen Einblick in ihre bisherigen Erfahrungen, ihre Arbeitsmoral und ihre Gesamtleistung zu erhalten. In diesem Schritt erhalten Sie wertvolle Informationen, die Ihnen die Entscheidung erleichtern.

Onboarding und kontinuierliche Weiterbildung:

Nach der Einstellung Ihres Datadog-Talents müssen Sie ein strukturiertes Onboarding durchführen. Fördern Sie Ihr neues Teammitglied durch kontinuierliche Weiterbildung und ermöglichen Sie ihm, sich professionell zu entwickeln, denn auch Datadog entwickelt sich stetig weiter.

Diese Branchen bauen auf Datadog

Datadog ist mittlerweile ein wichtiges Tool für Unternehmen, die das Monitoring und die Verwaltung ihrer komplexen Systeme revolutionieren. In den unterschiedlichsten Branchen, wie IT, E-Commerce, Finanzwesen und Online-Dienste, hat sich Datadogs umfassende Monitoring- und Analyseplattform als unverzichtbar erwiesen.

• IT-Teams verlassen sich auf Datadog, um die Gesundheit und Leistung ihrer komplexen Systeme reibungslos nachzuverfolgen. So gewährleisten sie eine rasche Fehlererkennung und -behebung.

• E-Commerce-Firmen verwenden die robusten Funktionen von Datadog, um Echtzeit-Einblicke in das Verhalten der Nutzenden zu bekommen. Damit können sie die Erfahrungen ihrer Kundschaft verbessern und ihren Umsatz steigern.

• Im Finanzwesen unterstützt Datadog die Wahrung der Integrität kritischer Handelssysteme und schützt vertrauliche Daten.

„Für cloud-basierte SaaS-Produkte ist die Verwendung von Monitoring und Beobachtbarkeit am allerwichtigsten.“

• Außerdem nutzen Online-Dienste die Funktionen von Datadog, um ihre Anwendungen zu optimieren und so selbst bei einer hohen Belastung deren reibungslose Funktionalität zu gewährleisten.

Auswahlfragen und mögliche Antworten für das Vorstellungsgespräch

1. Welche Schlüsselkomponenten hat die Datadog-Plattform und wie interagieren diese miteinander?

Mögliche Antwort: Die Datadog-Plattform besteht aus mehreren wichtigen Komponenten, die umfassendes Monitoring und Beobachtbarkeit ermöglichen. Das sind die Komponenten:

Agents: eine leichte Software, die auf Hosts oder Containern installiert wird, um Metriken zu erfassen und sie an Datadog zu übermitteln,

Integrations: vorgefertigte Konnektoren für beliebte Dienste und Technologien, mit denen Datadog Daten aus verschiedenen Quellen einsammeln kann,

Monitors: anpassbare Warnungen, die Teams benachrichtigen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind,

Dashboards: anpassbare Visualisierungen, die Metriken und Logs in Echtzeit anzeigen,

APM (Application Performance Monitoring): bietet Einblicke in die Anwendungsleistung, verfolgt Anfragen nach und hilft bei der Diagnose von Engpässen,

Log management: sammelt, aggregiert und indiziert Logs, um die Suche und Analyse zu vereinfachen,

Synthetic monitoring: überwacht die Anwendungsendpunkte, um Leistungsprobleme von verschiedenen geografischen Standorten zu erkennen. Diese Komponenten interagieren miteinander, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, diese aggregieren und analysieren und schließlich über Dashboards und Warnungen anzeigen.

2. Wie erfasst und visualisiert Datadog Metriken und Logs?

Mögliche Antwort: Datadog erfasst Metriken mithilfe von Agenten und Integrationen, die Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, z. B. aus Hostmetriken, Anwendungsmetriken und externen Diensten. Diese Metriken werden zur Speicherung und Analyse an das Backend von Datadog übermittelt. Logs werden mit denselben Agenten erfasst, die Logs aus verschiedenen Quellen wie Dateien, Anwendungen und Diensten erfassen können. Das Backend von Datadog indiziert die Protokolle, um die Suche und Analyse zu vereinfachen. Die erfassten Metriken und Logs können in anpassbaren Dashboards und Diagrammen visualisiert werden.

3. Beschreiben Sie, wie benutzerdefinierte Metriken und Integrationen in Datadog konfiguriert sind.

Mögliche Antwort: Die Konfiguration maßgeschneiderter Metriken erfordert die Verwendung der Datadog-API oder -SDKs, damit Daten direkt an das DataDog-Backend übermittelt werden können. Für Integrationen wird normalerweise der geeignete Datadog-Agent installiert und so konfiguriert, dass er Daten aus der Zielquelle erfasst, z. B. aus einer Datenbank oder einem Cloud-Dienst. Außerdem können diese Integrationen so angepasst werden, dass sie Konfigurationsdateien oder Umgebungsvariablen verwenden.

4. Wie würden Sie eine maßgeschneiderte Warnung in Datadog konfigurieren, die auf einem bestimmten Metrikenschwellenwert basiert?

Mögliche Antwort: So konfiguriert man eine maßgeschneiderte Warnung in Datadog:

• Zum Bereich „Monitors“ navigieren.

• Auf „New Monitor“ klicken und die Art von Metrik auswählen, die überwacht werden soll (z. B. Zeit, Serien, Ereignis).

• Die Bedingungen für die Warnung definieren, z. B. den Schwellenwert für eine bestimmte Metrik festlegen.

• Die Benachrichtigungskanäle für den Empfang von Warnungen festlegen (z. B. E-Mail oder Slack).

• Die Monitor-Konfiguration speichern.

5. Was sind Anomalienerkennung (Anomaly Detection) und Abweichungserkennung (Outlier Detection) in Datadog? Welche Vorteile bieten sie?

Mögliche Antwort: Mit der Anomalienerkennung in Datadog werden abnorme Muster oder Werte in Metriken erkannt. Bei der Abweichungserkennung geht es darum, Datenpunkte auszumachen, die erheblich von der Norm abweichen. Die beiden Funktionen dienen der proaktiven Fehlererkennung. Sie können Teams dabei unterstützen, Leistungsprobleme, Sicherheitslücken oder andere Anomalien aufzudecken, bevor sie eskalieren. Dadurch verkürzen sich die Reaktionszeiten.

6. Haben Sie die IaC-Funktionen (Infrastructure as Code) verwendet? Wie funktionieren sie?

Mögliche Antwort: Ja, ich habe Erfahrung mit den IaC-Funktionen von Datadog. Mit diesen Funktionen können wir die Monitoringkonfiguration zusammen mit dem Infrastrukturcode definieren. Mit Tools wie Terraform oder CloudFormation können wir Ressourcen bereitstellen und die Monitoring-Einstellungen in Datadog konfigurieren, um die Konsistenz zwischen der Infrastruktur und dem Monitoring-Setup sicherzustellen.

Seien Sie mit Ihren Erwartungen flexibel. Lassen Sie die Kandidat:innen von ihren Erfahrungen und Meinungen zu IaC berichten.

7. Erklären Sie den Prozess der Instrumentierung und des Monitorings einer auf Mikroservices basierten Anwendung mithilfe von Datadog.

Mögliche Antwort:

Folgende Schritte sind für die Instrumentierung und das Monitoring einer auf Mikroservices basierenden App notwendig:

• Datadog-Agenten in den relevanten Hosts oder Containern installieren,

• geeignete Bibliotheken oder SDKs für die Instrumentierung Ihres Anwendungscodes verwenden,

• APM einrichten, um Anfragen nachzuverfolgen und Leistungsdaten zu sammeln,

• individuelle Metriken und Monitore erstellen, um bestimmte Mikroservices und deren Interaktionen nachzuverfolgen,

• Metriken und Traces im Datadog-Backend zusammenfassen und sie auf Dashboards visualisieren.

8. Wie geht Datadog mit Log-Aggregation, Suche und Visualisierung um?

Mögliche Antwort: Die Log-Aggregation in Datadog sammelt mithilfe von Agenten Logs aus verschiedenen Quellen. Diese Logs werden indiziert und gespeichert, damit sie durchsuchbar sind. Mit dem Logs Explorer können die Logs nach bestimmten Kriterien durchsucht und gefiltert werden. Die Visualisierung geschieht über Log-Dashboards, in denen maßgeschneiderte Ansichten von Logs und Metriken im Vergleich erstellt werden können.

9. Was bedeutet „Distributed Tracing“ und wie ermöglicht Datadog dessen Umsetzung und Analyse?

Mögliche Antwort: Beim „Distributed Tracing“ werden Anfragen nachverfolgt, wenn sie über verschiedene Komponenten einer verteilten Anwendung erfolgen. Datadog unterstützt dies durch die Integration mit Anwendungscode, um „Traces“ (Spuren) zu erstellen. Diese Spuren bieten Einblicke in den Verlauf einer Anfrage, damit Engpässe und Leistungsprobleme einfacher erkannt werden können.

10. Können Sie Beispiele für die Integration von Datadog in andere Tools, die häufig in DevOps-Pipelines verwendet werden, nennen?

Mögliche Antwort: Durch die Integration von Datadog in Tools wie Jenkins oder Kubernetes können Monitoring-Aufgaben automatisiert werden. Jenkins kann beispielsweise so konfiguriert werden, dass es Datadog-Monitore anhand von Build-Status auslöst. In Kubernetes kann mithilfe von Datadog die Gesundheit und Leistung von Containern und Orchestrierung überwacht werden.

11. Wie würden Sie das Deployment von Datadog-Agenten in neuen Instanzen oder Containern automatisieren?

Mögliche Antwort: Dazu können Konfigurationsverwaltungstools wie Ansible oder Chef genutzt werden. Mit diesen Tools lassen sich die Installationsschritte für die Agenten in den Deployment-Skripten oder Playbooks definieren.

12. Beschreiben Sie ein Szenario, in dem Sie die APIs von Datadog für individuelle Integrationen oder Datenextraktionen verwenden.

Mögliche Antwort: Die Datadog-APIs können verwendet werden, um Monitoring-Daten für Trendanalysen zu extrahieren oder um Monitoring-Insights in das unternehmenseigene Berichtserstattungstool zu integrieren.

13. Wie kann man ein maßgeschneidertes Dashboard in Datadog erstellen, um bestimmte, für eine Anwendung relevante Metriken anzuzeigen?

Mögliche Antwort: So erstellt man ein maßgeschneidertes Dashboard in Datadog:

• zum Bereich „Dashboards“ navigieren,

• auf „New Dashboard“ klicken und Widgets hinzufügen,

• die gewünschte Metrik auswählen, Filter einstellen und die Visualisierung anpassen,

• die Widgets zu einem Layout anordnen, das die relevanten Metriken darstellt.

14. Welche Sicherheitsaspekte sind bei der Integration von Datadog in die Infrastruktur eines Unternehmens wichtig?

Mögliche Antwort: Bei der Integration von Datadog sollte Folgendes beachtet werden:

Sicheres Deployment der Agenten: Agenten müssen sicher konfiguriert werden. Sie sind so zu authentifizieren, dass sie mit dem Backend kommunizieren.

Datenschutz: Vertrauliche Informationen in Logs und Metriken sollten angemessen maskiert oder verschlüsselt werden.

Rollenbasierter Zugriff: Der Zugriff auf vertrauliche Monitoring-Daten sollte den Nutzenden basierend auf ihrer Rolle gewährt werden.

Compliance: Die Praktiken von Datadog sind mit den regulatorischen Anforderungen des Unternehmens abzugleichen.

15. Berichten Sie von einer Erfahrung, bei der Sie ein schwieriges Problem mit Datadog lösen mussten. Wie sind Sie vorgegangen?

Mögliche Antwort: Einmal hatten wir eine hohe Latenz in einer mikroservice-basierten Anwendung. Mit der Datadog-APM konnte ich Anfragen nachverfolgen und das Bottleneck ausmachen. Ich analysierte die Traces, stellte fest, welcher Mikroservice die Verzögerung verursachte und überprüfte dann die relevanten Metriken und Logs. Ich fand ein Problem mit der Abfragenleistung der Datenbank durch die Korrelation der Daten. Wir optimierten die Abfrage und lösten so das Latenzproblem.

Passen Sie die Fragen an das gewünschte Kenntnisniveau der Talente und die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens an. So können Sie erkennen, welche Kandidat:innen über die richtige technische Expertise verfügen und Datadog in realen Szenarien effektiv anwenden können.

Mögliche Herausforderungen bei der Suche nach Datadog-Entwickler:innen

Wie bei jeder spezialisierten Position kann auch die Rekrutierung von Datadog-Entwickler:innen mehrere Schwierigkeiten mit sich bringen. Diesen Herausforderungen müssen Sie sich vielleicht stellen:

Begrenzter Talentpool: Datadog ist eine relativ neue Technologie und eventuell gibt es nicht genügend erfahrene Profis auf dem Arbeitsmarkt. Dadurch ist der Talentpool möglicherweise begrenzt und die Konkurrenz zwischen den Unternehmen, die Datadog-Entwickler:innen suchen, ist hoch.

Hohe Nachfrage nach Kandidat:innen mit Spezialkompetenzen: Wie bereits erwähnt, benötigen Datadog-Profis besondere technische Kenntnisse, wie Expertise in Datadog, Monitoring und Analysen, Kompetenzen in Automatisierung und Teamfähigkeit. Durch die hohe Nachfrage nach Kandidat:innen mit Spezialkenntnissen kann die Suche nach dem richtigen Talent, die den besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht, zu einer Herausforderung werden.

Gehaltserwartungen: Datadog-Entwickler:innen sind sehr gefragt und ihre Erwartungen an das Gehalt dementsprechend hoch. Manchen Unternehmen kann es daher schwerfallen, diese Erwartungen zu erfüllen und gleichzeitig innerhalb der Budgetgrenzen zu bleiben.

Talentbindung: Wenn ein Unternehmen ein Datadog-Talent engagiert hat, beginnt die nächste Herausforderung: das Talent langfristig zu binden. In der veränderlichen Marktlandschaft entstehen neue Technologien und möglicherweise bietet die Konkurrenz höhere Gehälter oder andere Vorteile. Unternehmen sollten Maßnahmen zur Bindung von Mitarbeitenden ergreifen, um ihre Datadog-Entwickler:innen zu binden.

Mangel an Zusammenarbeit mit anderen Teams: Datadog-Entwickler:innen arbeiten mit verschiedenen Teams zusammen, um Daten zu analysieren, die Systemleistung zu überwachen und proaktiv Probleme zu erkennen und zu lösen. Darum ist es äußerst wichtig, dass sie über hervorragende Kooperationsfähigkeiten verfügen. Wenn sie nicht effektiv mit anderen Teams zusammenarbeiten können, können Missverständnisse und Fehler auftreten, was zu Verzögerungen und operativen Problemen führt.

Anpassung an Veränderungen in der Branche: Technologie verändert sich stetig und auch die Datadog-Plattform entwickelt sich weiter. Datadog-Profis müssen mit den neuesten Veränderungen in der Branche Schritt halten, einschließlich neuer Technologien, Anwendungsaktualisierungen und globaler Trends. Für einige Talente kann es eine Herausforderung darstellen, mit dem schnellen Tempo mitzuhalten.

Um diese Herausforderungen zu meistern, muss Ihr Unternehmen über einen strukturierten Rekrutierungsprozess verfügen, in dem für Datadog-Entwickler:innen relevante Hard- und Softskills abgefragt werden. Darüber hinaus können Maßnahmen zur Bindung von Mitarbeitenden und Möglichkeiten für kontinuierliches Lernen und Entwicklung dazu beitragen, Entwickler:innen auf dem immer härter umkämpften Arbeitsmarkt langfristig zu binden.