Ansett senior- og velprøvde DataDog-utviklere

I dagens teknologidrevne verden har data blitt en av de mest verdifulle ressursene for bedrifter. Behovet for å effektivt overvåke, analysere og administrere disse dataene har ført til fremveksten av DataDog, en robust overvåkings- og analyseplattform.

Etter hvert som etterspørselen etter dyktige DataDog-utviklere vokser, er det avgjørende å vite hvordan man engasjerer de beste talentene på dette fagområdet. Denne artikkelen skisserer nøkkelfaktorene å vurderer og de tekniske ferdighetene for DataDog-utviklere i år.

Slik er rollen til en DataDog-utvikler

En DataDog-utvikler er ansvarlig for å integrere, konfigurere og vedlikeholde DataDog-plattformen i en organisasjon. De jobber tett med forskjellige team for å samle inn og analysere data, overvåke systemytelse og proaktivt identifisere og løse problemer. Med sin ekspertise innen DataDog bistår de med å optimalisere bruken av denne plattformen, skape forretningsvekst og sikre effektivitet.

Tekniske ferdigheter hos en DataDog-utvikler

Ved engasjering av DataDog-utviklere er flere tekniske ferdigheter avgjørende for at utvikleren skal lykkes i rollen. Ahmed Bassel, en programvareingeniør hos Proxify, beskrev hvilke tekniske ferdigheter som er avgjørende for en DataDog-utvikler å kjenne til.

«Vanligvis ansetter organisasjoner fagfolk som spesialiserer seg på backend engineering eller DevOps engineering-roller når de vurderer bruken av DataDog.»

Ahmed Bassel

Når man vurderer potensielle kandidater for slike roller, legger Ahmed vekt på følgende grunnleggende ferdigheter:

• Kunnskap om overvåking og metoder for observerbarhet.

• Ferdigheter i å lage og administrere beregninger og dashbord.

• Ferdigheter i logganalyse.

• Evne til å overvåke og optimalisere applikasjonsytelsen.

Ahmed sier at det å fastslå om en DataDog-utvikler passer utmerket for bedriften din, er å teste utviklerens evne til å spore forespørsler gjennom forskjellige tjenester. De vil skille seg ut hvis de proaktivt kan sette opp riktige beregninger og alarmer og bruke logger til å effektivt feilsøke problemer.

La oss gå litt mer i detalj.

DataDog-ekspertise

Kandidaten skal forstå DataDog-plattformen grundig, inkludert dens funksjoner, funksjonalitet og anbefalte fremgangsmåte. De skal kunne dra nytte av DataDog til å overvåke og effektivt analysere komplekse systemer.

Overvåking og varsling

En dyktig DataDog-utvikler skal ha ekspertise på å sette opp overvåking og varsler innenfor DataDog-plattformen. De skal kunne konfigurere terskler, lage tilpassede varsler og etablere effektive praksiser for overvåking.

Infrastruktur som kode

Kjennskap til Infrastructure as Code (IaC)-verktøy, som Terraform eller CloudFormation, er avgjørende for å automatisere distribusjon og administrasjon av DataDog-ressurser. En DataDog-utvikler bør være i stand til å definere infrastruktur i kode og integrere den sømløst med DataDog.

Skripting og automatisering

Ferdigheter i skriptspråk som Python, Ruby eller Bash er avgjørende for å automatisere oppgaver, utvikle tilpassede løsninger og utvide DataDogs muligheter. Evnen til å skrive effektive skript for å hente og manipulere data innenfor DataDog-plattformen er svært verdifull.

Skyteknologier

Ettersom de fleste bedrifter har gått over til skyen, bør en ideell DataDog-utvikler ha erfaring med å jobbe med populære skyplattformer som AWS, Azure eller Google Cloud. De bør forstå vanskelighetene med å overvåke skybasert infrastruktur og effektivt være i stand til å integrere DataDog.

Erfaring med databaser

DataDog-utviklere bør ha en solid forståelse av databaser og deres ytelsesmålinger. Erfaring med å overvåke og optimalisere databaseytelse, enten SQL eller NoSQL, kan i betydelig grad bidra til suksessen til dataanalysearbeid.

Feilsøking og problemløsning

Raske problemløsningsferdigheter og evnen til å feilsøke problemer effektivt er viktige egenskaper hos en DataDog-utvikler. De bør utmerke seg ved å diagnostisere system- og nettverksproblemer og ha en proaktiv tilnærming til å løse dem.

Slik kan en vurdere en kandidats problemløsningsevner under ansettelsesprosessen

Ahmed foreslår å presentere en situasjon der det er en tvetydig feil i programvareapplikasjonen som skjer tilfeldig, og deretter spørre kandidaten om hvilke trinn de ville gjennomføre for å feilsøke.

«Et godt svar vil være å inkludere trinn for å legge til logglinjer rundt den mistenkte kodebiten for å få mer innsikt i hva som kan være galt. Et annet trinn er å bruke et overvåkingsverktøy for å se nøye på infrastrukturressursene når problemet oppstår, og sjekke om minnet eller CPU hadde noen uregelmessigheter.»

Disse kompetansene innebærer kapasiteten til å effektivt utnytte DataDog for å opprettholde et miljø med høy ytelse og raskt løse potensielle problemer.

Prosessen med å engasjere DataDog-utviklere

Nå som vi har dekket kritiske tekniske ferdigheter, vil vi neste diskutere selve prosessen med å engasjere. Dette bør du vurdere:

Definer jobbkravene:

Definer klart ferdighetene, erfaringen og det kritiske ansvaret som kreves. Vurder organisasjonens unike behov og engasjement, og lag en detaljert stillingsbeskrivelse som tiltrekker seg passende kandidater.

Skaffe kandidater:

Bruk ulike kanaler for å skaffe kandidater med DataDog-ekspertise. Det å legge ut ledige stillinger på spesialiserte jobbtavler, utnytte profesjonelle nettverk og samarbeide med rekrutteringsbyråer kan hjelpe deg med å få engasjert forskjellige typer talent.

Screening og intervjuer:

Gjennomfør grundige screeninger og intervjuer for å evaluere kandidatenes tekniske ferdigheter, erfaring og hvordan de passer inn kulturelt. Vurder hvilken kjennskap de har til DataDog, problemløsningsevner og forståelse av overvåkings- og analysekonsepter.

Tekniske vurderinger:

For å måle kandidaters ferdigheter i DataDog og relaterte teknologier, bør du vurdere å sjekke tekniske ferdigheter. Disse vurderingene kan validere påstandene de kommer med og gi deg en klar forståelse av evnene deres.

Sjekk av referanser:

Nå ut til referanser gitt av kandidatene for å få innsikt i deres tidligere erfaringer, arbeidsmoral og generelle ytelse. Dette trinnet kan gi verdifull informasjon for å støtte ansettelsesbeslutningen din.

Onboarding og kontinuerlig læring:

Når du engasjerer en DataDog-utvikler, må du sørge for en planlagt introduksjonsprosess. Oppmuntre til videreutdanning og gi muligheter for faglig utvikling, ettersom DataDog og relaterte teknologier er i stadig utvikling.

Bransjer som setter sin lit til DataDog

DataDog har dukket opp som et sentralt verktøy for alle bransjer som revolusjonerer hvordan bedrifter overvåker og administrerer de komplekse systemene sine. For sektorer som IT, e-handel, finans og onlinetjenester har DataDogs omfattende overvåkings- og analyseplattform vist seg å være uunnværlig.

• IT-team stoler på DataDog for sømløst å spore helsen og ytelsen til de komplekse systemene deres, og raskt sikre oppdagelse av problemer, med løsninger.

• E-handelsbedrifter bruker de robuste funksjonene sine til å få sanntidsinnsikt i brukeratferd, forbedre kundeopplevelsene og øke salget.

• På det økonomiske området hjelper DataDog med å opprettholde integriteten til kritiske handelssystemer og beskytte sensitive data.

«SaaS-produkter som er skybaserte er bransje nummer én der bruk av overvåking og observerbarhet er avgjørende.»

• I tillegg utnytter netttjenester evnene sine til å finjustere applikasjonene sine, og garanterer sømløs funksjonalitet, selv under tung belastning.

Spørsmål ved screeningintervju og eksempler på svar

1. Forklar de viktigste komponentene i DataHun-plattformen og hvordan de samhandler.

Eksempel på svar: DataDog-plattformen består av flere viktige komponenter som gir omfattende overvåking og observerbarhet. Disse komponentene inkluderer:

• Agenter: Lettvektsprogramvare installert på verter og beholdere for å samle inn beregninger og sende dem til DataDog.

• Integrasjoner: Forhåndsbygde koblinger for populære tjenester og teknologier som lar DataDog samle inn data fra ulike kilder.

• Overvåking: Tilpassbare varsler som varsler team når spesifikke betingelser er oppfylt.

• Dashbord: Tilpassbare visualiseringer som viser beregninger og logger i sanntid.

• APM (Application Performance Monitoring): Gir innsikt i applikasjonsytelse, sporer forespørsler og hjelper til med å diagnostisere flaskehalser.

• Loggadministrasjon: Samler inn, samler og indekserer logger for enklere søk og analyser.

• Syntetisk overvåking: Overvåker applikasjonsendepunkter for å oppdage ytelsesproblemer fra forskjellige geografiske steder. Disse komponentene samhandler ved å samle inn data fra ulike kilder, samle og analysere dem, og presentere dem gjennom kontrollpanel og varsler.

2. Hvordan samler og visualiserer DataDog beregninger og logger?

Eksempel på svar: DataDog samler inn beregninger ved hjelp av agenter og integrasjoner som henter data fra ulike kilder, for eksempel vertsmålinger, applikasjonsberegninger og eksterne tjenester. Disse beregningene sendes til DataDogs backend for lagring og analyse. Logger samles inn ved hjelp av de samme agentene, som kan samle inn logger fra forskjellige kilder som filer, applikasjoner og tjenester. DataDogs backend indekserer loggene, noe som gjør dem enkle å søke i og analysere. De innsamlede beregningene og loggene kan visualiseres gjennom tilpassbare kontrollpaneler og diagrammer.

3. Beskriv hvordan tilpassede beregninger og integrasjoner er satt opp i DataDog.

Eksempel på svar: Det å sette opp egendefinerte beregninger innebærer å bruke DataDogs API eller SDK-er til å sende data direkte til DataDog-backend. For integrasjoner installerer du vanligvis den aktuelle DataDog-agenten og konfigurerer den til å samle inn data fra målkilden, for eksempel en database eller en skytjeneste. Du kan tilpasse disse integrasjonene ytterligere ved å bruke konfigurasjonsfiler eller miljøvariabler.

4. Hvordan ville du konfigurert et tilpasset varsel i DataDog basert på en spesifikk metrisk terskel?

Eksempel på svar: For å konfigurere et tilpasset varsel i DataDog, ville du:

• Naviger til delen «Monitorer».

• Klikk på «Ny monitor» og velg typen beregning du vil overvåke (f.eks. tidsserier, hendelser).

• Definer betingelsene for varselet, for eksempel å angi en terskel for en bestemt beregning.

• For å motta varsler, spesifiser varslingskanalene (f.eks. e-post, Slack).

• Lagre monitorkonfigurasjonen.

5. Hva er avviksdeteksjon og avvikdeteksjon i DataDog, og hvordan kan de være fordelaktige?

Eksempel på svar: Anomalideteksjon i DataDog innebærer det å identifisere unormale mønstre eller verdier i beregninger. Anomalideteksjon fokuserer på å identifisere datapunkter som avviker betydelig fra normen. Disse funksjonene er fordelaktige for proaktiv problemdeteksjon. De kan hjelpe team med å fange opp ytelsesproblemer, sikkerhetsbrudd eller andre uregelmessigheter før de eskalerer, noe som muliggjør raskere responstider.

6. Har du brukt DataDogs Infrastruktur som kode (IaC)-funksjoner? Hvordan fungerer de?

Eksempel på svar: Ja, jeg har erfaring med DataDogs IaC-funksjoner. Disse funksjonene lar oss definere overvåkingskonfigurasjonen sammen med infrastrukturkoden din. Vi kan bruke verktøy som Terraform eller CloudFormation til å skaffe ressurser og konfigurere DataDog-overvåkingsinnstillinger, for å sikre konsistens mellom infrastrukturen og overvåkingsoppsettet.

Vær fleksibel med forventningene dine. La kandidaten dele sine erfaringer og meninger ved å bruke IaC.

7. Forklar prosessen med å instrumentere og overvåke en mikrotjenestebasert applikasjon ved hjelp av DataDog.

Eksempel på svar:

Slik instrumenterer og overvåker du en mikrotjenestebasert app:

• Installer DataDog-agenter i de relevante vertene eller beholderne.

• Bruk de riktige bibliotekene eller SDK-ene for å instrumentere applikasjonskoden din.

• Konfigurer APM for å spore forespørsler og samle ytelsesdata.

• Lag egendefinerte beregninger og monitorer for å spore spesifikke mikrotjenester og deres interaksjoner.

• Aggreger beregninger og spor i DataDogs backend og visualiser dem i dashboards.

8. Hvordan håndterer DataDog loggaggregering, søk og visualisering?

Eksempel på svar: DataDogs loggaggregering samler inn logger fra ulike kilder ved hjelp av agenter. Disse loggene indekseres og lagres, noe som gjør dem søkbare. Logg Explorer lar deg søke og filtrere logger basert på kriterier. Visualisering oppnås gjennom loggdashboard, der du kan lage tilpassede visninger av logger og beregninger side om side.

9. Hva er distribuert sporing, og hvordan letter DataDog implementering og analyse?

Eksempel på svar: Distribuert sporing innebærer sporingsforespørsler når de går gjennom ulike komponenter i en distribuert applikasjon. DataDog muliggjør dette ved å integrere med applikasjonskode for å generere spor. Disse sporene gir innsikt i reisen til en forespørsel, og hjelper til med å identifisere flaskehalser og ytelsesproblemer.

10. Kan du gi eksempler på integrering av DataDog med andre verktøy som vanligvis brukes i DevOps-pipeliner?

Eksempel på svar: Integrasjon av DataDog med verktøy som Jenkins eller Kubernetes kan hjelpe med å automatisere overvåkingsrelaterte oppgaver. Du kan for eksempel sette opp Jenkins til å utløse DataDog-monitorer basert på build-status. I Kubernetes kan du bruke DataDog til å overvåke helsen og ytelsen til beholderne og iverksetting.

11. Hvordan vil du automatisere distribusjonen av DataDog-agenter til nye forekomster eller beholdere?

Eksempel på svar: Du kan bruke verktøy for konfigurasjonsadministrasjon som Ansible eller Chef til å automatisere distribusjonen av DataDog-agenter til nye forekomster eller beholdere. Disse verktøyene lar deg definere agentinstallasjonstrinn i distribusjonsskriptene eller playbooks.

12. Beskriv et scenario der du kanskje må bruke DataDogs API-er for tilpassede integrasjoner eller datautvinning.

Eksempel på svar: Du må kanskje bruke DataDogs API-er for å trekke ut overvåkingsdata for trendanalyse eller for å inkludere overvåkingsinnsikt i organisasjonens tilpassede rapporteringsverktøy.

13. Hvordan kan du lage et tilpasset dashbord i DataDog for å vise spesifikke beregninger som er relevante for applikasjonen din?

Eksempel på svar: Slik oppretter du et tilpasset dashbord i DataDog:

• Naviger til «Dashboards»-delen.

• Klikk på «Nytt dashbord» og legg til miniprogrammer.

• Velg ønsket beregning, angi filtre og tilpass visualiseringstypen.

• Ordne miniprogrammene for å lage et oppsett som viser de relevante beregningene.

14. Hvilke sikkerhetshensyn er viktige når du integrerer DataDog i en organisasjons infrastruktur?

Eksempel på svar: Når du integrerer DataDog, bør du vurdere følgende:

• Sikker agentimplementering: Sørg for at agenter er konfigurert sikkert og er autentisert for å kommunisere med backend.

• Databeskyttelse: Sensitiv informasjon i logger og beregninger bør være tilstrekkelig maskert eller kryptert.

• Rollebasert tilgang: Begrens tilgangen til sensitive overvåkingsdata basert på brukerroller.

• Overholdelse: Sørg for at DataDogs praksis stemmer overens med organisasjonens regulatoriske krav.

15. Del en opplevelse der du måtte feilsøke et utfordrende problem med DataDog. Hvilken tilnærming hadde du?

Eksempel på svar: I dette scenariet opplevde vi høy ventetid i en mikrotjenestebasert applikasjon. Jeg brukte DataDogs APM til å spore forespørsler og identifisere flaskehalsen. Jeg analyserte sporene, fant en spesifikk mikrotjeneste som forårsaket forsinkelsen, og sjekket deretter de relevante beregningene og loggene. Jeg oppdaget et problem med ytelsen til databasespørringen ved å korrelere dataene. Vi optimaliserte spørringen, og problement med ventetid ble løst.

Husk å skreddersy disse spørsmålene til nivået av ekspertise du leter etter og organisasjonens spesifikke behov. Dette vil hjelpe deg med å identifisere kandidater med teknisk kunnskap og en dyp forståelse av effektivt utnyttelse av DataDog i virkelige scenarioer.

Mulige utfordringer du kan støte på når du ansetter en DataDog-utvikler

Det å ansette en DataDog-utvikler, som å ansette for en hvilken som helst spesialisert rolle, kan by på flere utfordringer. Her er noen potensielle utfordringer du kan støte på:

Få kanditater: DataDog er en relativt ny teknologi, og det er kanskje ikke et tilstrekkelig antall dyktige utviklere på arbeidsmarkedet. Dette kan føre til en begrenset antall talenter og intens konkurranse blant selskaper som ønsker å engasjere DataDog-utviklere.

Høy etterspørsel etter kandidater med spesifikke ferdigheter: Som nevnt tidligere krever DataDog-utviklere spesifikke tekniske ferdigheter, for eksempel ekspertise innen DataDog, overvåking og analyser, automatiseringsferdigheter og samarbeidsevner, blant annet. Denne høye etterspørselen etter kandidater med spesifikke ferdigheter kan gjøre det utfordrende å engasjere den rette kandidaten som er i tråd med organisasjonens spesielle krav.

Kompensasjonsforventninger: DataDog-utviklere er etterspurt, så kompensasjonsforventningene deres kan være relativt høye. Denne utfordringen kan gjøre det vanskelig for enkelte organisasjoner å møte kandidatenes kompensasjonsforventninger og samtidig holde seg innenfor budsjettet.

Beholde talent: Selv om organisasjonen din engasjerer dyktige DataDog-utviklere, kan det være en annen utfordring å beholde dem. Etter hvert som markedslandskapet endres, kan nye teknologier eksistere, og konkurrenter kan tilby bedre kompensasjon eller etterspurte jobbfordeler. Bedrifter bør være forberedt på å implementere tiltak for å beholde ansatte, slik at DataDog-utviklerne blir værende.

Mangel på samarbeid med andre team: DataDog-utviklere jobber med forskjellige team for å analysere data, overvåke systemytelse og proaktivt oppdage og løse problemer. Det er derfor avgjørende at de har gode samarbeidsevner. Hvis de ikke kan samarbeide effektivt med andre team, kan det oppstå misforståelser og feil som kan føre til forsinkelser og driftsproblemer.

Tilpasning til endringer i bransjen: Teknologien er i stadig endring, og DataDog-plattformen fortsetter å utvikle seg. DataDog-utviklere må oppdateres med de siste bransjeendringene, inkludert nye teknologier, applikasjonsoppdateringer og globale trender. For noen kandidater kan det være utfordrende å holde tritt med miljøet som er i stadig endring.

For å overvinne disse utfordringene må organisasjonen din ha en strukturert ansettelsesprosess som legger vekt på harde og myke ferdigheter som er relevante for en DataDog-utvikler. I tillegg kan implementering av tiltak for å beholde ansatte og gi muligheter for kontinuerlig læring og utvikling bidra til at utviklere blir værende, i et stadig mer konkurranseutsatt arbeidsmarked.