Det snabbaste sättet att hitta kvalitetssäkrade DataDog-utvecklare

Data har blivit en av de mest värdefulla tillgångarna i dagens teknikdrivna värld. DataDog är en robust plattform för övervakning och analys av data som tillgodoser dagens stora behov av att effektivt övervaka, analysera och hantera data.

Allteftersom efterfrågan på duktiga DataDog-utvecklare växer är det avgörande att veta hur man anlitar de bästa talangerna inom detta område. Den här artikeln kommer att beskriva de viktigaste punkterna att tänka på och vilken teknisk kompetens som krävs hos dagens DataDog-utvecklare.

Vad innebär rollen som DataDog-utvecklare?

En DataDog-utvecklare ansvarar för att integrera, konfigureraoch underhålla DataDog-plattformen på ert företag. Utvecklaren arbetar i nära samarbete med olika team för att samla in och analysera data, övervaka systemprestanda och proaktivt identifiera och lösa problem. Med sin DataDog-expertis kan utvecklaren hjälpa er att optimera användningen av plattformen och driva företagets tillväxt.

Vilken teknisk kompetens behöver en DataDog-utvecklare ha?

En bra DataDog-utvecklare måste vara kompetent inom flera viktiga områden. Ahmed Bassel, som är Software Engineer på Proxify, berättar vilken teknisk kompetens som är viktig för DataDog-utvecklare.

”Företag anlitar oftast DataDog-utvecklare som specialiserar sig på backend-engineering eller DevOps-engineering."

Ahmed Bassel

Ahmed betonar vikten av att den potentiella kandidaten har följande kompetenser:

• Kunskap om metoder för övervakning och observation.

• Förmåga att sammanställa och hantera statistik och instrumentpaneler.

• Kunskap i logganalys.

• Förmåga att övervaka och optimera prestandan i applikationer.

Ahmed säger att man kan fastställa om DataDog-utvecklaren är en passande kandidat genom att testa personens förmåga att spåra förfrågningar genom olika tjänster. Om kandidaten klarar att proaktivt sammanställa korrekt statistik, konfigurera larm och använda loggar för att felsöka problem är det en bra matchning.

Låt oss gå in lite mer i detalj.

DataDog-expertis

Kandidaten måste ha djup förståelse av DataDog-plattformen, plus plattformens funktioner och bästa praxis. Personen måste kunna använda DataDog för att övervaka och analysera komplexa system på ett effektivt sätt.

Övervakning och varningar

En duktig DataDog-utvecklare ska veta hur man konfigurerar monitors och aviseringar i DataDog-plattformen. Personen ska kunna konfigurera gränsvärden, skapa anpassade aviseringar och upprätta effektiva övervakningsmetoder.

Infrastruktur som kod

Det är viktigt att veta hur man använder IaC-verktyg (Infrastructure as Code), t.ex. Terraform eller CloudFormation, så att deployment och hantering av DataDog-resurser kan automatiseras. En DataDog-utvecklare ska kunna definiera infrastruktur i kod och integrera den med DataDog.

Skriptning och automatisering

Det är avgörande att ha kunskap i olika skriptspråk som Python, Ruby eller Bash för automatisering av uppgifter, utveckling av anpassade lösningar och utökning av funktionerna i DataDog. Att kunna skriva effektiva skript för att hämta och hantera data i DataDog-plattformen är en mycket värdefull kompetens.

Molnteknik

Eftersom de flesta företagen har övergått till molnteknik bör er DataDog-utvecklare ha erfarenhet av att arbeta i populära molnplattformar som AWS, Azure eller Google Cloud. De måste förstå svårigheterna förknippade med att övervaka molnbaserad infrastruktur och kunna integrera DataDog på ett effektivt sätt.

Erfarenhet med databaser

DataDog-utvecklare måste ha djup förståelse av databaser och deras prestandamått. Erfarenhet av att övervaka och optimera databasprestanda, både SQL och NoSQL, kan avsevärt bidra till framgång med dataanalys.

Felsökning och problemlösning

Effektiv felsökning och att kunna lösa dem snabbt är viktiga kvaliteter hos en DataDog-utvecklare. Utvecklaren bör kunna utmärka sig i att diagnostisera system- och nätverksproblem och ha en proaktiv framförhållning för att lösa dem.

Bästa metoden för att bedöma kandidatens förmåga att lösa problem under intervjun

Ahmed föreslår att man kan presentera en situation där det finns en tvetydig bugg i programvaran som inträffar slumpmässigt, och sedan fråga kandidaterna vilka steg de skulle vidta för att felsöka och åtgärda buggen.

”Ett bra svar ska inkludera stegen för att lägga till loggrader kring det misstänkta kodstycket för att klargöra vad som är fel. Ett annat steg är att använda ett övervakningsverktyg för at titta närmare på infrastrukturens resurser när problemet inträffar och kontrollera om det finns avvikelser i minnet eller CPU:n.”

Om kandidaten har dessa kompetenser betyder det att personen kan använda DataDog på ett effektivt sätt för att upprätthålla en högpresterande miljö och snabbt åtgärda potentiella problem.

Processen för att anlita DataDog-utvecklare

Nu har vi behandlat de tekniska kompetenserna och nu kommer vi till själva anställningsprocessen. Följande punkter måste beaktas:

Definiera arbetsuppgifterna:

Det är viktigt att tydligt definiera vilka kompetenser kandidaten ska ha, vilken erfarenhet som krävs och kritiska ansvarsuppgifter. Ni bör tänka på de unika behoven i ert företag och upprätta en detaljerad arbetsbeskrivning som lockar lämpliga kandidater.

Hitta kandidater:

Använd er av olika kanaler för att hitta kandidater som har expertis i DataDog. Lägg upp lediga jobb på specialiserade arbetsportaler, använd professionella nätverk och samarbeta med rekryteringsbyråer för att hitta duktiga talanger.

Screening och intervjuer:

Gör grundliga screenings och intervjuer för att utvärdera kandidaternas tekniska förmågor, erfarenhet och hur de passar in i er företagskultur. Ta reda på hur förtrogen kandidaterna är med DataDog, deras problemlösningsförmågor och hur väl de förstår koncepten övervakning och analys.

Utvärdering av teknisk kompetens:

Testa kandidaternas tekniska kompetens vad gäller DataDog och relaterade tekniker. Det är viktigt att utvärdera kandidaternas tekniska kompetens för att förstå vilken kapacitet de har.

Kontrollera referenser:

Kontakta referenserna som kandidaterna har tillhandahållit för att få en bild över deras tidigare erfarenheter, arbetsmoral och övergripande prestationsförmåga. Det här steget kan ge er värdefull information för att fatta ert anställningsbeslut.

Onboarding och fortlöpande utbildning:

Efter ni anlitar en DataDog-utvecklare måste ni tillhandahålla en planerad plan för onboarding. DataDog och de relaterad teknikerna utvecklas hela tiden, och därför är det av stor vikt att uppmuntra till fortlöpande utbildning och ge personen möjligheter för att utvecklas inom sin yrkesroll.

Branscher som använder DataDog

DataDog har blivit en avgörande tillgång i företagens verktygslådor som revolutionerar övervakning och hantering av deras komplexa system. DataDogs omfattande övervaknings- och analysplattform har visat sig vara oumbärlig för branscher inom IT, e-handel och onlinetjänster.

• IT-team använder DataDog för effektiv spårning av systemhälsa och -prestanda, vilket hjälper dem att snabbt upptäcka och åtgärda problem.

• E-handelsföretag använder de effektiva funktionerna i DataDog för att få realtidsinsikter i användarbeteenden som hjälper dem att förbättra kundupplevelsen och driva försäljning.

• I finansbranschen används DataDog för att upprätthålla integriteten i kritiska handelssystem och för att skydda känsliga data.

”Inom branschen med molnbaserade SaaS-produkter är övervakning och observation av system avgörande.”

• Företag som tillhandahåller, onlinetjänster använder DataDog för att finjustera sina applikationer så att de funkar effektivt även vid stora belastningar.

Frågor för screeningen och intervjun med exempel på svar

1. Förklara de viktigaste komponenterna i DataDog-plattformen och hur de interagerar.

Exempel på svar: DataDog-plattformen består av flera viktiga komponenter som används för omfattande övervakning och observation. Bland dessa komponenter finns:

• Agents: En resurssnål programvara som installeras på hosts och containers för att insamla mätvärden och skicka dem till DataDog.

• Integrations: Förbyggda connectors för populära tjänster och tekniker som gör att DataDog kan hämta data från olika källor.

• Monitors: Anpassningsbara aviseringar som triggas när specifika villkor är uppfyllda.

• Dashboards: Anpassningsbara visualiseringar som visar mätvärden och loggar i realtid.

• APM (Application Performance Monitoring): Ger insikter om applikationsprestanda, spårar requests och hjälper till att diagnostisera flaskhalsar.

• Logghantering: Samlar in, aggregerar och indexerar loggar för effektivare sökning och analys.

• Synthetic monitoring: Övervakar applikationens slutpunkter för att upptäcka prestandaproblem i olika geografiska platser. Dessa komponenter interagerar genom att hämta data från olika källor som aggregeras och analyseras och sedan presenteras i dashboards och aviseringar.

2. Hur samlar DataDog in och visualiserar mätvärden och loggar?

Exempel på svar: DataDog samlar in mätvärden med hjälp av agents och integrationer som hämtar data från olika källor, exempelvis mätvärden från hosts, applikationer och externa tjänster. Dessa mätvärden skickas sedan till DataDogs backend för lagring och analys. Loggar samlas in med hjälp av agents från olika källor såsom filer, applikationer och tjänster. DataDogs backend indexerar loggarna vilket gör det enkelt att analysera och söka efter dem. Insamlade mätvärden och loggar kan visualiseras genom anpassningsbara dashboards och diagram.

3. Beskriv hur anpassade mätvärden och integrationer konfigureras i DataDog.

Exempel på svar: För att konfigurera anpassade mätvärden använder man DataDogs API:er eller SDK.er för att skicka data direkt till DataDogs backend. För integreringar installerar man oftast en passande DataDog-agent som sedan konfigureras för att samla in data från målkällan, t.ex. en databas eller en molntjänst. Dessa integrationer kan anpassas ytterligare med konfigurationsfiler eller miljövariabler.

4. Hur konfigurerar man en anpassad avisering i DataDog baserat på en specifik mätvärdesgräns?

Exempel på svar: Konfiguration av anpassade aviseringar i DataDog omfattar följande:

• Gå till sektionen ”Monitors”.

• Klicka på ”New Monitor” och välj vilken typ av mätvärden du vill övervaka (t.ex. tidsserier, event).

• Ange villkoren för aviseringen, exempelvis kan du ange en tröskel för ett specifikt mätvärde.

• Ange kanal för aviseringarna (t.ex. e-post, Slack).

• Spara övervakningskonfigurationen.

5. Vad är anomaly detection och outlier detection i DataDog och vilka fördelar har dessa funktioner?

Exempel på svar: Anomaly detection i DataDog innebär att identifiera avvikande mönster eller värden. Outlier detection identifierar datapunkter som avviker avsevärt från standarden. De här funktionerna används för proaktiv problemdetektering. De här funktionerna kan hjälpa team att upptäcka prestanda- och säkerhetsproblem eller andra avvikelser innan de eskalerar.

6. Har du använt DataDogs funktioner för Infrastructure as Code (IaC)? Hur fungerar de?

Exempel på svar: Ja, jag har erfarenhet av DataDogs IaC-funktioner. Med de här funktionerna kan man konfigurera övervakning och infrastrukturkod. Man kan använda verktyg som Terraform eller CloudFormation för att hämta resurser och konfigurera DataDogs övervakningsinställningar, vilket säkerställer överensstämmelse mellan din infrastruktur och inställningarna för övervakning.

Var flexibla med era förväntingar. Låt kandidaten dela sin erfarenhet och sina åsikter om att använda IaC.

7. Förklara processen för att instrumentera och övervaka en mikrotjänstbaserad applikation med DataDog.

Exempel på svar:

Följande steg krävs för att instrumentera och övervaka en mikrotjänstbaserad app:

• Installera DataDog-agents i relevanta hosts eller containers.

• Använd sedan motsvarande bibliotek eller SDK:er för att instrumentera applikationskoden.

• Konfigurera APM för att spåra förfrågningar och samla in prestandadata.

• Skapa anpassade mätvärden och övervakningar för att spåra specifika mikrotjänster och deras interaktioner.

• Aggregera mätvärden och spårningar i DataDogs backend och visualisera dem i dashboards.

8. Hur hanterar DataDog aggregering av loggar, sökning och visualisering?

Exempel på svar: DataDogs loggaggregering hämtar loggar från olika källor och agenter. De här loggarna indexeras och lagras för att göra dem sökbara. Med Logs Explorer kan man söka och filtrera loggar grundat på olika kriterier. Visualisering görs via dashboards där du kan skapa anpassad visning av loggar och mätvärden intill varandra.

9. Vad är distribuerad spårning och hur använder man DataDog för att implementera och analysera denna spårning?

Exempel på svar: Distribuerad spårning omfattar spårning av förfrågningar när de körs via olika komponenter i en distribuerad applikation. DataDog möjliggör detta genom att integrera med applikationskoden för att generera spår. De här spåren ger insikter om förfrågningens resa vilket hjälper dig att identifiera flaskhalsar och prestandaproblem.

10. Kan du ge exempel på hur man integrerar DataDog med andra verktyg som ofta används i DevOps-pipelines?

Exempel på svar: Man kan integrera DataDog med verktyg som Jenkins eller Kubernetes för att automatisera övervakningsuppgifter. Du kan till exempel konfigurera Jenkins till att trigga DataDog-monitors baserat på versionsstatusar. I Kubernetes kan du använda DataDog för att övervaka hälsan och prestandan hos dina containers och din orkestrering.

11. Hur skulle du automatisera deployment av DataDog-agents till nya instanser eller containers?

Exempel på svar: Du kan använda konfigurationsverktyg som Ansible eller Chef för att automatisera deployment av DataDog-agents till nya instanser eller containers. Med de här verktygen kan du definiera installationsstegen i dina deploymentskript eller playbooks.

12. Beskriv ett scenario där du behöver använda DataDogs API:er för anpassade integrationer eller dataextraktion.

Exempel på svar: Man kan behöva använda DataDogs API:er för att extrahera övervakningsdata för trendanalys eller för att införliva insikter i företagets rapporteringsverktyg.

13. Hur skapar man anpassade dashboards i DataDog för att visa särskilda mätvärden som är relevanta till din applikation?

Exempel på svar: Så här gör man för att skapa en anpassad dashboard i DataDog:

• Gå till sektionen ”Dashboards”.

• Klicka på ”New Dashboard” och lägg till widgets.

• Välj vilka mätvärden du vill se, ställ in filter och anpassa visualiseringstypen.

• Arrangera widgetarna för att skapa en layout som visar de mätvärden du vill se.

14. Vilka säkerhetsåtgärder är viktiga när du integrerar DataDog i företagets infrastruktur?

Exempel på svar: Man bör tänka på följande när man integrerar DataDog:

• Säker deployment av agents: Se till att agenterna är säkert konfigurerade och att de är autentiserade för att kommunicera med backend.

• Dataskydd: Känslig information i loggar och mätvärden måste maskeras eller krypteras.

• Rollbaserad åtkomst: Begränsa åtkomsten till känsliga övervakningsdata baserat på användarroller.

• Efterlevnad: Se till att metoderna du använder för DataDog uppfyller företagets regelverk.

15. Kan du dela en erfarenhet där du var tvungen att felsöka ett komplicerat problem med hjälp av DataDog? Hur gjorde du?

Svar på exempel: Jag kommer ihåg ett scenario där vi hade hög latens i en mikrotjänstbaserad applikation. Då använde jag DataDogs APM för att spåra förfrågningar och identifiera flaskhalsen. Jag analyserade spåren och fann en specifik mikrotjänst som orsakade fördröjningen och sedan kontrollerade jag relevanta mätvärden och loggar. Jag upptäckte ett problem med prestandan för databasförfrågningar genom att korrelera data. Vi optimerade förfrågan och därmed löstes latensproblemet.

Kom ihåg att anpassa dessa frågor enligt den kompetensnivå ni letar efter och företagets specifika behov. Det kommer att hjälpa er att identifiera kandidater med teknisk kunskap som vet hur man använder DataDog på ett effektivt sätt i verkliga scenarier.

Problem ni kan stöta på när ni anlitar en DataDog-utvecklare

Man kan stöta på olika problem när man anlitar personer för specialiserade roller som en DataDog-utvecklare. Här följer ett par potentiella problem som ni kan stöta på:

Begränsad talangpool: DataDog är en relativt ny teknik och det kan vara svårt att hitta duktiga DataDog-utvecklare på marknaden. Med en begränsad talangpool följer intensiv konkurrens bland företagen när de letar efter sina DataDog-utvecklare.

Hög efterfrågan på kandidater med specifik kompetens: Som nämnt tidigare måste DataDog-utvecklare ha specifika tekniska färdigheter såsom expertis i DataDog, övervakning, analys och automatisering, plus att de måste kunna samarbeta effektivt med andra team. Den stora efterfrågan på utvecklare med specifik kompetens kan göra det särskilt svårt att anlita rätt kandidat som uppfyller behoven i ert företag.

Löneförväntningar: Det är hög efterfrågan på DataDog-utvecklare och därför kan deras löneförväntningar vara höga. Detta kan göra det mycket svårt för vissa företag att möta kandidaternas förväntningar vad gäller lön och fortfarande hålla sig inom budgeten.

Behålla sina utvecklare: Ytterligare ett problem kan vara att hålla kvar era DataDog-utvecklare efter att ni har anlitat dem. Med ett föränderligt marknadslandskap följer nya tekniker och konkurrenterna kan erbjuda bättre lönevillkor eller efterfrågade jobbfördelar. Som företag måste ni vara förberedda på att implementera åtgärder för att behålla era DataDog-utvecklare.

Otillräckligt samarbete med andra team: DataDog-utvecklare måste samarbeta med olika team för att analysera data och övervaka systemprestanda så att de på ett proaktivt sätt kan upptäcka och åtgärda problem. Därför är det mycket viktigt att de kan samarbeta effektivt. Om de inte kan samarbeta effektivt med andra team kan det skapa missförstånd och fel som leder till förseningar och driftproblem.

Anpassning till branschförändringar: Tekniken förändrar sig ständigt och DataDog-plattformen utvecklas fortlöpande. DataDog-utvecklare måste vara uppdaterade med de senaste branschförändringarna, däribland nya tekniker, programuppdateringar och globala trender. För vissa kan kan det vara en svår uppgift att hålla takten i en sådan snabbt föränderlig miljö.

Därför måste ert företag ha en strukturerad process för att anlita utvecklare med betoning på de hard- och soft-skills som är relevanta för en DataDog-utvecklare. Och ni kan göra det mer attraktivt för utvecklarna att stanna kvar hos er genom att implementera åtgärder för att behålla dem och tillhandahålla möjligheter för fortlöpande utbildning.