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SPLK-4001 Prüfungsfragen, SPLK-4001 Fragen und Antworten, Splunk O11y Cloud Certified Metrics User
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Splunk O11y Cloud Certified Metrics User SPLK-4001 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q54-Q59):
54. Frage
Which of the following statements is true of detectors created from a chart on a custom dashboard?
- A. The alerts will show up in the team landing page.
- B. The detector is automatically linked to the chart.
- C. Changes made to the chart affect the detector.
- D. Changes made to the detector affect the chart.
Antwort: B
Begründung:
The correct answer is D. The detector is automatically linked to the chart.
When you create a detector from a chart on a custom dashboard, the detector is automatically linked to the chart. This means that you can see the detector status and alerts on the chart, and you can access the detector settings from the chart menu. You can also unlink the detector from the chart if you want to1 Changes made to the chart do not affect the detector, and changes made to the detector do not affect the chart. The detector and the chart are independent entities that have their own settings and parameters. However, if you change the metric or dimension of the chart, you might lose the link to the detector1 The alerts generated by the detector will show up in the Alerts page, where you can view, manage, and acknowledge them. You can also see them on the team landing page if you assign the detector to a team2 To learn more about how to create and link detectors from charts on custom dashboards, you can refer to this documentation1.
1: https://docs.splunk.com/observability/alerts-detectors-notifications/link-detectors-to-charts.html 2: https://docs.splunk.com/observability/alerts-detectors-notifications/view-manage-alerts.html
55. Frage
What is the limit on the number of properties that an MTS can have?
- A. 0
- B. 1
- C. No limit
- D. 2
Antwort: B
Begründung:
Explanation
The correct answer is A. 64.
According to the web search results, the limit on the number of properties that an MTS can have is 64. A property is a key-value pair that you can assign to a dimension of an existing MTS to add more context to the metrics. For example, you can add the property use: QA to the host dimension of your metrics to indicate that the host is used for QA1 Properties are different from dimensions, which are key-value pairs that are sent along with the metrics at the time of ingest. Dimensions, along with the metric name, uniquely identify an MTS. The limit on the number of dimensions per MTS is 362 To learn more about how to use properties and dimensions in Splunk Observability Cloud, you can refer to this documentation2.
1:
https://docs.splunk.com/Observability/metrics-and-metadata/metrics-dimensions-mts.html#Custom-properties
2: https://docs.splunk.com/Observability/metrics-and-metadata/metrics-dimensions-mts.html
56. Frage
To refine a search for a metric a customer types host: test-*. What does this filter return?
- A. Error
- B. Only metrics with a dimension of host and a value beginning with test-.
- C. Every metric except those with a dimension of host and a value equal to test.
- D. Only metrics with a value of test- beginning with host.
Antwort: B
Begründung:
The correct answer is A. Only metrics with a dimension of host and a value beginning with test-.
This filter returns the metrics that have a host dimension that matches the pattern test-. For example, test-01, test-abc, test-xyz, etc. The asterisk () is a wildcard character that can match any string of characters1 To learn more about how to filter metrics in Splunk Observability Cloud, you can refer to this documentation2.
1: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/search.html#Filter-metrics 2: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/search.html
57. Frage
The Sum Aggregation option for analytic functions does which of the following?
- A. Calculates the sum of values per time series across a period of time.
- B. Calculates the sum of values present in the input time series across the entire environment or per group.
- C. Calculates 1/2 of the values present in the input time series.
- D. Calculates the number of MTS present in the plot.
Antwort: B
Begründung:
Explanation
According to the Splunk Test Blueprint - O11y Cloud Metrics User document1, one of the metrics concepts that is covered in the exam is analytic functions. Analytic functions are mathematical operations that can be applied to metrics to transform, aggregate, or analyze them.
The Splunk O11y Cloud Certified Metrics User Track document2 states that one of the recommended courses for preparing for the exam is Introduction to Splunk Infrastructure Monitoring, which covers the basics of metrics monitoring and visualization.
In the Introduction to Splunk Infrastructure Monitoring course, there is a section on Analytic Functions, which explains that analytic functions can be used to perform calculations on metrics, such as sum, average, min, max, count, etc. The document also provides examples of how to use analytic functions in charts and dashboards.
One of the analytic functions that can be used is Sum Aggregation, which calculates the sum of values present in the input time series across the entire environment or per group. The document gives an example of how to use Sum Aggregation to calculate the total CPU usage across all hosts in a group by using the following syntax:
sum(cpu.utilization) by hostgroup
58. Frage
What are the best practices for creating detectors? (select all that apply)
- A. Have a consistent value.
- B. View detector in a chart.
- C. Have a consistent type of measurement.
- D. View data at highest resolution.
Antwort: A,B,C,D
Begründung:
The best practices for creating detectors are:
View data at highest resolution. This helps to avoid missing important signals or patterns in the data that could indicate anomalies or issues1 Have a consistent value. This means that the metric or dimension used for detection should have a clear and stable meaning across different sources, contexts, and time periods. For example, avoid using metrics that are affected by changes in configuration, sampling, or aggregation2 View detector in a chart. This helps to visualize the data and the detector logic, as well as to identify any false positives or negatives. It also allows to adjust the detector parameters and thresholds based on the data distribution and behavior3 Have a consistent type of measurement. This means that the metric or dimension used for detection should have the same unit and scale across different sources, contexts, and time periods. For example, avoid mixing bytes and bits, or seconds and milliseconds.
1: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors
2: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors
3: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#View-detector-in-a-chart
4: https://docs.splunk.com/Observability/gdi/metrics/detectors.html#Best-practices-for-detectors
59. Frage
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