Berikut adalah list pertanyaan dan jawaban interview kerja observability engineer yang bisa kamu pelajari. Observability engineer memegang peran penting dalam memastikan sistem dan aplikasi berjalan optimal. Mari kita bedah apa saja yang perlu kamu persiapkan.

Membuka Tabir: Observability Engineer, Itu Apa?

Observability engineer, secara sederhana, adalah seorang ahli yang bertanggung jawab untuk memastikan bahwa sistem dan aplikasi yang kompleks dapat dipantau, dipahami, dan diatasi masalahnya dengan cepat dan efektif. Mereka menggunakan berbagai alat dan teknik untuk mengumpulkan data, menganalisisnya, dan memberikan wawasan yang memungkinkan tim lain untuk mengoptimalkan kinerja, meningkatkan keandalan, dan mengurangi waktu henti sistem. Profesi ini semakin krusial seiring dengan kompleksitas sistem modern yang terus meningkat.

Peran observability engineer bukan hanya sekadar memantau metrik, tetapi juga memahami bagaimana berbagai komponen sistem berinteraksi satu sama lain. Mereka harus memiliki pemahaman mendalam tentang arsitektur sistem, infrastruktur, dan aplikasi yang mereka pantau. Dengan pemahaman ini, mereka dapat mengidentifikasi akar penyebab masalah dengan lebih cepat dan memberikan solusi yang efektif.

List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Observability Engineer

Berikut adalah beberapa contoh pertanyaan dan jawaban yang mungkin kamu temui saat wawancara untuk posisi observability engineer. Persiapkan dirimu dengan baik agar kamu bisa menjawab dengan percaya diri dan menunjukkan kemampuanmu.

Pertanyaan 1

Ceritakan tentang pengalaman kamu dengan observability.
Jawaban:
Saya memiliki pengalaman [sebutkan tahun] tahun dalam bidang observability, khususnya dalam implementasi dan pengelolaan alat monitoring seperti Prometheus, Grafana, dan ELK stack. Saya pernah terlibat dalam proyek [sebutkan proyek] di mana saya bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring yang komprehensif untuk memantau kinerja aplikasi dan infrastruktur. Saya juga terbiasa dengan praktik-praktik observability seperti logging, tracing, dan metrik.

Pertanyaan 2

Apa yang kamu ketahui tentang tiga pilar observability (metrik, log, dan traces)?
Jawaban:
Tiga pilar observability adalah metrik, log, dan traces. Metrik memberikan gambaran kuantitatif tentang kinerja sistem, seperti penggunaan CPU, memori, dan latensi. Log mencatat peristiwa yang terjadi dalam sistem, yang berguna untuk memahami perilaku dan mendiagnosis masalah. Traces melacak alur permintaan melalui berbagai komponen sistem, membantu mengidentifikasi bottleneck dan masalah kinerja. Ketiga pilar ini saling melengkapi dan memberikan pandangan holistik tentang sistem.

Pertanyaan 3

Bagaimana kamu akan memecahkan masalah kinerja aplikasi yang lambat?
Jawaban:
Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk metrik, log, dan traces. Kemudian, saya akan menganalisis data tersebut untuk mengidentifikasi komponen sistem yang menyebabkan masalah. Saya akan menggunakan alat seperti Grafana atau Kibana untuk memvisualisasikan data dan mencari pola atau anomali. Setelah menemukan penyebabnya, saya akan bekerja sama dengan tim lain untuk menerapkan solusi yang tepat, seperti mengoptimalkan kode, meningkatkan kapasitas infrastruktur, atau mengkonfigurasi ulang sistem.

Pertanyaan 4

Apa perbedaan antara monitoring dan observability?
Jawaban:
Monitoring berfokus pada pemantauan metrik yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendeteksi masalah yang diketahui. Observability, di sisi lain, lebih luas dan bertujuan untuk memahami perilaku sistem secara keseluruhan, termasuk masalah yang tidak terduga. Observability memungkinkan kita untuk mengajukan pertanyaan baru tentang sistem dan mendapatkan wawasan yang lebih mendalam.

Pertanyaan 5

Bagaimana kamu mengelola volume data log yang besar?
Jawaban:
Saya akan menggunakan teknik seperti agregasi, sampling, dan filtering untuk mengurangi volume data log. Saya juga akan memastikan bahwa log disimpan dalam format yang efisien dan dapat diakses dengan mudah. Selain itu, saya akan menggunakan alat seperti Elasticsearch atau Splunk untuk mengindeks dan mencari log dengan cepat.

Pertanyaan 6

Apa pengalaman kamu dengan alat observability open source?
Jawaban:
Saya memiliki pengalaman yang cukup luas dengan berbagai alat observability open source, termasuk Prometheus, Grafana, Jaeger, Zipkin, dan ELK stack. Saya telah menggunakan alat-alat ini untuk memantau kinerja aplikasi, mendiagnosis masalah, dan mengoptimalkan sistem. Saya juga aktif berkontribusi pada komunitas open source dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang observability.

Pertanyaan 7

Bagaimana kamu memastikan keamanan data observability?
Jawaban:
Saya akan menerapkan langkah-langkah keamanan yang ketat untuk melindungi data observability, termasuk enkripsi data, kontrol akses, dan audit log. Saya juga akan memastikan bahwa semua alat dan sistem observability dikonfigurasi dengan benar dan diperbarui secara teratur untuk mencegah kerentanan keamanan.

Pertanyaan 8

Jelaskan pengalaman kamu dengan cloud-native observability.
Jawaban:
Saya memiliki pengalaman dengan cloud-native observability, terutama dalam konteks Kubernetes dan microservices. Saya telah menggunakan alat seperti Prometheus Operator dan Grafana untuk memantau kinerja aplikasi yang berjalan di Kubernetes. Saya juga terbiasa dengan konsep seperti service mesh dan distributed tracing dalam lingkungan cloud-native.

Pertanyaan 9

Bagaimana kamu mengukur keberhasilan implementasi observability?
Jawaban:
Keberhasilan implementasi observability dapat diukur dengan berbagai metrik, seperti penurunan waktu henti sistem, peningkatan kinerja aplikasi, dan pengurangan waktu yang dibutuhkan untuk mendiagnosis masalah. Saya juga akan mengukur tingkat adopsi observability oleh tim lain dan seberapa sering mereka menggunakan data observability untuk membuat keputusan.

Pertanyaan 10

Bagaimana kamu tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru di bidang observability?
Jawaban:
Saya aktif membaca blog, mengikuti konferensi, dan berpartisipasi dalam komunitas online untuk tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru di bidang observability. Saya juga sering bereksperimen dengan alat dan teknik baru untuk meningkatkan keterampilan saya.

Pertanyaan 11

Apa strategi kamu dalam memilih metrik yang relevan untuk dipantau?
Jawaban:
Saya akan berkolaborasi dengan tim lain untuk mengidentifikasi metrik yang paling relevan dengan tujuan bisnis dan operasional. Saya akan fokus pada metrik yang memberikan wawasan tentang kinerja aplikasi, keandalan sistem, dan pengalaman pengguna. Saya juga akan mempertimbangkan metrik yang dapat membantu mendeteksi masalah dengan cepat dan mencegah insiden.

Pertanyaan 12

Bagaimana kamu akan menjelaskan konsep observability kepada seseorang yang tidak memiliki latar belakang teknis?
Jawaban:
Saya akan menjelaskan bahwa observability seperti memiliki panel kontrol yang lengkap untuk sebuah mobil. Panel kontrol ini memberikan informasi tentang kecepatan, bahan bakar, suhu mesin, dan lain-lain. Dengan informasi ini, kita dapat memahami bagaimana mobil bekerja dan mendeteksi masalah sebelum menjadi lebih serius. Observability melakukan hal yang sama untuk sistem dan aplikasi, memberikan informasi yang dibutuhkan untuk memahami dan mengatasi masalah.

Pertanyaan 13

Apa pengalaman kamu dalam mengotomatiskan proses observability?
Jawaban:
Saya telah menggunakan alat seperti Ansible dan Terraform untuk mengotomatiskan proses konfigurasi dan deployment alat observability. Saya juga telah menggunakan skrip dan API untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti pengumpulan data, analisis, dan pelaporan. Otomatisasi membantu mengurangi beban kerja manual dan memastikan konsistensi dalam implementasi observability.

Pertanyaan 14

Bagaimana kamu akan menangani alert yang berlebihan (alert fatigue)?
Jawaban:
Saya akan menerapkan strategi untuk mengurangi alert fatigue, seperti mengatur ambang batas yang lebih cerdas, mengelompokkan alert yang terkait, dan menambahkan konteks yang lebih kaya ke alert. Saya juga akan memastikan bahwa alert hanya dikirimkan kepada orang yang tepat dan pada waktu yang tepat. Selain itu, saya akan terus meninjau dan menyempurnakan aturan alert berdasarkan pengalaman dan umpan balik.

Pertanyaan 15

Apa yang kamu ketahui tentang distributed tracing?
Jawaban:
Distributed tracing adalah teknik untuk melacak alur permintaan melalui berbagai komponen sistem yang terdistribusi. Ini membantu mengidentifikasi bottleneck dan masalah kinerja dalam sistem yang kompleks. Alat seperti Jaeger dan Zipkin digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis traces.

Pertanyaan 16

Bagaimana kamu akan mengintegrasikan observability ke dalam siklus pengembangan perangkat lunak (SDLC)?
Jawaban:
Saya akan mengintegrasikan observability ke dalam SDLC sejak awal, dengan memasukkan metrik, log, dan traces ke dalam aplikasi sejak tahap pengembangan. Saya juga akan menggunakan alat observability untuk memantau kinerja aplikasi selama pengujian dan deployment. Integrasi observability ke dalam SDLC membantu memastikan bahwa aplikasi yang diluncurkan ke produksi dapat dipantau dan dikelola dengan efektif.

Pertanyaan 17

Apa pendapat kamu tentang pentingnya budaya observability dalam sebuah organisasi?
Jawaban:
Budaya observability sangat penting karena mendorong kolaborasi, transparansi, dan pembelajaran dalam organisasi. Dengan budaya observability, semua orang memiliki akses ke data yang sama dan dapat bekerja sama untuk memecahkan masalah. Ini juga mendorong eksperimen dan inovasi, karena orang merasa lebih nyaman untuk mengambil risiko ketika mereka tahu bahwa mereka dapat memantau dan memahami dampak dari perubahan yang mereka buat.

Pertanyaan 18

Bagaimana kamu akan memantau kesehatan dan kinerja basis data?
Jawaban:
Saya akan menggunakan alat monitoring khusus basis data untuk memantau metrik seperti penggunaan CPU, memori, disk I/O, dan latensi query. Saya juga akan memantau log basis data untuk mendeteksi masalah seperti kesalahan koneksi, deadlock, dan query yang lambat. Selain itu, saya akan menggunakan alat profiling query untuk mengidentifikasi query yang perlu dioptimalkan.

Pertanyaan 19

Apa yang kamu ketahui tentang synthetic monitoring?
Jawaban:
Synthetic monitoring adalah teknik untuk mensimulasikan interaksi pengguna dengan aplikasi untuk memantau ketersediaan dan kinerja. Ini melibatkan pembuatan skrip yang meniru tindakan pengguna dan menjalankan skrip tersebut secara berkala dari berbagai lokasi. Synthetic monitoring membantu mendeteksi masalah sebelum pengguna merasakannya.

Pertanyaan 20

Bagaimana kamu akan menangani situasi di mana sistem mengalami lonjakan lalu lintas yang tiba-tiba?
Jawaban:
Saya akan menggunakan alat auto-scaling untuk secara otomatis meningkatkan kapasitas infrastruktur untuk menangani lonjakan lalu lintas. Saya juga akan menggunakan alat load balancing untuk mendistribusikan lalu lintas ke beberapa server. Selain itu, saya akan memantau metrik sistem secara ketat untuk mendeteksi bottleneck dan memastikan bahwa sistem tetap responsif.

Pertanyaan 21

Jelaskan pengalaman kamu dengan monitoring serverless functions.
Jawaban:
Saya memiliki pengalaman dengan monitoring serverless functions menggunakan alat seperti AWS CloudWatch dan Azure Monitor. Saya telah menggunakan alat-alat ini untuk memantau metrik seperti durasi eksekusi, penggunaan memori, dan jumlah invocations. Saya juga telah menggunakan tracing untuk melacak alur permintaan melalui berbagai serverless functions.

Pertanyaan 22

Bagaimana kamu akan memantau kinerja jaringan?
Jawaban:
Saya akan menggunakan alat monitoring jaringan untuk memantau metrik seperti latensi, packet loss, dan bandwidth. Saya juga akan menggunakan alat seperti traceroute dan ping untuk mendiagnosis masalah jaringan. Selain itu, saya akan menggunakan alat analisis lalu lintas untuk memahami pola lalu lintas jaringan dan mengidentifikasi potensi masalah keamanan.

Pertanyaan 23

Apa yang kamu ketahui tentang AIOps?
Jawaban:
AIOps adalah penerapan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk mengotomatiskan dan meningkatkan operasi TI. AIOps dapat digunakan untuk memprediksi masalah, mendiagnosis akar penyebab, dan memberikan solusi. AIOps membantu mengurangi waktu henti sistem, meningkatkan kinerja aplikasi, dan mengurangi biaya operasional.

Pertanyaan 24

Bagaimana kamu akan memastikan bahwa sistem observability kamu dapat diandalkan dan skalabel?
Jawaban:
Saya akan menggunakan arsitektur yang terdistribusi dan redundan untuk memastikan bahwa sistem observability saya dapat diandalkan. Saya juga akan menggunakan alat auto-scaling untuk secara otomatis meningkatkan kapasitas sistem observability sesuai kebutuhan. Selain itu, saya akan memantau kinerja sistem observability secara ketat untuk mendeteksi dan mengatasi masalah sebelum memengaruhi kinerja sistem yang dipantau.

Pertanyaan 25

Apa pendapat kamu tentang pentingnya dokumentasi dalam observability?
Jawaban:
Dokumentasi sangat penting dalam observability karena membantu orang lain memahami bagaimana sistem observability bekerja dan bagaimana menggunakannya. Dokumentasi harus mencakup informasi tentang arsitektur sistem, konfigurasi alat, dan praktik terbaik untuk menggunakan data observability. Dokumentasi yang baik membantu memastikan bahwa sistem observability digunakan secara efektif dan berkelanjutan.

Pertanyaan 26

Bagaimana kamu akan memantau pengalaman pengguna akhir (end-user experience)?
Jawaban:
Saya akan menggunakan alat Real User Monitoring (RUM) untuk memantau pengalaman pengguna akhir. RUM mengumpulkan data tentang kinerja aplikasi dari perspektif pengguna nyata. Data ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah yang memengaruhi pengalaman pengguna, seperti halaman yang lambat dimuat atau kesalahan JavaScript.

Pertanyaan 27

Apa pengalaman kamu dengan chaos engineering?
Jawaban:
Chaos engineering adalah praktik untuk sengaja memperkenalkan kegagalan ke dalam sistem untuk menguji ketahanan dan kemampuan pemulihan. Saya telah menggunakan chaos engineering untuk mengidentifikasi titik lemah dalam sistem dan meningkatkan kemampuan sistem untuk menangani kegagalan.

Pertanyaan 28

Bagaimana kamu akan memantau keamanan aplikasi?
Jawaban:
Saya akan menggunakan alat analisis keamanan statis dan dinamis untuk memantau keamanan aplikasi. Saya juga akan memantau log aplikasi untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Selain itu, saya akan menggunakan alat manajemen kerentanan untuk mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan keamanan dalam aplikasi.

Pertanyaan 29

Apa yang kamu ketahui tentang OpenTelemetry?
Jawaban:
OpenTelemetry adalah proyek open source yang menyediakan standar untuk mengumpulkan dan mengekspor data observability. OpenTelemetry membantu menyederhanakan implementasi observability dan memungkinkan interoperabilitas antara berbagai alat observability.

Pertanyaan 30

Bagaimana kamu akan mengelola biaya observability?
Jawaban:
Saya akan mengelola biaya observability dengan mengoptimalkan konfigurasi alat, mengurangi volume data yang disimpan, dan menggunakan alat yang efisien biaya. Saya juga akan terus memantau biaya observability dan mencari cara untuk mengurangi biaya tanpa mengorbankan kualitas data.

Tugas dan Tanggung Jawab Observability Engineer

Tugas dan tanggung jawab seorang observability engineer sangat beragam dan menantang. Mereka harus memiliki keterampilan teknis yang kuat, kemampuan analitis yang tajam, dan kemampuan komunikasi yang efektif.

Secara umum, mereka bertanggung jawab untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengelola sistem observability yang komprehensif. Mereka juga harus bekerja sama dengan tim lain untuk memastikan bahwa data observability digunakan secara efektif untuk meningkatkan kinerja, keandalan, dan keamanan sistem. Selain itu, mereka harus terus belajar dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang observability.

Skill Penting Untuk Menjadi Observability Engineer

Untuk menjadi observability engineer yang sukses, kamu membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan non-teknis. Keterampilan teknis yang penting meliputi pemahaman tentang sistem operasi, jaringan, basis data, dan cloud computing.

Selain itu, kamu juga harus memiliki pengalaman dengan alat observability seperti Prometheus, Grafana, ELK stack, dan Jaeger. Keterampilan non-teknis yang penting meliputi kemampuan analitis, kemampuan komunikasi, kemampuan problem solving, dan kemampuan bekerja sama dalam tim.

Membangun Jembatan Pemahaman: Komunikasi yang Efektif

Seorang observability engineer harus mampu berkomunikasi secara efektif dengan berbagai pemangku kepentingan, termasuk pengembang, operator, dan manajemen. Mereka harus mampu menjelaskan konsep teknis yang kompleks dengan cara yang mudah dipahami.

Selain itu, mereka harus mampu mendengarkan dengan cermat, mengajukan pertanyaan yang relevan, dan memberikan umpan balik yang konstruktif. Komunikasi yang efektif sangat penting untuk memastikan bahwa data observability digunakan secara efektif untuk meningkatkan kinerja, keandalan, dan keamanan sistem.

Menyelesaikan Teka-Teki: Problem Solving yang Andal

Observability engineer seringkali dihadapkan pada masalah yang kompleks dan tidak terduga. Mereka harus memiliki kemampuan problem solving yang kuat untuk mengidentifikasi akar penyebab masalah dan memberikan solusi yang efektif.

Ini melibatkan kemampuan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, menganalisis data tersebut untuk mencari pola atau anomali, dan bekerja sama dengan tim lain untuk menerapkan solusi yang tepat. Kemampuan problem solving yang andal sangat penting untuk memastikan bahwa sistem dan aplikasi dapat berjalan dengan lancar dan tanpa gangguan.

Yuk cari tahu tips interview lainnya:

• Bikin Pede! Ini Perkenalan Interview Bahasa Inggris
• Interview Tanpa Grogi? 20+ List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Tax Specialist
• Hati-Hati! Ini Hal yang Harus Dihindari Saat Interview
• HRD Klepek-Klepek! List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Field Officer
• Jangan Minder! Ini Cara Menjawab Interview Belum Punya Pengalaman Kerja
• Contoh Jawaban Apa Kegagalan Terbesar Anda