# 1. Correlated Signals 在排障中的实战中从 Trace 异常跳转 Metrics 看整体、跳转 Logs 看细节的工作流设计 A 排障只需看 Trace B Correlated Signals 用统一标识关联 Trace/Metrics/Logs，从 Trace 异常跳 Metrics 看整体、跳 Logs 看细节 ✓ 正确答案 C Metrics 用于看单请求细节 D Logs 用于看整体影响
# 2. OpenTelemetry 的 Trace-Metrics-Logs 关联机制中 TraceContext 传播、Exemplar 与 LogRecord 中的 trace_id/span_id 注入 A 三种信号无法关联 B Exemplar 关联日志到 trace C TraceContext 传播串联 trace，Exemplar 关联指标到 trace，Log 注入 trace_id/span_id 关联日志，实现信号关联 ✓ 正确答案 D Log 无需注入 trace_id
# 3. OTel Collector 0.110+ Gateway / Agent 拓扑 与 Load Balancing Exporter 在大流量场景的真实工程价值？ A Agent 与 Gateway 无分工 B Agent 采集预处理、Gateway 聚合，Load Balancing Exporter 分发到多个后端，支撑大流量、高可用与扩展 ✓ 正确答案 C Load Balancing Exporter 无法分流 D Gateway 只做单机采集
# 4. OTel GenAI Semantic Conventions（LLM span attributes 如 gen_ai.system、gen_ai.request.model 等）在 LLM 可观测性中的标准化作用？ A 每个 LLM 供应商用不同语义 B GenAI Semantic Conventions 用 gen_ai.system/model/usage 等统一属性标准化 LLM 调用，支撑跨供应商成本/性能/质量观测 ✓ 正确答案 C 标准化无法跨供应商比较 D token 用量无法观测
# 5. OTel 三大信号的取舍中哪些场景适合指标、哪些必须追踪、哪些用日志承载 A 所有场景都用指标 B 日志最省存储 C 追踪用于看整体趋势 D 指标看整体趋势、追踪看单请求链路、日志看事件细节，按要回答的问题与成本取舍 ✓ 正确答案
# 6. OpenTelemetry Collector 的部署模式中 Agent（DaemonSet）与 Gateway（Deployment）的差异、背压处理、路由与过滤 A Agent 就近采集、Gateway 集中聚合，用持久队列处理背压，用路由过滤控制成本 ✓ 正确答案 B Agent 与 Gateway 功能相同 C 背压处理会导致数据丢失 D 路由与过滤无关
# 7. OpenTelemetry 的语义约定（Semantic Conventions）中 HTTP、数据库、消息队列、FAAS 的标准属性与命名规范 A 各技术栈用各自属性名 B Semantic Conventions 定义 HTTP/数据库/消息队列/FAAS 的标准属性与点分命名规范，保证数据统一可互操作 ✓ 正确答案 C 属性命名无需规范 D 语义约定只适用于 HTTP
# 8. 多集群可观测性数据统一中 Thanos/Mimir/Cortex 的长期存储、Grafana 多数据源查询与全局 SLO 看板 A 每个集群独立看即可 B Grafana 只能连一个数据源 C 多集群数据无法聚合 D 用 Thanos/Mimir/Cortex 聚合长期存储，Grafana 多数据源查询，并建全局 SLO 看板统一多集群 ✓ 正确答案
# 9. Collector 的 resource detection 与 attributes processor 中如何统一注入集群、节点与服务维度标签 A 资源标签需手动采集 B 资源标签对聚合无关 C attributes processor 只能删除属性 D resource detection 自动检测注入集群/节点/服务维度，attributes processor 规范化注入标签，统一数据维度 ✓ 正确答案
# 10. Collector 的可靠性设计中持久队列、重试退避与导出失败的降级策略如何配置 A 下游故障时数据直接丢弃 B 用持久队列缓冲、重试退避防风暴、降级策略处理下游故障，保证采集管道不丢数据 ✓ 正确答案 C 重试退避无需配置 D 持久队列重启就丢数据
# 11. OTel Agent 与 Gateway 的职责划分中本地缓冲、批量压缩与出口聚合分别在何处完成 A 所有处理都在 Agent B 批量压缩在 Gateway 完成 C 出口聚合在 Agent 完成 D Agent 做本地缓冲/批量压缩/采样，Gateway 做出口聚合/路由/过滤，实现分层高效管道 ✓ 正确答案
# 12. OTel 与 Prometheus/Jaeger 的集成中 Prometheus exporter/receiver 与 Jaeger exporter 的配置要点 A OTel 无法与 Prometheus 集成 B Jaeger exporter 导出指标 C 用 Prometheus exporter/receiver 对接指标、Jaeger exporter 导出 trace，实现 OTel 与既有后端共存 ✓ 正确答案 D Prometheus receiver 输出指标
# 13. OTel 成本控制组合中采样率、批处理（batch processor）与导出压缩如何降低出口带宽与存储成本 A 采样会彻底丢失可观测性 B 用采样率控制数据量、批处理提高导出效率、压缩降低带宽，组合控制出口与存储成本 ✓ 正确答案 C 批处理会增加导出次数 D 压缩无法降低带宽
# 14. OTel 指标与告警的衔接中从 OTLP 指标到 Prometheus 告警的链路与延迟如何控制 A 链路延迟来自采集、抓取、评估与告警条件，可通过缩短间隔、减小缓冲、remote write 控制 ✓ 正确答案 B 告警延迟只来自采集 C 抓取间隔不影响延迟 D for 条件越长越及时
# 15. OTel 数据传输安全中 OTLP gRPC/HTTP 的 TLS 配置、认证令牌与内部网络隔离如何落地 A 用 TLS 加密 OTLP 传输、认证令牌控制访问、内部网络隔离限定范围，保障传输安全 ✓ 正确答案 B OTLP 传输无需安全 C 认证令牌只用于 exporter D 网络隔离无法实现
# 16. OTel 自动与手动仪表化的选择中自动插桩的覆盖局限与手动埋点的关键业务场景如何界定 A 自动插桩覆盖所有业务逻辑 B 手动埋点用于通用框架 C 自动插桩能注入业务语义 D 自动插桩快速覆盖通用框架但无业务语义，手动埋点补充关键业务场景，组合「自动广度 + 手动深度」 ✓ 正确答案
# 17. OTel 语义约定的落地中 resource 属性、span 属性与服务名的命名规范如何统一 A 命名规范无需统一 B 资源属性用任意命名 C service.name 无需统一 D 用标准 resource/span 属性命名并用 collector 处理器统一注入规范化，保证数据一致可聚合 ✓ 正确答案
# 18. OpenTelemetry 的采样策略中 Head-based 与 Tail-based sampling 的差异、错误采样与流量成本控制 A Head-based 采样基于完整 trace 决策 B Tail-based 开销低于 Head-based C Head-based 决策早开销低、Tail-based 基于完整 trace 更精准，常用「错误全采 + 正常采样」平衡成本与可观测性 ✓ 正确答案 D 采样无需控制成本
# 19. 从自建 Prometheus/Jaeger 迁移到 OTel 的路径中双写过渡、数据对齐与采样差异如何管理 A 迁移应一次性全部切换 B 采样差异无需管理 C 双写会增加迁移风险 D 用双写过渡降低风险、数据对齐验证正确性、统一采样保证对比，渐进式迁移 ✓ 正确答案
