# Monitoring und Observability (Data Engineering)

> Strukturiertes Logging, Metriken, Alerting, SLA/SLO/SLI, Data Quality Checks, Great Expectations, Soda

- 20 Interview-Fragen
- Senior
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## 1. Was ist strukturiertes Logging im Kontext einer Data Pipeline?

**Antwort**

Strukturiertes Logging bedeutet, Logs in einem parsbaren Format (JSON, Key-Value) statt als Freitext auszugeben. Dies ermöglicht einfaches Filtern, Suchen und Aggregieren von Logs in Tools wie Cloud Logging, Elasticsearch oder Datadog. In einer Data Pipeline erleichtert dies das Debugging erheblich, da nach DAG, task_id, run_id oder jedem geschäftlichen Kontext gefiltert werden kann.

## 2. Was ist der Unterschied zwischen einem SLI (Service Level Indicator) und einem SLO (Service Level Objective)?

**Antwort**

Ein SLI ist eine messbare Metrik, die einen Aspekt der Servicequalität quantifiziert (z.B. Job-Erfolgsrate, Pipeline-Latenz). Ein SLO ist ein auf dieser Metrik definiertes Ziel (z.B. 99,5% der Jobs müssen erfolgreich sein). Das SLA ist die vertragliche Verpflichtung gegenüber Kunden basierend auf internen SLOs. Diese Hierarchie ermöglicht objektives Zuverlässigkeits-Monitoring und das Auslösen von Alerts vor SLA-Verletzungen.

## 3. Was ist eine Expectation in Great Expectations?

**Antwort**

Eine Expectation ist eine deklarative Assertion über Daten, wie expect_column_values_to_not_be_null oder expect_column_values_to_be_between. Great Expectations generiert automatisch Dokumentation und umsetzbare Validierungsergebnisse. Diese Expectations werden in Suites gruppiert, die den vollständigen Qualitätsvertrag eines Datasets definieren.

## 17 weitere Fragen verfügbar

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