# Monitoring et observabilité (Data Engineering)

> Logging structuré, métriques, alerting, SLA/SLO/SLI, data quality checks, Great Expectations, Soda

- 20 questions d'entretien
- Senior
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## 1. Qu'est-ce que le logging structuré dans le contexte d'un pipeline de données ?

**Réponse**

Le logging structuré consiste à émettre des logs dans un format parsable (JSON, key-value) plutôt qu'en texte libre. Cela permet de filtrer, rechercher et agréger facilement les logs dans des outils comme Cloud Logging, Elasticsearch ou Datadog. Dans un pipeline de données, cela facilite grandement le debugging en permettant de filtrer par DAG, task_id, run_id ou tout autre contexte métier.

## 2. Quelle est la différence entre un SLI (Service Level Indicator) et un SLO (Service Level Objective) ?

**Réponse**

Un SLI est une métrique mesurable qui quantifie un aspect de la qualité du service (ex: taux de succès des jobs, latence du pipeline). Un SLO est un objectif défini sur cette métrique (ex: 99.5% des jobs doivent réussir). Le SLA est l'engagement contractuel envers les clients basé sur les SLO internes. Cette hiérarchie permet de monitorer objectivement la fiabilité et de déclencher des alertes avant de violer les SLA.

## 3. Qu'est-ce qu'une Expectation dans Great Expectations ?

**Réponse**

Une Expectation est une assertion déclarative sur les données, comme expect_column_values_to_not_be_null ou expect_column_values_to_be_between. Great Expectations génère automatiquement de la documentation et des résultats de validation exploitables. Ces Expectations sont regroupées en Suites qui définissent le contrat qualité complet d'un dataset.

## 17 questions supplémentaires disponibles

- Quel est le rôle principal de Soda dans un pipeline de données ?
- Qu'est-ce qu'un runbook dans le contexte de la gestion des incidents data ?

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