# モニタリングとオブザーバビリティ (Data Engineering) > 構造化ロギング、メトリクス、アラート、SLA/SLO/SLI、データ品質チェック、Great Expectations、Soda - 20 面接問題 - Senior - [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. データパイプラインの文脈における構造化ロギングとは何ですか？ **回答** 構造化ロギングとは、フリーテキストではなく、パース可能な形式（JSON、key-value）でログを出力することです。これにより、Cloud Logging、Elasticsearch、Datadogなどのツールでログを簡単にフィルタリング、検索、集約できます。データパイプラインでは、DAG、task_id、run_id、その他のビジネスコンテキストでフィルタリングできるため、デバッグが大幅に容易になります。 ## 2. SLI（Service Level Indicator）とSLO（Service Level Objective）の違いは何ですか？ **回答** SLIは、サービス品質の側面（ジョブ成功率、パイプラインのレイテンシなど）を定量化する測定可能なメトリクスです。SLOはそのメトリクスに対して定義された目標値（例：ジョブの99.5%が成功する必要がある）です。SLAは内部SLOに基づく顧客への契約上のコミットメントです。この階層により、信頼性を客観的にモニタリングし、SLA違反前にアラートをトリガーできます。 ## 3. Great ExpectationsにおけるExpectationとは何ですか？ **回答** Expectationは、expect_column_values_to_not_be_nullやexpect_column_values_to_be_betweenのような、データに関する宣言的アサーションです。Great Expectationsは自動的にドキュメントと実行可能な検証結果を生成します。これらのExpectationはSuiteにグループ化され、データセットの完全な品質契約を定義します。 ## さらに17問利用可能 - データパイプラインにおけるSodaの主な役割は何ですか？ - データインシデント管理の文脈における、runbookとは何ですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Engineering面接トピック - [Linux & Shell - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20問, Junior - [Git & GitHub - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20問, Junior - [データエンジニアリングのための高度なPython](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25問, Junior - [Docker - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25問, Junior - [Google Cloud Platform - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20問, Junior - [CI/CDとコード品質](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20問, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20問, Mid-Level - [FastAPI - データAPI](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20問, Mid-Level - [Data Engineering向けの高度なSQL](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20問, Mid-Level - [Data Lake - アーキテクチャと取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20問, Mid-Level - [データエンジニアリングのためのBigQuery](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20問, Mid-Level - [PostgreSQL - 管理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20問, Mid-Level - [Data EngineeringのためのData Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20問, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - データ取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20問, Mid-Level - [Apache Airflow - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [Kubernetes - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20問, Senior - [ETL / ELT / ETLT パターン](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20問, Senior - [Apache Airflow - 上級](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20問, Senior - [Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20問, Senior - [PySpark - 大規模処理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20問, Senior - [Google Pub/Sub - データストリーミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20問, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20問, Senior - [Kubernetes - 本番環境とスケーリング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20問, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20問, Senior - [NoSQLデータベース](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20問, Senior - [モダンなData Architecture](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20問, Senior - [IAMとデータセキュリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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