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Linux Foundation KCNA Dumps & KCNA Examsfragen
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Die Linux Foundation KCNA (Kubernetes and Cloud Native Associate) Prüfung ist ein Zertifizierungsprogramm, das die Kompetenz von IT-Profis beim Bereitstellen und Verwalten von Cloud-nativen Anwendungen mit Kubernetes testen soll. Kubernetes ist eine Open-Source-Container-Orchestrierungsplattform, die aufgrund ihrer Fähigkeit, die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen zu automatisieren, bei Organisationen weltweit zunehmend beliebt geworden ist. Infolgedessen hat die Nachfrage nach Fachleuten mit Kubernetes-Kenntnissen schnell zugenommen, was die KCNA-Zertifizierung zu einem wichtigen Anmeldeinformation für diejenigen macht, die eine Karriereentwicklung im Cloud-nativen Bereich anstreben.
Die Linux Foundation KCNA (Kubernetes and Cloud Native Associate) Prüfung ist ein Zertifizierungsprogramm, das für Fachleute konzipiert wurde, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Bereich Cloud Computing und Containerisierung validieren möchten. Die Prüfung richtet sich an Einzelpersonen, die ihre Kompetenz in Kubernetes, einem beliebten Container-Orchestrierungssystem, und anderen cloud-nativen Technologien demonstrieren möchten.
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Linux Foundation Kubernetes and Cloud Native Associate KCNA Prüfungsfragen mit Lösungen (Q109-Q114):109. Frage
Which of the following systems is NOT compatible with the CRI runtime interface standard?
(Typo corrected: "CRI-0" → "CRI-O")
- A. CRI-O
- B. systemd
- C. containerd
- D. dockershim
Antwort: B
Begründung:
Kubernetes uses the Container Runtime Interface (CRI) to support pluggable container runtimes. The kubelet talks to a CRI-compatible runtime via gRPC, and that runtime is responsible for pulling images and running containers. In this context, containerd and CRI-O are CRI-compatible container runtimes (or runtime stacks) used widely with Kubernetes, and dockershim historically served as a compatibility layer that allowed kubelet to talk to Docker Engine as if it were CRI (before dockershim was removed from kubelet in newer Kubernetes versions). That leaves systemd as the correct "NOT compatible with CRI" answer, so C is correct.
systemd is an init system and service manager for Linux. While it can be involved in how services (like kubelet) are started and managed on the host, it is not a container runtime implementing CRI. It does not provide CRI gRPC endpoints for kubelet, nor does it manage containers in the CRI sense.
The deeper Kubernetes concept here is separation of responsibilities: kubelet is responsible for Pod lifecycle at the node level, but it delegates "run containers" to a runtime via CRI. Runtimes like containerd and CRI-O implement that contract; Kubernetes can swap them without changing kubelet logic. Historically, dockershim translated kubelet's CRI calls into Docker Engine calls. Even though dockershim is no longer part of kubelet, it was still "CRI-adjacent" in purpose and often treated as compatible in older curricula.
Therefore, among the provided options, systemd is the only one that is clearly not a CRI-compatible runtime system, making C correct.
110. Frage
What is the use of labels in Kubernetes?
- A. It is used to assign a name to an object.
- B. It is used to assign key-value pair to an object
- C. All of the options
- D. It is used to assign annotation to an object
Antwort: B
Begründung:
https://kubernetes.io/docs/conce ... ith-objects/labels/

111. Frage
How can you achieve cost optimization in the cloud environment?
- A. Use Bare Metal
- B. Use On Demand instances
- C. Use Spot Instances
- D. Use Reserved Instances
Antwort: D
112. Frage
You are monitoring a Kubernetes cluster using Prometheus. You notice a sudden spike in the number of requests to a specific pod, followed by a corresponding increase in pod CPU utilization. Which Prometheus query can you use to identify the specific endpoint being heavily accessed?
- A. kube_deployment_status_replicas{deployment=""}
- B. kube_http_server_requests_seconds_bucket{job="", method="GET", uri="/specific_endpoint"}
- C. kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores{pod=""}
- D. kube_pod_container_status_restart_count{pod=""}
- E. kube_pod_status_phase{pod=""}
Antwort: B
Begründung:
The correct answer is E . The query 'kube_http_server_requests_seconds_bucket{job="", method="GET", uri="/specific_endpoint"}" targets HTTP requests made to a specific endpoint within a pod (identified by the •job', •method', and 'uri' labels). This query allows you to see the number of requests made to the '/specific_endpoint• and identify spikes in traffic to that endpoint. The other options are not relevant to identifying specific endpoints being heavily accessed. Option A shows CPU resource requests for a pod, option B shows the pod's phase, option C shows the number of replicas in a deployment, and option D shows the restart count for a pod's containers. These queries do not provide information about specific endpoints and traffic patterns.
113. Frage
What is the primary mechanism to identify grouped objects in a Kubernetes cluster?
- A. Labels
- B. Label Selector
- C. Pod
- D. Custom Resources
Antwort: A
Begründung:
Kubernetes groups and organizes objects primarily using labels, so B is correct. Labels are key-value pairs attached to objects (Pods, Deployments, Services, Nodes, etc.) and are intended to be used for identifying, selecting, and grouping resources in a flexible, user-defined way.
Labels enable many core Kubernetes behaviors. For example, a Service selects the Pods that should receive traffic by matching a label selector against Pod labels. A Deployment's ReplicaSet similarly uses label selectors to determine which Pods belong to the replica set. Operators and platform tooling also rely on labels to group resources by application, environment, team, or cost center. This is why labeling is considered foundational Kubernetes hygiene: consistent labels make automation, troubleshooting, and governance easier.
A "label selector" (option C) is how you query/group objects based on labels, but the underlying primary mechanism is still the labels themselves. Without labels applied to objects, selectors have nothing to match. Custom Resources (option A) extend the API with new kinds, but they are not the primary grouping mechanism across the cluster. "Pod" (option D) is a workload unit, not a grouping mechanism.
Practically, Kubernetes recommends common label keys like app.kubernetes.io/name, app.kubernetes.io/instance, and app.kubernetes.io/part-of to standardize grouping. Those conventions improve interoperability with dashboards, GitOps tooling, and policy engines.
So, when the question asks for the primary mechanism used to identify grouped objects in Kubernetes, the most accurate answer is Labels (B)-they are the universal metadata primitive used to group and select resources.
114. Frage
......
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