Top 27 Azure Data Factory Interview Fragen und Antworten

Technische Azure Data Factory Interview Fragen

Bei technischen Fragen in Vorstellungsgesprächen geht es oft um dein Wissen über bestimmte Funktionen, ihre Implementierungen und wie sie zusammenarbeiten, um effektive Datenpipelines aufzubauen. Diese Fragen bewerten deine praktische Erfahrung und dein Wissen über die Kernkomponenten und Funktionen von ADF.

Wie kannst du die Fehlerbehandlung in Azure Data Factory-Pipelines implementieren?

Beschreibung: Diese Frage prüft deine Fähigkeit, Strategien für die Fehlerbehandlung in ADF-Pipelines zu implementieren.

Beispielantwort: Die Fehlerbehandlung in Azure Data Factory kann mit Wiederholungsrichtlinien und Fehlerbehandlungsaktivitäten implementiert werden. ADF bietet integrierte Wiederholungsmechanismen, bei denen du die Anzahl der Wiederholungen und das Intervall zwischen den Wiederholungen konfigurieren kannst, wenn eine Aktivität fehlschlägt.

Wenn zum Beispiel eine Kopieraktivität aufgrund eines vorübergehenden Netzwerkproblems fehlschlägt, kannst du die Aktivität so konfigurieren, dass sie dreimal mit einem Abstand von 10 Minuten zwischen den einzelnen Versuchen wiederholt wird.

Außerdem können Abhängigkeitsbedingungen wie Misserfolg, Abschluss und Überspringen bestimmte Aktionen auslösen, je nachdem, ob eine Aktivität erfolgreich ist oder nicht. 

Ich könnte zum Beispiel einen Pipeline-Fluss so definieren, dass bei einem Fehlschlag einer Aktivität eine benutzerdefinierte Aktivität zur Fehlerbehandlung ausgeführt wird, z. B. das Senden einer Warnung oder das Ausführen eines Fallback-Prozesses.

Was ist die Rolle der Integration Runtime (IR) in Azure Data Factory?

Beschreibung: Diese Frage prüft dein Verständnis der Datenverarbeitungsinfrastruktur, die hinter der Datenbewegung und dem Aktivitätsversand in ADF steht.

Beispielantwort: Die Integration Runtime (IR) ist die Recheninfrastruktur, die Azure Data Factory nutzt, um Daten zu verschieben, zu transformieren und Aktivitäten zu verteilen. Es ist von zentraler Bedeutung, um zu verwalten, wie und wo Daten verarbeitet werden, und es kann auf der Grundlage der Quelle, des Ziels und der Transformationsanforderungen optimiert werden. Zur Erläuterung: Es gibt drei Arten von IR:

Wie implementierst du die Parametrisierung in einer Azure Data Factory-Pipeline?

Beschreibung: Diese Frage prüft dein Verständnis dafür, wie die Parametrisierung in ADF funktioniert, um wiederverwendbare und flexible Pipelines zu erstellen.

Beispielantwort: Die Parametrisierung in Azure Data Factory ermöglicht eine dynamische Pipeline-Ausführung, bei der du bei jedem Durchlauf andere Werte übergeben kannst. 

In einer Kopieraktivität könnte ich zum Beispiel Parameter verwenden, um den Pfad der Quelldatei und den Zielordner dynamisch anzugeben. Ich würde die Parameter auf der Pipeline-Ebene definieren und sie an den entsprechenden Datensatz oder die Aktivität übergeben.

Hier ist ein einfaches Beispiel:

{
  "name": "CopyPipeline",
  "type": "Copy",
  "parameters": {
    "sourcePath": { "type": "string" },
    "destinationPath": { "type": "string" }
  },
  "activities": [
    {
      "name": "Copy Data",
      "type": "Copy",
      "source": {
        "path": "@pipeline().parameters.sourcePath"
      },
      "sink": {
        "path": "@pipeline().parameters.destinationPath"
      }
    }
  ]
}

Die Parametrisierung macht Pipelines wiederverwendbar und ermöglicht eine einfache Skalierung, indem die Eingaben während der Laufzeit dynamisch angepasst werden.

Was ist ein Mapping Data Flow in Azure Data Factory?

Beschreibung: Diese Frage prüft dein Wissen über die Datentransformation in ADF, ohne dass externe Rechendienste benötigt werden.

Beispielantwort: Ein Mapping Data Flow in Azure Data Factory ermöglicht es dir, Daten zu transformieren, ohne Code zu schreiben oder Daten außerhalb des ADF-Ökosystems zu bewegen. Es bietet eine visuelle Schnittstelle, über die du komplexe Transformationen erstellen kannst. 

Die Datenströme werden auf Spark-Clustern innerhalb der von ADF verwalteten Umgebung ausgeführt, was eine skalierbare und effiziente Datentransformation ermöglicht. 

In einem typischen Transformationsszenario könnte ich zum Beispiel einen Datenfluss verwenden, um zwei Datensätze zu verbinden, die Ergebnisse zu aggregieren und die Ausgabe an ein neues Ziel zu schreiben - alles visuell und ohne externe Dienste wie Databricks.

Wie geht man mit der Schemadrift in Azure Data Factory um?

Beschreibung: Diese Frage prüft deine Fähigkeit, dynamische Schemaänderungen während der Datenumwandlung zu verwalten.

Beispielantwort: Die Schemadrift bezieht sich auf Änderungen der Quelldatenstruktur im Laufe der Zeit. 

Azure Data Factory adressiert die Schemaabweichung mit der Option Schemaabweichung zulassen in Mapping Data Flows. So kann sich ADF automatisch an Änderungen im Schema der eingehenden Daten anpassen, z. B. wenn neue Spalten hinzugefügt oder entfernt werden, ohne dass das gesamte Schema neu definiert werden muss. 

Wenn ich die Schemadrift aktiviere, kann ich eine Pipeline so konfigurieren, dass sie Spalten dynamisch zuordnet, auch wenn sich das Quellschema ändert. 

Option Schemadrift in Azure Data Factory zulassen. Bildquelle: Microsoft

Erweiterte Azure Data Factory Interview Fragen

Fortgeschrittene Interviewfragen befassen sich mit tieferen ADF-Funktionen und konzentrieren sich auf Leistungsoptimierung, reale Anwendungsfälle und fortgeschrittene Architekturentscheidungen. 

Diese Fragen sollen deine Erfahrung mit komplexen Datenszenarien und deine Fähigkeit, anspruchsvolle Probleme mit ADF zu lösen, beurteilen.

Wie kannst du die Leistung einer Azure Data Factory-Pipeline optimieren?

Beschreibung: Mit dieser Frage wird deine Fähigkeit bewertet, Fehler zu beheben und die Effizienz der Pipeline zu verbessern.

Beispielantwort: Ich verfolge in der Regel mehrere Strategien, um die Leistung einer Azure Data Factory-Pipeline zu optimieren. 

Erstens stelle ich sicher, dass die Parallelität genutzt wird, indem ich Concurrent Pipeline Runs verwende, um Daten möglichst parallel zu verarbeiten. Ich verwende auch die Partitionierung innerhalb der Kopieraktivität, um große Datensätze aufzuteilen und kleinere Teile gleichzeitig zu übertragen.

Eine weitere wichtige Optimierung ist die Auswahl der richtigen Integrationslaufzeit auf der Grundlage der Datenquelle und der Transformationsanforderungen. Wenn du zum Beispiel eine selbst gehostete IR für Daten vor Ort verwendest, kannst du die Übertragung von Daten von vor Ort in die Cloud beschleunigen. 

Außerdem kann die Aktivierung von Staging in der Kopieraktivität die Leistung verbessern, indem große Datensätze vor dem endgültigen Laden gepuffert werden.

Welche Rolle spielt der Azure Key Vault in Azure Data Factory?

Beschreibung: Diese Frage prüft dein Verständnis für die sichere Verwaltung von Anmeldeinformationen in ADF.

Beispielantwort: Azure Key Vault spielt eine wichtige Rolle bei der Sicherung sensibler Informationen wie Verbindungszeichenfolgen, Passwörter und API-Schlüssel in Azure Data Factory. Anstatt Geheimnisse in Pipelines oder Linked Services zu kodieren, verwende ich Key Vault, um diese Geheimnisse zu speichern und zu verwalten. 

Die ADF-Pipeline kann während der Laufzeit sicher Geheimnisse aus dem Key Vault abrufen und so sicherstellen, dass die Anmeldedaten geschützt bleiben und nicht im Code offengelegt werden. Wenn ich zum Beispiel einen Linked Service einrichte, um eine Verbindung zu einer Azure SQL-Datenbank herzustellen, würde ich eine geheime Referenz aus Key Vault verwenden, um mich sicher zu authentifizieren.

Wie unterstützt die Azure Data Factory CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)?

Beschreibung: Diese Frage prüft, ob du mit der Versionskontrolle und der automatisierten Bereitstellung in ADF vertraut bist.

Beispielantwort: Azure Data Factory lässt sich mit Azure DevOps oder GitHub für CI/CD-Workflows integrieren. Normalerweise konfiguriere ich ADF so, dass es sich mit einem Git-Repository verbindet und so die Versionskontrolle für Pipelines, Datensätze und Linked Services ermöglicht. Bei diesem Prozess werden Zweige erstellt, Änderungen in einer Entwicklungsumgebung vorgenommen und diese Änderungen dann in das Repository übertragen.

Für die Bereitstellung unterstützt ADF ARM-Vorlagen, die exportiert und in verschiedenen Umgebungen wie Staging und Produktion verwendet werden können. Mithilfe von Pipelines kann ich den Bereitstellungsprozess automatisieren und sicherstellen, dass Änderungen effizient getestet und in verschiedenen Umgebungen verbreitet werden.

Azure Data Factory automatisierter CI/CI-Workflow. Bildquellee: Microsoft.

Wie würdest du eine hybride Datenpipeline mit Azure Data Factory entwerfen?

Beschreibung: Diese Frage bewertet dein Wissen über die Fähigkeiten von ADF im Umgang mit hybriden Datenumgebungen.

Beispielantwort: Die Entwicklung einer hybriden Datenpipeline mit Azure Data Factory erfordert die Verwendung der selbst gehosteten Integration Runtime (IR), um On-Premise- und Cloud-Umgebungen zu verbinden. Die IR wird auf einem Rechner innerhalb des lokalen Netzwerks installiert, wodurch ADF Daten sicher zwischen lokalen und Cloud-Ressourcen wie Azure Blob Storage oder Azure SQL Database verschieben kann.

Wenn ich zum Beispiel On-Prem-SQL-Server-Daten auf einen Azure Data Lake übertragen muss, richte ich die Self-hosted IR ein, um sicher auf den SQL Server zuzugreifen, definiere Datensätze für die Quelle und das Ziel und verwende eine Kopieraktivität, um die Daten zu übertragen. Ich könnte auch Transformationen oder Bereinigungsschritte mit Mapping Data Flows hinzufügen.

Wie implementierst du ein dynamisches Mapping in einem Mapping-Datenfluss?

Beschreibung: Diese Frage prüft deine Fähigkeit, dynamische Schema-Mappings in komplexen Datenflüssen zu konfigurieren.

Beispielantwort: Dynamisches Mapping in einem Mapping-Datenfluss ermöglicht Flexibilität, wenn sich das Schema der Quelldaten ändern kann. Ich implementiere ein dynamisches Mapping, indem ich die Auto-Mapping-Funktion im Datenfluss verwende, die Quellspalten automatisch anhand ihres Namens den Zielspalten zuordnet.

Ich verwende abgeleitete Spalten und Expression Language in Datenflüssen, um Spalten auf der Grundlage ihrer Metadaten für komplexere Szenarien dynamisch zuzuweisen oder zu ändern. Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn es um Schemadrift geht oder wenn die Datenpipeline mehrere unterschiedliche Quellschemata ohne manuelle Neuzuordnung verarbeiten muss.

Szenariobasierte Azure Data Factory Interviewfragen

Verhaltensorientierte und szenariobasierte Interviewfragen konzentrieren sich darauf, wie die Bewerber ihre technischen Fähigkeiten in realen Situationen anwenden. 

Diese Fragen helfen dabei, die Problemlösungs-, Fehlerbehebungs- und Optimierungsfähigkeiten innerhalb komplexer Datenworkflows zu bewerten. Sie geben auch einen Einblick in den Entscheidungsfindungsprozess eines Bewerbers und seine Erfahrung im Umgang mit Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenintegration und ETL-Prozessen.

Beschreibe eine Situation, in der du eine fehlerhafte Azure Data Factory-Pipeline beheben musstest.

Beschreibung: Diese Frage bewertet deine Problemlösungskompetenz, insbesondere im Umgang mit Pipeline-Ausfällen oder unerwarteten Problemen.

Beispielantwort: In einem Projekt schlug die Pipeline beim Versuch, Daten von einem lokalen SQL Server auf Azure Blob Storage zu übertragen, ständig fehl. 

Die Fehlerprotokolle wiesen auf ein Zeitüberschreitungsproblem während des Datenübertragungsprozesses hin. Um das Problem zu beheben, überprüfte ich zunächst die Konfiguration der selbst gehosteten Integration Runtime (IR), die für die Datenverbindung vor Ort zuständig war. 

Bei der Überprüfung stellte ich fest, dass der Rechner, auf dem die IR läuft, eine Menge CPU-Leistung verbraucht, was zu Verzögerungen bei der Datenübertragung führt.

Um das Problem zu beheben, habe ich die Rechenleistung des Rechners erhöht und die Arbeitslast verteilt, indem ich die Daten mit Hilfe der Einstellungen für die Kopieraktivität in kleinere Brocken aufgeteilt habe. 

Dies ermöglichte eine parallele Datenverarbeitung, was die Ladezeiten verkürzte und Zeitüberschreitungen verhinderte. Nach den Änderungen lief die Pipeline erfolgreich und der Fehler wurde behoben.

Kannst du ein Szenario beschreiben, in dem du eine Datenpipeline für eine bessere Leistung in ADF optimiert hast?

Beschreibung: Diese Frage bewertet deine Fähigkeit, Optimierungstechniken in Datenabläufen zu erkennen und umzusetzen.

Beispielantwort: Bei einem Projekt, bei dem wir große Mengen an Finanzdaten aus verschiedenen Quellen verarbeiten mussten, dauerte die anfängliche Pipeline aufgrund des Datenvolumens zu lange. Um dies zu optimieren, habe ich zunächst die Parallelisierung aktiviert, indem ich mehrere Kopieraktivitäten eingerichtet habe, die gleichzeitig laufen und jeweils eine andere Datenpartition bearbeiten.

Als Nächstes habe ich die Staging-Funktion in der Kopieraktivität genutzt, um die Daten vor der weiteren Verarbeitung vorübergehend in Azure Blob Storage zu puffern und so den Durchsatz deutlich zu verbessern. Außerdem habe ich den Datenfluss optimiert, indem ich Nachschlagetabellen, die in Transformationen verwendet werden, zwischengespeichert habe. 

Diese Anpassungen verbesserten die Leistung der Pipeline um 40 % und verkürzten die Ausführungszeit.

Warst du schon einmal in einer Situation, in der sich ein Datenquellenschema unerwartet geändert hat? Wie hast du das geschafft?

Beschreibung: Diese Frage prüft, wie du mit unerwarteten Schemaänderungen umgehst und sicherstellst, dass die Pipelines funktionsfähig bleiben.

Beispielantwort: Ja, in einem meiner Projekte hat sich das Schema einer Datenquelle (einer externen API) unerwartet geändert, als eine neue Spalte zum Datensatz hinzugefügt wurde. Dies führte zum Scheitern der Pipeline, da das Schema im Mapping Data Flow nicht mehr angepasst war.

Um dieses Problem zu lösen, habe ich die Option Schema-Drift zulassen im Datenfluss aktiviert, so dass die Pipeline Änderungen im Schema automatisch erkennen und verarbeiten kann. 

Außerdem habe ich mit Derived Columns eine dynamische Spaltenzuordnung konfiguriert, die sicherstellt, dass die neue Spalte erfasst wird, ohne dass bestimmte Spaltennamen fest codiert werden müssen. So wurde sichergestellt, dass sich die Pipeline ohne manuelle Eingriffe an zukünftige Schemaänderungen anpassen kann.

Erkläre ein Szenario, in dem du Azure Data Factory benutzt hast, um mehrere Datenquellen zu integrieren.

Beschreibung: Diese Frage bewertet deine Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, eine häufige Anforderung bei komplexen ETL-Prozessen.

Beispielantwort: In einem kürzlich durchgeführten Projekt musste ich Daten aus drei Quellen integrieren: einen lokalen SQL Server, Azure Data Lake und eine REST API. Ich habe eine Kombination aus einer selbst gehosteten Integration Runtime für die On-Premise SQL Server-Verbindung und einer Azure Integration Runtime für die Cloud-basierten Dienste verwendet.

Ich habe eine Pipeline erstellt, die mit der Copy Activity Daten aus dem SQL Server und der REST API abruft, sie mit Mapping Data Flows umwandelt und mit den im Azure Data Lake gespeicherten Daten kombiniert. 

Indem ich die Pipelines parametrisiert habe, konnte ich sicherstellen, dass ich flexibel mit verschiedenen Datensätzen und Zeitplänen umgehen kann. Dies ermöglichte die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, was für die Datenanalyseplattform des Kunden entscheidend war.

Wie bist du an eine Situation herangegangen, in der Probleme mit der Datenqualität den Output der ADF-Pipeline beeinträchtigt haben?

Beschreibung: Bei dieser Frage geht es darum, wie du Probleme mit der Datenqualität in deinen Pipeline-Workflows erkennst und behandelst.

Beispielantwort: In einem Fall habe ich an einer Pipeline gearbeitet, die Kundendaten aus einem CRM-System extrahiert. Die Daten enthielten jedoch fehlende Werte und Duplikate, was die endgültige Berichterstattung beeinträchtigte. Um diese Probleme mit der Datenqualität zu lösen, habe ich einen Datenfluss in die Pipeline integriert, der Datenbereinigungsvorgänge durchführt.

Ich habe Filter verwendet, um Duplikate zu entfernen, und einen bedingten Split, um fehlende Werte zu behandeln. Ich habe eine Suche für fehlende oder falsche Daten eingerichtet, um Standardwerte aus einem Referenzdatensatz zu übernehmen. Am Ende dieses Prozesses war die Datenqualität deutlich verbessert, sodass die nachgelagerten Analysen genau und zuverlässig waren.

Beschreibe eine Situation, in der du eine komplexe Datentransformation in ADF implementieren musstest.

Beschreibung: Diese Frage testet deine Erfahrung mit erweiterten Datentransformationen mit ADF.

Beispielantwort: In einem Finanzberichtsprojekt musste ich Transaktionsdaten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Aggregationen anwenden und zusammenfassende Berichte für verschiedene Regionen erstellen. Die Herausforderung bestand darin, dass jede Datenquelle eine etwas andere Struktur und Namenskonvention hatte. Ich habe die Transformation mit Mapping Data Flows implementiert. 

Zunächst habe ich die Spaltennamen in allen Datensätzen mithilfe von Abgeleiteten Spalten vereinheitlicht. Als Nächstes habe ich Aggregationen angewandt, um regionsspezifische Kennzahlen wie den Gesamtumsatz und den durchschnittlichen Transaktionswert zu berechnen. Schließlich habe ich eine Pivot-Transformation verwendet, um die Daten für einfache Berichte umzugestalten. Die gesamte Umstellung wurde in ADF durchgeführt, wobei die integrierten Transformationen und die skalierbare Infrastruktur genutzt wurden.

Kannst du uns einen Fall schildern, in dem du sensible Daten in einer Azure Data Factory-Pipeline sichern musstest?

Beschreibung: Diese Frage bewertet dein Verständnis der Datensicherheitspraktiken in ADF.

Beispielantwort: In einem Projekt hatten wir es mit sensiblen Kundendaten zu tun, die sicher von einem lokalen SQL Server auf die Azure SQL Database übertragen werden mussten. Ich habe Azure Key Vault verwendet, um die Anmeldedaten für die Datenbank zu speichern und die Daten zu sichern, um sicherzustellen, dass sensible Informationen wie Passwörter nicht in der Pipeline oder den Linked Services fest codiert sind.

Außerdem habe ich eine Datenverschlüsselung während der Datenübertragung implementiert, indem ich SSL-Verbindungen zwischen dem SQL Server vor Ort und Azure aktiviert habe. 

Außerdem habe ich die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) verwendet, um den Zugriff auf die ADF-Pipeline zu beschränken und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer sie auslösen oder ändern können. Diese Einrichtung gewährleistet sowohl eine sichere Datenübertragung als auch eine ordnungsgemäße Zugangsverwaltung.

Wie bist du mit einer Situation umgegangen, in der eine Pipeline auf der Grundlage bestimmter Geschäftsereignisse ausgeführt werden musste?

Beschreibung: Mit dieser Frage wird deine Fähigkeit bewertet, ereignisgesteuerte Pipeline-Ausführungen zu implementieren.

Beispielantwort: In einem Szenario musste die Pipeline jedes Mal ausgeführt werden, wenn eine neue Datei mit Verkaufsdaten in den Azure Blob Storage hochgeladen wurde. Um dies zu realisieren, habe ich einen ereignisbasierten Trigger in Azure Data Factory verwendet. Der Trigger wurde so eingestellt, dass er auf Blob-Created-Ereignisse in einem bestimmten Container wartet, und sobald eine neue Datei hochgeladen wurde, löste er automatisch die Pipeline aus.

Dieser ereignisgesteuerte Ansatz stellte sicher, dass die Pipeline nur ausgeführt wurde, wenn neue Daten verfügbar waren. Die Pipeline verarbeitete dann die Datei, wandelte sie um und lud sie zur weiteren Analyse in das Data Warehouse.

Kannst du einen Fall beschreiben, in dem du einen On-Premise-ETL-Prozess zu Azure Data Factory migrieren musstest?

Beschreibung: Diese Frage bewertet deine Erfahrung bei der Migration traditioneller ETL-Prozesse in die Cloud mit ADF.

Beispielantwort: In einem Projekt zur Migration eines bestehenden SSIS-basierten ETL-Prozesses von On-Premise in die Cloud habe ich Azure Data Factory mit der Azure-SSIS Integration Runtime verwendet. 

Zunächst prüfte ich die vorhandenen SSIS-Pakete, um sicherzustellen, dass sie mit ADF kompatibel sind, und nahm die notwendigen Änderungen vor, um Cloud-basierte Datenquellen zu verarbeiten.

Ich habe die Azure-SSIS IR eingerichtet, um die SSIS-Pakete in der Cloud auszuführen und dabei die bestehenden Arbeitsabläufe beizubehalten. Für die neue Cloud-Umgebung habe ich auch einige der traditionellen ETL-Aktivitäten durch native ADF-Komponenten wie Copy Activities und Mapping Data Flows ersetzt, was die Gesamtleistung und Skalierbarkeit der Daten-Workflows verbessert hat.

Tipps zur Vorbereitung auf ein Azure Data Factory-Interview

Die Vorbereitung auf ein Azure Data Factory-Interview erfordert ein tiefes Verständnis der technischen und praktischen Aspekte der Plattform. Es ist wichtig, dass du dein Wissen über die Kernfunktionen von ADF und deine Fähigkeit, sie in realen Szenarien anzuwenden, unter Beweis stellst.

Hier sind meine besten Tipps, die dir helfen, dich auf das Vorstellungsgespräch vorzubereiten:

• Beherrsche die ADF-Konzepte und -Architektur - Stelle vor dem Vorstellungsgespräch sicher, dass du die Gesamtarchitektur von Azure Data Factory gut kennst. Verstehe die Kernkomponenten und sei darauf vorbereitet, zu erklären, wie jede Komponente in einer ETL-Pipeline funktioniert und zusammenwirkt. Du solltest auch erklären können, wie Azure Data Factory mit anderen Azure-Diensten wie Data Lake, Blob Storage und SQL-Datenbanken zusammenarbeitet.
• Wissen, wie man Tools und Dienste nutzt - Mach dich mit den Tools und Diensten vertraut, die neben Azure Data Factory verwendet werden. Stelle sicher, dass du weißt, wie du Datenbewegungen und -umwandlungen effektiv konfigurierst, denn das sind wahrscheinlich Themen in technischen Interviews.
• Bereite Beispiele aus der Praxis vor - Interviewer suchen oft nach praktischen Beispielen, die deine Erfahrung mit Azure Data Factory zeigen. Wenn du Erfahrung mit der Leistungsoptimierung von Pipelines oder der Behebung von Problemen hast, solltest du diese Beispiele hervorheben, da sie zeigen, dass du mit alltäglichen Herausforderungen in realen Szenarien umgehen kannst.
• Verstehe die ADF-Sicherheitsfunktionen - Sei damit vertraut, wie Azure Data Factory die Sicherheit handhabt, wie z.B. die Verwendung von Managed Identity für eine sichere Authentifizierung, die Nutzung von Azure Key Vault für die Verwaltung von Geheimnissen und die Anwendung der rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) für die Ressourcenverwaltung. Wenn du dich mit diesen Sicherheitsmaßnahmen auskennst, zeigt das, dass du dich für sichere und gesetzeskonforme Datenlösungen einsetzt.
• Bleib auf dem Laufenden über die besten ADF-Praktiken - Azure Data Factory wird mit häufigen Updates und neuen Funktionen ständig weiterentwickelt! Schau dir die offizielle Azure-Dokumentation an und informiere dich über neue Funktionen oder Verbesserungen.

Fazit

Azure Data Factory ist ein leistungsfähiges Werkzeug für den Aufbau von cloudbasierten ETL-Lösungen, und das Wissen darüber ist in der Welt des Data Engineering sehr gefragt!

In diesem Artikel haben wir wesentliche Interviewfragen untersucht, die von allgemeinen Konzepten bis hin zu technischen und szenariobasierten Fragen reichen und die Bedeutung von Kenntnissen über ADF-Funktionen und -Tools betonen. Die praktischen Beispiele für Pipeline-Management, Datenumwandlung und Fehlerbehebung veranschaulichen die entscheidenden Fähigkeiten, die in einer Cloud-basierten ETL-Umgebung erforderlich sind.

Um dein Verständnis von Microsoft Azure zu vertiefen, solltest du die Grundkurse zu Azure-Architektur, -Verwaltung und -Governance besuchen, z. B. Understanding Microsoft Azure, Understanding Microsoft Azure Architecture and Services und Understanding Microsoft Azure Management and Governance. Diese Ressourcen bieten wertvolle Einblicke in das breitere Azure-Ökosystem, ergänzen dein Wissen über Azure Data Factory und bereiten dich auf eine erfolgreiche Karriere im Data Engineering vor.