Las 27 mejores preguntas y respuestas de la entrevista sobre Azure Data Factory

Preguntas de la entrevista técnica sobre Azure Data Factory

Las preguntas de las entrevistas técnicas a menudo se centran en tu comprensión de funciones específicas, sus implementaciones y cómo funcionan juntas para construir canalizaciones de datos eficaces. Estas preguntas evalúan tu experiencia práctica y tus conocimientos de los componentes y capacidades principales del ADF.

¿Cómo puedes implementar la gestión de errores en las canalizaciones de Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tu capacidad para aplicar estrategias de gestión de errores en las cadenas de ADF.

Ejemplo de respuesta: La gestión de errores en Azure Data Factory puede implementarse mediante Políticas de Reintento y Actividades de Gestión de Errores. El ADF ofrece mecanismos de reintento integrados, en los que puedes configurar el número de reintentos y el intervalo entre ellos si falla una actividad.

Por ejemplo, si una Actividad de Copia falla debido a un problema temporal de la red, puedes configurar la actividad para que se reintente 3 veces con un intervalo de 10 minutos entre cada intento.

Además, las Condiciones de Dependencia de Actividad establecidas, como Fallo, Finalización y Omitido, pueden desencadenar acciones específicas en función de si una actividad tiene éxito o falla. 

Por ejemplo, podría definir un flujo de canalización de forma que, al fallar una actividad, se ejecute una actividad personalizada de gestión de errores, como enviar una alerta o ejecutar un proceso alternativo.

¿Cuál es la función del Tiempo de ejecución de integración (IR) en Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de la infraestructura informática que hay detrás del movimiento de datos y el envío de actividades en el ADF.

Ejemplo de respuesta: El tiempo de ejecución de integración (IR) es la infraestructura informática que Azure Data Factory utiliza para realizar el movimiento, la transformación y el envío de actividades de los datos. Es fundamental para gestionar cómo y dónde se procesan los datos, y puede optimizarse en función de la fuente, el destino y los requisitos de transformación. Para más contexto, existen tres tipos de RI:

¿Cómo se implementa la parametrización en una canalización de Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta comprueba tu comprensión de cómo funciona la parametrización en ADF para hacer tuberías reutilizables y flexibles.

Ejemplo de respuesta: La parametrización en Azure Data Factory permite la ejecución dinámica de canalizaciones, en las que puedes pasar valores diferentes durante cada ejecución. 

Por ejemplo, en una Actividad de Copia, podría utilizar parámetros para especificar dinámicamente la ruta del archivo de origen y la carpeta de destino. Yo definiría los parámetros a nivel de canalización y los pasaría al conjunto de datos o actividad correspondiente.

He aquí un ejemplo sencillo:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

La parametrización hace que las canalizaciones sean reutilizables y permite escalarlas fácilmente ajustando las entradas dinámicamente durante el tiempo de ejecución.

¿Qué es un flujo de datos de mapeo en Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la transformación de datos en ADF sin necesidad de servicios de cálculo externos.

Ejemplo de respuesta: Un flujo de datos de mapeo en Azure Data Factory te permite realizar transformaciones en los datos sin escribir código ni mover los datos fuera del ecosistema ADF. Proporciona una interfaz visual en la que puedes construir transformaciones complejas. 

Los flujos de datos se ejecutan en clusters Spark dentro del entorno gestionado de ADF, lo que permite transformaciones de datos escalables y eficientes. 

Por ejemplo, en un escenario típico de transformación, podría utilizar un flujo de datos para unir dos conjuntos de datos, agregar los resultados y escribir la salida en un nuevo destino, todo ello visualmente y sin servicios externos como Databricks.

¿Cómo se gestiona el cambio de esquema en Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tu capacidad para gestionar cambios dinámicos de esquema durante la transformación de datos.

Ejemplo de respuesta: La deriva del esquema se refiere a los cambios en la estructura de los datos de origen a lo largo del tiempo. 

Azure Data Factory aborda el desvío de esquema ofreciendo la opción Permitir Desvío de Esquema en el Mapeo de Flujos de Datos. Esto permite al ADF ajustarse automáticamente a los cambios en el esquema de los datos entrantes, como la adición o eliminación de nuevas columnas, sin redefinir todo el esquema. 

Al activar la deriva del esquema, puedo configurar una canalización para que asigne columnas dinámicamente aunque cambie el esquema de origen. 

Permitir la opción de deriva de esquema en Azure Data Factory. Fuente de la imagen: Microsoft

Preguntas avanzadas de la entrevista sobre Azure Data Factory

Las preguntas avanzadas de la entrevista profundizan en las funcionalidades del ADF, centrándose en la optimización del rendimiento, los casos de uso del mundo real y las decisiones arquitectónicas avanzadas. 

Estas preguntas pretenden medir tu experiencia con escenarios de datos complejos y tu capacidad para resolver problemas difíciles utilizando ADF.

¿Cómo puedes optimizar el rendimiento de una canalización de Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para solucionar problemas y mejorar la eficacia de las tuberías.

Ejemplo de respuesta: Suelo seguir varias estrategias para optimizar el rendimiento de una canalización de Azure Data Factory. 

En primer lugar, me aseguro de que se aprovecha el paralelismo utilizando Ejecutaciones de Canalización Concurrentes para procesar los datos en paralelo siempre que sea posible. También utilizo la Partición dentro de la Actividad Copiar para dividir grandes conjuntos de datos y transferir trozos más pequeños simultáneamente.

Otra optimización importante es seleccionar el Tiempo de Ejecución de Integración adecuado en función de la fuente de datos y los requisitos de transformación. Por ejemplo, utilizar una RI autoalojada para los datos locales puede acelerar las transferencias de los datos locales a la nube. 

Además, activar la Puesta en Escena en la Actividad Copiar puede mejorar el rendimiento al almacenar en búfer conjuntos de datos grandes antes de la carga final.

¿Cuál es la función de Azure Key Vault en Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la gestión segura de credenciales en el ADF.

Ejemplo de respuesta: Azure Key Vault desempeña un papel fundamental a la hora de proteger la información confidencial, como las cadenas de conexión, las contraseñas y las claves API dentro de Azure Data Factory. En lugar de codificar los secretos en pipelines o Linked Services, utilizo Key Vault para almacenar y gestionar estos secretos. 

El pipeline ADF puede recuperar de forma segura secretos de Key Vault durante el tiempo de ejecución, garantizando que las credenciales permanezcan protegidas y no expuestas en el código. Por ejemplo, al configurar un Servicio Vinculado para conectarse a una Base de Datos SQL de Azure, utilizaría una referencia secreta de Bóveda de Claves para autenticarme de forma segura.

¿Cómo es compatible Azure Data Factory con CI/CD (Integración Continua/Despliegue Continuo)?

Descripción: Esta pregunta comprueba tu familiaridad con el control de versiones y el despliegue automatizado en ADF.

Ejemplo de respuesta: Azure Data Factory se integra con Azure DevOps o GitHub para flujos de trabajo CI/CD. Normalmente configuro ADF para que se conecte a un repositorio Git, permitiendo el control de versiones para canalizaciones, conjuntos de datos y Servicios Vinculados. El proceso implica la creación de ramas, la realización de cambios en un entorno de desarrollo y, a continuación, la confirmación de esos cambios en el repositorio.

Para el despliegue, ADF admite plantillas ARM que pueden exportarse y utilizarse en distintos entornos, como el de ensayo y el de producción. Utilizando pipelines, puedo automatizar el proceso de despliegue, asegurándome de que los cambios se prueban y promueven eficientemente a través de diferentes entornos.

Flujo de trabajo CI/CI automatizado de Azure Data Factory. Fuente de la imagene: Microsoft.

¿Cómo diseñarías una canalización de datos híbrida utilizando Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de las capacidades del ADF para manejar entornos de datos híbridos.

Ejemplo de respuesta: Diseñar una canalización de datos híbrida con Azure Data Factory requiere utilizar el tiempo de ejecución de integración (IR) autoalojado para tender un puente entre los entornos locales y en la nube. El IR se instala en una máquina dentro de la red local, lo que permite al ADF mover datos de forma segura entre los recursos locales y los de la nube, como Azure Blob Storage o Azure SQL Database.

Por ejemplo, cuando necesito transferir datos de SQL Server on-prem a un Azure Data Lake, configuraría la IR Autoalojada para acceder de forma segura a SQL Server, definiría conjuntos de datos para el origen y el destino, y utilizaría una Actividad de Copia para mover los datos. También podría añadir transformaciones o pasos de limpieza utilizando Mapear Flujos de Datos.

¿Cómo se implementa el mapeo dinámico en un Flujo de Datos de Mapeo?

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tu capacidad para configurar mapeos de esquemas dinámicos en flujos de datos complejos.

Ejemplo de respuesta: El mapeo dinámico en un Flujo de Datos de Mapeo permite flexibilidad cuando el esquema de datos de origen puede cambiar. Implemento el mapeo dinámico utilizando la función Mapeo automático del Flujo de datos, que mapea automáticamente las columnas de origen a las columnas de destino por nombre.

Utilizo Columnas Derivadas y Lenguaje de Expresión en Flujos de Datos para asignar o modificar dinámicamente columnas en función de sus metadatos para escenarios más complejos. Este enfoque es útil cuando hay que hacer frente a cambios de esquema o cuando el canal de datos debe manejar varios esquemas de origen diferentes sin reasignación manual.

Preguntas de la entrevista sobre Azure Data Factory basadas en escenarios

Las preguntas de las entrevistas basadas en el comportamiento y los escenarios se centran en cómo aplican los candidatos sus habilidades técnicas en situaciones del mundo real. 

Estas preguntas ayudan a evaluar las capacidades de resolución de problemas, solución de problemas y optimización dentro de los flujos de trabajo de datos complejos. También proporcionan información sobre el proceso de toma de decisiones de un candidato y su experiencia en la gestión de retos relacionados con la integración de datos y los procesos ETL.

Describe una situación en la que hayas tenido que solucionar un fallo en una canalización de Azure Data Factory.

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para resolver problemas, especialmente cuando te enfrentas a fallos en las tuberías o a problemas inesperados.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto, tenía una canalización que fallaba constantemente al intentar transferir datos de un servidor SQL Server local a Azure Blob Storage. 

Los registros de errores indicaban un problema de tiempo de espera durante el proceso de movimiento de datos. Para solucionar el problema, primero comprobé la configuración del Tiempo de ejecución de integración (IR) autoalojado, que era responsable de la conexión de datos local. 

Tras inspeccionarla, descubrí que la máquina que alojaba el IR estaba utilizando mucha potencia de la CPU, lo que provocaba retrasos en la transferencia de datos.

Para resolver el problema, aumenté la potencia de procesamiento de la máquina y distribuí la carga de trabajo particionando los datos en trozos más pequeños mediante la configuración de la Actividad de copia. 

Esto permitió procesar los datos en paralelo, reduciendo los tiempos de carga y evitando los tiempos de espera. Tras los cambios, la tubería se ejecutó correctamente, eliminando el error.

¿Puedes describir un escenario en el que hayas optimizado una canalización de datos para mejorar el rendimiento en ADF?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para identificar y aplicar técnicas de optimización en los flujos de trabajo de datos.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto en el que tuvimos que procesar grandes cantidades de datos financieros procedentes de múltiples fuentes, el pipeline inicial tardó demasiado en ejecutarse debido al volumen de datos. Para optimizarlo, inicialmente activé el paralelismo configurando varias Actividades de Copia para que se ejecutaran simultáneamente, cada una de ellas gestionando una partición diferente del conjunto de datos.

A continuación, utilicé la función de puesta en escena de la actividad de copia para almacenar temporalmente los datos en Azure Blob Storage antes de seguir procesándolos, lo que mejoró significativamente el rendimiento. También utilicé optimizaciones del Flujo de Datos almacenando en caché las tablas de consulta utilizadas en las transformaciones. 

Estos ajustes mejoraron el rendimiento de la tubería en un 40%, reduciendo el tiempo de ejecución.

¿Te has enfrentado a una situación en la que el esquema de una fuente de datos ha cambiado inesperadamente? ¿Cómo lo manejaste?

Descripción: Esta pregunta comprueba cómo gestionas los cambios de esquema inesperados y te aseguras de que las tuberías sigan funcionando.

Ejemplo de respuesta: Sí, en uno de mis proyectos, el esquema de una fuente de datos (una API externa) cambió inesperadamente cuando se añadió una nueva columna al conjunto de datos. Esto provocó el fallo de la canalización, ya que el esquema del Flujo de Datos de Mapeo ya no estaba alineado.

Para solucionarlo, activé la opción Permitir deriva del esquema en el Flujo de datos, lo que permitió que la canalización detectara y gestionara automáticamente los cambios en el esquema. 

Además, configuré la asignación dinámica de columnas mediante Columnas Derivadas, lo que garantizaba que la nueva columna se capturara sin codificar nombres de columna específicos. Esto garantizó que la tubería pudiera adaptarse a futuros cambios de esquema sin intervención manual.

Explica un escenario en el que hayas utilizado Azure Data Factory para integrar varias fuentes de datos.

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para manejar la integración de datos de múltiples fuentes, un requisito habitual en los procesos ETL complejos.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto reciente, necesitaba integrar datos de tres fuentes: un servidor SQL local, un lago de datos de Azure y una API REST. Utilicé una combinación de un Tiempo de ejecución de integración autoalojado para la conexión a SQL Server local y un Tiempo de ejecución de integración de Azure para los servicios basados en la nube.

Creé una canalización que utilizaba la Actividad de Copia para extraer datos de SQL Server y de la API REST, transformarlos mediante Flujos de Datos de Mapeo y combinarlos con los datos almacenados en Azure Data Lake. 

Al parametrizar los conductos, aseguré la flexibilidad en el manejo de diferentes conjuntos de datos y programaciones. Esto permitió integrar datos de múltiples fuentes, lo que era crucial para la plataforma de análisis de datos del cliente.

¿Cómo abordaste una situación en la que los problemas de calidad de los datos afectaban al resultado de la canalización del ADF?

Descripción: Esta pregunta examina cómo identificas y manejas los problemas de calidad de datos dentro de tus flujos de trabajo de canalización.

Ejemplo de respuesta: En un caso, estaba trabajando en una tubería que extraía datos de clientes de un sistema CRM. Sin embargo, los datos contenían valores que faltaban y duplicados, lo que afectó al informe final. Para abordar estos problemas de calidad de los datos, incorporé un Flujo de Datos en el pipeline que realizaba operaciones de limpieza de datos.

Utilicé filtros para eliminar duplicados y una división condicional para tratar los valores perdidos. Configuré una búsqueda para cualquier dato que faltara o fuera incorrecto, con el fin de extraer valores por defecto de un conjunto de datos de referencia. Al final de este proceso, la calidad de los datos había mejorado significativamente, garantizando que los análisis posteriores fueran precisos y fiables.

Describe un momento en el que hayas tenido que implementar una transformación de datos compleja en ADF.

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tu experiencia con las transformaciones avanzadas de datos mediante ADF.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto de informes financieros, tuve que fusionar datos transaccionales de varias fuentes, aplicar agregaciones y generar informes resumidos para distintas regiones. El reto era que cada fuente de datos tenía una estructura y una convención de nombres ligeramente diferentes. Implementé la transformación utilizando Mapeo de Flujos de Datos. 

En primer lugar, normalicé los nombres de las columnas en todos los conjuntos de datos utilizando Columnas derivadas. A continuación, apliqué agregaciones para calcular métricas específicas de cada región, como las ventas totales y el valor medio de las transacciones. Por último, utilicé una transformación pivotante para remodelar los datos y facilitar la elaboración de informes. Toda la transformación se hizo dentro de ADF, aprovechando sus transformaciones incorporadas y su infraestructura escalable.

¿Puedes explicar alguna ocasión en la que hayas tenido que proteger datos sensibles en una canalización de Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de las prácticas de seguridad de datos en el ADF.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto, tratábamos con datos sensibles de clientes que debían transferirse de forma segura de un servidor SQL Server local a una base de datos SQL de Azure. Utilicé Azure Key Vault para almacenar las credenciales de la base de datos y proteger los datos, asegurándome de que la información sensible, como las contraseñas, no se codificara en la canalización o en Linked Services.

Además, implementé el Cifrado de Datos durante el movimiento de datos habilitando conexiones SSL entre el Servidor SQL local y Azure. 

También utilicé el control de acceso basado en roles (RBAC) para restringir el acceso a la canalización ADF, asegurándome de que sólo los usuarios autorizados pudieran activarla o modificarla. Esta configuración garantizaba tanto la transferencia segura de datos como la gestión adecuada de los accesos.

¿Cómo gestionaste una situación en la que era necesario ejecutar un pipeline en función de eventos empresariales específicos?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para implementar ejecuciones de canalizaciones basadas en eventos.

Ejemplo de respuesta: En un caso, la canalización debía ejecutarse cada vez que se cargara un nuevo archivo con datos de ventas en Azure Blob Storage. Para implementarlo, utilicé un Activador Basado en Eventos en Azure Data Factory. El activador se configuró para escuchar los eventos de Blob Creado en un contenedor específico, y en cuanto se subía un nuevo archivo, activaba automáticamente la canalización.

Este enfoque basado en eventos garantizaba que la canalización sólo se ejecutaba cuando había nuevos datos disponibles, eliminando la necesidad de ejecución manual o programada. A continuación, el pipeline procesaba el archivo, lo transformaba y lo cargaba en el almacén de datos para su posterior análisis.

¿Puedes describir algún momento en el que hayas tenido que migrar un proceso ETL local a Azure Data Factory?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu experiencia migrando procesos ETL tradicionales a la nube utilizando ADF.

Ejemplo de respuesta: En un proyecto para migrar un proceso ETL existente basado en SSIS de las instalaciones a la nube, utilicé Azure Data Factory con Azure-SSIS Integration Runtime. 

En primer lugar, evalué los paquetes SSIS existentes para asegurarme de que eran compatibles con ADF e hice las modificaciones necesarias para manejar las fuentes de datos basadas en la nube.

Configuré la IR Azure-SSIS para ejecutar los paquetes SSIS en la nube manteniendo los flujos de trabajo existentes. Para el nuevo entorno en la nube, también sustituí algunas de las actividades ETL tradicionales por componentes nativos de ADF, como las Actividades de Copia y los Flujos de Datos de Mapeo, que mejoraron el rendimiento general y la escalabilidad de los flujos de trabajo de datos.

Consejos para preparar una entrevista sobre Azure Data Factory

Prepararse para una entrevista de Azure Data Factory requiere un profundo conocimiento de los aspectos técnicos y prácticos de la plataforma. Es esencial que demuestres tu conocimiento de las funciones básicas de ADF y tu capacidad para aplicarlas en situaciones reales.

Aquí tienes mis mejores consejos para ayudarte a prepararte para la entrevista:

• Domina los conceptos y la arquitectura de ADF - Antes de la entrevista, asegúrate de que dominas la arquitectura general de Azure Data Factory. Comprende sus componentes básicos y prepárate para explicar cómo funciona e interactúa cada componente en una canalización ETL. También deberías ser capaz de articular cómo Azure Data Factory se integra con otros servicios de Azure como Data Lake, Blob Storage y bases de datos SQL.
• Saber utilizar las herramientas y servicios - Familiarízate con las herramientas y servicios que se utilizan junto a Azure Data Factory. Asegúrate de que sabes configurar eficazmente las actividades de movimiento y transformación de datos, ya que son temas probables en las preguntas de las entrevistas técnicas.
• Prepara ejemplos del mundo real - Los entrevistadores suelen buscar ejemplos prácticos para demostrar tu experiencia con Azure Data Factory. Si tienes experiencia en la optimización del rendimiento de canalizaciones o en la resolución de problemas, destaca estos ejemplos, ya que demuestran tu capacidad para afrontar los retos cotidianos en escenarios del mundo real.
• Comprende las funciones de seguridad de ADF - Familiarízate con la forma en que Azure Data Factory gestiona la seguridad, como el uso de Managed Identity para una autenticación segura, el aprovechamiento de Azure Key Vault para la gestión de secretos y la aplicación del control de acceso basado en roles (RBAC) para la gobernanza de los recursos. Destacar tu conocimiento de estas medidas de seguridad demuestra tu compromiso con la creación de soluciones de datos seguras y conformes.
• Mantente al día sobre las mejores prácticas de ADF - ¡Azure Data Factory evoluciona continuamente con frecuentes actualizaciones y nuevas funciones! Revisa la documentación oficial de Azure y entérate de las nuevas funciones o mejoras.

Conclusión

Azure Data Factory es una potente herramienta para crear soluciones ETL basadas en la nube, ¡y la experiencia en ella es muy solicitada en el mundo de la ingeniería de datos!

En este artículo, exploramos las preguntas esenciales de las entrevistas, desde conceptos generales hasta técnicas y basadas en escenarios, haciendo hincapié en la importancia del conocimiento de las funciones y herramientas del ADF. Los ejemplos reales de gestión de canalizaciones, transformación de datos y resolución de problemas ilustran las habilidades críticas necesarias en un entorno ETL basado en la nube.

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