33 preguntas de entrevista sobre Azure: De básico a avanzado

Preguntas intermedias para entrevistas sobre Azure

Estas preguntas evaluarán tu experiencia práctica con los servicios y configuraciones de Azure, así como su uso eficaz en diversos escenarios. Con las preguntas intermedias, se espera que demuestres un conocimiento más profundo de los servicios principales de Azure. 

Objetivo principal de las preguntas intermedias: Evalúa el conocimiento intermedio y práctico que tienes de los conceptos de Azure.

Conceptos clave que debes conocer

Para asegurarte de que estás preparado, debes comprender bien los siguientes conceptos:

• Soluciones informáticas: Estar familiarizado con los servicios informáticos (como Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure Virtual Machines y Azure App Services) y ser capaz de explicar las opciones de escalado y cómo implementarlas de manera eficiente.
• Redes: Competencia en la configuración y gestión de redes virtuales de Azure, grupos de seguridad de red (NSG), Azure VPN Gateway, Azure Load Balancer y Azure ExpressRoute para conectividad híbrida.
• Seguridad y cumplimiento normativo: Conocimiento profundo del control de acceso basado en roles y de cómo Azure garantiza el cumplimiento de los estándares del sector. Además, comprende servicios importantes como Azure Security Center, Azure Key Vault y Azure Policy. 
• Prácticas de DevOps: Experiencia con canalizaciones CI/CD utilizando Azure DevOps, automatización de infraestructuras con plantillas ARM y herramientas de gestión de configuraciones como Terraform.
• Seguimiento y gestión: Usa Azure Monitor, Application Insights y Log Analytics para supervisar y administrar los recursos y las aplicaciones de Azure.

Preguntas que te pueden hacer

A continuación, se incluyen algunas preguntas que pueden plantearse durante una entrevista intermedia sobre Azure, junto con las respuestas sugeridas.

11. ¿Qué son las funciones de IAM y cómo se utilizan en Azure?

Azure Identity and Access Management (IAM) es una potente herramienta para administrar el acceso de los usuarios a los recursos de Azure. Nos permite definir quién puede acceder a qué recursos y qué acciones pueden realizar. Se basa en:

• Identificación y autenticación: Los usuarios de Azure deben identificarse y autenticarse a través de Microsoft Entra ID.
• Funciones y permisos: Una vez autenticados, a los usuarios se les asignan roles que definen sus permisos. Algunas funciones predeterminadas son Propietario, Colaborador y Lector. Sin embargo, puedes personalizar y crear roles específicos, definiendo qué acciones se pueden realizar. 

12. ¿Cómo funciona Azure Load Balancer y qué tipos hay disponibles?

Azure Load Balancer es un servicio que distribuye el tráfico de red entrante entre varios recursos back-end para garantizar una alta disponibilidad y fiabilidad. Admite la conmutación automática por error y la distribución de carga entre máquinas virtuales o instancias. 

Hay una versión de pago (Estándar) y otra gratuita (Básica). Ambos pueden implementarse como: 

• Equilibrador de carga público: Distribuye el tráfico de Internet entrante a máquinas virtuales o instancias en el grupo backend y proporciona conectividad saliente para máquinas virtuales.
• Equilibrador de carga interno: Equilibra el tráfico dentro de una red virtual, lo que permite que las aplicaciones se comuniquen de manera eficiente dentro de un entorno privado o híbrido.

El equilibrador de carga opera en la capa 4 y gestiona el tráfico TCP y UDP. Realiza tareas fundamentales de equilibrio de carga dirigiendo el tráfico entrante desde tu interfaz frontal a las instancias del grupo de backend mediante reglas de equilibrio de carga configuradas y pruebas de estado. 

Estas instancias de grupo de backend pueden consistir en máquinas virtuales de Azure o conjuntos de escalado de máquinas virtuales.

13. ¿Qué es Azure Virtual Machine y en qué se diferencia de Azure App Services?

Las máquinas virtuales de Azure son instancias de servidor virtualizadas (para Windows o Linux) en la nube. Tienes control total sobre el sistema operativo y las aplicaciones. 

Por otro lado, Azure App Services es un servicio optimizado para aplicaciones web y API, por lo que no tienes que preocuparte por la estructura subyacente.  

Si bien las máquinas virtuales te ofrecen un alto nivel de control, los servicios de aplicaciones son ideales cuando deseas centrarte más en el código y menos en la configuración.

14. ¿Cuáles son las principales diferencias entre Blob Storage y Azure Files? ¿Para qué situaciones se suelen utilizar?

Las principales diferencias entre ambos servicios son: 

• Tipos de datos: Mientras que Blob Storage está diseñado para datos no estructurados, como imágenes o documentos, Azure File está optimizado para datos estructurados que deben compartirse entre varias máquinas. 
• Protocolo de acceso: Se accede a Blob Storage mediante HTTP/HTTPS. Se accede a Azure Files mediante el protocolo SMB (Server Message Block).

Ambos servicios tienen propiedades optimizadas para tratar con diferentes tipos de datos, por lo que se utilizan para diferentes escenarios. 

Azure Blob Storage es ideal para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados que no requieren un sistema de archivos tradicional, como copias de seguridad, almacenamiento de medios o entrega de contenido. 

Por otro lado, Azure File Storage es ideal para situaciones en las que es necesario compartir archivos entre varias máquinas virtuales o servidores locales, ya que admite operaciones tradicionales del sistema de archivos, como el uso compartido de archivos o Lift and Shift.

Para explorar los servicios de Azure y sus principales casos de uso, puedes consultar el curso de DataCamp sobre arquitectura y servicios de Azure.

15. ¿Cuáles son los diferentes modelos de implementación en la nube en Azure?

Hay tres modelos de implementación en la nube disponibles en Azure:

Preguntas avanzadas para entrevistas sobre Azure

Estas preguntas están diseñadas para puestos de alto nivel en los que debes tener conocimientos y experiencia profundos en el diseño y la implementación de soluciones de Azure escalables, robustas y seguras. 

Objetivo principal de las preguntas avanzadas: Evalúa el conocimiento avanzado del candidato sobre los conceptos y servicios de Azure.

Conceptos clave que debes conocer

Para estar completamente preparado, debes tener una sólida experiencia en el ecosistema de Azure y en cómo diseñar, crear e implementar aplicaciones utilizando sus servicios. Esto significa comprender:

• Arquitectura y diseño: Profundo conocimiento de las prácticas recomendadas para diseñar soluciones de Azure escalables y resilientes. 
• Implementaciones multirregionales: Estrategias para implementar aplicaciones en varias regiones con el fin de mejorar la disponibilidad, la recuperación ante desastres y la comprensión de las prácticas recomendadas para implementar aplicaciones globales. 
• Equilibrio de carga y autoescalado: Implementación de Azure Load Balancer, Application Gateway, Azure Front Door y Autoscaling para garantizar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones.
• Recuperación ante desastres: Uso de Azure Site Recovery, Azure Backup y soluciones de almacenamiento con redundancia geográfica para garantizar la continuidad del negocio.
• Soluciones híbridas y de nube: Integración de Azure Stack, Azure Arc y soluciones de identidad híbridas para permitir operaciones fluidas en entornos locales y en la nube.
• Prácticas de seguridad avanzadas: Implementación de Azure Sentinel, Azure Security Center, Azure Policy y soluciones de seguridad personalizadas para proteger los recursos y los datos de Azure.

Preguntas que te pueden hacer

A continuación, se incluyen algunas preguntas que te podrían hacer durante una entrevista avanzada sobre Azure, junto con las respuestas sugeridas.

17. Explica qué es Azure Site Recovery y cuál es su función en la planificación de la recuperación ante desastres.

Azure Site Recovery (ASR) es una solución de recuperación ante desastres que ayuda a las empresas a garantizar la continuidad del negocio mediante la replicación de las cargas de trabajo que se ejecutan en máquinas físicas y virtuales a una región secundaria de Azure o a un sitio local. En caso de interrupción del servicio o desastre, ASR facilita la conmutación automática por error al sitio secundario, lo que minimiza el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.

Las características principales de Azure Site Recovery incluyen:

• Replicación y recuperación automatizadas: ASR automatiza el proceso de replicación, garantizando que los datos y las aplicaciones se copien de forma sistemática en una ubicación secundaria.
• Opciones flexibles de conmutación por error: ASR admite conmutaciones por error planificadas y no planificadas, lo que permite a las empresas probar sus planes de recuperación ante desastres sin afectar a las cargas de trabajo de producción.
• Consistencia de la aplicación: ASR proporciona instantáneas coherentes con las aplicaciones, lo que garantiza que las aplicaciones de varios niveles se recuperen de forma coherente tras una conmutación por error.

Azure Site Recovery es un componente fundamental de la planificación de la recuperación ante desastres, ya que proporciona a las empresas las herramientas que necesitan para protegerse contra la pérdida de datos y garantizar una rápida recuperación en caso de que se produzca un evento inesperado.

18. Explica Azure Functions y ejemplifica los casos de uso más comunes junto con un esquema de servicio. 

Azure Functions es un servicio informático sin servidor que permite a los programadores ejecutar código bajo demanda sin tener que gestionar la infraestructura. Se adapta automáticamente en función de la demanda y solo cobra por el tiempo de ejecución utilizado.

Casos de uso de Azure Functions:

• Tareas basadas en eventos: Ejecuta tareas en respuesta a eventos o desencadenantes, como solicitudes HTTP, mensajes en una cola o cambios en una base de datos.
• Procesamiento en segundo plano: Ejecuta procesos en segundo plano, como procesamiento de datos, trabajos por lotes o cargas de archivos.
• Procesamiento en tiempo real: Gestiona el procesamiento de eventos y flujos en tiempo real desde dispositivos IoT o aplicaciones en la nube.
• Machine learning e inteligencia artificial: Integra modelos de machine learning y servicios de inteligencia artificial para tareas como la finalización de textos, la clasificación de imágenes y la búsqueda semántica.
• Tareas programadas: Ejecuta código según un calendario definido, como limpiar bases de datos o enviar notificaciones periódicas.
• API web: Crea API web escalables con funciones activadas por HTTP que pueden conectarse a otros servicios o actuar como webhooks.
• Flujos de trabajo sin servidor: Sirve como componente informático en flujos de trabajo sin servidor, integrándose con servicios como Azure Logic Apps.
• Mensajería fiable: Crea soluciones avanzadas de mensajería basadas en eventos utilizando los servicios de mensajería de Azure, como las colas de almacenamiento y Service Bus.

Azure Functions es versátil y se integra perfectamente con otros servicios de Azure, lo que lo hace ideal para diversas aplicaciones. Un buen ejemplo sería utilizarlo dentro de un proceso de canalización de carga de archivos. 

Tomemos como ejemplo una solución de procesamiento de datos minoristas: Un sistema asociado puede enviar información del catálogo de productos en forma de archivos al almacenamiento de objetos binarios. A medida que se cargan los archivos, una función activada por blobs puede validarlos, transformarlos y procesarlos en el sistema principal.

Diagrama de la arquitectura de la aplicación Azure Functions. Imagen de Microsoft. 

Puedes obtener más información sobre todos los casos de uso en la documentación oficial de Microsoft.

19. ¿Cómo se genera una aplicación web básica con Azure?

Para ejecutar una aplicación web con Azure, podríamos utilizar los siguientes servicios: 

• Microsoft Entra ID proporciona un único plano de control de identidades para gestionar los permisos y roles de los usuarios de aplicaciones web. Se integra con App Service y simplifica la autenticación y autorización para aplicaciones web.
• Servicio de aplicaciones para crear, implementar y escalar aplicaciones web.
• Azure Monitor recopilará, analizará y actuará sobre los datos de telemetría de toda la implementación.
• Azure SQL Database para almacenar los datos asociados. 

La idea de la aplicación sería: 

1. Un usuario envía una solicitud HTTPS al dominio predeterminado del Servicio de aplicaciones en azurewebsites.net. Este dominio apunta automáticamente a la IP pública integrada de tu servicio de aplicaciones. 
2. Easy Auth, una característica de Azure App Service, garantiza que el usuario que accede al sitio se autentique con Microsoft Entra ID.
3. Tu código de aplicación se implementa en App Service, que gestiona la solicitud. Por ejemplo, ese código puede conectarse directamente a una instancia de Azure SQL Database mediante una cadena de conexión configurada como una configuración de aplicación en App Service.
4. Application Insights registra la información sobre la solicitud original de App Service y la llamada a Azure SQL Database.

Este sería el diagrama de arquitectura correspondiente: 

Diagrama de la arquitectura básica de la aplicación web Azure. Imagen de Microsoft. 

20. ¿Qué pasos considerarías para crear una implementación de Azure en varias regiones para una aplicación global?

El diseño de una implementación de Azure en varias regiones requiere una planificación cuidadosa y varias estrategias clave:

1. Diseño arquitectónico:
• Implementa en al menos dos regiones (primaria y secundaria).
• Usa Azure Front Door para el equilibrio de carga global y la conmutación por error.
2. Replicación de datos:
• Utiliza la replicación geográfica activa y los grupos de conmutación automática por error para SQL Database.
• Implementa la replicación geográfica para Azure Cosmos DB.
• Utiliza almacenamiento con redundancia geográfica de acceso de lectura (RA-GRS) para Azure Storage.
3. Servicios de aplicaciones:
• Implementa aplicaciones web y API como aplicaciones de App Service independientes en ambas regiones.
• Utiliza Azure Function Apps para tareas en segundo plano.
4. Redes y seguridad:
• Administra el DNS con Azure DNS.
• Protege el tráfico a través de Azure Front Door y su WAF.
5. Monitoreo y pruebas de salud:
• Configura pruebas de estado en Azure Front Door.
• Usa Azure Monitor y Application Insights para realizar un seguimiento del rendimiento.
6. Optimización de costes y rendimiento:
• Implementa el almacenamiento en caché con Azure Cache para Redis y Azure CDN.
• Diseña pensando en la escalabilidad y utiliza fragmentación para las bases de datos SQL.
7. Excelencia operativa:
• Organiza los recursos en grupos de recursos separados.
• Comprueba periódicamente los procedimientos de conmutación por error y actualiza los planes de recuperación ante desastres.

Este enfoque garantiza una alta disponibilidad, seguridad y rendimiento para tu aplicación global.

21. ¿Qué estrategias utilizarías para equilibrar la carga en Azure?

Azure ofrece varias opciones de equilibrio de carga para distribuir el tráfico de manera eficiente y mantener la disponibilidad de las aplicaciones:

La elección de la estrategia de equilibrio de carga depende de las necesidades específicas de la aplicación, como los patrones de tráfico, los requisitos de seguridad y la distribución geográfica.

22. ¿Cómo garantizas el cumplimiento normativo y la gobernanza en los entornos de Azure?

Garantizar el cumplimiento normativo y la gobernanza en Azure implica implementar políticas y prácticas recomendadas para administrar los recursos y aplicar los estándares. Estos son algunos de los servicios de Azure que pueden ayudar a implementar un modelo de gobernanza.

1. Política de Azure: Define y aplica reglas en todos los recursos de Azure. Esta herramienta permite a las organizaciones aplicar normas de gobernanza, como convenciones de nomenclatura, configuraciones de recursos y tipos de recursos permitidos.
2. Planos de Azure: Azure Blueprints puede automatizar la implementación de entornos compatibles. Los planos proporcionan plantillas para implementar recursos que cumplen con las políticas organizativas y los requisitos normativos.
3. Control de acceso basado en roles (RBAC): Implementa RBAC para administrar el acceso a los recursos de Azure. El RBAC permite a las organizaciones asignar funciones y permisos específicos a los usuarios, lo que garantiza que solo el personal autorizado pueda acceder a los recursos confidenciales.
4. Centro de seguridad y administrador de cumplimiento: Utiliza Azure Security Center y Compliance Manager para supervisar y evaluar continuamente el cumplimiento de las normas del sector, como el RGPD, la HIPAA y la ISO 27001.

Al aprovechar estas herramientas y prácticas, las organizaciones pueden mantener el control sobre sus entornos de Azure y garantizar el cumplimiento de las políticas internas y las normativas externas. 

Curso de gestión y gobernanza de Azure de DataCamp Azure Management and Governance puede enseñarte más sobre gobernanza.

23. ¿Qué son las identidades administradas y por qué deberías utilizarlas?

Las identidades administradas proporcionan una identidad administrada automáticamente en Microsoft Entra ID para recursos de Azure (como máquinas virtuales, servicios de aplicaciones o funciones).

• El problema que resuelve: Elimina la necesidad de que los programadores gestionen credenciales (como contraseñas o cadenas de conexión) en su código.
• Cómo funciona: El recurso de Azure utiliza esta identidad para autenticarse en servicios como Azure Key Vault o SQL Database de forma segura, sin que tú tengas que ver ni cambiar la contraseña.

Preguntas para la entrevista de arquitecto de datos de Azure

Repasemos algunas preguntas que pueden surgir si solicitas un puesto de arquitecto de datos en Azure.

24. ¿Qué es Integration Runtime? ¿Cuáles son los diferentes tipos de entornos de ejecución de integración?

Integration Runtime es una infraestructura computacional que Azure Data Factory utiliza para proporcionar características de integración, como flujos de datos y movimiento de datos, en diversas configuraciones de red.

Hay tres tipos diferentes de tiempos de ejecución de integración:

25. ¿Qué característica de Azure se puede utilizar para evitar una carga elevada de la aplicación en caso de que no haya asistencia humana en el flujo?

Para evitar una carga elevada de aplicaciones sin intervención humana, siempre puedes utilizar Azure Autoscale. La escalabilidad automática te permite escalar automáticamente tus aplicaciones o recursos en función de la demanda y de reglas y métricas predefinidas, como el uso de la CPU o el uso de la memoria. Esta disposición proporciona recursos suficientes para satisfacer la demanda de tu aplicación sin un exceso de aprovisionamiento ni gastos innecesarios.

Además, Azure Traffic Manager puede distribuir el tráfico entre varias regiones, lo que ayuda a equilibrar la carga y mejorar el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones. 

26. ¿En qué se diferencia Azure Traffic Manager de Azure Load Balancer?

Azure Traffic Manager se encarga principalmente de enviar tráfico a nivel mundial basándose en métodos de enrutamiento como la ubicación geográfica, el rendimiento o la prioridad. Esto mejora la experiencia del usuario y refleja cómo se distribuye tu aplicación en todo el mundo. 

Tus puntos finales públicos también experimentarán ventajas como una alta accesibilidad y capacidad de respuesta. Para diversos objetivos de aplicación y sistemas de recuperación espontánea, Traffic Manager ofrece una variedad de mecanismos de enrutamiento de tráfico y soluciones de seguimiento de puntos finales. 

Por otro lado, Azure Load Balancer gestiona el enrutamiento del tráfico dentro de una región determinada. Distribuye el tráfico de red entrante entre varias máquinas virtuales o servicios dentro de esa región, lo que garantiza un alto rendimiento y disponibilidad. 

Ofrece una solución de equilibrio de carga de capa 4 de alto rendimiento y bajo ancho de banda para todos los protocolos UDP y TCP. Puede garantizar el procesamiento fluido de millones de consultas por segundo, al tiempo que mantiene una alta disponibilidad.

27. Explica qué son la cola de Service Bus y la cola de almacenamiento.

Las colas de Azure Service Bus pertenecen al marco de mensajería de Azure e incluyen, entre otras cosas, las funciones de puesta en cola, publicación y suscripción. También incluyen colas de mensajes no entregados integradas para gestionar los fallos en los mensajes y permiten establecer tiempos de caducidad para los mensajes. 

Las colas de Service Bus son ideales para conectar componentes de aplicaciones dispares mediante protocolos de comunicación, contratos de datos, dominios de confianza o protocolos de seguridad.

Las colas de almacenamiento de Azure pertenecen al marco de almacenamiento de Azure y son conocidas por su simplicidad y facilidad de uso. Permiten una fácil depuración mediante el uso del emulador local de Azure Storage. 

Las herramientas Azure Storage Queue te permiten revisar rápidamente los 32 mensajes principales y visualizar el contenido de los que pertenecen a XML/JSON directamente desde Visual Studio. 

Otra característica de las colas de almacenamiento que garantiza el buen funcionamiento de las operaciones de desarrollo y control de calidad es que su contenido se puede vaciar cuando sea necesario. 

28. ¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos y un almacén de datos en Azure?

Azure Data Lake (ADLS Gen2) está diseñado para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados (esquema en lectura). Azure Synapse Analytics (almacén de datos) está optimizado para datos relacionales y estructurados, y para consultas SQL de alto rendimiento (esquema en escritura).

Preguntas para la entrevista de científico de datos de Azure

Otra función que requiere conocimientos sobre Azure es la de científico de datos. Repasemos algunas de las preguntas sobre Azure que te pueden hacer si solicitas este puesto.

29. ¿Cuántos tipos de conjuntos de datos son compatibles con Azure Data Factory?

Los conjuntos de datos compatibles con Azure Data Factory son los siguientes: 

• CSV
• Excel
• Binario
• Avro
• JSON
• ORC
• XML
• Parqué

30. ¿Cómo se entrena y se implementa un modelo de machine learning en Azure Machine Learning Studio?

Azure Machine Learning ofrece tres interfaces principales para crear modelos, que se adaptan a diferentes niveles de habilidad y requisitos:

1. Automated ML (AutoML): Ideal para la creación rápida de prototipos. Tú subes los datos y Azure itera automáticamente a través de varios algoritmos e hiperparámetros para encontrar el mejor modelo para tu métrica específica.
2. Azure ML Designer: Una interfaz de arrastrar y soltar en la que conectas visualmente conjuntos de datos y módulos para crear un proceso de formación sin necesidad de escribir código.
3. Cuadernos y SDK de Python (primero el código): El estándar para los científicos de datos profesionales. Escribes código Python (utilizando Azure ML SDK v2) en Jupyter Notebooks alojado en Azure Studio para entrenar, registrar y administrar modelos.

El flujo de trabajo general:

1. Prepara los datos: Registra conjuntos de datos en Azure ML Data Store.
2. Calcular: Crea un clúster informático (máquinas virtuales administradas) para ejecutar el script de formación.
3. Tren: Envía un «trabajo» (experimento) que ejecute tu script de entrenamiento en el clúster de cómputo.
4. Registro: las métricas detalladas y el archivo del modelo final (pkl/onnx) se guardan en el Registro de modelos.
5. Implementar: El modelo está contenedorizado (Docker) y se implementa en un punto final en línea (para inferencia en tiempo real) o en un punto final por lotes (para procesamiento por lotes a gran escala).

31. ¿Cómo puedes mejorar el rendimiento de una base de datos SQL Azure?

Para mejorar el rendimiento de una base de datos SQL Azure, ten en cuenta las siguientes estrategias:

1. Optimización de consultas:
• Planes de ejecución y estadísticas: Analiza los planes de ejecución de consultas y actualiza las estadísticas para identificar y optimizar las consultas que se ejecutan lentamente.
• Índices: Crea y mantén índices adecuados para acelerar la recuperación de datos.
2. Vistas de administración dinámica (DMV):
• Utiliza los DMV de SQL Azure para supervisar las métricas de rendimiento, identificar cuellos de botella y administrar los recursos de forma eficaz.
3. Consideraciones sobre la red:
• Latencia y ancho de banda: Para minimizar la latencia de la red y maximizar el ancho de banda, coloca la base de datos cerca de la aplicación, en la misma región de Azure.
• Agrupación de conexiones: Implementa el agrupamiento de conexiones para reducir la sobrecarga que supone establecer conexiones.
4. Escalado:
• Escalado vertical: Aumenta el nivel de rendimiento de tu base de datos SQL Azure eligiendo un nivel de servicio superior.
• Escalado horizontal: Fragmentación o partición para distribuir la carga entre varias bases de datos.
5. Almacenamiento en caché:
• Implementa estrategias de almacenamiento en caché, como el uso de Azure Cache para Redis, para reducir la carga en la base de datos almacenando en la memoria los datos a los que se accede con frecuencia.
6. Herramientas de supervisión del rendimiento:
• Para supervisar y optimizar continuamente el rendimiento, utiliza las herramientas integradas de supervisión y ajuste del rendimiento de Azure SQL Database, como Query Performance Insight y Automatic Tuning.

Al implementar estas estrategias, podrás mejorar significativamente el rendimiento de tu base de datos SQL Azure.

32. ¿Cómo se optimiza el rendimiento de las canalizaciones en Azure Data Factory?

Optimizar el rendimiento de las canalizaciones de Azure Data Factory implica mejorar el movimiento de datos, la transformación y la ejecución general de las canalizaciones. 

A continuación, se indican algunas estrategias de optimización:

1. Selección del tiempo de ejecución de la integración: Elige el tiempo de ejecución de integración adecuado en función de la ubicación de tu origen y destino de datos. Esto garantiza que los recursos informáticos estén más cerca de los datos, lo que reduce la latencia y mejora el rendimiento.
2. Procesamiento paralelo: Divide los datos en fragmentos más pequeños y ejecútalos en paralelo dentro de canalizaciones o actividades de flujo de datos. Este paralelismo puede acelerar significativamente el procesamiento de datos.
3. Flujos de datos eficientes: Minimiza las transformaciones innecesarias y la reorganización de datos en tus flujos de datos de mapeo. Reducir estas operaciones puede agilizar el flujo de datos y mejorar el rendimiento.

Al implementar estas estrategias, podrás optimizar de manera eficaz el rendimiento de tus canalizaciones de Azure Data Factory.

33. ¿Cómo gestionas y almacenas los datos en Azure y qué herramientas utilizas?

Azure ofrece varios servicios para gestionar y almacenar datos en la nube:

• Azure SQL Database: Un servicio de base de datos relacional totalmente gestionado que ofrece alta disponibilidad, copias de seguridad automáticas y escalabilidad. Es compatible con diversas funciones de SQL Server y puede almacenar y gestionar datos estructurados.
• Azure Cosmos DB: Un servicio de base de datos multimodelo distribuido globalmente que admite bases de datos nosql, como bases de datos de documentos, clave-valor, grafos y familias de columnas. Ofrece escalabilidad automática y alta disponibilidad, y puede almacenar y gestionar datos no estructurados.
• Azure Blob Storage: Un servicio de almacenamiento de objetos totalmente gestionado para almacenar y gestionar datos no estructurados, como imágenes, vídeos y documentos. Ofrece alta disponibilidad, durabilidad y escalabilidad, y se puede acceder a él mediante API REST.
• Azure Data Lake Storage Gen 2: Un servicio de lago de datos escalable y seguro para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Proporciona controles de acceso granulares y se puede acceder a él mediante diversas herramientas, como Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Copia de seguridad de Azure: Un servicio de copia de seguridad y recuperación ante desastres para proteger y recuperar datos en Azure. Proporciona copias de seguridad automáticas y se puede utilizar para realizar copias de seguridad de datos de entornos locales y servicios de Azure, como máquinas virtuales de Azure y recursos compartidos de archivos de Azure.
• Azure Site Recovery: Un servicio de recuperación ante desastres para replicar y recuperar aplicaciones y cargas de trabajo en Azure u otra ubicación. Ofrece un RPO y un RTO cercanos a cero y puede replicar cargas de trabajo desde entornos locales y servicios de Azure, como máquinas virtuales de Azure.

Conclusión

En este artículo, he presentado 30 preguntas específicas para ayudarte a prepararte para tu próxima entrevista. Organizadas en categorías (preguntas básicas, intermedias y avanzadas sobre Azure, así como preguntas específicas para arquitectos de datos y científicos de datos), estas preguntas te permitirán demostrar tu experiencia.

Si deseas mejorar tus habilidades como profesional de Azure y datos, aquí tienes algunos recursos que puedes consultar:

• Introducción a Azure 
• Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
• Arquitectura y servicios de Azure 
• Introducción a la ingeniería de datos
• Comprender la nube

¡Buena suerte en tu próxima entrevista!