30 preguntas de entrevista sobre Azure: De Básico a Avanzado

Preguntas intermedias de la entrevista sobre Azure

Estas preguntas pondrán a prueba tu experiencia práctica con los servicios de Azure, sus configuraciones y su uso efectivo en diversos escenarios. Con las preguntas intermedias, se espera que demuestres un conocimiento más profundo de los servicios básicos de Azure. 

Objetivo principal de las preguntas intermedias: Evalúa la comprensión a nivel intermedio y de implementación de los conceptos de Azure por parte del candidato.

Conceptos clave que debes conocer

Para asegurarte de que estás preparado, ten una sólida comprensión de los siguientes conceptos:

• Calcula las soluciones: 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 eficientemente.
• Trabajo en red: Competencia en la configuración y gestión de redes virtuales Azure, grupos de seguridad de red (NSG), Azure VPN Gateway, Azure Load Balancer y Azure ExpressRoute para conectividad híbrida.
• Seguridad y cumplimiento: Profundo conocimiento del control de acceso basado en roles y de cómo Azure garantiza el cumplimiento de las normas del sector. Además, comprende servicios importantes como Azure Security Center, Azure Key Vault y Azure Policy. 
• Prácticas DevOps: Experiencia con canalizaciones CI/CD utilizando Azure DevOps, automatización de infraestructuras con plantillas ARM y herramientas de gestión de la configuración como Terraform.
• Seguimiento y gestión: Utiliza Azure Monitor, Application Insights y Log Analytics para supervisar y gestionar los recursos y aplicaciones de Azure.

Preguntas que te pueden hacer

He aquí algunos ejemplos de preguntas que podrías encontrarte durante una entrevista intermedia sobre Azure, junto con sugerencias de respuestas.

10. ¿Qué son los roles IAM y cómo se utilizan en Azure?

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

• Identificación y autentificación: Los usuarios de Azure deben identificarse y autenticarse mediante Azure Active Directory. 
• Funciones y permisos: Una vez autentificados, a los usuarios se les asignan funciones que definen sus permisos. Algunos roles por defecto son Propietario, Colaborador y Lector. Sin embargo, puedes personalizar y crear roles específicos, definiendo qué acciones se pueden realizar. 

11. ¿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 backend para garantizar una alta disponibilidad y fiabilidad. Admite la conmutación por error automática y la distribución de la carga entre máquinas o instancias virtuales. 

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

• Equilibrador de carga público: Distribuye el tráfico entrante de Internet a las máquinas virtuales o instancias del pool backend y proporciona conectividad saliente a las máquinas virtuales.
• Equilibrador de carga interno: Equilibra el tráfico dentro de una red virtual, permitiendo que las aplicaciones se comuniquen eficazmente en un entorno privado o híbrido.

El Equilibrador de Carga funciona en la Capa 4, gestionando el tráfico TCP y UDP. Realiza tareas fundamentales de equilibrado de carga dirigiendo el tráfico entrante desde su extremo frontal a las instancias de pool del extremo posterior mediante reglas de equilibrado de carga configuradas y sondas de estado. 

Estas instancias de pool de backend pueden consistir en máquinas virtuales Azure o conjuntos de máquinas virtuales a escala.

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

Las Máquinas Virtuales Azure son instancias de servidor virtualizadas (para Windows o Linux) en la nube. Tienes el control total del SO y de las aplicaciones. 

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

Mientras que las Máquinas Virtuales te proporcionan un profundo nivel de control, los Servicios de Aplicaciones son estupendos cuando quieres centrarte más en el código y menos en la configuración.

13. ¿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 en varias máquinas. 
• Protocolo de acceso: Se accede al Almacenamiento de Blobs mediante Se accede mediante HTTP/HTTPS. Se accede a los Archivos Azure mediante el protocolo Server Message Block (SMB).

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

Azure Blob Storage es ideal para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados que no requieren un sistema de archivos tradicional, como Blackups, almacenamiento multimedia o entrega de contenidos. 

Por otro lado, Azure File Storage es ideal para escenarios en los que es necesario compartir archivos entre varias máquinas virtuales o servidores locales, soportando operaciones tradicionales de sistemas de archivos como Compartir archivos o Levantar y desplazar.

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

14. ¿Cuáles son los diferentes modelos de despliegue de la nube en Azure?

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

Preguntas avanzadas de la entrevista sobre Azure

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

Objetivo principal de las preguntas avanzadas: Evaluar la comprensión avanzada del candidato de los conceptos y servicios de Azure.

Conceptos clave que debes conocer

Para estar plenamente preparado, debes tener sólidos conocimientos del ecosistema Azure y de cómo diseñar, crear y desplegar aplicaciones utilizando sus servicios. Esto significa comprender:

• Arquitectura y diseño: Profundo conocimiento de las mejores prácticas para diseñar soluciones Azure escalables y resistentes. 
• Despliegues multiregión: Estrategias de despliegue de aplicaciones en varias regiones para mejorar la disponibilidad y la recuperación ante desastres, y comprensión de las mejores prácticas para desplegar 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 en caso de catástrofe: Utiliza Azure Site Recovery, Azure Backup y soluciones de almacenamiento georredundante para garantizar la continuidad del negocio.
• Soluciones híbridas y multi-nube: Integrando Azure Stack, Azure Arc y soluciones de identidad híbrida para permitir operaciones fluidas en entornos en la nube y locales.
• Prácticas avanzadas de seguridad: Implementación de Azure Sentinel, Azure Security Center, Azure Policy y soluciones de seguridad personalizadas para proteger los recursos y datos de Azure.

Preguntas que te pueden hacer

He aquí algunos ejemplos de preguntas que podrían hacerte durante una entrevista avanzada de Azure, junto con sugerencias de respuestas.

15. Explica Azure Site Recovery y su papel 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 replicando 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 o desastre, la ASR facilita la conmutación automática al sitio secundario, minimizando el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.

Entre las principales características de Azure Site Recovery se incluyen:

• Replicación y recuperación automatizadas: ASR automatiza el proceso de replicación, garantizando que los datos y las aplicaciones tengan copias de seguridad constantes 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.
• Coherencia de la solicitud: ASR proporciona instantáneas coherentes con la aplicación, garantizando que las aplicaciones multinivel se recuperen de forma coherente tras la conmutación por error.

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

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

Azure Functions es un servicio de computación sin servidor que permite a los desarrolladores ejecutar código bajo demanda sin gestionar la infraestructura. Escala automáticamente en función de la demanda y cobra sólo 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 peticiones HTTP, mensajes en una cola o cambios en una base de datos.
• Proceso de fondo: Ejecuta procesos en segundo plano, como procesamiento de datos, trabajos por lotes o cargas de archivos.
• Procesamiento en tiempo real: Gestiona el procesamiento de flujos y eventos en tiempo real desde dispositivos IoT o aplicaciones en la nube.
• Aprendizaje automático e IA: Intégrate con modelos de aprendizaje automático y servicios de IA para tareas como completar textos, clasificar imágenes y realizar búsquedas semánticas.
• Tareas programadas: Ejecuta código según una programación definida, como limpiar bases de datos o enviar notificaciones periódicas.
• APIs web: Construye API web escalables con funciones activadas por HTTP que puedan conectarse a otros servicios o actuar como webhooks.
• Flujos de trabajo sin servidor: Actúa como componente informático en flujos de trabajo sin servidor, integrándote 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 el Bus de Servicios.

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

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

Diagrama de 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.

17. ¿Cómo se genera una aplicación web básica utilizando Azure?

Para ejecutar una aplicación web utilizando 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 de las aplicaciones web.
• App Service para construir, desplegar y escalar la aplicación web.
• Azure Monitor recopilará, analizará y actuará sobre los datos de telemetría en todo tu despliegue.
• Azure SQL Database para almacenar los datos asociados. 

La idea de la aplicación sería 

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

Éste sería el diagrama de arquitectura correspondiente: 

Diagrama básico de arquitectura de aplicaciones web Azure. Imagen de Microsoft. 

18. ¿Qué pasos considerarías para crear un despliegue Azure multirregión para una aplicación global?

Diseñar un despliegue Azure multirregión requiere una planificación cuidadosa y varias estrategias clave:

1. Diseño arquitectónico:
• Despliega en al menos dos regiones (primaria y secundaria).
• Utiliza Azure Front Door para el equilibrio de carga global y la conmutación por error.
2. Replicación de datos:
• Utiliza la georreplicación activa y los grupos de recuperación automática para la base de datos SQL.
• Implementa la georreplicación para Azure Cosmos DB.
• Utiliza el almacenamiento georredundante de acceso de lectura (RA-GRS) para Azure Storage.
3. Servicios de aplicación:
• Despliega aplicaciones web y API como aplicaciones App Service separadas en ambas regiones.
• Utiliza Azure Function Apps para tareas en segundo plano.
4. Redes y seguridad:
• Gestiona el DNS con Azure DNS.
• Asegura el tráfico a través de Azure Front Door y su WAF.
5. Sondas de monitorización y salud:
• Configura las sondas de salud en Azure Front Door.
• Utiliza Azure Monitor y Application Insights para el seguimiento del rendimiento.
6. Optimización de costes y rendimiento:
• Implementa el almacenamiento en caché con Azure Cache para Redis y Azure CDN.
• Diseña para la escalabilidad y utiliza la fragmentación para las bases de datos SQL.
7. Excelencia operativa:
• Organiza los recursos en grupos de recursos separados.
• Prueba periódicamente los procedimientos de conmutación por error y actualiza los planes de recuperación en caso de catástrofe.

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

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

Azure ofrece varias opciones de equilibrio de carga para distribuir el tráfico de forma 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.

20. ¿Cómo garantizas el cumplimiento y la gobernanza en los entornos Azure?

Garantizar el cumplimiento y la gobernanza en Azure implica implantar políticas y buenas prácticas para gestionar los recursos y hacer cumplir las normas. Estos son algunos de los servicios de Azure que pueden ayudar a implantar un modelo de gobernanza.

1. Política de Azure: Define y aplica reglas en los recursos de Azure. Esta herramienta permite a las organizaciones aplicar normas de gobernanza, como convenciones de nombres, configuraciones de recursos y tipos de recursos permitidos.
2. Planos Azure: Azure Blueprints puede automatizar el despliegue de entornos conformes. Los planos proporcionan plantillas para desplegar recursos que se adhieren a las políticas organizativas y a los requisitos normativos.
3. Control de acceso basado en roles (RBAC): Implementa RBAC para gestionar el acceso a los recursos de Azure. RBAC permite a las organizaciones asignar funciones y permisos específicos a los usuarios, garantizando que sólo el personal autorizado pueda acceder a los recursos sensibles.
4. Centro de Seguridad y Gestor de Cumplimiento: Utiliza Azure Security Center y Compliance Manager para supervisar y evaluar continuamente el cumplimiento de las normas del sector, como GDPR, HIPAA e ISO 27001.

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

Curso Azure Gestión y Gobernanza puede enseñarte más sobre gobernanza.

Preguntas de la entrevista al Arquitecto de Datos de Azure

Repasemos algunas preguntas que puedes encontrarte si solicitas un puesto de arquitecto de datos en Azure.

21. ¿Qué es el tiempo de ejecución de integración? ¿Cuáles son los distintos tipos de tiempos de ejecución de integración?

El Tiempo de Ejecución de Integración es una infraestructura informática que Azure Data Factory utiliza para ofrecer funciones de integración, como Flujos de Datos y Movimiento de Datos, a través de varias configuraciones de red.

Hay tres tipos diferentes de tiempos de ejecución de integración:

22. ¿Qué función de Azure puede utilizarse 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 la aplicación sin intervención humana, siempre puedes utilizar Azure Autoscale. La autoescala te permite escalar automáticamente tus aplicaciones o recursos en función de la demanda y de reglas y métricas predefinidas, como el uso de CPU o de memoria. Esta provisión proporciona recursos suficientes para soportar la demanda de tu aplicación sin sobreaprovisionar e incurrir en costes 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. 

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

Azure Traffic Manager se encarga principalmente de enviar el tráfico de forma global basándose en métodos de enrutamiento como la ubicación geográfica, el rendimiento o la prioridad. Esto conduce a una experiencia de usuario mejorada que refleja cómo se distribuye tu aplicación en todo el mundo. 

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

Por otro lado, Azure Load Balancer se encarga del enrutamiento del tráfico dentro de una región determinada. Distribuye el tráfico de red entrante entre varias máquinas virtuales o servicios dentro de esa región, garantizando 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 la gestión fluida de millones de consultas por segundo, manteniendo una alta disponibilidad.

24. Explica la Cola del Bus de Servicios y la Cola de Almacenamiento.

Las colas de Azure Service Bus pertenecen al marco de mensajería de Azure e incluyen, entre otras cosas, la puesta en cola, la publicación y la suscripción. También incluyen colas de mensajes muertos integradas para gestionar los fallos de los mensajes y te permiten establecer tiempos de caducidad de los mensajes. 

Las Colas del Bus de Servicios 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 sencillez y facilidad de uso. Permiten depurar fácilmente utilizando el emulador local de Azure Storage. 

Las herramientas de 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 unas operaciones de desarrollo y control de calidad fluidas es que su contenido puede vaciarse cuando sea necesario. 

25. Enumera los distintos modelos de despliegue en la nube disponibles en Azure.

En función de los requisitos específicos del proyecto o de la empresa, existen tres modelos diferentes de despliegue en la nube en los que puedes desplegar cualquier servicio en la nube de Azure.

1. Nube privada: Comprende los recursos de computación en nube propiedad en su totalidad de una sola empresa. Esto significa que la empresa aloja sus aplicaciones en sus propios servidores. 
2. Nube pública: El modelo más común de despliegue de la nube, la nube pública, implica que un proveedor externo de servicios en la nube (como Azure) gestiona y controla los recursos de la nube distribuidos a través de Internet. En este caso, el proveedor de la nube proporciona todo el hardware, el software y otras instalaciones de apoyo.
3. Nube híbrida: Una nube híbrida mezcla nubes privadas y públicas. Estos modelos de despliegue en la nube emplean funciones de servicios de nube privada, como el procesamiento de datos confidenciales, y servicios de nube pública, como el alojamiento de aplicaciones comerciales.

Preguntas de la entrevista al Científico de Datos de Azure

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

26. ¿Cuántos tipos de conjuntos de datos admite Azure Data Factory?

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

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

27. ¿Cómo se entrena y despliega un modelo de aprendizaje automático en Azure Machine Learning Studio?

Azure Machine Learning Studio es una plataforma basada en la nube que proporciona una interfaz de arrastrar y soltar para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático. 

Para entrenar y desplegar un modelo ML, se deben realizar los siguientes pasos: 

• Prepara los datos: Antes de entrenar un modelo, debes preparar los datos. Azure Machine Learning Studio proporciona varias herramientas para la preparación de datos, como la limpieza de datos, la ingeniería de características y la normalización de datos.
• Crea un nuevo experimento: Una vez preparados los datos, puedes crear un nuevo experimento en Azure Machine Learning Studio. El experimento es un espacio de trabajo donde puedes construir, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
• Añade datos: En el experimento, puedes añadir los datos preparados al espacio de trabajo.
• Elige un algoritmo ML: En Azure Machine Learning Studio, puedes elegir entre varios algoritmos de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, agrupación y sistemas de recomendación.
• Entrena el modelo: Una vez añadido el algoritmo al espacio de trabajo, puedes configurar sus parámetros e hiperparámetros y, a continuación, ejecutar el experimento para entrenar el modelo.
• Evalúa el modelo: Tras el entrenamiento, puedes evaluar su rendimiento utilizando varias métricas, como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
• Despliega el modelo: Una vez entrenado y evaluado, puedes desplegarlo en Azure como servicio web o de ejecución por lotes. Puedes utilizar la API REST para integrar el modelo en tus aplicaciones o el portal Azure para gestionar el despliegue.

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

Para mejorar el rendimiento de una base de datos SQL Azure, considera las siguientes estrategias:

1. Optimización de consultas:
• Planes de ejecución y estadísticas: Analiza los planes de ejecución de las consultas y actualiza las estadísticas para identificar y optimizar las consultas de ejecución lenta.
• Índices: Crea y mantén índices adecuados para acelerar la recuperación de datos.
2. Vistas dinámicas de gestión (DMV):
• Utiliza las DMV de SQL Azure para supervisar las métricas de rendimiento, identificar los cuellos de botella y gestionar los recursos con eficacia.
3. Consideraciones sobre la red:
• Latencia y ancho de banda: Para minimizar la latencia de la red y maximizar el ancho de banda, coloca tu base de datos cerca de tu aplicación, en la misma región de Azure.
• Agrupación de conexiones: Implementa la agrupación de conexiones para reducir la sobrecarga de establecer conexiones.
4. Escala:
• Escala vertical: Aumenta el nivel de rendimiento de tu Base de Datos SQL Azure eligiendo un nivel de servicio superior.
• Escala horizontal: Sharding 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 de la base de datos almacenando en 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.

Poniendo en práctica estas estrategias, puedes mejorar significativamente el rendimiento de tu base de datos SQL Azure.

29. ¿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 la canalización. 

He aquí 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, reduciendo la latencia y mejorando el rendimiento.
2. Procesamiento paralelo: Divide los datos en trozos más pequeños y ejecútalos en paralelo dentro de canalizaciones o actividades de flujo de datos. Este paralelismo puede acelerar considerablemente el procesamiento de los datos.
3. Flujos de datos eficientes: Minimiza las transformaciones innecesarias y la mezcla de datos en tus flujos de datos de mapeo. Reducir estas operaciones puede agilizar el flujo de datos y mejorar el rendimiento.

Aplicando estas estrategias, podrás optimizar eficazmente el rendimiento de tus canalizaciones de Azure Data Factory.

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

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

• Base de datos Azure SQL: Un servicio de base de datos relacional totalmente gestionado proporciona alta disponibilidad, copias de seguridad automáticas y escalabilidad. Es compatible con varias 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, de clave-valor, de grafos y de 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. Proporciona alta disponibilidad, durabilidad y escalabilidad, y se puede acceder a él mediante API REST.
• Almacenamiento Azure Data Lake: 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 Azure: Un servicio de copia de seguridad y recuperación ante desastres para proteger y recuperar datos en Azure. Proporciona copias de seguridad automáticas y puede utilizarse para hacer copias de seguridad de datos de entornos locales y servicios de Azure, como las máquinas virtuales de Azure y los archivos compartidos de Azure.
• Azure Site Recovery: Un servicio de recuperación ante desastres para replicar y recuperar aplicaciones y cargas de trabajo en Azure o en otra ubicación. Proporciona RPO y RTO cercanos a cero y puede replicar cargas de trabajo de entornos locales y servicios de Azure, como máquinas virtuales de Azure.

Conclusión

En este artículo, he presentado 30 preguntas específicas para ayudarte a preparar 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- ¡te equiparán para demostrar tus conocimientos!

Si quieres mejorar tus habilidades como profesional de Azure y de los datos, aquí tienes algunos recursos que podrías consultar:

• Introducción a Azure 
• Arquitectura y servicios de Azure 
• Introducción a la Ingeniería de Datos
• Comprender la computación en nube

¡Buena suerte en tu próxima entrevista!