Les 27 meilleures questions d'entretien sur Azure Data Factory et leurs réponses

Questions d'entretien technique sur Azure Data Factory

Les questions d'entretien technique portent souvent sur votre compréhension de fonctionnalités spécifiques, leur mise en œuvre et la façon dont elles fonctionnent ensemble pour construire des pipelines de données efficaces. Ces questions évaluent votre expérience pratique et votre connaissance des principaux composants et capacités de l'ADF.

Comment pouvez-vous mettre en œuvre la gestion des erreurs dans les pipelines Azure Data Factory ?

Description : Cette question teste votre capacité à mettre en œuvre des stratégies de gestion des erreurs dans les pipelines ADF.

Exemple de réponse : La gestion des erreurs dans Azure Data Factory peut être mise en œuvre à l'aide de politiques de réessai et d'activités de gestion des erreurs. L'ADF propose des mécanismes de relance intégrés, qui vous permettent de configurer le nombre de tentatives et l'intervalle entre les tentatives en cas d'échec d'une activité.

Par exemple, si une activité de copie échoue en raison d'un problème de réseau temporaire, vous pouvez configurer l'activité pour qu'elle soit réessayée trois fois, avec un intervalle de 10 minutes entre chaque tentative.

En outre, les conditions de dépendance des activités, telles que l'échec, l'achèvement et l'omission, peuvent déclencher des actions spécifiques en fonction de la réussite ou de l'échec d'une activité. 

Par exemple, je pourrais définir un flux de pipeline tel que, en cas d'échec d'une activité, une activité personnalisée de traitement des erreurs, telle que l'envoi d'une alerte ou l'exécution d'un processus de repli, soit exécutée.

Quel est le rôle de l'Integration Runtime (IR) dans Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre compréhension de l'infrastructure informatique qui sous-tend le mouvement des données et la répartition des activités dans l'ADF.

Exemple de réponse : L'Integration Runtime (IR) est l'infrastructure informatique qu'Azure Data Factory utilise pour effectuer le mouvement et la transformation des données, ainsi que la répartition des activités. Elle est essentielle pour gérer comment et où les données sont traitées, et elle peut être optimisée en fonction de la source, de la destination et des exigences de transformation. Pour plus de précisions, il existe trois types de RI :

Comment mettre en œuvre le paramétrage dans un pipeline Azure Data Factory ?

Description : Cette question vérifie votre compréhension du fonctionnement du paramétrage dans ADF pour créer des pipelines réutilisables et flexibles.

Exemple de réponse : La paramétrisation dans Azure Data Factory permet une exécution dynamique des pipelines, où vous pouvez passer des valeurs différentes à chaque exécution. 

Par exemple, dans une activité de copie, je pourrais utiliser des paramètres pour spécifier le chemin du fichier source et le dossier de destination de manière dynamique. Je définirais les paramètres au niveau du pipeline et les transmettrais à l'ensemble de données ou à l'activité concernée.

Voici un exemple simple :

{
  "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 paramétrisation rend les pipelines réutilisables et permet une mise à l'échelle facile en ajustant les entrées de manière dynamique pendant l'exécution.

Qu'est-ce qu'un flux de données de mappage dans Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue vos connaissances sur la transformation des données dans ADF sans avoir recours à des services de calcul externes.

Exemple de réponse : Un flux de données de mappage dans Azure Data Factory vous permet d'effectuer des transformations sur les données sans écrire de code ou déplacer les données en dehors de l'écosystème ADF. Il fournit une interface visuelle qui vous permet de créer des transformations complexes. 

Les flux de données sont exécutés sur des clusters Spark au sein de l'environnement géré d'ADF, ce qui permet des transformations de données évolutives et efficaces. 

Par exemple, dans un scénario de transformation typique, je pourrais utiliser un flux de données pour joindre deux ensembles de données, agréger les résultats et écrire la sortie vers une nouvelle destination, le tout visuellement et sans services externes comme Databricks.

Comment gérer la dérive des schémas dans Azure Data Factory ?

Description : Cette question teste votre capacité à gérer les modifications dynamiques des schémas lors de la transformation des données.

Exemple de réponse : La dérive des schémas fait référence aux modifications de la structure des données sources au fil du temps. 

Azure Data Factory s'attaque à la dérive des schémas en proposant l'option Allow Schema Drift dans Mapping Data Flows. Cela permet à ADF de s'adapter automatiquement aux modifications du schéma des données entrantes, comme l'ajout ou la suppression de nouvelles colonnes, sans avoir à redéfinir l'ensemble du schéma. 

En activant la dérive des schémas, je peux configurer un pipeline pour mapper dynamiquement des colonnes même si le schéma source change. 

Option Allow schema drift dans Azure Data Factory. Source de l'image : Microsoft

Questions d'entretien avancées sur Azure Data Factory

Les questions d'entretien avancées permettent d'approfondir les fonctionnalités ADF, en se concentrant sur l'optimisation des performances, les cas d'utilisation réels et les décisions architecturales avancées. 

Ces questions visent à évaluer votre expérience des scénarios de données complexes et votre capacité à résoudre des problèmes difficiles à l'aide d'ADF.

Comment optimiser les performances d'un pipeline Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre capacité à dépanner et à améliorer l'efficacité des pipelines.

Exemple de réponse : Je suis généralement plusieurs stratégies pour optimiser les performances d'un pipeline Azure Data Factory. 

Tout d'abord, je m'assure que le parallélisme est exploité en utilisant des exécutions de pipeline concurrentes pour traiter les données en parallèle lorsque c'est possible. J'utilise également le partitionnement dans le cadre de l'activité de copie pour diviser les grands ensembles de données et transférer simultanément de plus petits morceaux.

Une autre optimisation importante consiste à sélectionner le bon moteur d'exécution d'intégration en fonction de la source de données et des exigences de transformation. Par exemple, l'utilisation d'un RI auto-hébergé pour les données sur site peut accélérer les transferts entre le site et le cloud. 

En outre, l'activation de l'option Staging dans l'activité de copie peut améliorer les performances en mettant en mémoire tampon les grands ensembles de données avant le chargement final.

Quel est le rôle d'Azure Key Vault dans Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre compréhension de la gestion sécurisée des informations d'identification dans l'ADF.

Exemple de réponse : Azure Key Vault joue un rôle essentiel dans la sécurisation des informations sensibles telles que les chaînes de connexion, les mots de passe et les clés API dans Azure Data Factory. Au lieu de coder les secrets en dur dans les pipelines ou les services liés, j'utilise Key Vault pour stocker et gérer ces secrets. 

Le pipeline ADF peut récupérer en toute sécurité les secrets de Key Vault pendant l'exécution, en veillant à ce que les informations d'identification restent protégées et ne soient pas exposées dans le code. Par exemple, lorsque je configure un service lié pour se connecter à une base de données Azure SQL, j'utilise une référence secrète de Key Vault pour m'authentifier en toute sécurité.

Comment Azure Data Factory prend-il en charge l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD) ?

Description : Cette question vérifie votre connaissance du contrôle de version et du déploiement automatisé dans ADF.

Exemple de réponse : Azure Data Factory s'intègre à Azure DevOps ou GitHub pour les flux de travail CI/CD. Je configure généralement ADF pour qu'il se connecte à un dépôt Git, ce qui permet de contrôler les versions des pipelines, des jeux de données et des Linked Services. Le processus consiste à créer des branches, à apporter des modifications dans un environnement de développement, puis à valider ces modifications dans le référentiel.

Pour le déploiement, l'ADF prend en charge les modèles ARM qui peuvent être exportés et utilisés dans différents environnements, tels que la phase d'essai et la production. Grâce aux pipelines, je peux automatiser le processus de déploiement, en veillant à ce que les changements soient testés et promus efficacement dans différents environnements.

Flux de travail automatisé Azure Data Factory CI/CI. Source de l'imagee : Microsoft.

Comment concevoir un pipeline de données hybride à l'aide d'Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre compréhension des capacités d'ADF à gérer des environnements de données hybrides.

Exemple de réponse : La conception d'un pipeline de données hybride avec Azure Data Factory nécessite l'utilisation du Runtime d'intégration auto-hébergé (IR) pour faire le lien entre les environnements sur site et dans le cloud. L'IR est installé sur une machine au sein du réseau sur site, ce qui permet à l'ADF de déplacer des données en toute sécurité entre des ressources sur site et dans le cloud, comme Azure Blob Storage ou Azure SQL Database.

Par exemple, lorsque je dois transférer des données d'un serveur SQL sur site vers un lac de données Azure, je configure l'IR auto-hébergé pour accéder en toute sécurité au serveur SQL, je définis des ensembles de données pour la source et la destination, et j'utilise une activité de copie pour déplacer les données. Je pourrais également ajouter des transformations ou des étapes de nettoyage à l'aide de Mapping Data Flows.

Comment mettre en œuvre la cartographie dynamique dans un flux de données de cartographie ?

Description : Cette question teste votre capacité à configurer des mappages de schémas dynamiques dans des flux de données complexes.

Exemple de réponse : Le mappage dynamique dans un flux de données de mappage permet une certaine flexibilité lorsque le schéma des données source peut changer. Je mets en œuvre le mappage dynamique en utilisant la fonction de mappage automatique de Data Flow, qui mappe automatiquement les colonnes sources aux colonnes de destination par nom.

J'utilise les colonnes dérivées et le langage d'expression dans les flux de données pour affecter ou modifier dynamiquement les colonnes sur la base de leurs métadonnées dans le cadre de scénarios plus complexes. Cette approche est utile en cas de dérive des schémas ou lorsque le pipeline de données doit gérer plusieurs schémas sources différents sans remappage manuel.

Questions d'entretien sur Azure Data Factory basées sur des scénarios

Les questions d'entretien comportementales et basées sur des scénarios mettent l'accent sur la manière dont les candidats appliquent leurs compétences techniques dans des situations réelles. 

Ces questions permettent d'évaluer les capacités de résolution de problèmes, de dépannage et d'optimisation dans le cadre de flux de données complexes. Ils donnent également un aperçu du processus de prise de décision du candidat et de son expérience dans la gestion des défis liés à l'intégration des données et aux processus ETL.

Décrivez une situation dans laquelle vous avez dû dépanner un pipeline Azure Data Factory défaillant.

Description : Cette question évalue vos compétences en matière de résolution de problèmes, en particulier lorsque vous êtes confronté à des pannes de pipeline ou à des problèmes inattendus.

Exemple de réponse : Dans le cadre d'un projet, j'avais un pipeline qui échouait systématiquement lorsque je tentais de transférer des données d'un serveur SQL sur site vers Azure Blob Storage. 

Les journaux d'erreurs indiquent un problème de délai d'attente pendant le processus de déplacement des données. Pour résoudre le problème, j'ai d'abord vérifié la configuration de l'exécution d'intégration auto-hébergée (IR), qui était responsable de la connexion des données sur site. 

Après inspection, j'ai constaté que la machine hébergeant l'IR utilisait beaucoup de puissance de l'unité centrale, ce qui entraînait des retards dans le transfert des données.

Pour résoudre le problème, j'ai augmenté la puissance de traitement de la machine et réparti la charge de travail en partitionnant les données en plus petits morceaux à l'aide des paramètres de l'activité de copie. 

Cela a permis de traiter les données en parallèle, de réduire les temps de chargement et d'éviter les pannes. Après les modifications, le pipeline s'est exécuté avec succès, éliminant l'erreur.

Pouvez-vous décrire un scénario dans lequel vous avez optimisé un pipeline de données pour améliorer les performances dans ADF ?

Description : Cette question évalue votre capacité à identifier et à mettre en œuvre des techniques d'optimisation dans les flux de données.

Exemple de réponse : Dans un projet où nous devions traiter de grandes quantités de données financières provenant de sources multiples, l'exécution du pipeline initial prenait trop de temps en raison du volume de données. Pour optimiser cette opération, j'ai d'abord activé le parallélisme en configurant plusieurs activités de copie à exécuter simultanément, chacune gérant une partition différente du jeu de données.

Ensuite, j'ai utilisé la fonction de mise en scène de l'activité de copie pour mettre temporairement en mémoire tampon les données dans Azure Blob Storage avant de les traiter ultérieurement, ce qui a permis d'améliorer considérablement le débit. J'ai également eu recours à des optimisations du flux de données en mettant en cache les tableaux de consultation utilisés dans les transformations. 

Ces ajustements ont permis d'améliorer les performances du pipeline de 40 % et de réduire le temps d'exécution.

Avez-vous été confronté à une situation où le schéma d'une source de données a été modifié de manière inattendue ? Comment avez-vous réagi ?

Description : Cette question porte sur la manière dont vous gérez les modifications inattendues des schémas et dont vous vous assurez que les pipelines restent fonctionnels.

Exemple de réponse : Oui, dans l'un de mes projets, le schéma d'une source de données (une API externe) a changé de manière inattendue lorsqu'une nouvelle colonne a été ajoutée à l'ensemble de données. Cela a entraîné l'échec du pipeline, car le schéma du flux de données de mappage n'était plus aligné.

Pour y remédier, j'ai activé l'option Allow Schema Drift dans le flux de données, ce qui a permis au pipeline de détecter et de gérer automatiquement les modifications du schéma. 

En outre, j'ai configuré le mappage dynamique des colonnes à l'aide de colonnes dérivées, ce qui a permis de capturer la nouvelle colonne sans coder en dur des noms de colonnes spécifiques. Cela a permis de s'assurer que le pipeline pouvait s'adapter aux futures modifications du schéma sans intervention manuelle.

Expliquez un scénario dans lequel vous avez utilisé Azure Data Factory pour intégrer plusieurs sources de données.

Description : Cette question évalue votre capacité à gérer l'intégration de données multi-sources, une exigence courante dans les processus ETL complexes.

Exemple de réponse : Dans le cadre d'un projet récent, j'ai dû intégrer des données provenant de trois sources : un serveur SQL sur site, un lac de données Azure et une API REST. J'ai utilisé une combinaison d'un Runtime d'intégration auto-hébergé pour la connexion au serveur SQL sur site et d'un Runtime d'intégration Azure pour les services basés sur le cloud.

J'ai créé un pipeline qui utilise l'activité Copy pour extraire des données du serveur SQL et de l'API REST, les transformer à l'aide de Mapping Data Flows et les combiner avec des données stockées dans Azure Data Lake. 

En paramétrant les pipelines, j'ai assuré une certaine flexibilité dans la gestion de différents ensembles de données et de calendriers. Cela a permis l'intégration de données provenant de sources multiples, ce qui était crucial pour la plateforme d'analyse de données du client.

Comment avez-vous abordé une situation où des problèmes de qualité des données affectaient le résultat du pipeline ADF ?

Description : Cette question porte sur la manière dont vous identifiez et traitez les problèmes de qualité des données dans vos flux de travail.

Exemple de réponse : Dans un cas, je travaillais sur un pipeline qui extrayait des données sur les clients à partir d'un système de gestion de la relation client. Cependant, les données contenaient des valeurs manquantes et des doublons, ce qui a affecté le rapport final. Pour résoudre ces problèmes de qualité des données, j'ai incorporé dans le pipeline un flux de données qui effectue des opérations de nettoyage des données.

J'ai utilisé des filtres pour supprimer les doublons et une division conditionnelle pour traiter les valeurs manquantes. J'ai mis en place une recherche pour toutes les données manquantes ou incorrectes afin d'obtenir des valeurs par défaut à partir d'un ensemble de données de référence. Au terme de ce processus, la qualité des données a été considérablement améliorée, ce qui a permis de garantir la précision et la fiabilité des analyses en aval.

Décrivez une situation dans laquelle vous avez dû mettre en œuvre une transformation de données complexe en ADF.

Description : Cette question teste votre expérience des transformations de données avancées à l'aide d'ADF.

Exemple de réponse : Dans le cadre d'un projet de reporting financier, je devais fusionner des données transactionnelles provenant de sources multiples, appliquer des agrégations et générer des rapports de synthèse pour différentes régions. La difficulté résidait dans le fait que chaque source de données avait une structure et une convention d'appellation légèrement différentes. J'ai mis en œuvre la transformation à l'aide de Mapping Data Flows. 

Tout d'abord, j'ai normalisé les noms des colonnes dans tous les ensembles de données à l'aide de Derived Columns (colonnes dérivées). Ensuite, j'ai appliqué des agrégations pour calculer des indicateurs spécifiques à chaque région, tels que le chiffre d'affaires total et la valeur moyenne des transactions. Enfin, j'ai utilisé une transformation pivot pour remodeler les données afin de faciliter l'établissement de rapports. L'ensemble de la transformation a été réalisé au sein d'ADF, en tirant parti de ses transformations intégrées et de son infrastructure évolutive.

Pouvez-vous nous expliquer une situation dans laquelle vous avez dû sécuriser des données sensibles dans un pipeline Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre compréhension des pratiques de sécurité des données dans l'ADF.

Exemple de réponse : Dans le cadre d'un projet, nous avions affaire à des données clients sensibles qui devaient être transférées en toute sécurité d'un serveur SQL sur site vers une base de données SQL Azure. J'ai utilisé Azure Key Vault pour stocker les identifiants de la base de données et sécuriser les données, en veillant à ce que les informations sensibles telles que les mots de passe ne soient pas codées en dur dans le pipeline ou les Linked Services.

En outre, j'ai mis en œuvre le cryptage des données pendant le mouvement des données en activant les connexions SSL entre le serveur SQL sur site et Azure. 

J'ai également utilisé le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) pour restreindre l'accès au pipeline ADF, en veillant à ce que seuls les utilisateurs autorisés puissent le déclencher ou le modifier. Cette configuration a permis de sécuriser le transfert des données et de gérer correctement les accès.

Comment avez-vous géré une situation dans laquelle un pipeline devait être exécuté en fonction d'événements commerciaux spécifiques ?

Description : Cette question évalue votre capacité à mettre en œuvre des exécutions de pipeline pilotées par des événements.

Exemple de réponse : Dans un scénario, le pipeline devait s'exécuter chaque fois qu'un nouveau fichier contenant des données de vente était téléchargé sur Azure Blob Storage. Pour ce faire, j'ai utilisé un déclencheur basé sur un événement dans Azure Data Factory. Le déclencheur a été configuré pour écouter les événements Blob Created dans un conteneur spécifique, et dès qu'un nouveau fichier a été téléchargé, il a automatiquement déclenché le pipeline.

Cette approche événementielle a permis de s'assurer que le pipeline ne fonctionnait que lorsque de nouvelles données étaient disponibles, éliminant ainsi la nécessité d'une exécution manuelle ou programmée. Le pipeline traite ensuite le fichier, le transforme et le charge dans l'entrepôt de données en vue d'une analyse plus approfondie.

Pouvez-vous nous décrire une situation où vous avez dû migrer un processus ETL sur site vers Azure Data Factory ?

Description : Cette question évalue votre expérience de la migration des processus ETL traditionnels vers le cloud à l'aide d'ADF.

Exemple de réponse : Dans le cadre d'un projet de migration d'un processus ETL existant basé sur SSIS, de sur site vers le cloud, j'ai utilisé Azure Data Factory avec l'Azure-SSIS Integration Runtime. 

Tout d'abord, j'ai évalué les packages SSIS existants pour m'assurer qu'ils étaient compatibles avec ADF et j'ai apporté les modifications nécessaires pour gérer les sources de données basées sur le cloud.

J'ai mis en place l'IR Azure-SSIS pour exécuter les packages SSIS dans le cloud tout en conservant les flux de travail existants. Pour le nouvel environnement cloud, j'ai également remplacé certaines des activités ETL traditionnelles par des composants ADF natifs tels que Copy Activities et Mapping Data Flows, ce qui a amélioré les performances globales et l'évolutivité des flux de données.

Conseils pour préparer un entretien avec Azure Data Factory

La préparation d'un entretien avec Azure Data Factory nécessite une connaissance approfondie des aspects techniques et pratiques de la plateforme. Il est essentiel de démontrer votre connaissance des fonctionnalités de base de l'ADF et votre capacité à les appliquer dans des scénarios réels.

Voici mes meilleurs conseils pour vous aider à vous préparer à l'entretien :

• Maîtriser les concepts et l'architecture d'ADF - Avant l'entretien, assurez-vous de bien maîtriser l'architecture globale d'Azure Data Factory. Comprenez ses principaux composants et soyez prêt à expliquer comment chaque composant fonctionne et interagit dans un pipeline ETL. Vous devez également être en mesure d'expliquer comment Azure Data Factory s'intègre à d'autres services Azure tels que Data Lake, Blob Storage et SQL Databases.
• Savoir utiliser les outils et les services - Familiarisez-vous avec les outils et les services utilisés avec Azure Data Factory. Assurez-vous de savoir comment configurer efficacement les activités de déplacement et de transformation des données, car ce sont des sujets susceptibles d'être abordés dans les questions d'entretien technique.
• Préparez des exemples concrets - Les recruteurs recherchent souvent des exemples pratiques pour démontrer votre expérience avec Azure Data Factory. Si vous avez de l'expérience dans l'optimisation des performances des pipelines ou dans la résolution de problèmes, mettez ces exemples en avant car ils démontrent votre capacité à relever des défis quotidiens dans des scénarios réels.
• Comprendre les fonctions de sécurité d'ADF - Familiarisez-vous avec la façon dont Azure Data Factory gère la sécurité, notamment en utilisant Managed Identity pour l'authentification sécurisée, en exploitant Azure Key Vault pour la gestion des secrets et en appliquant le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) pour la gouvernance des ressources. En mettant en avant votre compréhension de ces mesures de sécurité, vous montrez votre engagement à élaborer des solutions de données sûres et conformes.
• Restez informé des meilleures pratiques ADF - Azure Data Factory évolue en permanence avec des mises à jour fréquentes et de nouvelles fonctionnalités ! Consultez la documentation officielle d'Azure et découvrez les nouvelles fonctionnalités ou améliorations.

Conclusion

Azure Data Factory est un outil puissant pour construire des solutions ETL basées sur le cloud, et son expertise est très recherchée dans le monde de l'ingénierie des données !

Dans cet article, nous avons exploré les questions d'entretien essentielles, allant des concepts généraux aux questions techniques et basées sur des scénarios, en soulignant l'importance de la connaissance des fonctionnalités et des outils ADF. Les exemples concrets de gestion de pipeline, de transformation de données et de dépannage illustrent les compétences essentielles requises dans un environnement ETL basé sur le cloud.

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