33 questions d'entretien Azure : Du niveau débutant au niveau avancé

Questions d'entretien de niveau intermédiaire sur Azure

Ces questions évalueront votre expérience pratique des services Azure, des configurations et de l'utilisation efficace dans divers scénarios. Les questions intermédiaires vous permettent de démontrer une compréhension approfondie des services principaux d'Azure. 

Objectif principal des questions intermédiaires : Évaluer la compréhension intermédiaire et pratique des concepts Azure du candidat.

Concepts clés à connaître

Afin de vous assurer que vous êtes bien préparé, veuillez acquérir une solide compréhension des concepts suivants :

• Solutions informatiques : Maîtrisez les services informatiques (tels qu'Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure Virtual Machines et Azure App Services) et soyez en mesure d'expliquer les options de mise à l'échelle et comment les mettre en œuvre efficacement.
• Réseautage : Maîtrise de la configuration et de la gestion des réseaux virtuels Azure, des groupes de sécurité réseau (NSG), de la passerelle VPN Azure, du répartiteur de charge Azure et d'Azure ExpressRoute pour la connectivité hybride.
• Sécurité et conformité : Compréhension approfondie du contrôle d'accès basé sur les rôles et de la manière dont Azure garantit la conformité aux normes du secteur. De plus, familiarisez-vous avec des services importants tels qu'Azure Security Center, Azure Key Vault et Azure Policy. 
• Pratiques DevOps : Expérience avec les pipelines CI/CD utilisant Azure DevOps, l'automatisation de l'infrastructure avec les modèles ARM et les outils de gestion de configuration tels que Terraform.
• Surveillance et gestion : Veuillez utiliser Azure Monitor, Application Insights et Log Analytics pour surveiller et gérer les ressources et les applications Azure.

Questions qui pourraient vous être posées

Voici quelques exemples de questions que vous pourriez rencontrer lors d'un entretien Azure de niveau intermédiaire, ainsi que des suggestions de réponses.

11. Que sont les rôles IAM et comment sont-ils utilisés dans Azure ?

Azure Identity and Access Management (IAM) est un outil performant permettant de gérer l'accès des utilisateurs aux ressources Azure. Cela nous permet de déterminer qui peut accéder à quelles ressources et quelles actions ils peuvent effectuer. Il est basé sur :

• Identification et authentification : Les utilisateurs d'Azure doivent être identifiés et authentifiés via Microsoft Entra ID.
• Rôles et autorisations : Une fois authentifiés, les utilisateurs se voient attribuer des rôles qui définissent leurs autorisations. Les rôles par défaut sont Propriétaire, Contributeur et Lecteur. Cependant, il est possible de personnaliser et de créer des rôles spécifiques, en définissant les actions qui peuvent être effectuées. 

12. Comment fonctionne Azure Load Balancer et quels types sont disponibles ?

Azure Load Balancer est un service qui répartit le trafic réseau entrant entre plusieurs ressources backend afin de garantir une haute disponibilité et une grande fiabilité. Il prend en charge le basculement automatique et la répartition de la charge entre les machines virtuelles ou les instances. 

Il existe une version payante (Standard) et une version gratuite (Basic). Les deux peuvent être déployés comme suit : 

• Équilibreur de charge public : Répartit le trafic Internet entrant vers les machines virtuelles ou les instances du pool backend et assure la connectivité sortante pour les machines virtuelles.
• Équilibreur de charge interne : Équilibre le trafic au sein d'un réseau virtuel, permettant aux applications de communiquer efficacement dans un environnement privé ou hybride.

Le répartiteur de charge fonctionne au niveau de la couche 4 et gère le trafic TCP et UDP. Il exécute des tâches fondamentales d'équilibrage de charge en dirigeant le trafic entrant depuis son front-end vers les instances du pool back-end à l'aide de règles d'équilibrage de charge configurées et de tests de disponibilité. 

Ces instances de pool backend peuvent être constituées de machines virtuelles Azure ou d'ensembles de machines virtuelles.

13. Qu'est-ce qu'une machine virtuelle Azure et en quoi diffère-t-elle des services d'application Azure ?

Les machines virtuelles Azure sont des instances de serveurs virtualisés (pour Windows ou Linux) dans le cloud. Vous avez le contrôle total du système d'exploitation et des applications. 

D'autre part, Azure App Services est un service simplifié pour les applications Web et les API, vous n'avez donc pas à vous soucier de la structure sous-jacente.  

Alors que les machines virtuelles vous offrent un niveau de contrôle approfondi, les services d'application sont particulièrement adaptés lorsque vous souhaitez vous concentrer davantage sur le code et moins sur la configuration.

14. Quelles sont les principales différences entre Blob Storage et Azure Files ? Dans quels contextes sont-ils généralement utilisés ?

Les principales différences entre les deux services sont les suivantes : 

• Types de données : Alors que Blob Storage est conçu pour les données non structurées telles que les images ou les documents, Azure File est optimisé pour les données structurées qui doivent être partagées entre plusieurs machines. 
• Protocole d'accès : L'accès au stockage Blob s'effectue via HTTP/HTTPS. Les fichiers Azure sont accessibles via le protocole SMB (Server Message Block).

Les deux services possèdent des propriétés optimisées pour traiter différents types de données, ce qui permet de les utiliser dans divers scénarios. 

Azure Blob Storage est particulièrement adapté au stockage de grandes quantités de données non structurées qui ne nécessitent pas de système de fichiers traditionnel, telles que les sauvegardes, le stockage multimédia ou la diffusion de contenu. 

D'autre part, Azure File Storage est idéal pour les scénarios dans lesquels les fichiers doivent être partagés entre plusieurs machines virtuelles ou serveurs sur site, prenant en charge les opérations traditionnelles du système de fichiers telles que le partage de fichiers ou Lift and Shift.

Pour découvrir les services Azure et leurs principaux cas d'utilisation, nous vous invitons à consulter le cours de DataCamp sur l'architecture et les services Azure.

15. Quels sont les différents modèles de déploiement cloud dans Azure ?

Trois modèles de déploiement cloud sont disponibles dans Azure :

Questions d'entretien avancées sur Azure

Ces questions sont destinées aux postes de haut niveau qui requièrent des connaissances approfondies et une expérience significative dans la conception et la mise en œuvre de solutions Azure évolutives, robustes et sécurisées. 

Objectif principal des questions avancées : Évaluer la compréhension approfondie du candidat des concepts et des services Azure.

Concepts clés à connaître

Pour être parfaitement préparé, il est recommandé de posséder une solide expertise de l'écosystème Azure et de savoir concevoir, créer et déployer des applications à l'aide de ses services. Cela implique de comprendre :

• Architecture et conception : Compréhension approfondie des meilleures pratiques en matière de conception de solutions Azure évolutives et résilientes. 
• Déploiements multirégionaux : Stratégies de déploiement d'applications dans plusieurs régions pour améliorer la disponibilité, la reprise après sinistre et la compréhension des meilleures pratiques en matière de déploiement d'applications mondiales. 
• Équilibrage de charge et mise à l'échelle automatique : Mise en œuvre d'Azure Load Balancer, d'Application Gateway, d'Azure Front Door et d'Autoscaling afin de garantir les performances et la fiabilité des applications.
• Reprise après sinistre : Utilisation d'Azure Site Recovery, d'Azure Backup et de solutions de stockage géo-redondantes pour garantir la continuité des activités.
• Solutions hybrides et multi-cloud : Intégration d'Azure Stack, d'Azure Arc et de solutions d'identité hybrides pour permettre des opérations transparentes dans les environnements cloud et sur site.
• Pratiques de sécurité avancées : Mise en œuvre d'Azure Sentinel, d'Azure Security Center, d'Azure Policy et de solutions de sécurité personnalisées pour protéger les ressources et les données Azure.

Questions que l'on pourrait vous poser

Voici quelques exemples de questions qui pourraient vous être posées lors d'un entretien avancé sur Azure, ainsi que des suggestions de réponses.

17. Veuillez expliquer Azure Site Recovery et son rôle dans la planification de la reprise après sinistre.

Azure Site Recovery (ASR) est une solution de reprise après sinistre qui aide les entreprises à assurer la continuité de leurs activités en répliquant les charges de travail exécutées sur des machines physiques et virtuelles vers une région Azure secondaire ou un site local. En cas de panne ou de sinistre, ASR facilite le basculement automatique vers le site secondaire, minimisant ainsi les temps d'arrêt et les pertes de données.

Les principales fonctionnalités d'Azure Site Recovery sont les suivantes :

• Réplication et récupération automatisées : ASR automatise le processus de réplication, garantissant ainsi que les données et les applications sont systématiquement sauvegardées vers un emplacement secondaire.
• Options de basculement flexibles : ASR prend en charge les basculements planifiés et non planifiés, permettant ainsi aux entreprises de tester leurs plans de reprise après sinistre sans impact sur les charges de travail de production.
• Cohérence des applications : ASR fournit des instantanés cohérents avec les applications, garantissant ainsi la récupération cohérente des applications multicouches après un basculement.

Azure Site Recovery est un élément essentiel de la planification de la reprise après sinistre. Il fournit aux entreprises les outils nécessaires pour se protéger contre la perte de données et garantir une reprise rapide en cas d'événement imprévu.

18. Veuillez expliquer Azure Functions et illustrer les cas d'utilisation les plus courants à l'aide d'un schéma de service. 

Azure Functions est un service informatique sans serveur qui permet aux développeurs d'exécuter du code à la demande sans avoir à gérer l'infrastructure. Il s'adapte automatiquement en fonction de la demande et ne facture que le temps d'exécution utilisé.

Cas d'utilisation d'Azure Functions :

• Tâches déclenchées par des événements : Exécutez des tâches en réponse à des événements ou des déclencheurs, tels que des requêtes HTTP, des messages dans une file d'attente ou des modifications dans une base de données.
• Traitement en arrière-plan : Exécutez des processus en arrière-plan tels que le traitement de données, les tâches par lots ou les téléchargements de fichiers.
• Traitement en temps réel : Gérer le traitement en temps réel des flux et des événements provenant d'appareils IoT ou d'applications cloud.
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle : Intégrez des modèles d'apprentissage automatique et des services d'intelligence artificielle pour des tâches telles que la complétion de texte, la classification d'images et la recherche sémantique.
• Tâches planifiées : Exécutez du code selon un calendrier défini, par exemple pour nettoyer des bases de données ou envoyer des notifications périodiques.
• API Web : Développez des API Web évolutives avec des fonctions déclenchées par HTTP qui peuvent se connecter à d'autres services ou agir comme des webhooks.
• Workflows sans serveur : Fonctionner comme composant informatique dans les flux de travail sans serveur, en s'intégrant à des services tels qu'Azure Logic Apps.
• Messagerie fiable : Développez des solutions de messagerie avancées basées sur les événements à l'aide des services de messagerie Azure tels que les files d'attente de stockage et Service Bus.

Azure Functions est polyvalent et s'intègre parfaitement aux autres services Azure, ce qui le rend idéal pour diverses applications. Un exemple pertinent serait de l'utiliser dans un pipeline de téléchargement de fichiers de processus. 

Prenons l'exemple d'une solution de traitement des données dans le secteur de la vente au détail : Un système partenaire peut soumettre des informations sur le catalogue de produits sous forme de fichiers vers le stockage blob. Au fur et à mesure que les fichiers sont téléchargés, une fonction déclenchée par blob peut les valider, les transformer et les traiter dans le système principal.

Schéma de l'architecture de l'application Azure Functions. Image by Microsoft. 

Vous pouvez obtenir davantage d'informations sur tous les cas d'utilisation dans la documentation officielle de Microsoft.

19. Comment créer une application web de base à l'aide d'Azure ?

Pour exécuter une application Web à l'aide d'Azure, nous pouvons utiliser les services suivants : 

• Microsoft Entra ID fournit un plan de contrôle d'identité unique pour gérer les autorisations et les rôles des utilisateurs d'applications web. Il s'intègre à App Service et simplifie l'authentification et l'autorisation pour les applications web.
• Service d'application pour la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications web.
• Azure Monitor recueillera, analysera et agira sur les données télémétriques de l'ensemble de votre déploiement.
• Base de données SQL Azure pour stocker les données associées. 

L'idée de l'application serait la suivante : 

1. Un utilisateur émet une requête HTTPS vers le domaine par défaut du service App Service sur azurewebsites.net. Ce domaine pointe automatiquement vers l'adresse IP publique intégrée de votre service d'application. 
2. Easy Auth, une fonctionnalité d'Azure App Service, garantit que l'utilisateur accédant au site est authentifié avec Microsoft Entra ID.
3. Votre code d'application est déployé sur App Service, qui traite la demande. Par exemple, ce code peut se connecter directement à une instance de base de données SQL Azure à l'aide d'une chaîne de connexion configurée en tant que paramètre d'application dans le service App Service.
4. Application Insights enregistre les informations relatives à la demande App Service d'origine et à l'appel Azure SQL Database.

Voici le schéma architectural correspondant : 

Schéma de l'architecture de base d'une application web Azure. Image by Microsoft. 

20. Quelles mesures envisageriez-vous pour créer un déploiement Azure multirégional pour une application mondiale ?

La conception d'un déploiement Azure multirégional nécessite une planification minutieuse et plusieurs stratégies clés :

1. Conception architecturale :
• Veuillez déployer dans au moins deux régions (principale et secondaire).
• Veuillez utiliser Azure Front Door pour l'équilibrage de charge et le basculement à l'échelle mondiale.
2. Réplication des données :
• Veuillez utiliser la réplication géographique active et les groupes de basculement automatique pour SQL Database.
• Mettre en œuvre la réplication géographique pour Azure Cosmos DB.
• Veuillez utiliser le stockage géo-redondant en lecture seule (RA-GRS) pour Azure Storage.
3. Services d'application :
• Déployez les applications Web et les API en tant qu'applications App Service distinctes dans les deux régions.
• Veuillez utiliser Azure Function Apps pour les tâches en arrière-plan.
4. Réseau et sécurité :
• Gérer le DNS avec Azure DNS.
• Sécurisez le trafic grâce à Azure Front Door et son WAF.
5. Surveillance et sondes de santé :
• Veuillez configurer les sondes d'intégrité dans Azure Front Door.
• Veuillez utiliser Azure Monitor et Application Insights pour le suivi des performances.
6. Optimisation des coûts et performance :
• Mettre en œuvre la mise en cache avec Azure Cache pour Redis et Azure CDN.
• Concevez pour l'évolutivité et utilisez le partitionnement pour les bases de données SQL.
7. Excellence opérationnelle :
• Veuillez organiser les ressources en groupes distincts.
• Veuillez tester régulièrement les procédures de basculement et mettre à jour les plans de reprise après sinistre.

Cette approche garantit une haute disponibilité, une sécurité et des performances optimales pour votre application mondiale.

21. Quelles stratégies envisageriez-vous pour l'équilibrage de charge dans Azure ?

Azure propose plusieurs options de répartition de charge pour distribuer efficacement le trafic et maintenir la disponibilité des applications :

Le choix de la stratégie d'équilibrage de charge dépend des besoins spécifiques de l'application, tels que les modèles de trafic, les exigences de sécurité et la répartition géographique.

22. Comment garantissez-vous la conformité et la gouvernance dans les environnements Azure ?

Garantir la conformité et la gouvernance dans Azure implique la mise en œuvre de politiques et de bonnes pratiques pour gérer les ressources et appliquer les normes. Voici quelques-uns des services Azure qui peuvent contribuer à la mise en œuvre d'un modèle de gouvernance.

1. Politique Azure : Définit et applique des règles à l'ensemble des ressources Azure. Cet outil permet aux organisations d'appliquer des normes de gouvernance, telles que les conventions de dénomination, les configurations de ressources et les types de ressources autorisés.
2. Plans Azure : Azure Blueprints permet d'automatiser le déploiement d'environnements conformes. Les plans fournissent des modèles pour le déploiement de ressources conformes aux politiques organisationnelles et aux exigences réglementaires.
3. Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) : Mettre en œuvre le modèle RBAC pour gérer l'accès aux ressources Azure. Le modèle RBAC permet aux organisations d'attribuer des rôles et des autorisations spécifiques aux utilisateurs, garantissant ainsi que seul le personnel autorisé peut accéder aux ressources sensibles.
4. Responsable du centre de sécurité et de la conformité : Veuillez utiliser Azure Security Center et Compliance Manager pour surveiller et évaluer en permanence la conformité aux normes industrielles, telles que le RGPD, HIPAA et ISO 27001.

En tirant parti de ces outils et pratiques, les organisations peuvent garder le contrôle de leurs environnements Azure et garantir la conformité avec les politiques internes et les réglementations externes. 

Cours DataCamp sur la gestion et la gouvernance Azure Azure Management and Governance de DataCamp peut vous permettre d'approfondir vos connaissances en matière de gouvernance.

23. Que sont les identités gérées et pourquoi les utiliser ?

Les identités gérées fournissent une identité gérée automatiquement dans Microsoft Entra ID pour les ressources Azure (telles que les machines virtuelles, les services d'application ou les fonctions).

• Le problème qu'il résout : Cela évite aux développeurs d'avoir à gérer les informations d'identification (telles que les mots de passe ou les chaînes de connexion) dans leur code.
• Fonctionnement : La ressource Azure utilise cette identité pour s'authentifier de manière sécurisée auprès de services tels qu'Azure Key Vault ou SQL Database, sans que vous ayez à consulter ou à modifier un mot de passe.

Questions d'entretien pour le poste d'architecte de données Azure

Examinons quelques questions auxquelles vous pourriez être confronté si vous postulez à un poste d'architecte de données chez Azure.

24. Qu'est-ce que le runtime d'intégration ? Quels sont les différents types de runtimes d'intégration ?

Integration Runtime est une infrastructure informatique qu'Azure Data Factory utilise pour fournir des fonctionnalités d'intégration, telles que les flux de données et le déplacement de données, dans divers paramètres réseau.

Il existe trois types de runtimes d'intégration :

25. Quelle fonctionnalité Azure peut être utilisée pour éviter une charge applicative élevée en l'absence d'assistance humaine sur le flux ?

Afin d'éviter une charge d'application élevée sans intervention humaine, il est possible d'utiliser Azure Autoscale. La fonctionnalité Autoscale vous permet de dimensionner automatiquement vos applications ou vos ressources en fonction de la demande et de règles et métriques prédéfinies, telles que l'utilisation du processeur ou de la mémoire. Cette disposition fournit suffisamment de ressources pour répondre à la demande de votre application sans surprovisionnement ni coûts inutiles.

De plus, Azure Traffic Manager peut répartir le trafic entre plusieurs régions, ce qui contribue à équilibrer la charge et à améliorer les performances et la disponibilité des applications. 

26. En quoi Azure Traffic Manager diffère-t-il d'Azure Load Balancer ?

Azure Traffic Manager est principalement chargé d'acheminer le trafic à l'échelle mondiale en fonction de méthodes de routage telles que la localisation géographique, les performances ou la priorité. Cela permet d'améliorer l'expérience utilisateur en reflétant la manière dont votre application est distribuée à l'échelle mondiale. 

Vos points de terminaison publics bénéficieront également d'avantages tels qu'une accessibilité et une réactivité élevées. Pour répondre à divers objectifs d'application et systèmes de récupération spontanée, Traffic Manager propose une variété de mécanismes de routage du trafic et de solutions de suivi des points de terminaison. 

D'autre part, Azure Load Balancer gère le routage du trafic au sein d'une région donnée. Il répartit le trafic réseau entrant entre plusieurs machines virtuelles ou services au sein de cette région, garantissant ainsi des performances et une disponibilité élevées. 

Il propose une solution de répartition de charge de couche 4 haute performance et à faible bande passante pour tous les protocoles UDP et TCP. Il est en mesure de garantir le traitement fluide de millions de requêtes par seconde tout en maintenant une haute disponibilité.

27. Veuillez expliquer la file d'attente du bus de service et la file d'attente de stockage.

Les files d'attente Azure Service Bus font partie de l'infrastructure de messagerie Azure et comprennent notamment la mise en file d'attente, la publication et l'abonnement. Ils intègrent également des files d'attente de messages non distribués pour gérer les échecs de transmission et vous permettent de définir des délais d'expiration pour les messages. 

Les files d'attente Service Bus sont idéales pour connecter des composants d'application disparates à l'aide de protocoles de communication, de contrats de données, de domaines de confiance ou de protocoles de sécurité.

Les files d'attente Azure Storage font partie de l'infrastructure de stockage Azure et sont réputées pour leur simplicité et leur facilité d'utilisation. Ils facilitent le débogage grâce à l'émulateur de stockage Azure local. 

Les outils Azure Storage Queue vous permettent de consulter rapidement les 32 messages les plus importants et de visualiser le contenu de ceux qui appartiennent à XML/JSON directement depuis Visual Studio. 

Une autre caractéristique des files d'attente de stockage qui garantit le bon déroulement des opérations de développement et d'assurance qualité est que leur contenu peut être vidé lorsque cela est nécessaire. 

28. Quelle est la différence entre un lac de données et un entrepôt de données dans Azure ?

Azure Data Lake (ADLS Gen2) est conçu pour stocker de grandes quantités de données non structurées, semi-structurées et structurées (schéma à la lecture). Azure Synapse Analytics (entrepôt de données) est optimisé pour les données relationnelles structurées et les requêtes SQL hautes performances (schéma à l'écriture).

Questions d'entretien pour le poste de Data Scientist Azure

Un autre rôle qui nécessite des connaissances sur Azure est celui de data scientist. Passons en revue certaines des questions relatives à Azure qui pourraient vous être posées si vous postulez à ce poste.

29. Combien de types de jeux de données sont pris en charge dans Azure Data Factory ?

Les ensembles de données pris en charge dans Azure Data Factory sont les suivants : 

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

30. Comment entraîner et déployer un modèle d'apprentissage automatique dans Azure Machine Learning Studio ?

Azure Machine Learning propose trois interfaces principales pour la création de modèles, adaptées à différents niveaux de compétence et à différentes exigences :

1. Apprentissage automatique (AutoML) : Idéal pour le prototypage rapide. Vous téléchargez des données, et Azure effectue automatiquement plusieurs itérations à travers divers algorithmes et hyperparamètres afin de trouver le modèle le mieux adapté à votre métrique spécifique.
2. Concepteur Azure ML : Une interface glisser-déposer qui vous permet de connecter visuellement des ensembles de données et des modules afin de créer un pipeline de formation sans avoir à écrire de code.
3. Carnets de notes et SDK Python (Code-First) : La référence pour les scientifiques des données professionnels. Vous pouvez écrire du code Python (à l'aide du SDK Azure ML v2) dans les notebooks Jupyter hébergés dans Azure Studio afin de former, enregistrer et gérer des modèles.

Le processus général :

1. Préparer les données : Veuillez enregistrer les ensembles de données dans le magasin de données Azure ML.
2. Calculer : Veuillez créer un cluster de calcul (machines virtuelles gérées) pour exécuter le script de formation.
3. Train : Veuillez soumettre une « tâche » (expérience) qui exécute votre script de formation sur le cluster de calcul.
4. Enregistrer : les mesures détaillées et le fichier du modèle final (pkl/onnx) sont enregistrés dans le registre des modèles.
5. Déployer : Le modèle est conteneurisé (Docker) et déployé sur un point de terminaison en ligne (pour l'inférence en temps réel) ou un point de terminaison par lots (pour le traitement par lots à grande échelle).

31. Comment optimiser les performances d'une base de données SQL Azure ?

Pour améliorer les performances d'une base de données SQL Azure, veuillez envisager les stratégies suivantes :

1. Optimisation des requêtes :
• Plans d'exécution et statistiques : Veuillez analyser les plans d'exécution des requêtes et mettre à jour les statistiques afin d'identifier et d'optimiser les requêtes lentes.
• Index : Veuillez créer et maintenir des index appropriés afin d'accélérer la récupération des données.
2. Vues de gestion dynamique (DMV) :
• Utilisez les DMV SQL Azure pour surveiller les indicateurs de performances, identifier les goulots d'étranglement et gérer efficacement les ressources.
3. Considérations relatives au réseau :
• Latence et bande passante : Afin de réduire au minimum la latence du réseau et d'optimiser la bande passante, veuillez placer votre base de données à proximité de votre application, dans la même région Azure.
• Pool de connexions : Mettre en œuvre le regroupement de connexions afin de réduire la charge liée à l'établissement des connexions.
4. Mise à l'échelle :
• Évolutivité verticale : Améliorez les performances de votre base de données SQL Azure en optant pour un niveau de service supérieur.
• Évolutivité horizontale : Fragmentation ou partitionnement pour répartir la charge sur plusieurs bases de données.
5. Mise en cache :
• Mettez en œuvre des stratégies de mise en cache, telles que l'utilisation d'Azure Cache pour Redis, afin de réduire la charge sur la base de données en stockant les données fréquemment consultées en mémoire.
6. Outils de suivi des performances :
• Pour surveiller et optimiser les performances en continu, veuillez utiliser les outils intégrés de surveillance et d'optimisation des performances d'Azure SQL Database, tels que Query Performance Insight et Automatic Tuning.

En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez améliorer considérablement les performances de votre base de données SQL Azure.

32. Comment les performances des pipelines sont-elles optimisées dans Azure Data Factory ?

L'optimisation des performances des pipelines Azure Data Factory implique l'amélioration du transfert des données, de leur transformation et de l'exécution globale des pipelines. 

Voici quelques stratégies d'optimisation :

1. Sélection du runtime d'intégration : Veuillez sélectionner le runtime d'intégration approprié en fonction de l'emplacement de votre source de données et de votre destination. Cela garantit que les ressources informatiques sont plus proches des données, ce qui réduit la latence et améliore les performances.
2. Traitement en parallèle : Divisez les données en segments plus petits et exécutez-les en parallèle dans des pipelines ou des activités de flux de données. Ce parallélisme peut considérablement accélérer le traitement des données.
3. Flux de données efficaces : Réduisez au minimum les transformations inutiles et les déplacements de données dans vos flux de données de mappage. La réduction de ces opérations peut rationaliser le flux de données et améliorer les performances.

En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez optimiser efficacement les performances de vos pipelines Azure Data Factory.

33. Comment gérez-vous et stockez-vous les données dans Azure, et quels outils utilisez-vous ?

Azure propose divers services pour la gestion et le stockage de données dans le cloud :

• Base de données SQL Azure : Un service de base de données relationnelle entièrement géré offre une haute disponibilité, des sauvegardes automatiques et une évolutivité. Il prend en charge diverses fonctionnalités SQL Server et permet de stocker et de gérer des données structurées.
• Azure Cosmos DB : Service de base de données multimodèle distribué à l'échelle mondiale qui prend en charge les bases de données nosql telles que les bases de données de documents, de valeurs-clés, de graphes et de familles de colonnes. Il offre une évolutivité automatique et une haute disponibilité, et permet de stocker et de gérer des données non structurées.
• Stockage Blob Azure : Service de stockage d'objets entièrement géré pour le stockage et la gestion de données non structurées telles que des images, des vidéos et des documents. Il offre une haute disponibilité, une grande durabilité et une excellente évolutivité, et est accessible via des API REST.
• s sur Azure Data Lake Storage Gen 2: Un service de lac de données évolutif et sécurisé pour le stockage et la gestion de grandes quantités de données structurées et non structurées. Il offre des contrôles d'accès granulaires et est accessible à l'aide de divers outils, tels qu'Azure Data Factory et Azure Databricks.
• Sauvegarde Azure : Service de sauvegarde et de reprise après sinistre pour la protection et la récupération des données dans Azure. Il offre des sauvegardes automatiques et peut être utilisé pour sauvegarder des données provenant d'environnements sur site et de services Azure tels que les machines virtuelles Azure et les partages de fichiers Azure.
• s sur Azure Site Recovery: Service de reprise après sinistre permettant de répliquer et de restaurer des applications et des charges de travail vers Azure ou un autre emplacement. Il offre un RPO et un RTO proches de zéro et peut répliquer les charges de travail à partir d'environnements sur site et de services Azure tels que les machines virtuelles Azure.

Conclusion

Dans cet article, j'ai présenté 30 questions ciblées pour vous aider à vous préparer à votre prochain entretien. Classées par catégories (questions Azure de niveau débutant, intermédiaire et avancé, ainsi que questions spécifiques aux architectes de données et aux scientifiques de données), elles vous permettront de démontrer votre expertise.

Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière d'Azure et de données, voici quelques ressources que vous pouvez consulter :

• Présentation d'Azure 
• Principes fondamentaux de Microsoft Azure (AZ-900)
• Architecture et services Azure 
• Introduction à l'ingénierie des données
• Comprendre le Cloud Computing

Nous vous souhaitons bonne chance pour votre prochain entretien.