Les meilleures questions d'entretien sur Azure Synapse en 2025

Microsoft Synapse Analytics, anciennement connu sous le nom d'Azure SQL Data Warehouse, est un service d'analyse intégré offrant une plateforme unifiée pour le big data et l'entreposage de données.

En combinant de façon transparente l'entreposage de données d'entreprise et l'analyse de données massives, Synapse permet aux utilisateurs d'ingérer, de préparer, de gérer et de servir les données pour répondre aux besoins immédiats en matière d'intelligence d'affaires et d'apprentissage machine. Ce puissant service prend en charge plusieurs langages tels que SQL, Python et Spark, ce qui permet de disposer d'un large éventail de capacités de traitement et de transformation des données. En outre, son architecture sans serveur garantit une évolutivité permettant de traiter n'importe quel volume de données, ce qui en fait un outil indispensable pour les professionnels des données modernes. 

Ce guide fournit des sujets et des questions essentiels pour vous aider à préparer votre entretien avec Synapse. Ces questions reflètent ma propre expérience en matière d'entrevue et de travail avec des professionnels des données utilisant Synapse, ce qui donne un aperçu précieux de ce que les gestionnaires d'embauche recherchent.  

En plus de ce guide d'entretien, je vous suggère de consulter la documentation de Microsoft Azure Synapse Analytics pour répondre aux questions spécifiques que vous pourriez vous poser en cours de route.

Questions d'entretien sur les synapses de base

Au niveau de base, les questions porteront sur vos connaissances fondamentales de Synapse, y compris des tâches telles que la navigation dans le studio Synapse, la compréhension de ses composants de base et l'exécution d'une exploration simple des données. Attendez-vous à ces questions si vous avez une expérience limitée de Synapse ou si votre interlocuteur évalue vos connaissances fondamentales. 

Quels sont les principaux sujets que vous devez connaître ?

Si l'on vous demande de donner une vue d'ensemble de Synapse, vous devez être en mesure de décrire Synapse Analytics et son rôle dans un paysage de données moderne.

• Caractéristiques principales et interface utilisateur: Comprendre le Synapse Studio, ses différents hubs (Data, Develop, Integrate, Monitor, Manage), et leurs fonctionnalités. 
• Cas d'utilisation simples: Donnez des exemples de la façon dont les organisations utilisent Synapse, y compris des aperçus de l'architecture de base. 

Qu'est-ce que Microsoft Synapse Analytics et quelles sont ses principales caractéristiques ? 

Synapse Analytics est un service d'analyse illimité qui réunit l'entreposage de données d'entreprise et l'analyse de données massives. Les principales caractéristiques sont les suivantes : 

• Pool SQL (entrepôt de données): Un moteur de requête distribué pour des analyses de haute performance sur des données structurées. 
• Spark Pool: Intégration avec Apache Spark pour le traitement des big data et l'apprentissage automatique. 
• Support du lac de données: Intégration native avec Azure Data Lake Storage Gen2 pour l'analyse des données sur place. 
• Synapse Studio: Un espace de travail unifié pour la préparation des données, l'entreposage des données, l'analyse des big data et les tâches d'IA. 
• Intégration de données: Capacités d'intégration de données intégrées avec Azure Data Factory. 

Expliquez l'architecture de base de Synapse Analytics. 

L'architecture de base comprend 

• Synapse Studio: L'interface utilisateur centrale pour toutes les activités de Synapse. 
• Pools SQL: Fournir des capacités d'interrogation basées sur T-SQL pour les données structurées. Les pools SQL dédiés fournissent des ressources garanties, tandis que les pools SQL sans serveur offrent une interrogation à la demande des données dans le lac de données. 
• Spark Pools: Fournir Apache Spark en tant que service pour le traitement des big data, l'ingénierie des données et les tâches d'apprentissage automatique. 
• Stockage du lac de données: Azure Data Lake Storage Gen2 sert de base au stockage de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées. 
• Pipelines: Pipelines d'intégration de données alimentés par Azure Data Factory pour les processus ETL/ELT. 

Comment interroger les données dans Synapse Analytics ? 

Vous pouvez interroger les données dans Synapse en utilisant : 

• T-SQL: Utilisation du pool SQL pour les données structurées. 
• Spark SQL: Utilisation des Spark Pools pour les données dans le lac de données. 
• Pool SQL sans serveur: Interrogez les données directement dans le lac de données à l'aide de T-SQL sans provisionner de ressources. 

Questions d'entretien sur les synapses intermédiaires 

Ces questions permettent d'évaluer votre compréhension approfondie de Synapse et de sa configuration. Vous devrez démontrer votre capacité à gérer les ressources, à mettre en œuvre des flux de traitement de données et à optimiser les performances. 

Ce cours s'appuie sur vos connaissances de base et requiert une compréhension des éléments suivants : 

• Gestion des ressources: Comment provisionner et gérer les pools SQL et les pools Spark. 
• Intégration des données: Créer et gérer des pipelines de données à l'aide de Synapse Pipelines (Azure Data Factory). 
• Optimisation des performances: Comprendre les techniques d'optimisation des requêtes et les stratégies de partitionnement des données. 

Comment créer et gérer des pools SQL dans Synapse Analytics ? 

Pour créer un pool SQL, vous naviguez dans Synapse Studio, sélectionnez le hub "Gérer", puis "Pools SQL". Vous pouvez ensuite configurer le niveau de performance du pool (Data Warehouse Units - DWUs) en fonction des exigences de votre charge de travail.  

La gestion consiste à surveiller les performances, à dimensionner les ressources et à interrompre/reprendre le pool en cas de besoin. 

Expliquez comment Spark est utilisé dans Synapse Analytics. 

Synapse utilise les pools Spark pour fournir Apache Spark en tant que service. Cela vous permet de : 

• Traitez des ensembles de données volumineux à l'aide de DataFrame Spark. 
• Effectuez des tâches d'ingénierie des données en utilisant des langages tels que Python, Scala et Java. 
• Construisez et entraînez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Spark MLlib.   

Que sont les pipelines de données et comment les créer dans Synapse ? 

Les pipelines de données sont des flux de travail automatisés pour l'ingestion, la transformation et le chargement des données. Dans Synapse, vous les créez en utilisant le hub "Integrate", qui fournit une interface visuelle (Azure Data Factory) pour concevoir et gérer les pipelines.  

Ces pipelines peuvent se connecter à diverses sources de données, effectuer des transformations à l'aide d'activités telles que le flux de données ou l'exécution de procédures stockées, et charger les données dans des systèmes cibles. 

Comment surveiller et gérer les ressources dans Synapse Analytics ? 

Vous pouvez contrôler les ressources via le hub "Monitor" dans Synapse Studio. Ce hub fournit des informations sur les performances des pools SQL et Spark, les exécutions de pipelines et la santé générale du système. Vous pouvez également utiliser Azure Monitor pour une surveillance plus détaillée et des fonctions d'alerte. 

Décrivez les options de stockage de données disponibles dans Synapse Analytics ?  

Synapse Analytics offre une variété d'options de stockage de données pour répondre à différents besoins et scénarios, assurant la flexibilité et l'efficacité dans le traitement de divers ensembles de données. Ces options sont les suivantes : 

• Stockage de lac de données Azure Gen2: Stockage primaire pour le lac de données, optimisé pour l'analyse à grande échelle. 
• Stockage du pool SQL: Stocke des données structurées dans l'entrepôt de données. 
• Azure blob storage: Peut être utilisé pour stocker des données, bien que Data Lake Storage Gen2 soit généralement préféré pour les charges de travail analytiques. 

Questions d'entretien sur Synapse avancé 

Les utilisateurs avancés doivent gérer l'optimisation des performances, créer des flux de travail complexes et mettre en œuvre des analyses sophistiquées et des modèles d'apprentissage automatique. Ces questions sont typiques pour les postes de haut niveau dans le domaine des données ou les rôles avec une composante DevOps. 

Cette formation s'appuie sur des connaissances de base et intermédiaires et requiert une expérience pratique dans les domaines suivants : 

• Optimisation des performances: Optimisation des configurations des pools SQL et Spark, optimisation des requêtes et gestion du partitionnement des données. 
• Apprentissage automatique: Intégrer Synapse à Azure Machine Learning, déployer des modèles et gérer le cycle de vie des modèles. 
• Pipelines CI/CD: Mise en œuvre de l'intégration continue et du déploiement continu pour les solutions Synapse. 

Quelles stratégies utilisez-vous pour optimiser les performances de Synapse ? 

Indexation correcte : Optimisez les performances de SQL Pool en utilisant des index columnstore en cluster et des index non clusterisés appropriés. 

• Partitionnement des données: Partitionnez les données dans les pools SQL et le stockage du lac de données en fonction des modèles de requête afin d'améliorer les performances. 
• Optimisation des requêtes: Utilisez des astuces de requête, réécrivez des requêtes complexes et analysez les plans d'exécution des requêtes pour identifier les goulets d'étranglement. 
• Allocation des ressources: Dimensionnez correctement les pools SQL et les pools Spark en fonction des exigences de la charge de travail. 

Comment pouvez-vous mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour Synapse Analytics ? 

Utilisez Azure DevOps ou GitHub Actions pour automatiser la construction, le test et le déploiement des solutions Synapse. Il s'agit notamment de 

• Contrôle à la source: Stockez les artefacts de Synapse (scripts SQL, notebooks Spark, pipelines) dans un système de contrôle des versions. 
• Tests automatisés: Mettre en œuvre des tests unitaires et des tests d'intégration pour les scripts SQL et les pipelines de données. 
• Déploiement automatisé: Utilisez les modèles Azure Resource Manager (ARM) ou les API Synapse pour déployer les modifications dans différents environnements (dev, test, prod). 

Expliquez comment gérer des analyses complexes dans Synapse Analytics ?  

Le traitement d'analyses complexes et la garantie d'opérations de données transparentes au sein de Synapse Analytics nécessitent une approche à multiples facettes. Cela implique des tests automatisés, des stratégies de déploiement et des techniques analytiques avancées.  

Vous trouverez ci-dessous des méthodes essentielles pour atteindre ces objectifs de manière efficace : 

• Requêtes SQL avancées : Utilisez les fonctions de fenêtre, les expressions de tableau communes (CTE) et d'autres fonctions T-SQL avancées pour l'analyse de données complexes dans les pools SQL. 
• Spark pour le traitement des données volumineuses: Utilisez les pools Spark pour traiter des ensembles de données volumineux, effectuer des transformations complexes et construire des modèles d'apprentissage automatique. 
• Intégration avec Azure Machine Learning: Exploitez Azure Machine Learning pour des scénarios d'analyse avancés, tels que la modélisation prédictive et la détection d'anomalies.

Comment déployer des modèles d'apprentissage automatique dans Synapse Analytics ? 

Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans Synapse Analytics comporte plusieurs étapes clés, depuis la formation et l'enregistrement des modèles jusqu'à leur déploiement pour une utilisation pratique. Voici une approche structurée pour déployer avec succès des modèles d'apprentissage automatique : 

• Modèles de trains: Entraînez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Spark MLlib dans Spark ou Azure Machine Learning.  
• Registre des modèles: Enregistrez les modèles formés dans Azure Machine Learning Model Registry. 
• Déployez les modèles: Déployez des modèles en tant que points de terminaison REST à l'aide d'Azure Machine Learning ou intégrez-les dans des pipelines Synapse pour l'évaluation par lots. 

Questions d'entrevue de Synapse pour les rôles d'ingénieur de données 

Les ingénieurs de données sont responsables de la conception, de la construction et de la maintenance des pipelines de données, de la garantie de la qualité des données et de l'optimisation des performances. Pour les postes d'ingénieurs de données axés sur Synapse, vous devez comprendre : 

• Architecture du pipeline de données: Concevoir des pipelines de données évolutifs et fiables pour les processus ETL/ELT. 
• Traitement en temps réel: Mettre en œuvre l'ingestion et le traitement de données en temps réel à l'aide d'Azure Event Hubs, d'Azure Stream Analytics et de Synapse. 
• Sécurité des données: Mettre en œuvre des mesures de sécurité pour protéger les données au repos et en transit.

Comment concevoir des pipelines de données dans Synapse Analytics ? 

Lors de la conception de pipelines de données dans Synapse Analytics, plusieurs éléments clés doivent être pris en compte pour garantir un traitement efficace et fiable des données : 

• Identifier les sources de données: Déterminez les sources de données (par exemple, bases de données, API, fichiers) et leurs méthodes d'ingestion. 
• Concevoir des processus ETL/ELT: Créez des pipelines de données à l'aide de Synapse Pipelines (Azure Data Factory) pour extraire, transformer et charger des données. 
• Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données: Ajoutez des étapes de validation des données et de traitement des erreurs pour garantir la qualité des données. 
• Automatiser l'exécution du pipeline: Planifiez l'exécution automatique des pipelines à l'aide de déclencheurs et d'une exécution basée sur la planification. 

Quelles sont les meilleures pratiques pour les processus ETL dans Synapse Analytics ? 

Dans le contexte de Synapse Analytics, la mise en œuvre de processus ETL (Extract, Transform, Load) efficaces est cruciale pour garantir l'efficacité de la gestion et de l'analyse des données. Les meilleures pratiques suivantes sont recommandées pour optimiser les processus ETL dans Synapse Analytics : 

• Utilisez le lac delta: Utilisez Delta Lake pour stocker les données dans le lac de données afin de permettre les transactions ACID et le versionnage des données. 
• Code modulaire: Écrire du code modulaire et réutilisable dans les carnets Synapse et les scripts SQL. 
• Paramétrage: Paramétrez les pipelines et les scripts SQL pour les rendre plus flexibles et réutilisables. 
• Surveillance: Surveillez les exécutions et les performances des pipelines à l'aide de Synapse Studio et d'Azure Monitor. 

Comment gérez-vous le traitement des données en temps réel dans Synapse ? 

En tant qu'ingénieur en données, vous rencontrez de nombreux défis qui nécessitent des solutions innovantes et des méthodologies robustes. Travailler et traiter des données en temps réel est l'une d'entre elles. Voici quelques expériences et techniques couramment utilisées : 

• Ingérer des données en temps réel: Utilisez Azure Event Hubs ou Azure IoT Hub pour ingérer des flux de données en temps réel. 
• Traitez les données avec l'analyse de flux: Utilisez Azure Stream Analytics pour effectuer des transformations et des agrégations en temps réel. 
• Charger les données dans la synapse: Chargez les données traitées dans les pools SQL ou le stockage en lac de données pour l'analyse en temps réel.

Comment assurez-vous la sécurité des données dans Synapse Analytics ? 

Il est essentiel de garantir la sécurité des données dans Synapse Analytics afin de protéger les informations sensibles et de respecter les normes réglementaires. Plusieurs stratégies clés peuvent être mises en œuvre pour protéger les données dans l'environnement Synapse : 

• Contrôle d'accès: Mettre en place un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) pour gérer l'accès aux ressources de Synapse. 
• Données cryptage: Activez le chiffrement au repos et en transit à l'aide d'Azure Key Vault. 
• Réseau sécurité: Utilisez l'intégration de réseaux virtuels (VNet) et des points d'extrémité privés pour sécuriser l'accès au réseau. 
• Audit: Activez l'audit pour suivre l'activité des utilisateurs et l'accès aux données. 
• Masquage des données: Mettez en œuvre le masquage des données pour protéger les données sensibles. 

Réflexions finales 

Ce guide vous a fourni des informations clés pour aborder en toute confiance votre entretien avec Microsoft Synapse Analytics, que vous soyez ingénieur en données ou ingénieur logiciel. 

N'oubliez pas de présenter non seulement vos connaissances théoriques, mais aussi votre expérience pratique dans la conception de pipelines de données, l'optimisation des performances et la garantie d'une sécurité des données solide.

Au-delà des aspects techniques, mettez en avant vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre capacité à apprendre en permanence, car Synapse Analytics est une plateforme qui évolue rapidement. Restez curieux, continuez à explorer les ressources de Microsoft et démontrez votre passion pour l'exploitation des données afin d'obtenir des résultats commerciaux significatifs. Bonne chance !