33 domande di colloquio su Azure: dal base all’avanzato

Domande intermedie sui colloqui Azure

Queste domande testeranno la tua esperienza pratica con i servizi Azure, le configurazioni e l’uso efficace in vari scenari. Con le domande intermedie, ci si aspetta che tu dimostri una comprensione più profonda dei servizi core di Azure. 

Obiettivo principale delle domande intermedie: Valutare la comprensione intermedia e a livello di implementazione dei concetti di Azure.

Concetti chiave da conoscere

Per assicurarti di essere preparato, acquisisci una solida comprensione dei seguenti concetti:

• Soluzioni di compute: conosci i servizi di calcolo (come Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure Virtual Machines e Azure App Services) e spiega opzioni di scalabilità e come implementarle in modo efficiente.
• Networking: competenza nella configurazione e gestione di Azure Virtual Network, Network Security Group (NSG), Azure VPN Gateway, Azure Load Balancer e Azure ExpressRoute per la connettività ibrida.
• Sicurezza e compliance: profonda comprensione del controllo di accesso basato sui ruoli e di come Azure garantisce la conformità agli standard di settore. Inoltre, conosci servizi importanti come Azure Security Center, Azure Key Vault e Azure Policy. 
• Pratiche DevOps: esperienza con pipeline CI/CD usando Azure DevOps, automazione dell’infrastruttura con template ARM e strumenti di configuration management come Terraform.
• Monitoraggio e gestione: usa Azure Monitor, Application Insights e Log Analytics per monitorare e gestire risorse e applicazioni Azure.

Domande che potresti ricevere

Ecco alcuni esempi di domande che potresti incontrare in un colloquio intermedio su Azure, con risposte suggerite.

11. Cosa sono i ruoli IAM e come vengono utilizzati in Azure?

Azure Identity and Access Management (IAM) è uno strumento potente per gestire l’accesso degli utenti alle risorse Azure. Consente di definire chi può accedere a quali risorse e quali azioni può eseguire. Si basa su:

• Identificazione e autenticazione: gli utenti in Azure devono essere identificati e autenticati tramite Microsoft Entra ID.
• Ruoli e autorizzazioni: una volta autenticati, agli utenti vengono assegnati ruoli che definiscono le loro autorizzazioni. Alcuni ruoli predefiniti sono Owner, Contributor e Reader. Tuttavia, puoi personalizzare e creare ruoli specifici, definendo quali azioni possono essere eseguite. 

12. Come funziona Azure Load Balancer e quali tipi sono disponibili?

Azure Load Balancer è un servizio che distribuisce il traffico di rete in ingresso tra più risorse di backend per garantire alta disponibilità e affidabilità. Supporta failover automatico e distribuzione del carico tra macchine virtuali o istanze. 

Esiste una versione a pagamento (Standard) e una gratuita (Basic). Entrambe possono essere distribuite come: 

• Load balancer pubblico: distribuisce il traffico internet in ingresso verso VM o istanze nel pool di backend e fornisce connettività in uscita per le VM.
• Load balancer interno: bilancia il traffico all’interno di una rete virtuale, consentendo alle applicazioni di comunicare in modo efficiente in un ambiente privato o ibrido.

Il Load Balancer opera al Livello 4, gestendo il traffico TCP e UDP. Esegue attività fondamentali di bilanciamento indirizzando il traffico in ingresso dal frontend alle istanze del pool di backend tramite regole di bilanciamento e probe di integrità configurati. 

Queste istanze di backend possono essere costituite da Azure Virtual Machines o Virtual Machine Scale Set.

13. Che cos’è una Azure Virtual Machine e in cosa differisce da Azure App Services?

Le Azure Virtual Machines sono istanze di server virtualizzati (per Windows o Linux) nel cloud. Hai il pieno controllo del sistema operativo e delle app. 

Dall’altro lato, Azure App Services è un servizio semplificato per web app e API, così non devi preoccuparti della struttura sottostante.  

Mentre le Virtual Machines offrono un livello di controllo profondo, gli App Service sono ideali quando vuoi concentrarti di più sul codice e meno sul setup.

14. Quali sono le principali differenze tra Blob Storage e Azure Files? Per quali scenari vengono solitamente usati?

Le principali differenze tra i due servizi sono: 

• Tipi di dati: mentre Blob Storage è progettato per dati non strutturati come immagini o documenti, Azure Files è ottimizzato per dati strutturati che devono essere condivisi tra più macchine. 
• Protocollo di accesso: Blob Storage è accessibile tramite HTTP/HTTPS. Azure Files è accessibile tramite il protocollo Server Message Block (SMB).

Entrambi i servizi hanno proprietà ottimizzate per gestire tipi di dati diversi, quindi sono usati in scenari differenti. 

Azure Blob Storage è ideale per archiviare grandi quantità di dati non strutturati che non richiedono un file system tradizionale, come backup, archiviazione media o content delivery. 

Azure File Storage, invece, è ideale per scenari in cui i file devono essere condivisi tra più macchine virtuali o server on-premises, supportando operazioni tipiche dei file system come condivisione file o Lift and Shift.

Per esplorare i servizi Azure e i loro principali casi d’uso, puoi dare un’occhiata al corso di DataCamp su Azure Architecture and Services.

15. Quali sono i diversi modelli di distribuzione cloud in Azure?

In Azure sono disponibili tre modelli di distribuzione cloud:

Domande avanzate sui colloqui Azure

Queste domande sono pensate per posizioni senior, in cui devi avere conoscenze approfondite ed esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni Azure scalabili, robuste e sicure. 

Obiettivo principale delle domande avanzate: Valutare la comprensione avanzata dei concetti e dei servizi di Azure.

Concetti chiave da conoscere

Per essere pienamente preparato, dovresti avere una forte competenza nell’ecosistema Azure e su come progettare, costruire e distribuire applicazioni usando i suoi servizi. Ciò significa comprendere:

• Architettura e design: profonda conoscenza delle best practice per progettare soluzioni Azure scalabili e resilienti. 
• Distribuzioni multi-regione: strategie per distribuire applicazioni in più regioni per una maggiore disponibilità, il disaster recovery e le best practice per distribuire applicazioni globali. 
• Load balancing e autoscaling: implementazione di Azure Load Balancer, Application Gateway, Azure Front Door e Autoscaling per garantire prestazioni e affidabilità delle applicazioni.
• Disaster recovery: uso di Azure Site Recovery, Azure Backup e soluzioni di storage con ridondanza geografica per garantire la continuità operativa.
• Soluzioni ibride e multi-cloud: integrazione di Azure Stack, Azure Arc e soluzioni di identità ibride per abilitare operazioni fluide tra cloud e ambienti on-premises.
• Pratiche avanzate di sicurezza: implementazione di Azure Sentinel, Azure Security Center, Azure Policy e soluzioni di sicurezza personalizzate per proteggere risorse e dati Azure.

Domande che potresti ricevere

Ecco alcuni esempi di domande che potresti ricevere in un colloquio avanzato su Azure, con risposte suggerite.

17. Spiega Azure Site Recovery e il suo ruolo nella pianificazione del disaster recovery.

Azure Site Recovery (ASR) è una soluzione di disaster recovery che aiuta le aziende a garantire la continuità operativa replicando i carichi di lavoro in esecuzione su macchine fisiche e virtuali in una regione Azure secondaria o in un sito on-premises. In caso di interruzione o disastro, ASR facilita il failover automatico al sito secondario, riducendo al minimo downtime e perdita di dati.

Le caratteristiche chiave di Azure Site Recovery includono:

• Replica e ripristino automatici: ASR automatizza il processo di replica, garantendo che dati e applicazioni siano costantemente salvati in una posizione secondaria.
• Opzioni di failover flessibili: ASR supporta failover pianificati e non pianificati, consentendo alle aziende di testare i piani di disaster recovery senza impattare i carichi di lavoro in produzione.
• Coerenza applicativa: ASR fornisce snapshot consistenti a livello applicativo, assicurando che applicazioni multi-tier si ripristinino in modo coerente dopo il failover.

Azure Site Recovery è un componente fondamentale della pianificazione del disaster recovery, fornendo alle aziende gli strumenti necessari per proteggersi dalla perdita di dati e garantire un rapido ripristino in caso di evento imprevisto.

18. Spiega Azure Functions ed esemplifica i casi d’uso più comuni insieme a uno schema del servizio. 

Azure Functions è un servizio di calcolo serverless che consente agli sviluppatori di eseguire codice on-demand senza gestire l’infrastruttura. Scala automaticamente in base alla domanda e addebita solo il tempo di esecuzione utilizzato.

Casi d’uso per Azure Functions:

• Attività event-driven: esegui task in risposta a eventi o trigger, come richieste HTTP, messaggi in una coda o modifiche in un database.
• Elaborazione in background: esegui processi in background come data processing, job batch o upload di file.
• Elaborazione in tempo reale: gestisci stream ed eventi in tempo reale da dispositivi IoT o applicazioni cloud.
• Machine learning e AI: integrazione con modelli di machine learning e servizi di AI per task come completamento di testo, classificazione di immagini e ricerca semantica.
• Attività pianificate: esegui codice in base a una pianificazione definita, ad esempio per pulire database o inviare notifiche periodiche.
• Web API: crea API web scalabili con funzioni attivate da HTTP che possono connettersi ad altri servizi o agire come webhook.
• Workflow serverless: fungono da componente di calcolo nei workflow serverless, integrandosi con servizi come Azure Logic Apps.
• Messaggistica affidabile: crea soluzioni avanzate di messaggistica event-driven usando servizi di messaggistica Azure come Storage queues e Service Bus.

Azure Functions è versatile e si integra perfettamente con altri servizi Azure, risultando ideale per vari tipi di applicazioni. Un buon esempio è usarlo all’interno di una pipeline di upload e processamento di file. 

Prendiamo come esempio una soluzione di data processing nel retail: un sistema partner può inviare file con informazioni sul catalogo prodotti in blob storage. Al caricamento dei file, una funzione con trigger su blob può validarli, trasformarli e processarli nel sistema principale.

Diagramma dell’architettura di un’applicazione Azure Functions. Immagine di Microsoft. 

Puoi trovare maggiori informazioni su tutti i casi d’uso nella documentazione ufficiale Microsoft.

19. Come generi un’applicazione web di base usando Azure?

Per eseguire un’applicazione web usando Azure, potremmo utilizzare i seguenti servizi: 

• Microsoft Entra ID fornisce un piano di controllo delle identità unificato per gestire autorizzazioni e ruoli degli utenti dell’applicazione web. Si integra con App Service e semplifica autenticazione e autorizzazione per le web app.
• App Service per creare, distribuire e scalare l’applicazione web.
• Azure Monitor per raccogliere, analizzare e intervenire sui dati di telemetria dell’intera distribuzione.
• Azure SQL Database per archiviare i dati associati. 

L’idea dell’applicazione sarebbe: 

1. Un utente invia una richiesta HTTPS al dominio predefinito dell’App Service su azurewebsites.net. Questo dominio punta automaticamente all’indirizzo IP pubblico integrato del tuo App Service. 
2. Easy Auth, una funzionalità di Azure App Service, garantisce che l’utente che accede al sito sia autenticato con Microsoft Entra ID.
3. Il tuo codice applicativo è distribuito su App Service, che gestisce la richiesta. Ad esempio, quel codice può connettersi direttamente a un’istanza di Azure SQL Database usando una stringa di connessione configurata come impostazione dell’app nell’App Service.
4. Application Insights registra le informazioni sulla richiesta originale all’App Service e sulla chiamata all’Azure SQL Database.

Questo sarebbe il corrispondente diagramma architetturale: 

Diagramma dell’architettura di una web app di base su Azure. Immagine di Microsoft. 

20. Quali passaggi considereresti per creare una distribuzione Azure multi-regione per un’applicazione globale?

Progettare una distribuzione Azure multi-regione richiede una pianificazione accurata e diverse strategie chiave:

1. Progettazione dell’architettura:
• Distribuisci in almeno due regioni (primaria e secondaria).
• Usa Azure Front Door per il bilanciamento globale del carico e il failover.
2. Replica dei dati:
• Usa geo-replica attiva e gruppi di failover automatico per SQL Database.
• Implementa la geo-replica per Azure Cosmos DB.
• Utilizza lo storage con replica geografica in sola lettura (RA-GRS) per Azure Storage.
3. Servizi applicativi:
• Distribuisci web app e API come App Service separati in entrambe le regioni.
• Usa Azure Function App per i task in background.
4. Networking e sicurezza:
• Gestisci il DNS con Azure DNS.
• Proteggi il traffico tramite Azure Front Door e il suo WAF.
5. Monitoraggio e probe di integrità:
• Configura probe di integrità in Azure Front Door.
• Usa Azure Monitor e Application Insights per il monitoraggio delle prestazioni.
6. Ottimizzazione dei costi e prestazioni:
• Implementa caching con Azure Cache for Redis e Azure CDN.
• Progetta per la scalabilità e usa lo sharding per i database SQL.
7. Eccellenza operativa:
• Organizza le risorse in resource group separati.
• Testa regolarmente le procedure di failover e aggiorna i piani di disaster recovery.

Questo approccio garantisce alta disponibilità, sicurezza e prestazioni per la tua applicazione globale.

21. Quali strategie useresti per il load balancing in Azure?

Azure offre diverse opzioni di bilanciamento del carico per distribuire il traffico in modo efficiente e mantenere la disponibilità delle applicazioni:

La scelta della strategia di bilanciamento del carico dipende dalle esigenze specifiche dell’applicazione, come pattern di traffico, requisiti di sicurezza e distribuzione geografica.

22. Come garantisci compliance e governance negli ambienti Azure?

Garantire compliance e governance in Azure implica implementare policy e best practice per gestire le risorse e far rispettare gli standard. Ecco alcuni dei servizi Azure che possono aiutare a implementare un modello di governance.

1. Azure Policy: definisce e applica regole attraverso le risorse Azure. Questo strumento consente alle organizzazioni di applicare standard di governance, come convenzioni di naming, configurazioni delle risorse e tipi di risorse consentiti.
2. Azure Blueprints: Azure Blueprints può automatizzare la distribuzione di ambienti conformi. Fornisce template per distribuire risorse che aderiscono a policy organizzative e requisiti normativi.
3. Role-Based Access Control (RBAC): implementa RBAC per gestire l’accesso alle risorse Azure. RBAC consente di assegnare ruoli e autorizzazioni specifici agli utenti, assicurando che solo personale autorizzato possa accedere a risorse sensibili.
4. Security Center e Compliance Manager: utilizza Azure Security Center e Compliance Manager per monitorare e valutare continuamente la conformità agli standard di settore, come GDPR, HIPAA e ISO 27001.

Sfruttando questi strumenti e pratiche, le organizzazioni possono mantenere il controllo sui propri ambienti Azure e garantire la conformità a policy interne e normative esterne. 

Il corso Azure Management and Governance di DataCamp può insegnarti di più sulla governance.

23. Cosa sono le Managed Identities e perché dovresti usarle?

Le Managed Identities forniscono un’identità gestita automaticamente in Microsoft Entra ID per le risorse Azure (come VM, App Services o Functions).

• Il problema che risolvono: eliminano la necessità per gli sviluppatori di gestire credenziali (come password o stringhe di connessione) nel codice.
• Come funzionano: la risorsa Azure usa questa identità per autenticarsi in modo sicuro verso servizi come Azure Key Vault o SQL Database, senza che tu debba mai vedere o ruotare una password.

Domande per colloqui da Azure Data Architect

Rivediamo alcune domande che potresti incontrare se ti candidi per un ruolo di data architect con Azure.

24. Che cos’è l’Integration Runtime? Quali sono i diversi tipi di integration runtime?

L’Integration Runtime è un’infrastruttura computazionale che Azure Data Factory utilizza per fornire funzionalità di integrazione, come Data Flow e Data Movement, in diversi contesti di rete.

Esistono tre diversi tipi di integration runtime:

25. Quale funzionalità di Azure può essere usata per prevenire alti carichi applicativi in assenza di intervento umano nel flusso?

Per prevenire un elevato carico applicativo senza intervento umano, puoi sempre usare Azure Autoscale. Autoscale ti consente di scalare automaticamente applicazioni o risorse in base alla domanda e a regole e metriche predefinite, come utilizzo di CPU o memoria. Ciò fornisce risorse sufficienti a sostenere la domanda sulla tua applicazione senza over-provisioning e costi inutili.

Inoltre, Azure Traffic Manager può distribuire il traffico tra più regioni, aiutando a bilanciare il carico e migliorare prestazioni e disponibilità dell’applicazione. 

26. In cosa differisce Azure Traffic Manager da Azure Load Balancer?

Azure Traffic Manager si occupa principalmente di instradare il traffico a livello globale in base a metodi di routing come posizione geografica, prestazioni o priorità. Questo porta a un’esperienza utente migliorata che riflette come la tua applicazione è distribuita nel mondo. 

I tuoi endpoint pubblici beneficeranno anche di alta accessibilità e reattività. Per diversi obiettivi applicativi e sistemi di ripristino, Traffic Manager offre varie modalità di routing del traffico e soluzioni di monitoraggio degli endpoint. 

Azure Load Balancer, invece, gestisce l’instradamento del traffico all’interno di una specifica regione. Distribuisce il traffico di rete in ingresso tra più macchine virtuali o servizi all’interno di quella regione, garantendo alte prestazioni e disponibilità. 

Offre una soluzione di load balancing Layer 4 ad alte prestazioni e bassa latenza per tutti i protocolli UDP e TCP. Può gestire milioni di richieste al secondo mantenendo alta disponibilità.

27. Spiega Service Bus Queue e Storage Queue.

Azure Service Bus Queue fa parte del framework di messaggistica di Azure e include, tra le altre cose, code, pubblicazione e sottoscrizione. Include anche code dead-letter integrate per gestire i fallimenti dei messaggi e consente di impostare tempi di scadenza dei messaggi. 

Le Service Bus Queue sono ideali per collegare componenti applicativi eterogenei tramite protocolli di comunicazione, contratti dei dati, domini di trust o protocolli di sicurezza.

Azure Storage Queue fa parte del framework di archiviazione di Azure ed è noto per la semplicità e facilità d’uso. Consente un debug agevole tramite il local Azure Storage Emulator. 

Gli strumenti di Azure Storage Queue consentono di rivedere rapidamente i primi 32 messaggi e visualizzare i contenuti di quelli in formato XML/JSON direttamente da Visual Studio. 

Un’altra caratteristica delle storage queue che assicura uno sviluppo e un QA senza intoppi è che il loro contenuto può essere svuotato quando necessario. 

28. Qual è la differenza tra un Data Lake e un Data Warehouse in Azure?

Azure Data Lake (ADLS Gen2) è progettato per archiviare enormi quantità di dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati (Schema-on-Read). Azure Synapse Analytics (Data Warehouse) è ottimizzato per dati relazionali e strutturati e per query SQL ad alte prestazioni (Schema-on-Write).

Domande per colloqui da Azure Data Scientist

Un altro ruolo che richiede conoscenze su Azure è quello del data scientist. Vediamo alcune domande su Azure che potrebbero farti se ti candidi per questo ruolo.

29. Quanti tipi di dataset sono supportati in Azure Data Factory?

I dataset supportati in Azure Data Factory sono i seguenti: 

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

30. Come si addestra e distribuisce un modello di machine learning in Azure Machine Learning Studio?

Azure Machine Learning fornisce tre interfacce principali per creare modelli, adatte a diversi livelli di competenza ed esigenze:

1. Automated ML (AutoML): ideale per il prototyping rapido. Carichi i dati e Azure esegue automaticamente iterazioni su vari algoritmi e iperparametri per trovare il modello migliore in base alla tua metrica.
2. Azure ML Designer: un’interfaccia drag-and-drop in cui colleghi visivamente dataset e moduli per creare una pipeline di training senza scrivere codice.
3. Notebook e Python SDK (Code-First): lo standard per i data scientist professionisti. Scrivi codice Python (usando Azure ML SDK v2) in Jupyter Notebook ospitati in Azure Studio per addestrare, registrare e gestire i modelli.

Workflow generale:

1. Preparazione dati: registra i dataset nell’Azure ML Data Store.
2. Compute: crea un Compute Cluster (VM gestite) per eseguire lo script di training.
3. Training: invia un "Job" (esperimento) che esegue lo script di training sul cluster di compute.
4. Registrazione: metriche dettagliate e file del modello finale (pkl/onnx) vengono salvati nel Model Registry.
5. Deployment: il modello viene containerizzato (Docker) e distribuito su un Online Endpoint (per inferenza in tempo reale) o un Batch Endpoint (per elaborazioni batch su larga scala).

31. Come puoi migliorare le prestazioni di un SQL Azure Database?

Per migliorare le prestazioni di un SQL Azure Database, considera le seguenti strategie:

1. Ottimizzazione delle query:
• Piani di esecuzione e statistiche: analizza i piani di esecuzione delle query e aggiorna le statistiche per individuare e ottimizzare le query lente.
• Indici: crea e mantieni indici adeguati per velocizzare il recupero dei dati.
2. Dynamic Management View (DMV):
• usa le DMV di SQL Azure per monitorare le metriche di prestazione, identificare colli di bottiglia e gestire efficacemente le risorse.
3. Considerazioni di rete:
• Latenza e banda: per minimizzare la latenza di rete e massimizzare la banda, posiziona il database vicino all’applicazione nella stessa regione Azure.
• Connection pooling: implementa il connection pooling per ridurre l’overhead di creazione delle connessioni.
4. Scalabilità:
• Scalabilità verticale: aumenta il livello di prestazioni del tuo SQL Azure Database scegliendo un tier di servizio superiore.
• Scalabilità orizzontale: sharding o partizionamento per distribuire il carico su più database.
5. Caching:
• implementa strategie di caching, ad esempio usando Azure Cache for Redis, per ridurre il carico sul database archiviando in memoria i dati più richiesti.
6. Strumenti di monitoraggio delle prestazioni:
• per monitorare e ottimizzare continuamente le prestazioni, utilizza gli strumenti integrati di Azure SQL Database, come Query Performance Insight e Automatic Tuning.

Implementando queste strategie, puoi migliorare significativamente le prestazioni del tuo SQL Azure Database.

32. Come si ottimizzano le prestazioni delle pipeline in Azure Data Factory?

Ottimizzare le prestazioni delle pipeline di Azure Data Factory implica migliorare movimento dei dati, trasformazioni ed esecuzione complessiva delle pipeline. 

Ecco alcune strategie di ottimizzazione:

1. Selezione dell’integration runtime: scegli l’integration runtime appropriato in base alla posizione dell’origine dati e della destinazione. In questo modo le risorse di calcolo sono più vicine ai dati, riducendo la latenza e migliorando le prestazioni.
2. Elaborazione parallela: suddividi i dati in parti più piccole ed eseguili in parallelo all’interno delle pipeline o delle attività di data flow. Questo parallelismo può velocizzare notevolmente l’elaborazione dei dati.
3. Data flow efficienti: riduci al minimo trasformazioni non necessarie e data shuffling nei mapping data flow. Ridurre queste operazioni può semplificare il flusso dei dati e migliorare le prestazioni.

Implementando queste strategie, puoi ottimizzare efficacemente le prestazioni delle pipeline di Azure Data Factory.

33. Come gestisci e archivi i dati in Azure e quali strumenti utilizzi?

Azure fornisce vari servizi per gestire e archiviare i dati nel cloud:

• Azure SQL Database: servizio di database relazionale completamente gestito che offre alta disponibilità, backup automatici e scalabilità. Supporta varie funzionalità di SQL Server e può archiviare e gestire dati strutturati.
• Azure Cosmos DB: database distribuito globalmente e multi-modello che supporta database NoSQL come documenti, key-value, grafo e colonna-famiglia. Offre scalabilità automatica e alta disponibilità e può archiviare e gestire dati non strutturati.
• Azure Blob Storage: servizio di object storage completamente gestito per archiviare e gestire dati non strutturati come immagini, video e documenti. Offre alta disponibilità, durabilità e scalabilità ed è accessibile tramite REST API.
• Azure Data Lake Storage Gen 2: servizio di data lake scalabile e sicuro per archiviare e gestire grandi quantità di dati non strutturati e strutturati. Fornisce controlli di accesso granulari ed è accessibile con vari strumenti, come Azure Data Factory e Azure Databricks.
• Azure Backup: servizio di backup e disaster recovery per proteggere e ripristinare i dati in Azure. Fornisce backup automatici e può essere usato per eseguire backup da ambienti on-premises e da servizi Azure come Azure VM e Azure File Shares.
• Azure Site Recovery: servizio di disaster recovery per replicare e ripristinare applicazioni e carichi di lavoro su Azure o in un’altra posizione. Fornisce RPO e RTO prossimi allo zero e può replicare i carichi da ambienti on-premises e da servizi Azure come Azure VM.

Conclusione

In questo articolo ho presentato 30 domande mirate per aiutarti a prepararti al tuo prossimo colloquio. Organizzate per categorie — Domande Azure di base, intermedie e avanzate, oltre a domande specifiche per Data Architect e Data Scientist — ti aiuteranno a mostrare al meglio le tue competenze!

Se vuoi migliorare le tue competenze su Azure e come data practitioner, ecco alcune risorse che potresti consultare:

• Introduction to Azure 
• Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
• Azure Architecture and Services 
• Introduction to Data Engineering
• Understanding Cloud Computing

In bocca al lupo per il tuo prossimo colloquio!