As 27 principais perguntas e respostas da entrevista sobre o Azure Data Factory

Perguntas técnicas da entrevista sobre o Azure Data Factory

As perguntas da entrevista técnica geralmente se concentram na sua compreensão de recursos específicos, suas implementações e como eles funcionam juntos para criar pipelines de dados eficazes. Essas perguntas avaliam sua experiência prática e seu conhecimento dos principais componentes e recursos do ADF.

Como você pode implementar o tratamento de erros nos pipelines do Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta testa sua capacidade de implementar estratégias de tratamento de erros em pipelines do ADF.

Exemplo de resposta: O tratamento de erros no Azure Data Factory pode ser implementado usando Retry Policies e Error Handling Activities. O ADF oferece mecanismos de nova tentativa incorporados, nos quais você pode configurar o número de novas tentativas e o intervalo entre elas se uma atividade falhar.

Por exemplo, se uma Atividade de cópia falhar devido a um problema temporário de rede, você poderá configurar a atividade para tentar novamente três vezes com um intervalo de 10 minutos entre cada tentativa.

Além disso, as condições de dependência do Set-Acivity, como Falha, Conclusão e Ignorado, podem acionar ações específicas, dependendo do sucesso ou da falha de uma atividade. 

Por exemplo, eu poderia definir um fluxo de pipeline de forma que, quando uma atividade falhar, uma atividade personalizada de tratamento de erros, como o envio de um alerta ou a execução de um processo de fallback, seja executada.

Qual é a função do Integration Runtime (IR) no Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia sua compreensão da infraestrutura de computação por trás da movimentação de dados e do envio de atividades no ADF.

Exemplo de resposta: O Integration Runtime (IR) é a infraestrutura de computação que o Azure Data Factory usa para realizar a movimentação de dados, a transformação e o envio de atividades. Ele é fundamental para gerenciar como e onde os dados são processados e pode ser otimizado com base na origem, destino e requisitos de transformação. Para fins de contextualização, existem três tipos de IR:

Como você implementa a parametrização em um pipeline do Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta verifica se você entende como a parametrização funciona no ADF para criar pipelines reutilizáveis e flexíveis.

Exemplo de resposta: A parametrização no Azure Data Factory permite a execução dinâmica do pipeline, em que você pode passar valores diferentes durante cada execução. 

Por exemplo, em uma atividade de cópia, eu poderia usar parâmetros para especificar dinamicamente o caminho do arquivo de origem e a pasta de destino. Eu definiria os parâmetros no nível do pipeline e os passaria para o conjunto de dados ou atividade relevante.

Aqui está um exemplo simples:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

A parametrização torna os pipelines reutilizáveis e permite o dimensionamento fácil, ajustando as entradas dinamicamente durante o tempo de execução.

O que é um fluxo de dados de mapeamento no Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia seu conhecimento sobre transformação de dados no ADF sem a necessidade de serviços de computação externos.

Exemplo de resposta: Um fluxo de dados de mapeamento no Azure Data Factory permite que você execute transformações nos dados sem escrever código ou mover dados para fora do ecossistema do ADF. Ele oferece uma interface visual na qual você pode criar transformações complexas. 

Os fluxos de dados são executados em clusters Spark no ambiente gerenciado do ADF, o que permite transformações de dados dimensionáveis e eficientes. 

Por exemplo, em um cenário típico de transformação, eu poderia usar um fluxo de dados para unir dois conjuntos de dados, agregar os resultados e gravar a saída em um novo destino - tudo visualmente e sem serviços externos como o Databricks.

Como você lida com o desvio de esquema no Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta testa sua capacidade de gerenciar alterações dinâmicas de esquema durante a transformação de dados.

Exemplo de resposta: O desvio de esquema refere-se a alterações na estrutura de dados de origem ao longo do tempo. 

O Azure Data Factory aborda o desvio de esquema oferecendo a opção Permitir desvio de esquema no Mapeamento de fluxos de dados. Isso permite que o ADF se ajuste automaticamente às alterações no esquema dos dados recebidos, como novas colunas sendo adicionadas ou removidas, sem redefinir todo o esquema. 

Ao ativar o desvio de esquema, posso configurar um pipeline para mapear colunas dinamicamente, mesmo que o esquema de origem seja alterado. 

Permitir a opção de desvio de esquema no Azure Data Factory. Fonte da imagem: Microsoft

Perguntas avançadas da entrevista sobre o Azure Data Factory

As perguntas avançadas da entrevista aprofundam as funcionalidades do ADF, concentrando-se na otimização do desempenho, nos casos de uso do mundo real e nas decisões avançadas de arquitetura. 

Essas perguntas têm como objetivo avaliar a sua experiência com cenários de dados complexos e a sua capacidade de resolver problemas desafiadores usando o ADF.

Como você pode otimizar o desempenho de um pipeline do Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia sua capacidade de solucionar problemas e melhorar a eficiência do pipeline.

Exemplo de resposta: Normalmente, sigo várias estratégias para otimizar o desempenho de um pipeline do Azure Data Factory. 

Primeiro, garanto que o paralelismo seja aproveitado usando Concurrent Pipeline Runs para processar dados em paralelo sempre que possível. Também uso o particionamento na atividade de cópia para dividir grandes conjuntos de dados e transferir partes menores ao mesmo tempo.

Outra otimização importante é selecionar o Integration Runtime correto com base na fonte de dados e nos requisitos de transformação. Por exemplo, o uso de um IR auto-hospedado para dados no local pode acelerar as transferências do local para a nuvem. 

Além disso, a ativação do Staging na atividade de cópia pode melhorar o desempenho, armazenando em buffer grandes conjuntos de dados antes do carregamento final.

Qual é a função do Azure Key Vault no Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia a compreensão que você tem do gerenciamento seguro de credenciais no ADF.

Exemplo de resposta: O Azure Key Vault desempenha um papel fundamental na proteção de informações confidenciais, como cadeias de conexão, senhas e chaves de API no Azure Data Factory. Em vez de codificar segredos em pipelines ou Linked Services, eu uso o Key Vault para armazenar e gerenciar esses segredos. 

O pipeline do ADF pode recuperar com segurança os segredos do Key Vault durante o tempo de execução, garantindo que as credenciais permaneçam protegidas e não sejam expostas no código. Por exemplo, ao configurar um Linked Service para se conectar a um banco de dados SQL do Azure, eu usaria uma referência secreta do Key Vault para autenticar com segurança.

Como o Azure Data Factory oferece suporte a CI/CD (integração contínua/implantação contínua)?

Descrição: Esta pergunta verifica se você está familiarizado com o controle de versão e a implementação automatizada no ADF.

Exemplo de resposta: O Azure Data Factory se integra ao Azure DevOps ou ao GitHub para fluxos de trabalho de CI/CD. Normalmente, configuro o ADF para se conectar a um repositório Git, permitindo o controle de versão de pipelines, conjuntos de dados e Linked Services. O processo envolve a criação de ramificações, a realização de alterações em um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, o envio dessas alterações para o repositório.

Para a implantação, o ADF oferece suporte a modelos ARM que podem ser exportados e usados em diferentes ambientes, como preparação e produção. Usando pipelines, posso automatizar o processo de implantação, garantindo que as alterações sejam testadas e promovidas com eficiência em diferentes ambientes.

Fluxo de trabalho automatizado de CI/CI do Azure Data Factory. Fonte da imageme: Microsoft.

Como você projetaria um pipeline de dados híbrido usando o Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia sua compreensão dos recursos do ADF para lidar com ambientes de dados híbridos.

Exemplo de resposta: Para projetar um pipeline de dados híbrido com o Azure Data Factory, você precisa usar o IR (Integration Runtime) auto-hospedado para fazer a ponte entre os ambientes locais e de nuvem. O IR é instalado em uma máquina dentro da rede local, o que permite que o ADF mova dados com segurança entre recursos locais e de nuvem, como o Azure Blob Storage ou o Azure SQL Database.

Por exemplo, quando preciso transferir dados do SQL Server local para um Data Lake do Azure, eu configuro o IR auto-hospedado para acessar com segurança o SQL Server, defino conjuntos de dados para a origem e o destino e uso uma atividade de cópia para mover os dados. Eu também poderia adicionar transformações ou etapas de limpeza usando o Mapeamento de fluxos de dados.

Como você implementa o mapeamento dinâmico em um fluxo de dados de mapeamento?

Descrição: Esta pergunta testa sua capacidade de configurar mapeamentos de esquemas dinâmicos em fluxos de dados complexos.

Exemplo de resposta: O mapeamento dinâmico em um fluxo de dados de mapeamento permite flexibilidade quando o esquema de dados de origem pode ser alterado. Eu implemento o mapeamento dinâmico usando o recurso Auto Mapping no Data Flow, que mapeia automaticamente as colunas de origem para as colunas de destino por nome.

Uso Colunas Derivadas e Linguagem de Expressão em Fluxos de Dados para atribuir ou modificar dinamicamente colunas com base em seus metadados para cenários mais complexos. Essa abordagem ajuda você a lidar com o desvio de esquema ou quando o pipeline de dados precisa lidar com vários esquemas de origem diferentes sem remapeamento manual.

Perguntas da entrevista sobre o Azure Data Factory baseadas em cenários

As perguntas de entrevistas comportamentais e baseadas em cenários se concentram em como os candidatos aplicam suas habilidades técnicas em situações do mundo real. 

Essas perguntas ajudam a avaliar os recursos de resolução de problemas, solução de problemas e otimização em fluxos de trabalho de dados complexos. Eles também fornecem informações sobre o processo de tomada de decisão e a experiência do candidato em lidar com desafios relacionados à integração de dados e aos processos de ETL.

Descreva uma situação em que você teve que solucionar um pipeline do Azure Data Factory com falha.

Descrição: Essa pergunta avalia suas habilidades de solução de problemas, especialmente quando você lida com falhas no pipeline ou problemas inesperados.

Exemplo de resposta: Em um projeto, eu tinha um pipeline com falhas constantes ao tentar transferir dados de um SQL Server local para o Azure Blob Storage. 

Os registros de erros indicaram um problema de tempo limite durante o processo de movimentação de dados. Para solucionar o problema, primeiro verifiquei a configuração do IR (Integration Runtime) auto-hospedado, que era responsável pela conexão de dados no local. 

Após a inspeção, descobri que a máquina que hospedava o IR estava usando muita energia da CPU, o que estava causando atrasos na transferência de dados.

Para resolver o problema, aumentei a capacidade de processamento da máquina e distribuí a carga de trabalho particionando os dados em partes menores usando as configurações de Atividade de cópia. 

Isso permitiu o processamento paralelo de dados, reduzindo o tempo de carregamento e evitando tempos limite. Após as alterações, o pipeline foi executado com êxito, eliminando o erro.

Você pode descrever um cenário em que otimizou um pipeline de dados para melhorar o desempenho no ADF?

Descrição: Esta pergunta avalia sua capacidade de identificar e implementar técnicas de otimização em fluxos de trabalho de dados.

Exemplo de resposta: Em um projeto em que tivemos que processar grandes quantidades de dados financeiros de várias fontes, o pipeline inicial levou muito tempo para ser executado devido ao volume de dados. Para otimizar isso, inicialmente habilitei o paralelismo configurando várias atividades de cópia para serem executadas simultaneamente, cada uma lidando com uma partição de conjunto de dados diferente.

Em seguida, usei o recurso de preparação na Atividade de Cópia para armazenar temporariamente os dados em buffer no Armazenamento de Blobs do Azure antes de processá-los, melhorando significativamente a taxa de transferência. Também usei otimizações de fluxo de dados armazenando em cache as tabelas de pesquisa usadas nas transformações. 

Esses ajustes melhoraram o desempenho do pipeline em 40%, reduzindo o tempo de execução.

Você já enfrentou uma situação em que o esquema de uma fonte de dados foi alterado inesperadamente? Como você lidou com isso?

Descrição: Esta pergunta verifica como você gerencia alterações inesperadas no esquema e garante que os pipelines permaneçam funcionais.

Exemplo de resposta: Sim, em um de meus projetos, o esquema de uma fonte de dados (uma API externa) mudou inesperadamente quando uma nova coluna foi adicionada ao conjunto de dados. Isso fez com que o pipeline falhasse, pois o esquema no fluxo de dados de mapeamento não estava mais alinhado.

Para resolver isso, habilitei a opção Allow Schema Drift no fluxo de dados, o que permitiu que o pipeline detectasse e tratasse automaticamente as alterações no esquema. 

Além disso, configurei o mapeamento dinâmico de colunas usando Derived Columns, o que garantiu que a nova coluna fosse capturada sem a necessidade de codificar nomes de colunas específicos. Isso garantiu que o pipeline pudesse se adaptar a futuras alterações de esquema sem intervenção manual.

Explique um cenário em que você usou o Azure Data Factory para integrar várias fontes de dados.

Descrição: Esta pergunta avalia sua capacidade de lidar com a integração de dados de várias fontes, um requisito comum em processos complexos de ETL.

Exemplo de resposta: Em um projeto recente, eu precisava integrar dados de três fontes: um SQL Server local, o Azure Data Lake e uma API REST. Usei uma combinação de um Self-hosted Integration Runtime para a conexão do SQL Server local e um Azure Integration Runtime para os serviços baseados na nuvem.

Criei um pipeline que usava a Atividade de cópia para extrair dados do SQL Server e da API REST, transformá-los usando o Mapeamento de fluxos de dados e combiná-los com os dados armazenados no Azure Data Lake. 

Ao parametrizar os pipelines, garanti flexibilidade no manuseio de diferentes conjuntos de dados e cronogramas. Isso permitiu a integração de dados de várias fontes, o que foi crucial para a plataforma de análise de dados do cliente.

Como você abordou uma situação em que os problemas de qualidade dos dados afetaram a saída do pipeline do ADF?

Descrição: Esta pergunta examina como você identifica e lida com problemas de qualidade de dados em seus fluxos de trabalho de pipeline.

Exemplo de resposta: Em um caso, eu estava trabalhando em um pipeline que extraía dados de clientes de um sistema de CRM. No entanto, os dados continham valores ausentes e duplicatas, o que afetou o relatório final. Para resolver esses problemas de qualidade de dados, incorporei um fluxo de dados no pipeline que realizava operações de limpeza de dados.

Usei filtros para remover duplicatas e uma divisão condicional para lidar com valores ausentes. Configurei uma pesquisa para qualquer dado ausente ou incorreto para obter valores padrão de um conjunto de dados de referência. Ao final desse processo, a qualidade dos dados foi significativamente aprimorada, garantindo que as análises downstream fossem precisas e confiáveis.

Descreva um momento em que você teve que implementar uma transformação de dados complexa no ADF.

Descrição: Esta pergunta testa sua experiência com transformações avançadas de dados usando o ADF.

Exemplo de resposta: Em um projeto de relatório financeiro, tive que mesclar dados transacionais de várias fontes, aplicar agregações e gerar relatórios resumidos para diferentes regiões. O desafio era que cada fonte de dados tinha uma estrutura e uma convenção de nomenclatura ligeiramente diferentes. Implementei a transformação usando o Mapping Data Flows. 

Primeiro, padronizei os nomes das colunas em todos os conjuntos de dados usando Derived Columns. Em seguida, apliquei agregações para calcular métricas específicas da região, como o total de vendas e o valor médio das transações. Por fim, usei uma transformação dinâmica para remodelar os dados para facilitar a geração de relatórios. Toda a transformação foi feita no ADF, aproveitando suas transformações incorporadas e sua infraestrutura dimensionável.

Você pode explicar uma ocasião em que precisou proteger dados confidenciais em um pipeline do Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia sua compreensão das práticas de segurança de dados no ADF.

Exemplo de resposta: Em um projeto, estávamos lidando com dados confidenciais de clientes que precisavam ser transferidos com segurança de um SQL Server local para o banco de dados SQL do Azure. Usei o Azure Key Vault para armazenar as credenciais do banco de dados e proteger os dados, garantindo que informações confidenciais, como senhas, não fossem codificadas no pipeline ou nos Linked Services.

Além disso, implementei a criptografia de dados durante a movimentação de dados, ativando conexões SSL entre o SQL Server local e o Azure. 

Também usei o controle de acesso baseado em função (RBAC) para restringir o acesso ao pipeline do ADF, garantindo que somente usuários autorizados pudessem acioná-lo ou modificá-lo. Essa configuração garantiu a transferência segura de dados e o gerenciamento adequado do acesso.

Como você lidou com uma situação em que um pipeline precisava ser executado com base em eventos comerciais específicos?

Descrição: Esta pergunta avalia sua capacidade de implementar execuções de pipeline orientadas por eventos.

Exemplo de resposta: Em um cenário, o pipeline precisava ser executado sempre que um novo arquivo contendo dados de vendas fosse carregado no Azure Blob Storage. Para implementar isso, usei um acionador baseado em eventos no Azure Data Factory. O acionador foi definido para ouvir os eventos Blob Created em um contêiner específico e, assim que um novo arquivo foi carregado, ele acionou automaticamente o pipeline.

Essa abordagem orientada por eventos garantiu que o pipeline fosse executado somente quando novos dados estivessem disponíveis, eliminando a necessidade de execução manual ou programada. Em seguida, o pipeline processou o arquivo, transformou-o e carregou-o no data warehouse para análise posterior.

Você pode descrever um momento em que teve que migrar um processo de ETL local para o Azure Data Factory?

Descrição: Esta pergunta avalia a experiência que você teve ao migrar processos tradicionais de ETL para a nuvem usando o ADF.

Exemplo de resposta: Em um projeto para migrar um processo de ETL baseado em SSIS existente do local para a nuvem, usei o Azure Data Factory com o Azure-SSIS Integration Runtime. 

Primeiro, avaliei os pacotes SSIS existentes para garantir que fossem compatíveis com o ADF e fiz as modificações necessárias para lidar com fontes de dados baseadas na nuvem.

Configurei o Azure-SSIS IR para executar os pacotes SSIS na nuvem, mantendo os fluxos de trabalho existentes. Para o novo ambiente de nuvem, também substituí algumas das atividades tradicionais de ETL por componentes nativos do ADF, como Copy Activities e Mapping Data Flows, o que melhorou o desempenho geral e a escalabilidade dos fluxos de trabalho de dados.

Dicas para se preparar para uma entrevista com o Azure Data Factory

Para se preparar para uma entrevista com o Azure Data Factory, você precisa ter um conhecimento profundo dos aspectos técnicos e práticos da plataforma. É essencial que você demonstre seu conhecimento dos principais recursos do ADF e sua capacidade de aplicá-los em cenários do mundo real.

Aqui estão minhas melhores dicas para ajudar você a se preparar para a entrevista:

• Domine os conceitos e a arquitetura do ADF - Antes da entrevista, certifique-se de que você tenha uma boa compreensão da arquitetura geral do Azure Data Factory. Entenda seus principais componentes e esteja preparado para explicar como cada componente funciona e interage em um pipeline de ETL. Você também deve ser capaz de articular como o Azure Data Factory se integra a outros serviços do Azure, como Data Lake, Blob Storage e bancos de dados SQL.
• Saiba como usar as ferramentas e os serviços - Familiarize-se com as ferramentas e os serviços usados com o Azure Data Factory. Certifique-se de que você saiba como configurar as atividades de movimentação e transformação de dados de forma eficaz, pois esses são tópicos prováveis em perguntas de entrevistas técnicas.
• Prepare exemplos do mundo real - Os entrevistadores geralmente procuram exemplos práticos para demonstrar sua experiência com o Azure Data Factory. Se você tem experiência na otimização de pipelines para desempenho ou solução de problemas, destaque esses exemplos, pois eles demonstram sua capacidade de lidar com desafios diários em cenários do mundo real.
• Entenda os recursos de segurança do ADF - Conheça como o Azure Data Factory lida com a segurança, como o uso do Managed Identity para autenticação segura, a utilização do Azure Key Vault para gerenciamento de segredos e a aplicação do RBAC (controle de acesso baseado em função) para governança de recursos. Destacar a sua compreensão dessas medidas de segurança mostra o seu compromisso com a criação de soluções de dados seguras e compatíveis.
• Mantenha-se atualizado sobre as práticas recomendadas do ADF - O Azure Data Factory evolui continuamente com atualizações frequentes e novos recursos! Consulte a documentação oficial do Azure e saiba mais sobre novos recursos ou aprimoramentos.

Conclusão

O Azure Data Factory é uma ferramenta poderosa para a criação de soluções de ETL baseadas em nuvem, e a experiência com ele é muito procurada no mundo da engenharia de dados!

Neste artigo, exploramos perguntas essenciais para entrevistas que variam de conceitos gerais a questões técnicas e baseadas em cenários, enfatizando a importância do conhecimento dos recursos e das ferramentas do ADF. Os exemplos reais de gerenciamento de pipeline, transformação de dados e solução de problemas ilustram as habilidades essenciais necessárias em um ambiente de ETL baseado em nuvem.

Para aprofundar seu conhecimento sobre o Microsoft Azure, considere explorar os cursos básicos sobre arquitetura, gerenciamento e governança do Azure, como Entendendo o Microsoft Azure, Entendendo a Arquitetura e os Serviços do Microsoft Azure e Entendendo o Gerenciamento e a Governança do Microsoft Azure. Esses recursos oferecem insights valiosos sobre o ecossistema mais amplo do Azure, complementando seu conhecimento sobre o Azure Data Factory e preparando você para uma carreira de sucesso em engenharia de dados.