Prepararse para las preguntas de entrevista de ADF puede parecer abrumador, pero la recompensa es enorme. Ya sea que sea un ingeniero de datos, un desarrollador de análisis o un arquitecto en la nube, dominar estas preguntas de entrevista de ADF aumentará su confianza, agudizará sus explicaciones y lo ayudará a destacarse. Como el servicio de integración en la nube insignia de Microsoft, Azure Data Factory (ADF) se encuentra en el corazón de muchos pipelines de datos modernos, por lo que puede estar seguro de que los reclutadores investigarán tanto los fundamentos como los escenarios del mundo real. A lo largo de esta guía, no solo verá las preguntas, sino que también aprenderá por qué se hacen, cómo dar respuestas ganadoras e incluso obtendrá respuestas de muestra pulidas. ¿Listo? Sumerjámonos.
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¿Qué son las preguntas de entrevista de ADF?
Cuando la gente menciona preguntas de entrevista de ADF, se refiere a las consultas que los gerentes de contratación utilizan para evaluar la comprensión de un candidato sobre Azure Data Factory. Estas preguntas abarcan arquitectura (pipelines, actividades, conjuntos de datos, servicios vinculados), temas operativos (disparadores, monitoreo, seguridad) y pensamiento estratégico (optimización de costos, gobernanza de datos). Debido a que ADF a menudo orquesta el movimiento, la transformación y la gobernanza de datos, los entrevistadores confían en las preguntas de entrevista de ADF para evaluar tanto el conocimiento teórico como la habilidad práctica en el diseño de soluciones de datos listas para producción.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de ADF?
Los reclutadores se basan en preguntas de entrevista de ADF para descubrir cómo aborda los desafíos de producción reales: ¿Puede explicar los Integration Runtimes con claridad? ¿Sabe cómo solucionar problemas y optimizar pipelines a gran escala? ¿Está pensando en la seguridad, aprovechando correctamente Key Vault y RBAC? Las preguntas también revelan habilidades blandas: comunicación, análisis de compensaciones y toma de decisiones bajo presión. Dominar las preguntas de entrevista de ADF, por lo tanto, demuestra que puede traducir las necesidades comerciales en arquitecturas de datos resilientes y rentables.
Vista previa de la lista: 30 preguntas de entrevista de ADF
¿Por qué necesitamos Azure Data Factory?
¿Qué es Azure Data Factory?
¿Qué es Integration Runtime en Azure Data Factory?
¿Cuántos tipos de Integration Runtimes son compatibles con Azure Data Factory?
¿Cuáles son los componentes utilizados en Azure Data Factory?
¿Cuál es la diferencia entre un Dataset y un Linked Service en Azure Data Factory?
¿Cuáles son los diferentes tipos de disparadores en Azure Data Factory?
¿Cuál es la diferencia entre Azure Data Lake y Azure Data Warehouse?
¿Cómo se puede optimizar el rendimiento de un pipeline de Azure Data Factory?
¿Cuál es el papel de Azure Key Vault en Azure Data Factory?
¿Qué SDK multiplataforma enriquecidos existen para usuarios avanzados en Azure Data Factory?
¿Cómo maneja los errores en los pipelines de Azure Data Factory?
¿Qué es Azure Synapse Analytics y cómo se integra con Azure Data Factory?
¿Cómo diseñaría un pipeline de datos para mover datos de un SQL Server local a Azure Blob Storage?
¿Cómo implementaría la transformación de datos utilizando Azure Data Factory?
¿Cómo monitorea y depura los pipelines de Azure Data Factory?
¿Cómo garantiza la calidad de los datos durante la ingesta de datos utilizando Azure Data Factory?
¿Cuál es el papel de Azure Data Factory en un proyecto de data warehousing?
¿Cómo maneja las cargas de datos incrementales en Azure Data Factory?
¿Puede explicar cómo usar Azure Data Factory para la replicación de datos?
¿Cómo asegura los pipelines de Azure Data Factory con Azure Active Directory?
¿Cuáles son las implicaciones de costos de usar Azure Data Factory?
¿Cómo maneja grandes conjuntos de datos en Azure Data Factory?
¿Puede explicar el concepto de linaje de datos en Azure Data Factory?
¿Cómo implementa el enmascaramiento de datos en Azure Data Factory?
¿Cuáles son los beneficios de usar Azure Data Factory para la integración de datos?
¿Cómo admite Azure Data Factory la gobernanza de datos?
¿Puede explicar el papel de Azure Purview junto con Azure Data Factory?
¿Cómo maneja la validación de datos en Azure Data Factory?
¿Cuáles son las mejores prácticas para administrar entornos de Azure Data Factory?
Ha visto las preguntas principales, ahora es el momento de practicarlas en vivo. Verve AI le brinda entrenamiento instantáneo basado en formatos de empresas reales. Comience gratis: https://vervecopilot.com.
1. ¿Por qué necesitamos Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los entrevistadores comienzan con esto para ver si puede articular la propuesta de valor de ADF más allá de las palabras de moda. Quieren escuchar cómo la orquestación centralizada, la escalabilidad y la infraestructura administrada se traducen en resultados comerciales como información más rápida o mantenimiento reducido. Demostrar esta comprensión establece el tono para preguntas de entrevista de ADF más profundas al demostrar que comprende el ajuste estratégico del servicio, no solo su lista de características.
Cómo responder:
Enmarque la necesidad en torno a los desafíos de datos modernos: diversas fuentes, grandes volúmenes, demandas en tiempo real y control de costos. Explique que ADF proporciona un motor ETL/ELT nativo en la nube con autoría visual y soporte CI/CD, lo que elimina la carga de aprovisionar servidores. Mencione la integración perfecta con los servicios de Azure, el monitoreo y el precio de pago por uso. Resalte los beneficios concretos: ciclos de desarrollo acelerados, gobernanza consistente y mantenimiento simplificado.
Ejemplo de respuesta:
Claro. En la mayoría de las organizaciones en las que he trabajado, los datos viven en todas partes, desde SQL local hasta aplicaciones SaaS y flujos de IoT en tiempo real. Antes de Azure Data Factory, unimos paquetes SSIS, código personalizado y trabajos cron, que se volvieron frágiles y difíciles de escalar. ADF nos permite centralizar esos flujos de trabajo en un servicio totalmente administrado. Por ejemplo, en mi último trabajo, reemplazamos ocho scripts separados con un pipeline de ADF que copió datos de ERP a un Data Lake, activó un trabajo de Databricks y cargó un almacén de Synapse. El monitoreo, las alertas y las reintentos vinieron de fábrica, por lo que el tiempo de actividad aumentó y nuestros ingenieros se enfocaron en análisis, no en tuberías. Eso demuestra por qué Azure Data Factory es tan valioso, y es exactamente por eso que estas preguntas de entrevista de ADF son importantes.
2. ¿Qué es Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Definir ADF suena básico, pero revela si los candidatos realmente entienden la capacidad principal de la plataforma como un servicio de integración de datos basado en la nube en lugar de solo una interfaz de usuario para mover archivos. Los entrevistadores verifican la claridad en torno a los pipelines ELT, la conectividad híbrida y la orquestación administrada, estableciendo una base para el resto de las preguntas de entrevista de ADF.
Cómo responder:
Comience con una definición concisa: un servicio de integración de datos sin servidor como servicio. Luego expanda: ADF crea flujos de trabajo impulsados por datos que ingieren, transforman y publican datos en entornos locales, multicloud y SaaS. Enfatice los componentes: pipelines, actividades, conjuntos de datos, servicios vinculados, disparadores. Mencione los conectores nativos, los flujos de datos y los Integration Runtimes que determinan la ubicación del cómputo.
Ejemplo de respuesta:
Azure Data Factory es el servicio totalmente administrado de Microsoft para construir y orquestar pipelines de datos en la nube. Piénselo como el plano de control que conecta más de cien fuentes de datos, programa el movimiento, aplica transformaciones con mapeo o flujos de datos de manipulación, y luego escribe los resultados en almacenes analíticos como Synapse. Debido a que es sin servidor, no nos preocupamos por parchear VMs o administrar clústeres, el Integration Runtime escala automáticamente. En la práctica, cuando necesitábamos datos de ventas nocturnos de SAP para aterrizar en un modelo de Power BI, ADF manejó la extracción, ejecutó un flujo de datos de Spark para la conversión de divisas y activó una actualización posterior. Esa agilidad en el mundo real es por lo que dominar las preguntas de entrevista de ADF es tan importante.
3. ¿Qué es Integration Runtime en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Integration Runtime (IR) es el caballo de batalla que realmente realiza el cómputo, por lo que los entrevistadores lo investigan para verificar que comprende los contextos de ejecución y las implicaciones de red. La comprensión errónea de las opciones de IR conduce a problemas de latencia, seguridad o costos. Por lo tanto, este concepto recurre en muchas preguntas de entrevista de ADF.
Cómo responder:
Explique que IR es la infraestructura de cómputo utilizada por ADF para el movimiento de datos, la transformación y la distribución de actividades. Señale los tres tipos principales: Azure, Autohospedado y Azure-SSIS, destacando la escalabilidad sin servidor, la conectividad local y la compatibilidad de SSIS de elevación y cambio, respectivamente. Mencione que la configuración de red (integración de VNet, puntos de conexión privados) y de rendimiento dependen de la selección de IR.
Ejemplo de respuesta:
En ADF, un pipeline son solo metadatos hasta que un Integration Runtime le da vida. Para tareas de nube a nube, elijo Azure IR porque escala automáticamente y no requiere mantenimiento. Cuando los datos deben moverse desde una instancia de Oracle local detrás de un firewall, implemento un IR Autohospedado en nuestro servidor de puerta de enlace, lo registro y dejo que extraiga los datos de forma segura. Para un cliente que ya poseía 400 paquetes SSIS, iniciamos un IR Azure-SSIS para que pudieran ejecutar .dtsx existentes con un mínimo de refactorización. Comprender qué IR se alinea con las restricciones de seguridad, latencia y costos es fundamental para muchas preguntas de entrevista de ADF, y es una decisión que reviso en cada proyecto.
4. ¿Cuántos tipos de Integration Runtimes son compatibles con Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esto prueba la recuperación de opciones arquitectónicas clave y garantiza que los candidatos puedan elegir el tiempo de ejecución correcto en las discusiones de diseño. También evalúa su familiaridad con las actualizaciones recientes, un tema recurrente en las preguntas de entrevista de ADF destinadas a las mejores prácticas actuales.
Cómo responder:
Enumere los cuatro tipos: Azure IR, Autohospedado IR, Azure-SSIS IR y el IR sin servidor de vista previa utilizado en flujos de datos dentro de Synapse. Delinee brevemente los propósitos: nativo de la nube, local/híbrido, elevación y cambio de SSIS, y cómputo de flujo de datos sin servidor, respectivamente. Refuerce que cada tipo admite diferentes actividades y configuraciones de red.
Ejemplo de respuesta:
Hay cuatro. Primero, Azure IR es la opción administrada completamente predeterminada, ideal para copias de nube a nube. Segundo, IR Autohospedado, que a menudo instalo en un servidor Windows local o incluso en un contenedor Linux, conecta datos detrás de un firewall. Tercero, IR Azure-SSIS permite que los paquetes SSIS heredados se ejecuten casi sin cambios. Finalmente, el IR sin servidor (dentro de los pipelines de Synapse) sustenta los flujos de datos basados en Spark sin administración de clústeres. En un proyecto de migración reciente, utilizamos los cuatro: Autohospedado para MySQL heredado, Azure IR para CRM SaaS, SSIS IR para ETL existente y sin servidor para transformaciones complejas. Ser capaz de articular estas opciones claramente es exactamente lo que las preguntas de entrevista de ADF intentan validar.
5. ¿Cuáles son los componentes utilizados en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los entrevistadores necesitan pruebas de que puede navegar por los bloques de construcción de ADF. Al enumerar e interrelacionar componentes, demuestra que puede diseñar, solucionar problemas y optimizar pipelines, habilidades centrales para las preguntas de entrevista de ADF avanzadas.
Cómo responder:
Enumere los componentes principales: Pipelines (contenedores para flujos de trabajo), Actividades (pasos individuales), Conjuntos de datos (representan estructuras de datos), Servicios vinculados (detalles de conexión), Disparadores (programaciones de ejecución o oyentes de eventos), Integration Runtimes (cómputo). Opcionalmente, agregue Flujos de datos y Parámetros. Explique cómo funcionan juntos.
Ejemplo de respuesta:
Me gusta describir ADF como LEGO. Los pipelines son las grandes bases; albergan Actividades como Copiar, Buscar o Flujo de datos, que realizan acciones específicas. Cada Actividad hace referencia a Conjuntos de datos que apuntan a ubicaciones como una ruta de blob o una tabla SQL, y esos Conjuntos de datos dependen de Servicios vinculados que contienen cadenas de conexión. Los Disparadores activan el pipeline, tal vez cada hora o con una notificación de Event Grid. Detrás de escena, un Integration Runtime se encarga de la carga. Ensamblando estas piezas, recientemente construí un pipeline de eliminación de GDPR que localizó datos de usuario a través de Búsqueda, se ramificó por Para cada uno y ejecutó procedimientos almacenados, todo orquestado de manera ordenada. Esa comprensión de extremo a extremo es fundamental para tener éxito en las preguntas de entrevista de ADF.
6. ¿Cuál es la diferencia entre un Dataset y un Linked Service en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Matizado pero fundamental, esta pregunta revela si distingue metadatos (conjuntos de datos) de información de conexión (servicios vinculados). Equivocarse podría causar confusión en preguntas posteriores de entrevista de ADF sobre parametrización y gobernanza.
Cómo responder:
Aclare: un Servicio Vinculado es similar a una cadena de conexión: define el almacén de datos o el recurso de cómputo más la autenticación. Un Conjunto de datos es una vista con nombre de los datos utilizados o producidos, que apunta a una carpeta, tabla o patrón de archivo específico, y hace referencia a un Servicio Vinculado. Ilustre con un ejemplo.
Ejemplo de respuesta:
Piense en un Servicio Vinculado como su pase de abordar: le permite subir al avión (almacén de datos). Un Conjunto de datos es la asignación de su asiento: le dice exactamente dónde se sentará (tabla o ruta de archivo). Cuando creé una Actividad de Copia desde un SQL Server local a Azure Blob, el IR Autohospedado y las credenciales residían en el Servicio Vinculado, mientras que el Conjunto de datos especificaba la tabla dbo.Customer por un lado y customers-2024.csv por el otro. Mantener estos conceptos separados ayuda a mantener la reutilización y la parametrización en múltiples pipelines, que es un punto que surge rutinariamente en las preguntas de entrevista de ADF.
7. ¿Cuáles son los diferentes tipos de disparadores en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La programación y la automatización impulsan la confiabilidad del pipeline, por lo que los entrevistadores preguntan para asegurarse de que puede elegir el disparador que cumpla con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) comerciales. Esto aparece a menudo en las preguntas de entrevista de ADF sobre soluciones en tiempo real y por lotes.
Cómo responder:
Identifique los tres disparadores principales: Disparador de Programación (basado en tiempo), Disparador de Eventos (eventos de almacenamiento o Event Grid) y Disparador Manual (bajo demanda, incluido depuración). Mencione la ventana de caída (tumbling window) como un subtipo de programación que proporciona procesamiento ordenado y con estado.
Ejemplo de respuesta:
ADF ofrece disparadores de Programación para cadencia tipo cron (horaria, diaria), disparadores de Eventos que reaccionan a temas de Event Grid o creación/eliminación de blobs, perfectos para ingesta casi en tiempo real, y disparadores Manuales para ejecuciones ad hoc, incluso desde la API REST o la UI. Para un proyecto de IoT de transmisión, combinamos un disparador de Eventos para cargar datos de sensores a medida que aterrizaban los archivos y una programación de ventana de caída para agregar estadísticas por hora, asegurando una semántica de procesamiento único. Comprender cuándo se aplica cada uno se examina con frecuencia en las preguntas de entrevista de ADF.
8. ¿Cuál es la diferencia entre Azure Data Lake y Azure Data Warehouse?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La diferenciación arquitectónica es importante para las decisiones de almacenamiento. Los entrevistadores evalúan si puede asesorar correctamente a las partes interesadas, una capacidad que resonará en las preguntas posteriores de entrevista de ADF sobre transformación y costos.
Cómo responder:
Explique que Data Lake (ADLS) almacena datos sin procesar, no estructurados o semiestructurados a bajo costo, optimizado para análisis de big data. Azure Data Warehouse (ahora pools dedicados de Synapse) almacena datos estructurados y procesados en formato columnar para consultas rápidas a través de T-SQL. Enfatice esquema en lectura frente a esquema en escritura.
Ejemplo de respuesta:
Un Data Lake es como una biblioteca masiva que recibe todos los libros en cualquier idioma, sin catalogar pero allí para una exploración posterior. Un Data Warehouse es la sección de referencia, curada, indexada y optimizada para búsquedas rápidas. En la práctica, ingiero JSON de clickstream sin procesar en ADLS Gen2 a través de ADF, ejecuto trabajos de limpieza de Spark y luego cargo dimensiones y hechos curados en Synapse. Las herramientas de BI acceden al almacén para obtener velocidad, mientras que los científicos de datos exploran libremente el lago. Destacar ese ciclo de vida, y por qué existe cada capa, obtiene buenos resultados en las preguntas de entrevista de ADF.
9. ¿Cómo se puede optimizar el rendimiento de un pipeline de Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La optimización del rendimiento distingue a los candidatos senior. Los entrevistadores hacen esta pregunta de entrevista de ADF para ver si mantendrá los costos bajos mientras cumple los plazos.
Cómo responder:
Discuta el paralelismo (ejecuciones simultáneas de pipelines o actividades), la partición en actividades de copia, la elección de la región y el tamaño correctos del Integration Runtime, la habilitación de staging (Blob, ADLS, Synapse) para transferencias de larga distancia, la compresión de datos y el uso de flujos de datos con destinos optimizados. Mencione el monitoreo y las métricas para iterar.
Ejemplo de respuesta:
En un proyecto minorista reciente, nuestro pipeline nocturno se deslizó de 2 a 4 horas después de agregar nuevos mercados. Lo perfilamos y aplicamos tres optimizaciones: primero, habilitamos la copia paralela particionando por hash del OrderID, aprovechando ocho nodos de IR Autohospedado. Segundo, almacenamos temporalmente los datos en ADLS cerca del destino para evitar la salida entre regiones. Tercero, comprimimos las salidas de parquet con snappy. El tiempo de ejecución se redujo a 70 minutos y los costos cayeron un 20 por ciento. Demostrar ese enfoque sistemático es exactamente lo que estas preguntas de entrevista de ADF pretenden revelar.
10. ¿Cuál es el papel de Azure Key Vault en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La seguridad no es negociable. Los entrevistadores utilizan esta pregunta de entrevista de ADF para garantizar que los candidatos comprendan la administración de secretos y el cumplimiento.
Cómo responder:
Indique que Azure Key Vault almacena secretos (cadenas de conexión, contraseñas, principales de servicio) de forma segura. En ADF, los Servicios Vinculados pueden hacer referencia a Key Vault en lugar de almacenar secretos en línea. Esto permite la rotación, RBAC y auditoría, minimizando la exposición.
Ejemplo de respuesta:
En lugar de codificar contraseñas en el JSON de un Servicio Vinculado, las almaceno en Key Vault y otorgo a la identidad administrada de ADF permisos para obtener secretos. Cuando se ejecuta el pipeline, ADF resuelve el secreto en tiempo de ejecución, por lo que los desarrolladores nunca lo ven en texto plano. Durante una auditoría SOC2, simplemente mostramos los registros de acceso a Key Vault y aprobamos. Este patrón es tan fundamental que las preguntas de entrevista de ADF casi siempre lo incluyen.
11. ¿Qué SDK multiplataforma enriquecidos existen para usuarios avanzados en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La automatización y DevOps son temas candentes. Los entrevistadores prueban si los candidatos pueden integrar ADF con pipelines de código.
Cómo responder:
Enumere los SDK: .NET, Python (azure-mgmt-datafactory), Java, PowerShell y la API REST. Explique los usos: CI/CD, generación dinámica de pipelines, monitoreo.
Ejemplo de respuesta:
Utilizamos el SDK de Python para generar automáticamente 200 conjuntos de datos a partir de una tabla de metadatos, ahorrando semanas de clics manuales. En otro proyecto, una CLI de .NET Core insertó plantillas ARM a través de Azure DevOps para promocionar pipelines entre prueba y producción. Esa flexibilidad multiplataforma a menudo surge en las preguntas de entrevista de ADF porque demuestra que puede escalar procesos mediante programación.
12. ¿Cómo maneja los errores en los pipelines de Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La resiliencia es clave. Los entrevistadores hacen esta pregunta de entrevista de ADF para garantizar que pueda diseñar para fallos.
Cómo responder:
Mencione las políticas de reintento, los límites de concurrencia de actividades, el try-catch en los flujos de datos, las ramas OnFailure, las alertas, el registro personalizado en Log Analytics y el diseño idempotente.
Ejemplo de respuesta:
Al copiar datos de un servidor FTP inestable, configuré el reintento en 3 con retroceso exponencial. Si la actividad aún falla, una ruta OnFailure escribe diagnósticos en una tabla de registro SQL, activa un ticket de ServiceNow a través de webhook y envía una alerta de Teams. Debido a que los datos de origen pueden ser parciales, las actividades posteriores se anidan en una cadena dependsOn con la condición 'completada' configurada explícitamente. Conocer estas opciones diferencia a los candidatos preparados en las preguntas de entrevista de ADF.
13. ¿Qué es Azure Synapse Analytics y cómo se integra con Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
ADF a menudo alimenta Synapse. Los entrevistadores quieren ver si comprende la sinergia entre la ingesta y el análisis.
Cómo responder:
Defina Synapse como la plataforma de análisis unificada de Microsoft que combina data warehousing, análisis de big data y pipelines integrados (que son ADF subyacentes). Explique que los pipelines de ADF mueven y transforman datos en tablas de Synapse, luego pueden activar trabajos SQL o Spark.
Ejemplo de respuesta:
En el espacio de trabajo de Synapse, el centro Integrate es literalmente ADF. Ingerimos archivos CSV a través de Copia de ADF en un esquema de staging, ejecutamos una actividad de procedimiento almacenado para insertar en tablas de hechos, y finalmente llamamos a un cuaderno de Spark para ML avanzado. Esa integración estrecha significa que el linaje, el monitoreo y la seguridad son consistentes de extremo a extremo, una de las razones por las que las preguntas de entrevista de ADF hacen referencia cada vez más a Synapse.
14. ¿Cómo diseñaría un pipeline de datos para mover datos de un SQL Server local a Azure Blob Storage?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los escenarios de diseño verifican las habilidades prácticas. Esta pregunta de entrevista de ADF también mide cómo aplica el conocimiento de IR.
Cómo responder:
Indique: implemente IR Autohospedado, cree un Servicio Vinculado a SQL con autenticación de Windows o SQL, cree un Servicio Vinculado de Blob, cree una Actividad de Copia, configure cargas incrementales con una columna de marca de agua, comprima archivos y establezca un disparador de programación.
Ejemplo de respuesta:
Comenzaría instalando IR Autohospedado en nuestro servidor DMZ. A continuación, configuraría un Servicio Vinculado utilizando autenticación integrada a la instancia de SQL y otro Servicio Vinculado que apunte a Blob. En un pipeline, una Búsqueda obtiene la fecha de última carga, la pasa a una Actividad de Copia parametrizada que filtra las filas a través de un procedimiento almacenado. Los archivos de salida aterrizan como parquet en una estructura de carpetas jerárquica /año=/mes=. Finalmente, un disparador de ventana de caída se ejecuta cada hora. Ese patrón es directo de proyectos reales y es un elemento básico entre las preguntas de entrevista de ADF.
15. ¿Cómo implementaría la transformación de datos utilizando Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los críticos de ADF piensan que solo copia datos, por lo que los entrevistadores prueban su comprensión de las opciones de transformación.
Cómo responder:
Discuta los Flujos de Datos de Mapeo (basados en Spark, visuales), los Flujos de Datos de Manipulación (Power Query), el cómputo externo (Databricks, HDInsight), los procedimientos almacenados SQL y las actividades de script en línea como U-SQL o personalizadas.
Ejemplo de respuesta:
Para transformaciones ligeras como el cambio de nombre de columnas, utilizo Flujos de Datos de Mapeo, arrastrando pasos de Selección, Columna Derivada y Agregación, que se compilan en Spark. Para uniones complejas en 2 TB, iniciamos Azure Databricks y llamamos al cuaderno desde ADF, pasando parámetros. En un caso, almacenamos temporalmente datos de clickstream, invocamos un cuaderno de Scala que produjo datos de sesión, y luego ADF escribió los resultados en Synapse. Explicar tal coreografía de múltiples herramientas es frecuente en las preguntas de entrevista de ADF.
16. ¿Cómo monitorea y depura los pipelines de Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Las operaciones mantienen las luces encendidas. Esta pregunta de entrevista de ADF investiga las habilidades de observabilidad.
Cómo responder:
Mencione el centro de Monitoreo de ADF, los detalles a nivel de ejecución, los registros de salida de actividad, los diagnósticos de Integration Runtime, las métricas de Azure Monitor, Log Analytics, las alertas y la depuración visual de flujos de datos.
Ejemplo de respuesta:
Abro la pestaña Monitoreo para ver las ejecuciones de pipelines; desde allí, profundizo en los detalles de la actividad, donde la salida muestra las filas copiadas, la duración y los diagnósticos. Para información general, enviamos registros a Log Analytics utilizando la configuración de diagnóstico integrada. Las consultas muestran patrones de fallos por tipo de actividad, lo que nos ayuda a ajustar la concurrencia. Durante el desarrollo, utilizo la depuración de Flujo de Datos, que inicia un clúster Spark efímero para que pueda depurar transformaciones. Esa visibilidad de extremo a extremo siempre impresiona a los entrevistadores al abordar las preguntas de entrevista de ADF.
17. ¿Cómo garantiza la calidad de los datos durante la ingesta de datos utilizando Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los datos incorrectos equivalen a información incorrecta. Los entrevistadores utilizan esta pregunta de entrevista de ADF para evaluar la conciencia de gobernanza.
Cómo responder:
Explique las actividades de validación, el manejo de desviaciones de esquema, las aserciones de flujo de datos, los recuentos de filas, la comparación de sumas de verificación y los patrones de cuarentena para aislar registros erróneos.
Ejemplo de respuesta:
Construimos un pipeline donde una actividad de Búsqueda cuenta las filas de origen y almacena el valor. Después de la Copia, otra Búsqueda verifica el recuento de destino; una Condición Si las compara y solo continúa si coinciden dentro de una tolerancia del 1 por ciento. En Flujo de Datos, utilizo la Asert para forzar los tipos de datos de las columnas y envío los rechazos a un contenedor de registros erróneos para su revisión. Esta puerta de calidad automatizada detectó el 3 por ciento de JSON malformado el trimestre pasado, evitando errores de informes. Dichas salvaguardas prácticas son exactamente por qué las preguntas de entrevista de ADF incluyen ángulos de calidad de datos.
18. ¿Cuál es el papel de Azure Data Factory en un proyecto de data warehousing?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Muestra que puede ubicar ADF en la pila de análisis moderna.
Cómo responder:
Indique que ADF orquesta la ingesta de múltiples fuentes, almacena datos temporalmente en un lago, transforma a través de flujos de datos o cómputo externo y carga dimensiones/hechos finales en un data warehouse como Synapse, manteniendo programaciones y linaje.
Ejemplo de respuesta:
En nuestro almacén empresarial, los pipelines de ADF extraen datos de CRM, ERP y marketing todas las noches a ADLS. Un flujo de datos de Spark maneja dimensiones que cambian lentamente, luego una actividad de Procedimiento Almacenado se fusiona en tablas de Synapse. Finalmente, ADF activa una actualización del conjunto de datos de Power BI. Al servir como director de orquesta, ADF une el almacenamiento, el cómputo y la visualización, un escenario que aparece con frecuencia en las preguntas de entrevista de ADF.
19. ¿Cómo maneja las cargas de datos incrementales en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Eficiencia y costo. Los entrevistadores hacen esta pregunta de entrevista de ADF para probar las estrategias de carga delta.
Cómo responder:
Describa las columnas de marca de agua, la fecha/hora de última modificación, CDC, el plegado de consultas, el seguimiento de cambios de Azure SQL y las actividades de Copia parametrizadas más la Búsqueda para almacenar el estado.
Ejemplo de respuesta:
Almacenamos una marca de agua en una tabla de control. Una Búsqueda obtiene la última marca de agua, la pasa a una consulta SQL con WHERE ModifiedDate > @watermark. Después de copiar las filas delta en ADLS, un Procedimiento Almacenado actualiza la marca de agua. Para sistemas que admiten CDC, solo leemos tablas de cambios. Esto redujo nuestra carga nocturna de 500 GB a 12 GB, ahorrando dinero y cumpliendo con el SLA. Conocer tales patrones es vital para las preguntas de entrevista de ADF.
20. ¿Puede explicar cómo usar Azure Data Factory para la replicación de datos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La replicación es fundamental para DR y análisis. Esta pregunta de entrevista de ADF verifica si puede mantener las fuentes y los destinos sincronizados.
Cómo responder:
Discuta la copia continua, CDC, los disparadores y la configuración de rendimiento, mencione la Cuarentena, los reintentos, la idempotencia y el mapeo de estructuras de tablas.
Ejemplo de respuesta:
Para la replicación casi en tiempo real de SQL a Synapse, utilizamos la actividad Copiar de ADF en modo incremental con el seguimiento de cambios de SQL habilitado. Un disparador basado en eventos se activaba cada cinco minutos, cargando los últimos cambios en una tabla de staging y luego fusionando. Establecimos el paralelismo máximo en 8 y utilizamos PolyBase para la inserción masiva. Durante seis meses, la latencia se mantuvo por debajo de los 10 minutos. Explicar esta configuración integral obtiene altas calificaciones en las preguntas de entrevista de ADF.
21. ¿Cómo asegura los pipelines de Azure Data Factory con Azure Active Directory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La gobernanza de identidad es fundamental. Los entrevistadores incluyen esto entre las preguntas de entrevista de ADF para probar las habilidades de seguridad a nivel empresarial.
Cómo responder:
Explique los roles de RBAC (colaborador de Data Factory, lector), identidades administradas para Servicios Vinculados, grupos de Azure AD, acceso condicional y mínimo privilegio.
Ejemplo de respuesta:
Creamos un grupo de Azure AD llamado ADF-Developers y asignamos el rol de Colaborador de Data Factory en el nivel del recurso. La identidad administrada de la factoría tenía RBAC en las cuentas de almacenamiento con acceso de solo lectura/escritura a contenedores específicos. Se aplicó la autenticación multifactor a través del acceso condicional. Este modelo aprobó la revisión de seguridad de Microsoft 365 y demuestra la profundidad esperada en las preguntas de entrevista de ADF.
22. ¿Cuáles son las implicaciones de costos de usar Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La gestión de costos en la nube es una habilidad imprescindible.
Cómo responder:
Desglose los precios: orquestación de pipelines (por ejecución de actividad y por ejecución de pipeline), horas de cómputo de Integration Runtime, horas de clúster de Flujo de Datos y movimiento de datos entre regiones. Mencione los costos de monitoreo.
Ejemplo de respuesta:
Las actividades de copia son baratas, aproximadamente dos centavos por mil minutos de ejecución, pero las VM de IR Autohospedado y los clústeres de Spark de Flujo de Datos pueden sumar. Programamos que los clústeres de Flujo de Datos se terminen automáticamente y agrupamos cargas pequeñas en un solo pipeline para minimizar las llamadas al orquestador. El uso de staging en la misma región evita las tarifas de salida. Al aplicar estas palancas, redujimos los costos mensuales de ADF de $4,000 a $2,500, un tema que siempre aparece en las preguntas de entrevista de ADF.
23. ¿Cómo maneja grandes conjuntos de datos en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La escalabilidad es clave para big data.
Cómo responder:
Resalte el particionamiento, PolyBase, la copia paralela, la compresión, los formatos columnares y los flujos de datos con clústeres de Spark escalables.
Ejemplo de respuesta:
Para un conjunto de datos genómico de 10 TB, particionamos por ID de cromosoma, lo que permitió 64 hilos de copia paralela a ADLS. Utilizamos parquet snappy para reducir el tamaño en un 70 por ciento, luego aprovechamos Flujo de Datos con un clúster de 32 núcleos. El tiempo de ejecución se redujo de 14 horas a 3. El dominio de tales tácticas se prueba regularmente en las preguntas de entrevista de ADF.
24. ¿Puede explicar el concepto de linaje de datos en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Gobernanza y cumplimiento.
Cómo responder:
Defina el linaje como el seguimiento de orígenes, transformaciones y destinos. ADF captura metadatos en las ejecuciones de pipelines; la integración con Azure Purview visualiza el linaje entre servicios.
Ejemplo de respuesta:
Cuando los auditores preguntaron de dónde provenía una KPI, abrimos Purview y la rastreamos: tabla de hechos de Synapse ← agregación de Flujo de Datos ← CSV de ventas sin procesar de S3. Debido a que ADF registró estos pasos automáticamente, los gráficos de linaje estuvieron actualizados. Esa transparencia es por lo que el linaje de datos aparece prominentemente en las preguntas de entrevista de ADF.
25. ¿Cómo implementa el enmascaramiento de datos en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La protección de PII es un negocio serio.
Cómo responder:
Discuta el enmascaramiento de datos dinámico en SQL, las columnas condicionales de Flujo de Datos, las funciones hash y la tokenización utilizando servicios externos dentro de un pipeline.
Ejemplo de respuesta:
En un flujo de datos de atención médica, las columnas de PHI como patient_ssn se hashearon dentro de un Flujo de Datos utilizando md5 antes de escribir en la zona de análisis. Mientras tanto, los médicos que acceden a la zona segura obtienen la versión sin hashear a través del acceso de almacenamiento basado en roles. ADF orquestó ambos caminos limpiamente. Dichas historias de cumplimiento a menudo aparecen en las preguntas de entrevista de ADF.
26. ¿Cuáles son los beneficios de usar Azure Data Factory para la integración de datos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Bueno para resumir su perspectiva.
Cómo responder:
Cubra la escalabilidad sin servidor, el ancho de integración, la interfaz de usuario visual, el soporte de DevOps, la eficiencia de costos, la conectividad híbrida y la gobernanza.
Ejemplo de respuesta:
ADF reduce el tiempo de obtención de valor: incorporamos nuevas fuentes de datos en horas, no en semanas. Sus más de 90 conectores, integración con Git y modelo de pago por uso significan un menor TCO. Además, el cumplimiento es más fácil con Key Vault y Purview. Enfatizar estos beneficios ayuda a cerrar las preguntas de entrevista de ADF de manera positiva.
27. ¿Cómo admite Azure Data Factory la gobernanza de datos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Garantiza que pueda cumplir con los estándares regulatorios.
Cómo responder:
Mencione la integración con Purview, el acceso basado en roles, el linaje, el monitoreo y las convenciones de nomenclatura basadas en políticas.
Ejemplo de respuesta:
ADF emite automáticamente metadatos de linaje a Purview, lo que permite la trazabilidad de GDPR. También aplicamos políticas de plantillas de pipeline para que cada conjunto de datos tenga una etiqueta de propietario de datos. Esa postura de gobernanza por diseño es lo que las preguntas de entrevista de ADF a menudo investigan.
28. ¿Puede explicar el papel de Azure Purview en conjunción con Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Purview es la solución de gobernanza de Microsoft.
Cómo responder:
Indique que Purview cataloga los activos de datos, captura el linaje, aplica la clasificación. ADF alimenta metadatos a Purview; Purview puede activar ADF a través de REST para la remediación.
Ejemplo de respuesta:
Después de escanear nuestro almacenamiento, Purview etiquetó las columnas que contenían contraseñas. Luego usamos un pipeline de ADF activado por eventos de Purview para mover esos archivos a un contenedor seguro. Esa sinergia impresiona a los entrevistadores durante las preguntas de entrevista de ADF.
29. ¿Cómo maneja la validación de datos en Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Demuestra mentalidad de confiabilidad.
Cómo responder:
Discuta la actividad de Validación, las aserciones de Flujo de Datos, los recuentos de filas, las verificaciones de esquema y las ramificaciones condicionales.
Ejemplo de respuesta:
Nuestro pipeline incluye un Flujo de Datos con una transformación de Asert que aplica reglas de negocio como ingresos > 0. Los fallos redirigen las filas a cuarentena y el pipeline a una rama de notificación. Esta puerta automática es un tema de conversación en muchas preguntas de entrevista de ADF.
30. ¿Cuáles son las mejores prácticas para administrar entornos de Azure Data Factory?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Muestra madurez en DevOps y gobernanza.
Cómo responder:
Cubra la integración con Git, la separación de fábricas de desarrollo/prueba/producción, la parametrización, el despliegue de plantillas ARM, las convenciones de nomenclatura y el etiquetado.
Ejemplo de respuesta:
Mantenemos una fábrica de desarrollo vinculada a Azure DevOps Git. Las solicitudes de extracción activan despliegues automatizados de plantillas ARM a prueba, luego a producción después de la aprobación. Las fábricas utilizan parámetros globales para valores específicos del entorno. Con etiquetas, rastreamos centros de costos. Este enfoque disciplinado es exactamente lo que las preguntas finales de entrevista de ADF tienden a explorar.
Otros consejos para prepararse para preguntas de entrevista de ADF
Mapee cada concepto a un proyecto real: las historias perduran.
Grábese respondiendo para refinar el ritmo.
Utilice el marco STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado).
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“El éxito es donde la preparación y la oportunidad se encuentran.” – Bobby Unser
Preguntas Frecuentes
P1: ¿Son solo técnicas las preguntas de entrevista de ADF?
No. Si bien la mayoría se centra en la arquitectura de ADF, espere seguimientos sobre gestión de proyectos, gobernanza de costos y comunicación con las partes interesadas.
P2: ¿Cuánto deberían durar mis respuestas a las preguntas de entrevista de ADF?
Apunta a 2-3 minutos: suficiente detalle para demostrar profundidad pero conciso para mantener el compromiso.
P3: ¿Necesito memorizar cada tipo de actividad?
La memorización ayuda, pero comprender los patrones (copia, transformación, control) es más importante.
P4: ¿Qué certificaciones respaldan el dominio de las preguntas de entrevista de ADF?
El examen DP-203 (Ingeniería de Datos en Microsoft Azure) cubre ADF extensamente.
P5: ¿Puede Verve AI Interview Copilot ayudar con las preguntas de entrevista de ADF?
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