Introducción
En el mundo actual, los datos crecen exponencialmente con el tiempo gracias a la digitalización. Las organizaciones están utilizando varias plataformas en la nube como Azure, GCP, etc., para almacenar y analizar estos datos para obtener información comercial valiosa de ellos. Estudiará las 11 preguntas principales de la entrevista de Azure en este artículo que analizará diferentes servicios de datos como Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage, etc., para almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Echemos un vistazo a las siguientes preguntas de la entrevista azul.
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
En este artículo, aprenderemos sobre las siguientes preguntas de la entrevista azul:
- Alcance de los perfiles de trabajo de Azure Data Services
- Conceptos importantes de Cosmos DB
- Cosmos DB ofrece diferentes API de base de datos
- Comprender los modelos de implementación proporcionados por Azure SQL Database
- Más información sobre las reglas de la política de ciclo de vida en Azure Blob Storage
- Obtenga conocimientos sobre los servicios de Azure Storage Data
Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Índice del contenido
Las principales empresas como Mercedes-Benz, Deloitte, PwC, Accenture, TCS, Razorpay, Swiggy, Uber, etc., están contratando perfiles de trabajo relacionados con las habilidades de Azure Data Services, como ingeniero de datos, científico de datos, roles de datos relacionados con I+D, etc. en varios lugares del mundo. Estos perfiles de trabajo tienen un amplio alcance en términos de salario, obteniendo entornos de trabajo desafiantes y resolviendo problemas del mundo real. Un profesional que trabaja requiere un conocimiento intensivo de Azure SQL, Lago de datos de Azure desarrollo, desarrollando APIs usando Cosmos DB como base de datos, creando canalizaciones de datos usando Azure Data Factory, etc., para trabajar en este trabajo.
Q2. ¿Qué son las unidades de solicitud en Cosmos DB?
El unidad de solicitud es una moneda de rendimiento que abstrae los recursos del sistema necesarios para realizar las operaciones de la base de datos, como lectura, inserción, actualización, etc., compatibles con Azure Cosmos DB. Las Unidades de solicitud consumidas se cobran según el modo de creación de la cuenta de Azure Cosmos DB.
Q3. ¿Qué es Time to Live en Cosmos DB?
Tiempo de vida (TTL) en Cosmos DB permite eliminar automáticamente elementos dentro de un contenedor después de un cierto período de tiempo al consumir las Unidades de solicitud sobrantes. Ejemplo de configuración de TTL en un contenedor de Cosmos DB existente:
Seleccione Envase-> en la configuración, desplácese hasta Tiempo para vivir-> seleccionar Activar y especificar el valor TTL en segundos-> Guardar.
Q4. ¿Cuáles son las diferentes API de base de datos que ofrece Cosmos DB? Elaborar con ejemplos.
Azure Cosmos DB ofrece varias API de base de datos como MongoDB, Cassandra, Gremlin, NoSQL y Tabla. Azure Cosmos DB API para NoSQL brinda la opción de consultar elementos mediante la sintaxis SQL y ofrece aislamiento de rendimiento y soporte analítico. La API de Azure Cosmos DB para MongoDB proporciona varias ubicaciones de escritura, administración automática de fragmentos y almacena datos en la estructura del documento mediante el formato BSON. Azure Cosmos DB para PostgreSQL se usa para almacenar datos en PostgreSQL. Azure Cosmos DB API para Cassandra admite el escalado horizontal para almacenar una gran cantidad de datos mediante un esquema orientado a columnas. Ejemplo de creación de una escuela de base de datos con la API de Azure Cosmos DB para NoSQL en .NET:
Database database1 = await client.CreateDatabaseAsync( id: "school" ) Por ejemplo, inserte un solo documento en la colección llamada estudiante usando la API de Azure Cosmos DB para MongoDB en JavaScript:
db.student.insertOne({ name:"Chaitanya Shah", age: 23, address: "24, Wall Colony" });P5. Describir los modelos de compra disponibles en Azure SQL Database.
Según el modelo de implementación de Azure Base de datos SQL, a continuación se muestran los dos modelos de compra disponibles:
a. Modelo de compra de vCore: El modelo de compra de vCore permite a los usuarios elegir las características físicas del hardware en función de las necesidades de su aplicación. En este modelo, los clientes pueden elegir de forma independiente escalar el almacenamiento, los recursos informáticos, etc.
b. Modelo de compras basado en DTU: El modelo de compra basado en la Unidad de transacción de la base de datos (DTU) brinda a los clientes niveles de servicio que se diferencian según el tamaño de proceso fijo, el almacenamiento, las tasas de lectura y escritura y el período de retención para las copias de seguridad.
P6. ¿Cuáles son los diferentes modelos de implementación proporcionados por Azure SQL Database?
A continuación se muestran los dos modelos de implementación proporcionados por Azure SQL Database:
a. Base de datos única: El modelo de implementación de tipo de base de datos única crea una base de datos con un motor de base de datos dedicado, su propio conjunto de recursos, supervisión del rendimiento y niveles de servicio.
b. Piscina elástica: El modelo de implementación de tipo de grupo elástico permite a los clientes comprar recursos para un grupo compartido por varias bases de datos. Podemos agregar o eliminar bases de datos del grupo en función de la utilización de recursos. Un grupo elástico resuelve el problema del aprovisionamiento excesivo o insuficiente de recursos.
P7. Pregunta basada en escenarios en Azure Data Lake.
Mientras trabajaba en el proyecto ABC, creó un Almacenamiento de Azure Data Lake Gen2 cuenta abc_account para almacenar registros de aplicaciones e infraestructura. El período de retención designado para almacenar registros de aplicaciones e infraestructura es de 360 y 60 días, respectivamente. Según las expectativas actuales, no se accederá a los registros durante los períodos de retención. Diseñe una solución para abc_account que minimice los costos de almacenamiento y elimine automáticamente los registros al final de cada período de retención.
Utilice el nivel de acceso de archivo para almacenar registros de aplicaciones y el nivel de acceso fresco para almacenar registros de infraestructura para minimizar los costos de almacenamiento mientras almacena registros en abc_account. Para eliminar automáticamente los registros al final de cada período de retención, use las reglas de administración del ciclo de vida del almacenamiento de Azure Blob.
P8. ¿Qué son los servicios de datos de Azure Storage?
Servicio de almacenamiento de Azure proporciona servicios altamente escalables, accesibles, seguros y administrados para almacenar objetos, blob, crear datos
lagos, uso compartido de archivos, etc. A continuación se muestran los servicios de almacenamiento de datos de Azure:
- Blobs azures: Azure Blob Storage permite a los usuarios almacenar datos no estructurados mediante blobs. Azure Blob Storage se puede utilizar para almacenar archivos de registro, imágenes, documentos, datos para copia de seguridad y restauración, etc.
- Archivos de Azure: Azure Files permite a los usuarios compartir archivos usando estándares de la industria como SMB, NFS, etc. Azure Files se puede usar para almacenar las herramientas de desarrollo y depuración que necesitan las máquinas virtuales.
- Colas de Azure: Azure Queue Storage es un servicio de mensajería para almacenar una gran cantidad de mensajes. Azure Queue se puede usar para la comunicación de mensajería asíncrona entre los componentes de la aplicación.
- Mesas azules: Azure Tables permite a los usuarios almacenar datos estructurados NoSQL datos con un diseño sin esquema. Las tablas de Azure se pueden usar para almacenar libretas de direcciones, información de dispositivos, etc.
- Discos de Azure: Los discos de Azure se utilizan para almacenar y acceder a datos de máquinas virtuales de Azure.
P9. Pregunta basada en escenarios sobre Azure Blob Storage.
Escriba la regla de política de ciclo de vida en Almacenamiento de blobs de Azure para realizar la transición de los blobs en bloques con el prefijo contenedor/escuela o contenedor/universidad que no se han modificado en 90 días al nivel de archivo y los blobs que no se han modificado durante 30 días en el nivel de almacenamiento esporádico.
A continuación se muestra la regla de política de ciclo de vida para el escenario anterior:
{ "rules": [ { "name": "agingPolicy", "enabled": true, "type": "Lifecycle", "definition": { "filters": { "blobTypes": [ "blockBlob"], "prefixMatch": [ " container/school ", " container/college " ] }, "actions": { "baseBlob": { "tierToCool": { "daysAfterModificationGreaterThan": 30 }, "tierToArchive": { "daysAfterModificationGreaterThan": 90 } } } } } ]
}
P10. Escriba una consulta para crear departamentos de tablas en la base de datos Azure SQL de CompanyDB.
La siguiente consulta creará una tabla llamada departamentos con las columnas DeptNo, DName y Location:
CREATE TABLE Depts(
DeptNo int Primary Key,
DName nvarchar(50) NOT NULL,
Location nvarchar(50)
);
Aquí, DeptNo es la clave principal.
P11. ¿Qué servicio de Azure debe elegir para desarrollar un lago de datos empresarial para realizar análisis de Big Data?
Deberías usar Almacenamiento en Azure Blob para crear un lago de datos para el análisis de big data. Azure Blob Storage permite a los usuarios almacenar
datos no estructurados usando blobs. Azure Blob Storage proporciona capacidades de alta seguridad, escalabilidad, disponibilidad de datos y recuperación ante desastres.
Conclusión
Microsoft Azure ofrece servicios de datos como Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage, etc. para almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Azure Cosmos DB es una base de datos NoSQL multimodelo, totalmente administrada, para el desarrollo de aplicaciones modernas. Servicio de almacenamiento de Azure proporciona servicios altamente escalables, accesibles, seguros y administrados para almacenar objetos, blob, crear lagos de datos, compartir archivos, etc. A continuación, se incluyen algunos puntos importantes del artículo anterior sobre las preguntas de la entrevista de Azure:
- Azure Cosmos DB ofrece varias API de base de datos como MongoDB, Cassandra, Gremlin, NoSQL y Table para conectarse a diferentes bases de datos.
- Con Time to Live (TTL) en Azure Cosmos DB, los desarrolladores pueden eliminar automáticamente elementos dentro de un contenedor.
- Piscinas elásticas en Base de datos SQL de Azure puede ayudar a las organizaciones a usar recursos compartidos para Azure SQL.
- Entendimos qué servicio de Azure Storage Data se debe usar según el escenario y el tipo de datos.
- Aparte de esto, también hemos visto los niveles de acceso de Azure Storage y las políticas de administración del ciclo de vida.
Espero que les haya gustado mi artículo sobre las preguntas de la entrevista de Azure. Comparta sus comentarios conmigo en la sección de comentarios.
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