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El temario oficial de Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate, organizado por dominio. Marca cada punto según lo vayas repasando.
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Configure Microsoft Fabric workspace settings
Los administradores del área de trabajo eligen el grupo predeterminado (grupo de inicio o personalizado), un entorno predeterminado con runtime y bibliotecas, y la admisión de trabajos: optimista por defecto o reservando el máximo de núcleos. También fijan el tiempo de espera de sesión, una duración máxima que solo cancela trabajos de usuarios y la alta simultaneidad, que comparte sesiones de un mismo usuario.
Data Engineering workspace administration settings in Microsoft Fabric ↗Configure high concurrency mode for Fabric notebooks ↗
Un dominio agrupa áreas de trabajo por área de negocio; al asignar un área de trabajo, todos sus elementos heredan el dominio, pero el acceso sigue dependiendo de los roles y permisos. Los colaboradores de dominio deben ser administradores del área de trabajo y la asignan desde su configuración. Un dominio predeterminado asigna las áreas sin dominio de ciertos usuarios y las que creen después, sin cambiar las ya asignadas.
La pestaña OneLake de la configuración del área de trabajo activa la caché de accesos directos, que guarda los archivos leídos desde S3, GCS o una puerta de enlace para reducir la salida, con retención configurable y opción de restablecerla. También activa los diagnósticos de OneLake, que escriben eventos de acceso en JSON en un almacén de lago de la misma capacidad y pueden hacerse inmutables.
La configuración del área de trabajo define el runtime predeterminado de Apache Airflow. El grupo de inicio arranca al instante y se desaprovisiona cuando no se usa, ideal para desarrollo; un grupo personalizado está siempre activo hasta pausarlo, con tamaño de nodo Large o Small, escalado automático y nodos adicionales para más DAG simultáneos. Si se desactiva la personalización del proceso, se usa el grupo de inicio.
Implement lifecycle management in Fabric
La integración con Git funciona por área de trabajo, conectada a una rama y carpeta de Azure DevOps o GitHub. Solo el administrador conecta o desconecta; los colaboradores confirman y actualizan, y el administrador puede permitirles cambiar de rama. Actualizar siempre trae toda la rama, y las confirmaciones se bloquean si hay cambios entrantes. Lo recomendado es que cada desarrollador trabaje en un área de trabajo ramificada.
Basic concepts in Git integration ↗Get started with Git integration ↗
Los proyectos de base de datos de estilo SDK guardan el esquema como archivos .sql, se compilan en un .dacpac y se publican con DacFx o SqlPackage; conviene generar el script antes de publicar y usar BlockOnPossibleDataLoss en producción. En una base de datos SQL de Fabric conectada a Git, Fabric mantiene el proyecto, cada actualización compila y publica, y los scripts posteriores gestionan datos estáticos.
Develop warehouse projects in Visual Studio Code ↗SQL database source control integration in Microsoft Fabric ↗
Una canalización de implementación asigna un área de trabajo a cada fase y copia metadatos, no datos, entre fases. Los elementos emparejados se sobrescriben conservando identificador y URL; los no emparejados se duplican. Las reglas (origen de datos, parámetro o almacén de lago predeterminado para cuadernos) se definen en la fase de destino. Implementar exige ser administrador de la canalización y colaborador en ambas áreas.
Configure security and governance
Los roles del área de trabajo (Administrador, Miembro, Colaborador y Visor) se asignan a usuarios o grupos y se aplican a todos sus elementos; con varios grupos prevalece el permiso más alto. Solo el administrador elimina el área o añade administradores; el miembro añade roles inferiores; el colaborador escribe y lee datos con Spark; el visor solo lee por T-SQL salvo que un rol de seguridad de OneLake le dé más.
Roles in workspaces in Microsoft Fabric ↗Data security in OneLake ↗
Además de los roles del área de trabajo, puedes compartir un elemento concreto: compartir siempre concede Read, que permite descubrir y abrir el elemento y conectarse al punto de conexión SQL, y puedes añadir ReadData (consultas T-SQL), ReadAll (Spark y OneLake), Edit o Share. Los permisos de elemento y los roles del área se evalúan por separado, así que retirar uno no retira el otro.
En el almacén de datos y el punto de conexión SQL, la seguridad de objetos se aplica con GRANT, REVOKE y DENY; la de columnas, con un GRANT SELECT que enumera columnas; y la de filas, con CREATE SECURITY POLICY y una función insertada como predicado de filtro. En OneLake, los roles de seguridad conceden acceso a carpetas y tablas: los permisos se heredan hacia abajo y se pueden recorrer las carpetas primarias sin ver las hermanas.
Secure your Fabric Data Warehouse ↗How OneLake security controls data access ↗
El enmascaramiento dinámico de datos oculta valores en los resultados de las consultas sin cambiar los datos almacenados; se define con MASKED WITH y las funciones default(), email(), random() y partial(). Ven datos reales quienes tienen UNMASK o CONTROL, incluidos los roles Administrador, Miembro y Colaborador. No impide deducir valores con filtros, así que se combina con seguridad de columna o de fila.
Las etiquetas de confidencialidad de Microsoft Purview se aplican a cualquier elemento de Fabric desde el encabezado o la configuración, con permisos de edición sobre el elemento. Se propagan por herencia al crear (por ejemplo, de un almacén de lago a un cuaderno) y por herencia descendente, que nunca sobrescribe etiquetas manuales. Asociadas a directivas de protección, bloquean el acceso a quien no figure en la directiva.
Information protection in Microsoft Fabric ↗Protection policies in Microsoft Fabric ↗
La aprobación ayuda a encontrar contenido fiable con tres distintivos: Promocionado, que puede aplicar cualquier usuario con permisos de escritura; Certificado, reservado a revisores autorizados por el administrador de Fabric; y Datos maestros, también restringido y solo para elementos que contienen datos, como almacenes de lago o modelos semánticos. Los paneles de Power BI no se pueden aprobar.
Las actividades de los usuarios de Fabric, como compartir elementos o cambiar roles de seguridad, se consultan en el registro de auditoría del portal de Microsoft Purview, que requiere el rol Audit Logs de Exchange Online. Para el plano de datos de OneLake se usa OneLake diagnostics, y los almacenes de datos tienen registros de auditoría SQL propios que se leen con sys.fn_get_audit_file_v2.
Track user activities in Microsoft Fabric ↗How to configure SQL audit logs ↗
La seguridad de OneLake define roles de concesión (Read o ReadWrite) sobre tablas, carpetas y esquemas, con seguridad de fila y columna opcional, y se aplica en todos los motores de Fabric. Solo restringe a Visores y usuarios con Read; Administradores, Miembros y Colaboradores ya acceden a todo. Los roles se combinan por unión, el rol DefaultReader da acceso a quien tiene ReadAll y no existen roles de denegación.
Data security in OneLake ↗How OneLake security controls data access ↗
Orchestrate processes
Dataflow Gen2 es la opción de poco código basada en Power Query para preparar y transformar datos; la actividad Copy de una canalización mueve grandes volúmenes sin código; y un cuaderno ejecuta código de Spark con bibliotecas de código abierto para transformaciones complejas. Las canalizaciones también orquestan flujos de datos y cuadernos con programaciones, bucles, condiciones y rutas de error.
Microsoft Fabric decision guide: copy activity, Copy job, dataflow, Eventstream, or Spark ↗Activity overview ↗
Una canalización se inicia a petición, con programaciones (varias por canalización, cada una con frecuencia, inicio y fin obligatorios) o con desencadenadores de eventos de archivos, trabajos o área de trabajo, que usan Eventstream y Activator. Los eventos de trabajo como ItemJobSucceeded encadenan elementos sin orquestador central. Un cuaderno programado se ejecuta con la identidad de quien creó o actualizó la programación.
Run, schedule, or use events to trigger a pipeline ↗Tutorial: Orchestrate Fabric jobs with Job events ↗
La actividad Notebook pasa parámetros base que sustituyen los valores de la celda de parámetros del cuaderno. notebookutils.notebook.run ejecuta un cuaderno hijo y devuelve su valor de exit, siempre como cadena; runMultiple ejecuta varios en paralelo con un DAG de dependencias. En las expresiones, @{ } interpola dentro de texto y siempre devuelve una cadena, y @item() da el elemento actual de un ForEach.
NotebookUtils notebook run and orchestration for Fabric ↗Parameters ↗
Practica por dominio oficial y revisa la explicación de cada respuesta.
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