Compartir a través de

Guía de estudio para el examen DP-420: Diseño e implementación de aplicaciones nativas de nube con Microsoft Azure Cosmos DB

Finalidad de este documento

Esta guía de estudio le ayudará a comprender qué esperar en el examen, e incluye un resumen de los temas que el examen podría incluir y vínculos a recursos adicionales. La información y los materiales de este documento le ayudarán a centrar sus estudios a medida que se prepara para el examen.

Vínculos útiles Descripción
Obtención de la certificación Algunas certificaciones solo requieren aprobar un examen, mientras que otros requieren aprobar varios exámenes.
Renovación de la certificación Las certificaciones de asociado, experto y especialidad de Microsoft caducan anualmente. Puede renovar sus aptitudes aprobando una evaluación en línea gratuita en Microsoft Learn.
Su perfil de Microsoft Learn La conexión del perfil de certificación a Microsoft Learn le permite programar y renovar exámenes y compartir e imprimir certificados.
Puntuación de los exámenes e informes de puntuación Se requiere una puntuación de 700 o superior para aprobar.
Espacio aislado del examen Puede explorar el entorno del examen visitando nuestro espacio aislado del examen.
Solicite ajustes Si usa dispositivos de asistencia, requiere tiempo adicional o necesita modificaciones en cualquier parte de la experiencia del examen, puedes solicitar una adaptación.
Preséntese a una evaluación gratuita para practicar Practique y ponga a prueba sus conocimientos con preguntas que lo ayudarán a prepararse para el examen.

Actualizaciones al examen

Nuestros exámenes se actualizan periódicamente para reflejar las aptitudes necesarias para desempeñar un rol.

Siempre actualizamos la versión en inglés del examen primero. Algunos exámenes se localizan en otros idiomas y se actualizan aproximadamente ocho semanas después de actualizar la versión en inglés. Los otros idiomas disponibles se enumeran en la sección Schedule Exam (Programar examen) de la página web Exam Details (Detalles del examen). Si el examen no está disponible en su idioma de preferencia, puede solicitar un período adicional de 30 minutos para completarlo.

Nota

Las viñetas debajo de cada una de las aptitudes medidas están diseñadas para ilustrar cómo estamos evaluando esa aptitud. Los temas relacionados puede que se traten en el examen.

Nota

La mayoría de las preguntas tratan las características que son de disponibilidad general (GA). El examen puede contener preguntas de Características en vista previa (GB) si dichas características se usan de forma regular.

Aptitudes medidas a partir del 27 de enero de 2025

Perfil del público

Como candidato a este examen, debe tener experiencia en el diseño, la implementación y la supervisión de aplicaciones nativas de nube que almacenan y administran datos.

Las responsabilidades de este rol incluyen:

  • Diseñar e implementar modelos de datos y distribución de datos.

  • Carga de los datos en una base de datos de Azure Cosmos DB.

  • Optimización y mantenimiento de la solución.

Como profesional en este rol, integrará la solución con otros servicios de Azure. También diseñará, implementará y supervisará soluciones que tienen en cuenta los requisitos de seguridad, disponibilidad, resistencia y rendimiento.

Como candidato para este examen, debe tener conocimientos sólidos y experiencia en:

  • Desarrollo de aplicaciones para Azure.

  • Uso de tecnologías de base de datos de Azure Cosmos DB.

  • Creación de objetos del lado servidor con JavaScript.

Debe ser expertos en el desarrollo de aplicaciones que usan la API de Azure Cosmos DB for NoSQL. Debería poder:

  • Escritura eficiente de consultas SQL para la API.

  • Creación de directivas de indexación adecuadas.

  • Interpretación de JSON.

  • Lectura de código de C# o Java.

  • Creación de puntos de restauración definidos por el usuario mediante PowerShell.

Además, debe estar familiarizado con el aprovisionamiento y la administración de recursos en Azure.

Aptitudes de un vistazo

  • Diseño e implementación de modelos de datos (35-40 %)

  • Diseño e implementación de la distribución de datos (5-10 %)

  • Integración de una solución de Azure Cosmos DB (5-10 %)

  • Optimización de una solución de Azure Cosmos DB (15-20 %)

  • Mantenimiento de una solución de Azure Cosmos DB (25-30 %)

Diseño e implementación de modelos de datos (35-40 %)

Diseño e implementación de un modelo de datos no relacional para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Desarrollo de un diseño mediante el almacenamiento de varios tipos de entidades en el mismo contenedor

  • Desarrollo de un diseño mediante el almacenamiento de varias entidades relacionadas en el mismo documento

  • Desarrollo de un modelo que desnormaliza los datos de los documentos

  • Desarrollo de un diseño haciendo referencia a documentos

  • Identificación de claves principales y únicas

  • Identificación de datos y patrones de acceso asociados

  • Especificación de un período de vida (TTL) predeterminado en un contenedor para un almacén transaccional

  • Desarrollo de un diseño para documentos de control de versiones

  • Desarrollo de un diseño para el control de versiones de esquemas de documentos

Diseño de una estrategia de creación de particiones de datos para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Elección de una estrategia de creación de particiones basada en una carga de trabajo específica

  • Elegir una clave de partición

  • Planificación de transacciones al elegir una clave de partición

  • Evaluación del costo de usar una consulta entre particiones

  • Cálculo y evaluación de la distribución de los datos en función de la selección de la clave de partición

  • Cálculo y evaluación de la distribución del rendimiento en función de la selección de la clave de partición

  • Construcción e implementación de una clave de partición sintética

  • Diseño e implementación de una clave de partición jerárquica

  • Diseño de la creación de particiones para cargas de trabajo que requieren varias claves de partición

Planificación e implementación del dimensionamiento y el escalado de una base de datos creada con Azure Cosmos DB

  • Evaluación de los requisitos de rendimiento y almacenamiento de datos para una carga de trabajo específica

  • Elección entre modelos sin servidor, aprovisionados y gratuitos

  • Elección de cuándo usar el rendimiento aprovisionado a nivel de bases de datos

  • Diseño para unidades de escalado pormenorizadas y gobernanza de recursos

  • Evaluación del costo de la distribución global de datos

  • Configuración del rendimiento para Azure Cosmos DB con Azure Portal

Implementación de opciones de conectividad de cliente en el SDK de Azure Cosmos DB

  • Elección de un modo de conectividad (puerta de enlace o directa)

  • Implementación de un modo de conectividad

  • Creación de una conexión a una base de datos

  • Habilitación del desarrollo sin conexión mediante el emulador de Azure Cosmos DB

  • Control de errores de conexión

  • Implementación de un singleton para el cliente

  • Especificación de una región para la distribución global

  • Configuración de las opciones de subproceso y paralelismo del lado cliente

  • Habilitación del registro del SDK

Implementación del acceso a datos mediante el lenguaje SQL para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Implementación de consultas que usan matrices, objetos anidados, agregación y ordenación

  • Implementar una subconsulta correlacionada

  • Implementación de consultas que usan funciones de matriz y de comprobación de tipos

  • Implementación de consultas que usan funciones matemáticas, de cadena y de fecha

  • Implementación de consultas basadas en datos variables

Implementación del acceso a datos mediante los SDK de Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Elección de cuándo usar una operación de punto o una operación de consulta

  • Implementar una operación de punto que crea, actualiza y elimina documentos

  • Implementación de una actualización mediante una operación de revisión

  • Administración de transacciones de varios documentos mediante el lote transaccional del SDK

  • Realización de una carga de varios documentos con compatibilidad masiva en el SDK

  • Implementación del control de la simultaneidad optimista mediante etiquetas de entidad

  • Invalidación de la coherencia predeterminada mediante las opciones de solicitud de consulta

  • Implementación de la coherencia de la sesión mediante tokens de sesión

  • Implementación de una operación de consulta que incluye paginación

  • Implementación de una operación de consulta mediante un token de continuación

  • Control de errores transitorios y errores 429

  • Especificación del TTL para un documento

  • Recuperación y uso de métricas de consulta

Implementación de la programación del lado servidor en Azure Cosmos DB for NoSQL mediante JavaScript

  • Escritura, implementación y llamada a un procedimiento almacenado

  • Diseño de procedimientos almacenados para trabajar con varios documentos de manera transaccional

  • Implementación y llamada de desencadenadores

  • Implementación de una función definida por el usuario

Diseño e implementación de la distribución de datos (5-10 %)

Diseño e implementación de una estrategia de replicación para Azure Cosmos DB

  • Elección de cuándo distribuir los datos

  • Definición de directivas de conmutación automática por error para errores regionales en Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Realización de conmutaciones por error manuales para mover regiones de escritura maestra únicas

  • Elección de un modelo de coherencia

  • Identificación de casos de uso para diferentes modelos de coherencia

  • Evaluación del impacto de las opciones de modelos de coherencia en la disponibilidad y el costo de Unidad de solicitud (RU) asociado

  • Evaluación del impacto de las opciones de modelos de coherencia en el rendimiento y la latencia

  • Especificación de conexiones de aplicación a datos replicados

Diseño e implementación de escritura en varias regiones

  • Elección de cuándo usar la escritura en varias regiones

  • Implementación de la escritura en varias regiones

  • Implementación de una directiva de resolución de conflictos personalizada para Azure Cosmos DB for NoSQL

Integración de una solución de Azure Cosmos DB (5-10 %)

Habilitación de cargas de trabajo analíticas de Azure Cosmos DB

  • Habilitación de Azure Synapse Link

  • Elección entre Azure Synapse Link y Spark Connector

  • Habilitación del almacén analítico en un contenedor

  • Implementación de particiones personalizadas en Azure Synapse Link

  • Habilitación de una conexión a un almacén analítico y consulta desde Azure Synapse Spark o Azure Synapse SQL

  • Realización de una consulta en el almacén transaccional desde Spark

  • Reescritura de datos en el almacén transaccional desde Spark

  • Implementación de la captura de datos modificados en el almacén analítico de Azure Cosmos DB

  • Implementación del viaje en el tiempo en Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB

Implementación de soluciones entre servicios

  • Integración de eventos con otras aplicaciones mediante Azure Functions y Azure Event Hubs

  • Desnormalización de datos mediante la fuente de cambios y Azure Functions

  • Aplicación de la integridad referencial mediante la fuente de cambios y Azure Functions

  • Agregación de datos mediante la fuente de cambios y Azure Functions, incluidos informes

  • Archivado de datos mediante la fuente de cambios y Azure Functions

  • Implementación de Búsqueda de Azure AI para una solución de Azure Cosmos DB

Optimización de una solución de Azure Cosmos DB (15-20 %)

Optimización del rendimiento de las consultas al usar la API para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Ajuste de índices en la base de datos

  • Cálculo del costo de la consulta

  • Recuperación del costo unitario de solicitud de una operación o consulta de punto

  • Implementación de la caché integrada de Azure Cosmos DB

Diseño e implementación de fuentes de cambios para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Desarrollo de un desencadenador de Azure Functions para procesar una fuente de cambios

  • Consumo de una fuente de cambios desde una aplicación mediante el SDK

  • Administración del número de instancias de fuente de cambios mediante el estimador de fuente de cambios

  • Implementación de la desnormalización mediante una fuente de cambios

  • Implementación de la aplicación referencial mediante una fuente de cambios

  • Implementación de la persistencia de las agregaciones mediante una fuente de cambios

  • Implementación del archivado de datos mediante una fuente de cambios

Definición e implementación de una estrategia de indexación para Azure Cosmos DB for NoSQL

  • Elección de cuándo usar una estrategia de índice de lectura intensiva o de escritura intensiva

  • Elección de un tipo de índice adecuado

  • Configuración de una directiva de indexación personalizada mediante Azure Portal

  • Implementación de un índice compuesto

  • Optimización del rendimiento del índice

Mantenimiento de una solución de Azure Cosmos DB (25-30 %)

Supervisión y solución de problemas relacionados con una solución de Azure Cosmos DB

  • Evaluación del código de estado de respuesta y las métricas de error

  • Supervisión de métricas para el uso del rendimiento normalizado mediante Azure Monitor

  • Supervisión de las métricas de latencia del lado servidor mediante Azure Monitor

  • Supervisión de la replicación de datos en relación con la latencia y la disponibilidad

  • Configuración de alertas de Azure Monitor para Azure Cosmos DB

  • Implementación y consulta de registros de Azure Cosmos DB

  • Supervisión del rendimiento en las particiones

  • Supervisión de la distribución de datos entre particiones

  • Supervisión de la seguridad mediante registros y auditorías

Implementación de copias de seguridad y restauración para una solución de Azure Cosmos DB

  • Elección entre copias de seguridad periódicas y continuas

  • Configuración de copia de seguridad periódica

  • Configurar copias de seguridad continuas y recuperación

  • Búsqueda de un punto de recuperación para una recuperación a un momento dado

  • Recuperación de una base de datos o un contenedor a partir de un punto de recuperación

Implementación de seguridad para una solución de Azure Cosmos DB

  • Elección entre claves de cifrado administradas por el servicio o administradas por el cliente

  • Configuración del control de acceso de nivel de red para Azure Cosmos DB

  • Configuración del cifrado de datos para Azure Cosmos DB

  • Administración del acceso del plano de control a Azure Cosmos DB mediante el control de acceso basado en roles (RBAC) de Azure

  • Administración del acceso del plano de control al explorador de datos de Azure Cosmos DB mediante el control de acceso basado en roles (RBAC) de Azure

  • Administración del acceso del plano de datos a Azure Cosmos DB mediante Microsoft Entra ID

  • Configuración del uso compartido de recursos entre orígenes (CORS)

  • Administración de claves de cuenta mediante Azure Key Vault

  • Implementación de claves administradas por el cliente para el cifrado

  • Implementación de Always Encrypted

Implementación del movimiento de datos para una solución de Azure Cosmos DB

  • Elección de una estrategia de movimiento de datos

  • Movimiento de datos mediante operaciones masivas del SDK de cliente

  • Movimiento de datos mediante Azure Data Factory y canalizaciones de Azure Synapse

  • Movimiento de datos mediante un conector de Kafka

  • Movimiento de datos mediante Azure Stream Analytics

  • Movimiento de datos mediante el conector Spark de Azure Cosmos DB

  • Configuración de Azure Cosmos DB como punto de conexión personalizado para una instancia de Azure IoT Hub

Implementación de un proceso de DevOps para una solución de Azure Cosmos DB

  • Elección de cuándo usar operaciones declarativas o imperativas

  • Aprovisionamiento y administración de recursos de Azure Cosmos DB mediante plantillas de Azure Resource Manager

  • Migración entre el rendimiento estándar y con escalabilidad automática mediante PowerShell o la CLI de Azure

  • Inicio de una conmutación por error regional mediante PowerShell o la CLI de Azure

  • Mantenimiento de directivas de indexación en producción mediante plantillas de Azure Resource Manager

Recursos de estudio

Le recomendamos que entrene y obtenga experiencia práctica antes de hacer el examen. Ofrecemos opciones de autoestudio y formación en el aula, así como vínculos a documentación, sitios de la comunidad y vídeos.

Recursos de estudio Vínculos a aprendizaje y documentación
Obtención de entrenamiento Elegir entre rutas de aprendizaje autodirigido y módulos o realizar un curso dirigido por un instructor
Localización de documentación Documentación sobre Azure Cosmos DB
Documentación de Azure
Formular una pregunta Microsoft Q&A | Microsoft Docs
Obtener soporte técnico de la comunidad Análisis en Azure - Microsoft Tech Community
Azure Data Factory - Microsoft Tech Community
Azure - Microsoft Tech Community
Seguimiento de Microsoft Learn Microsoft Learn: Microsoft Tech Community
Encontrar un vídeo Zona de preparación del examen
Exposición de datos
Examinar otros programas de Microsoft Learn

Registro de cambios

En la siguiente tabla se resumen los cambios entre la versión actual y la anterior de las aptitudes medidas. Los grupos funcionales aparecen en negrita, seguidos de los objetivos de cada grupo. La tabla es una comparación entre la versión anterior y la actual de las aptitudes de examen medidas y la tercera columna describe la extensión de los cambios.

Área de aptitudes anterior al 27 de enero de 2025 Área de aptitudes desde el 27 de enero de 2025 Cambio
Mantenimiento de una solución de Azure Cosmos DB Mantenimiento de una solución de Azure Cosmos DB Sin cambios
Implementación de seguridad para una solución de Azure Cosmos DB Implementación de seguridad para una solución de Azure Cosmos DB Principal