Как анализировать данные с помощью Azure
Разработка программного обеспечения сейчас является популярной сферой интересов для миллениалов и представителей поколения Z. Сегодня сбор данных парсингом и облачные вычисления быстро развиваются во всех вертикалях для создания новых бизнесов. Платформа как услуга, программное обеспечение как услуга и данные как услуга модернизировали отрасли и способы их функционирования.
Мы видим, что большинство компаний имеют определенную часть своей инфраструктуры в облаке. Эти технологии играют важную роль в разработке программного обеспечения и веб-сайтов. Платформа Microsoft Azure сочетает в себе аналитику и предлагает облачную инфраструктуру для сбора больших объемов данных. Она также помогает обрабатывать неструктурированные данные в удобочитаемый формат. Облако Azure предоставляет услуги, которые помогут вам анализировать большие данные из необработанных баз данных и сложных веб-сайтов.
Такие платформы, как Microsoft Azure и Amazon Web Services, в настоящее время доминируют в пространстве облачных вычислений. Эти инструменты предоставляют доступ к массивным центрам обработки данных для сбора данных, которые в дальнейшем могут быть использованы в машинном обучении, анализе данных, автоматизации программного обеспечения и многом другом.
Чтобы начать работу с использованием Azure, все, что вам нужно, - это активное подключение к Интернету и вход на портал Microsoft Azure. Поскольку регистрация бесплатна, вы платите в зависимости от использования. Как мы видим, много западных компаний используют AWS или Azure для парсинга сайтов и облачных вычислений. В этой статье мы узнаем, как анализировать данные с помощью Azure и изучим его функциональные возможности на разных платформах. Хотя для парсинга и анализа данных существуют такие языки программирования, как R, Python и Java. Нам нужна облачная инфраструктура для создания конвейеров для больших потребностей в парсинге данных.
Создание конвейера данных с помощью Azure
Одна из функциональных возможностей Azure называется Analysis Services и предназначена для сбора данных корпоративного уровня из различных источников с помощью бизнес-аналитики.
Ей требуется предварительно структурированная модель из базы данных для создания настраиваемых информационных панелей и аналитических материалов без необходимости написания кода и установки серверов. HDinsight, еще одна удивительная функция в Azure, помогает интегрироваться с программами сторонних производителей, такими как Kafka, Python, JS, .Net и другими, для создания аналитических конвейеров.
Две другие важные функции называются Data Factory и Catalog. Data Catalog - это управляемое предложение для понимания данных путем анализа метаданных и тегов.
В то время как Data Factory отвечает за обслуживание облачного хранилища. Она обеспечивает видимость потока данных и отслеживает производительность потока данных с помощью конвейеров/сборочных линий CI/CD. Вы можете использовать эти функции для создания конвейера данных в облаке Azure и доступа к нему для соскабливания и сортировки данных.
Анализ данных после парсинга, через Azure
В библиотеке Azure имеется более 200 общедоступных функций. Некоторые из этих функций можно использовать для веб-парсинга и анализа данных. Например, Synapse Analytics Studio позволяет нескольким веб-страницам одновременно загружаться в облако и объединять данные. В дальнейшем она помогает визуализировать обработанные данные с помощью SQL.
Другая функция, называемая Spark, представляет собой эффективное решение для обработки данных и дальнейшего использования их для статистического анализа, на настройку которого требуется около часа. Получив доступ к пулу Spark, вы можете отправлять запросы на обработку файлов из центра обработки данных.
Вы можете выбрать файлы из разделов заказа и прикрепить их к списку для автоматического отображения данных. Однако рекомендуется удалить ресурсы в Azure после завершения проекта, чтобы избежать дополнительных расходов. Вы можете анализировать данные, следуя трехэтапной методологии: оценка, настройка и производство.
Оценка
Как следует из названия, оцените, каковы ваши цели, тип данных, которые вы хотите сканировать, и то, как вы хотите их структурировать. Это первый этап, на котором вы решаете, какие данные обрабатывать.
Конфигурация
На втором этапе вы решаете, как вы хотите анализировать данные, конфигурируете архитектуру и настраиваете среду. Вы можете либо обратиться к поставщику услуг по анализу данных, который поможет вам с настройкой, либо ознакомиться с машинным обучением и языками сценариев для беспрепятственной передачи данных.
Производство
Это последний этап, на котором среда настраивается для процессов мониторинга и аналитики журналов. В этом пространстве вы анализируете множество наборов данных, которые могут быть адаптированы для многих сторонних приложений. Это помогает обрабатывать большие объемы живых и исторических данных.
Заключение
Интернет - это огромный источник для сбора общедоступных данных. Вы можете увидеть все виды информации, такие как детали продукта, акции, новости, отчеты, изображения, контент и многое другое. Если вы хотите скопировать информацию только с одного сайта, скопируйте ее вручную в документ. Однако если вам нужна информация со всех веб-страниц сайта или веб-страниц разных сайтов, попробуйте воспользоваться автоматизированным способом сканирования данных.
Парсинг сайтов с Azure - это не так сложно, как кажется. Microsoft Azure предлагает более 100 сервисов и является самой быстрорастущей платформой облачных вычислений. Внедрение функциональности Azure создает возможности для компаний, стремящихся создать ценность из веб-данных.
Вы можете положиться на Azure, потому что это надежная, последовательная и простая в использовании платформа. Как видите, Azure, безусловно, является экономически эффективным вариантом, он известен своей скоростью, гибкостью и безопасностью. Однако парсинг данных с использованием Azure может быть чрезвычайно сложным для извлечения огромных объемов данных и их мониторинга.
Поэтому необходимо знать, как, где и когда проводить парсинг, поскольку это может негативно сказаться на производительности сайта. Ознакомьтесь с полностью управляемыми услугами по сбору больших данных, предоставляемыми ESK Solutions, и свяжитесь с sales@esk-solutions.com, если вы хотите узнать больше о наших различных продуктах и решениях.