So analysieren Sie Daten mit Azure Web Scraping

Die Softwareentwicklung ist derzeit ein beliebtes Interessengebiet für Millennials und Gen Z. Heutzutage nehmen Web Scraping und Cloud Computing in allen Branchen schnell zu, um neue Unternehmen voranzutreiben. Plattform als Service, Software als Service und Daten als Service haben Industrien und ihre Funktionsweise modernisiert. Wo wir sehen, haben die meisten Unternehmen einen Teil ihrer Infrastruktur in der Cloud. Diese Technologien spielen eine wichtige Rolle in der Software- und Webentwicklung. Die Microsoft Azure-Plattform kombiniert Analysen und bietet eine Cloud-Infrastruktur zum Scrapen großer Datenmengen. Es hilft auch, unstrukturierte Daten in ein lesbares Format zu verarbeiten. Die Azure-Cloud bietet Dienste, mit denen Sie Big Data aus Rohdatenbanken und komplexen Websites analysieren können.

Plattformen wie Microsoft Azure und Amazon Web Services dominieren derzeit den Cloud-Computing-Bereich. Diese Tools bieten Zugriff auf riesige Rechenzentren zum Sammeln von Daten, die für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Automatisierung von Software und mehr verwendet werden können. Um mit dem Scraping mit Azure zu beginnen, benötigen Sie lediglich eine aktive Internetverbindung und die Anmeldung beim Microsoft Azure-Portal. Da die Registrierung kostenlos ist, zahlen Sie nach Nutzung. Wo wir sehen können, verwenden die meisten Unternehmen entweder AWS oder Azure für ihre Web-Scraping- und Cloud-Computing-Anforderungen. Hier in diesem Blog werden wir lernen, wie man Daten mit Azure analysiert und seine Funktionalitäten auf verschiedenen Plattformen untersucht. Obwohl es Programmiersprachen wie R, Python und Java gibt, um Daten zu scrapen und zu parsen. Wir brauchen eine Cloud-Infrastruktur, um Pipelines für große Web-Scraping-Anforderungen aufzubauen.

Erstellen Sie eine Datenpipeline mit Azure

Eine der Azure-Funktionalitäten heißt Analysis Services zur Durchführung einer Datenerfassung auf Unternehmensebene aus mehreren Quellen mithilfe von Business Intelligence. Es benötigt ein vorstrukturiertes Modell aus der Datenbank, um benutzerdefinierte Dashboards und Erkenntnisse zu erstellen, ohne Code schreiben und Server installieren zu müssen. HDinsight, eine weitere erstaunliche Funktion in Azure, hilft bei der Integration in Programme von Drittanbietern wie Kafka, Python, JS, .Net und mehr, um analytische Pipelines zu erstellen.

Die beiden anderen wichtigen Funktionalitäten heißen Data Factory und Catalog. Data Catalog ist ein verwaltetes Angebot zum Verstehen von Daten durch Analysieren von Metadaten und Tags. Während Data Factory für die Wartung des Cloud-Speichers verantwortlich ist. Es bietet Einblick in den Datenfluss und verfolgt die Leistung des Datenflusses über CI/CD-Pipelines. Sie können diese Funktionen verwenden, um eine Datenpipeline in der Azure-Cloud zu erstellen und zum Daten-Scraping und -Sortieren darauf zuzugreifen.

Analysieren Sie Daten mit Azure Web Scraping

In der Azure-Bibliothek stehen über 200 Features zur Verwendung für die Öffentlichkeit zur Verfügung. Einige dieser Funktionen können für das Web Scraping und die Analyse von Daten verwendet werden. Wie Synapse Analytics Studio ermöglicht es das gleichzeitige Laden mehrerer Webseiten in die Cloud und vereint Daten. Weitere Unterstützung bei der Datenvisualisierung der verarbeiteten Daten mit SQL.

Ein weiteres Feature namens Spark ist eine praktikable Lösung, um Daten zu verarbeiten und für statistische Analysen weiterzuverwenden, deren Einrichtung etwa eine Stunde dauert. Sobald Sie Zugriff auf den Spark-Pool haben, können Sie Abfragen senden, um Dateien aus dem Rechenzentrum zu verarbeiten. Sie können Dateien aus den Abschnitten der Bestellung auswählen und an die Liste anhängen, um die Daten automatisch anzuzeigen. Es wird jedoch empfohlen, die Ressourcen im Azure Web Scraping nach Projektabschluss zu löschen, um zusätzliche Kosten zu vermeiden. Sie können Daten analysieren, indem Sie einer dreistufigen Methodik folgen; Evaluierung, Konfiguration und Produktion.

Auswertung

Wie der Name schon sagt, bewerten Sie Ihre Ziele, den Datentyp, den Sie scannen möchten, und wie Sie ihn strukturieren möchten. Dies ist die erste Phase, in der Sie entscheiden, welche Daten verarbeitet werden sollen.

Aufbau

In der zweiten Phase entscheiden Sie, wie Sie Daten analysieren, die Architektur konfigurieren und die Umgebung einrichten möchten. Entweder wenden Sie sich an einen Datenanalyseanbieter, der Ihnen bei der Einrichtung hilft, oder Sie machen sich mit maschinellem Lernen und Skriptsprachen für einen reibungslosen Datentransfer vertraut.

Produktion

Dies ist die letzte Phase, in der die Umgebung für die Überwachung von Prozessen und Protokollanalysen eingerichtet wird. Im Raum analysieren Sie mehrere Datensätze, die an viele Anwendungen von Drittanbietern angepasst werden können. Es hilft, große Mengen an Live- und historischen Daten zu verarbeiten.

Fazit

Das Internet ist eine riesige Quelle für das Sammeln öffentlicher Daten. Sie können alle Arten von Informationen wie Produktdetails, Aktien, Nachrichten, Berichte, Bilder, Inhalte und vieles mehr sehen. Wenn Sie nur Informationen von einer Website kopieren möchten, kopieren Sie sie manuell in ein Dokument. Wenn Sie jedoch Informationen von allen Webseiten einer Website oder Webseiten von verschiedenen Websites wünschen; Probieren Sie eine automatisierte Methode zum Scannen von Daten aus. Verwenden Sie vorzugsweise die Microsoft Azure-Plattform, um Web Scraping zu einer interessanten Aufgabe zu machen.

Azure Web Scraping ist nicht so schwierig, wie es scheint. Microsoft Azure bietet mehr als 100 Dienste und ist die am schnellsten wachsende Cloud-Computing-Plattform. Die Implementierung von Azure-Funktionalität schafft Möglichkeiten für Unternehmen, die Wert aus Webdaten schaffen möchten. Sie können sich auf Azure verlassen, weil es eine zuverlässige, konsistente und benutzerfreundliche Plattform ist. Wie Sie sehen können, ist Azure definitiv eine kostengünstige Option, es ist bekannt für seine Geschwindigkeit, Agilität und Sicherheit. Web Scraping mit Azure kann jedoch immens kompliziert sein, um riesige Datenmengen zu extrahieren und zu überwachen. Daher ist es eine gute Praxis zu wissen, wie, wo und wann Web Scraping durchgeführt wird, da dies die Leistung der Website negativ beeinflussen kann. Informieren Sie sich über die von PromptCloud bereitgestellten vollständig verwalteten Big-Data-Scraping-Services und wenden Sie sich an [email protected], wenn Sie mehr über unsere verschiedenen Produkte und Lösungen erfahren möchten.