Azure Web スクレイピングを使用してデータを分析する方法

ソフトウェア開発は、現在、ミレニアル世代と Z 世代の間で人気のある関心分野です。 今日、Web スクレイピングとクラウド コンピューティングは、新しいビジネスを促進するために、さまざまな分野で急速に成長しています。 サービスとしてのプラットフォーム、サービスとしてのソフトウェア、およびサービスとしてのデータは、業界とその機能方法を近代化しました。 ほとんどの企業がインフラストラクチャの一部をクラウドに持っていることがわかります。 これらのテクノロジーは、ソフトウェアおよび Web 開発において重要な役割を果たします。 Microsoft Azure プラットフォームは、分析を組み合わせ、大量のデータをスクレイピングするためのクラウド インフラストラクチャを提供します。 また、非構造化データを読み取り可能な形式に処理するのにも役立ちます。 Azure クラウドは、生のデータベースや複雑な Web サイトからのビッグ データの分析に役立つサービスを提供します。

現在、Microsoft Azure や Amazon Web Services などのプラットフォームがクラウド コンピューティング スペースを支配しています。 これらのツールは、機械学習、データ分析、ソフトウェアの自動化などでさらに使用できるデータを収集するための大規模なデータ センターへのアクセスを提供します。 Azure を使用してスクレイピングを開始するには、アクティブなインターネット接続と Microsoft Azure ポータルへのログインが必要です。 登録は無料なので、使用量に応じて料金が発生します。 ほとんどの企業が、Web スクレイピングとクラウド コンピューティングのニーズに AWS または Azure のいずれかを使用していることがわかります。 このブログでは、Azure を使用してデータを分析する方法を学び、さまざまなプラットフォームでその機能を調べます。 データをスクレイピングして解析するための R、Python、Java などのプログラミング言語はありますが。 大規模な Web スクレイピング要件に対応するパイプラインを構築するには、クラウド インフラストラクチャが必要です。

Azure でデータ パイプラインを作成する

Azure の機能の 1 つは、ビジネス インテリジェンスを使用して複数のソースからエンタープライズ レベルのデータ収集を実行するための Analysis Services と呼ばれます。 コードを記述してサーバーをインストールすることなく、カスタマイズされたダッシュボードと洞察を作成するには、データベースから事前に構造化されたモデルが必要です。 Azure のもう 1 つの優れた機能である HDinsight は、Kafka、Python、JS、.Net などのサード パーティ プログラムと統合して、分析パイプラインを作成するのに役立ちます。

他の 2 つの重要な機能は、Data Factory と Catalog と呼ばれます。 Data Catalog は、メタデータとタグを分析することによってデータを理解するための管理されたオファリングです。 一方、Data Factory はクラウド ストレージを維持する責任があります。 データ フローを可視化し、CI/CD パイプラインを介してデータ フローのパフォーマンスを追跡します。 これらの関数を使用して、Azure クラウドにデータ パイプラインを作成し、それにアクセスしてデータのスクレイピングと並べ替えを行うことができます。

Azure Web スクレイピングを使用してデータを分析する

一般ユーザーが Azure ライブラリで使用できる 200 を超える機能があります。 これらの機能の一部は、Web スクレイピングとデータ分析に使用できます。 Synapse Analytics Studio と同様に、複数の Web ページをクラウドに同時にロードしてデータを結合することができます。 SQL を使用して処理されたデータのデータの視覚化をさらに支援します。

Spark と呼ばれる別の機能は、データを処理し、それをさらに統計分析に使用するための実行可能なソリューションです。セットアップには約 1 時間かかります。 Spark プールにアクセスできるようになると、クエリを送信してデータ センターからファイルを処理できます。 注文のセクションからファイルを選択してリストに添付すると、データが自動的に表示されます。 ただし、余分なコストを避けるために、プロジェクトの完了後に Azure Web スクレイピング内のリソースを削除することをお勧めします。 3 段階の方法論に従ってデータを分析できます。 評価、構成、および生産。

評価

名前が示すように、目標、スキャンするデータの種類、およびデータをどのように構造化するかを評価します。 これは、処理するデータを決定する最初のフェーズです。

構成

2 番目のフェーズは、データの分析方法、アーキテクチャの構成方法、および環境のセットアップ方法を決定するためのものです。 データ分析プロバイダーに連絡してセットアップを支援してもらうか、スムーズなデータ転送のために機械学習とスクリプト言語に慣れることができます。

製造

これは、プロセスの監視とログ分析のために環境をセットアップする最後のフェーズです。 このスペースでは、多くのサードパーティ アプリケーションに適応できる複数のデータ セットを分析します。 大量のライブおよび履歴データを処理するのに役立ちます。

結論

Web は、公開データを収集するための巨大な情報源です。 製品の詳細、株式、ニュース、レポート、画像、コンテンツなど、あらゆる種類の情報を表示できます。 情報をコピーしたい Web サイトが 1 つだけの場合は、手動でドキュメントにコピーします。 ただし、Web サイトのすべての Web ページまたは別の Web サイトの Web ページからの情報が必要な場合。 データをスキャンする自動化された方法を試してみてください。 できれば、Microsoft Azure プラットフォームを使用して、Web スクレイピングを興味深いタスクに参加させてください。

Azure Web スクレイピングは、思ったほど難しくありません。 Microsoft Azure は 100 以上のサービスを提供しており、最も急速に成長しているクラウド コンピューティング プラットフォームです。 Azure の機能を実装することで、Web データから価値を生み出すことを検討している企業にチャンスが生まれます。 Azure は信頼性が高く、一貫性があり、使いやすいプラットフォームであるため、信頼できます。 ご覧のとおり、Azure は間違いなく費用対効果の高いオプションであり、その速度、俊敏性、およびセキュリティで知られています。 ただし、Azure を使用した Web スクレイピングは、膨大な量のデータを抽出して監視し続けるために非常に複雑になる可能性があります。 したがって、サイトのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるため、いつ、どこで、どのように Web スクレイピングを行うかを知っておくことをお勧めします。 PromptCloud が提供する完全マネージド型のビッグ データ スクレイピング サービスを確認し、当社のさまざまな製品やソリューションについて詳しく知りたい場合は、[email protected] にお問い合わせください。