Azure 웹 스크래핑을 사용하여 데이터를 분석하는 방법

소프트웨어 개발은 ​​현재 밀레니얼 세대와 Z세대에게 인기 있는 관심 분야였습니다. 오늘날 웹 스크래핑과 클라우드 컴퓨팅은 새로운 비즈니스를 추진하기 위해 수직적으로 빠르게 성장하고 있습니다. 서비스로서의 플랫폼, 서비스로서의 소프트웨어, 서비스로서의 데이터는 산업과 그 기능 방식을 현대화했습니다. 대부분의 기업은 인프라의 일부 섹션을 클라우드에 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 소프트웨어 및 웹 개발에서 중요한 역할을 합니다. Microsoft Azure 플랫폼은 분석을 결합하고 대용량 데이터 스크래핑을 위한 클라우드 인프라를 제공합니다. 또한 구조화되지 않은 데이터를 읽을 수 있는 형식으로 처리하는 데 도움이 됩니다. Azure 클라우드는 원시 데이터베이스 및 복잡한 웹 사이트에서 빅 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 서비스를 제공합니다.

Microsoft Azure 및 Amazon Web Services와 같은 플랫폼이 현재 클라우드 컴퓨팅 공간을 지배하고 있습니다. 이러한 도구는 기계 학습, 데이터 분석, 소프트웨어 자동화 등에 추가로 사용할 수 있는 데이터 수집을 위한 대규모 데이터 센터에 대한 액세스를 제공합니다. Azure를 사용하여 스크래핑을 시작하려면 활성 인터넷 연결과 Microsoft Azure Portal에 로그인하기만 하면 됩니다. 자신을 등록하는 것은 무료이므로 사용량에 따라 비용을 지불합니다. 대부분의 회사에서 웹 스크래핑 및 클라우드 컴퓨팅 요구 사항을 위해 AWS 또는 Azure를 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 이 블로그에서는 Azure를 사용하여 데이터를 분석하고 다양한 플랫폼에서 해당 기능을 탐색하는 방법을 알아봅니다. R, Python 및 Java와 같은 프로그래밍 언어가 있지만 데이터를 스크랩하고 구문 분석합니다. 대규모 웹 스크래핑 요구 사항에 대한 파이프라인을 구축하려면 클라우드 인프라가 필요합니다.

Azure로 데이터 파이프라인 만들기

Azure 기능 중 하나는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 여러 소스에서 엔터프라이즈 수준 데이터 수집을 수행하기 위한 Analysis Services입니다. 코드를 작성하고 서버를 설치하지 않고도 맞춤형 대시보드와 통찰력을 생성하려면 데이터베이스의 사전 구조화된 모델이 필요합니다. Azure의 또 다른 놀라운 기능인 HDinsight는 Kafka, Python, JS, .Net 등과 같은 타사 프로그램과 통합하여 분석 파이프라인을 만드는 데 도움이 됩니다.

다른 두 가지 중요한 기능은 Data Factory 및 Catalog입니다. Data Catalog는 메타데이터 및 태그를 분석하여 데이터를 이해하는 관리형 오퍼링입니다. 반면 Data Factory는 클라우드 스토리지를 유지 관리할 책임이 있습니다. 데이터 흐름에 대한 가시성을 제공하고 CI/CD 파이프라인을 통해 데이터 흐름의 성능을 추적합니다. 이러한 기능을 사용하여 Azure 클라우드에서 데이터 파이프라인을 만들고 데이터 스크래핑 및 정렬을 위해 액세스할 수 있습니다.

Azure 웹 스크래핑을 사용하여 데이터 분석

Azure 라이브러리에는 대중이 사용할 수 있는 200개 이상의 기능이 있습니다. 이러한 기능 중 일부는 웹 스크래핑 및 데이터 분석에 사용할 수 있습니다. Synapse Analytics Studio와 마찬가지로 여러 웹 페이지를 클라우드에 동시에 로드하고 데이터를 통합할 수 있습니다. SQL을 사용하여 처리된 데이터에 대한 데이터 시각화를 추가로 지원합니다.

Spark라는 또 다른 기능은 데이터를 처리하고 설정하는 데 약 1시간이 걸리는 통계 분석에 사용할 수 있는 실현 가능한 솔루션입니다. Spark 풀에 대한 액세스 권한이 있으면 데이터 센터에서 파일을 처리하기 위해 쿼리를 보낼 수 있습니다. 주문 섹션에서 파일을 선택하고 목록에 첨부하여 데이터를 자동으로 표시할 수 있습니다. 그러나 추가 비용을 피하기 위해 프로젝트 완료 후 Azure 웹 스크래핑에서 리소스를 삭제하는 것이 좋습니다. 3단계 방법론에 따라 데이터를 분석할 수 있습니다. 평가, 구성 및 생산.

평가

이름에서 알 수 있듯이 목표, 스캔하려는 데이터 유형 및 구조화 방법을 평가하십시오. 처리할 데이터를 결정하는 첫 번째 단계입니다.

구성

두 번째 단계는 데이터 분석, 아키텍처 구성 및 환경 설정 방법을 결정하는 것입니다. 데이터 분석 제공업체에 문의하여 설정에 도움을 받거나 원활한 데이터 전송을 위해 기계 학습 및 스크립팅 언어에 익숙해질 수 있습니다.

생산

모니터링 프로세스 및 로그 분석을 위해 환경을 설정하는 마지막 단계입니다. 공간에서 많은 타사 애플리케이션에 적용할 수 있는 여러 데이터 세트를 분석합니다. 대량의 실시간 및 과거 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다.

결론

웹은 공공 데이터를 수집하는 거대한 소스입니다. 제품 세부 정보, 주식, 뉴스, 보고서, 이미지, 콘텐츠 등과 같은 모든 종류의 정보를 볼 수 있습니다. 정보를 복사하려는 웹사이트가 하나뿐인 경우 수동으로 문서에 복사합니다. 그러나 웹 사이트의 모든 웹 페이지 또는 다른 웹 사이트의 웹 페이지에서 정보를 원하는 경우; 자동화된 데이터 스캔 방법을 사용해 보십시오. 가능하면 웹 스크래핑을 흥미로운 작업으로 만들기 위해 Microsoft Azure 플랫폼을 사용하십시오.

Azure 웹 스크래핑은 생각보다 어렵지 않습니다. Microsoft Azure는 100개 이상의 서비스를 제공하며 가장 빠르게 성장하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. Azure 기능을 구현하면 웹 데이터에서 가치를 창출하려는 회사에 기회가 생깁니다. Azure는 안정적이고 일관되며 사용하기 쉬운 플랫폼이기 때문에 신뢰할 수 있습니다. 보시다시피 Azure는 확실히 비용 효율적인 옵션이며 속도, 민첩성 및 보안으로 유명합니다. 그러나 Azure를 사용하는 웹 스크래핑은 엄청난 양의 데이터를 추출하고 이를 계속 모니터링하기에는 엄청나게 복잡할 수 있습니다. 따라서 사이트 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 웹 스크랩을 언제, 어디서, 어떻게 해야 하는지 아는 것이 좋습니다. PromptCloud에서 제공하는 완전 관리형 빅 데이터 스크래핑 서비스를 확인하고 다양한 제품 및 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 [email protected]으로 문의하세요.