Como analisar dados usando o Azure Web Scraping

O desenvolvimento de software tem sido uma área de interesse popular para a geração do milênio e a geração Z no momento. Hoje, o web scraping e a computação em nuvem estão crescendo rapidamente em setores verticais para impulsionar novos negócios. Plataforma como serviço, software como serviço e dados como serviço modernizaram as indústrias e a maneira como elas funcionam. Onde vemos que a maioria das empresas tem alguma parte de sua infraestrutura na nuvem. Essas tecnologias desempenham um papel importante no desenvolvimento de software e web. A plataforma Microsoft Azure combina análises e oferece infraestrutura de nuvem para coletar grandes volumes de dados. Também ajuda a processar dados não estruturados em um formato legível. A nuvem do Azure fornece serviços que podem ajudá-lo a analisar big data de bancos de dados brutos e sites complexos.

Plataformas como Microsoft Azure e Amazon Web Services atualmente dominam o espaço de computação em nuvem. Essas ferramentas fornecem acesso a centros de dados massivos para coletar dados que podem ser usados ​​posteriormente em aprendizado de máquina, análise de dados, automação de software e muito mais. Para começar a raspar usando o Azure, tudo o que você precisa é uma conexão ativa com a Internet e fazer login no portal do Microsoft Azure. Como o registro é gratuito, você paga com base no uso. Onde podemos ver que a maioria das empresas usa AWS ou Azure para suas necessidades de web scraping e computação em nuvem. Aqui neste blog, aprenderemos como analisar dados usando o Azure e explorar suas funcionalidades em diferentes plataformas. Embora existam linguagens de programação como R, Python e Java para raspar e analisar dados. Precisamos de infraestrutura em nuvem para criar pipelines para grandes requisitos de raspagem da web.

Crie um pipeline de dados com o Azure

Uma das funcionalidades do Azure é chamada de Analysis Services para realizar a coleta de dados em nível empresarial de várias fontes usando inteligência de negócios. Ele precisa de um modelo pré-estruturado do banco de dados para criar painéis e insights personalizados sem precisar escrever código e instalar servidores. O HDinsight, outro recurso incrível do Azure, ajuda na integração com programas de terceiros como Kafka, Python, JS, .Net e muito mais para criar pipelines analíticos.

As outras duas funcionalidades importantes são chamadas de Data Factory e Catálogo. O Catálogo de Dados é uma oferta gerenciada para entender os dados analisando metadados e tags. Considerando que o Data Factory é responsável por manter o armazenamento em nuvem. Ele fornece visibilidade do fluxo de dados e rastreia o desempenho do fluxo de dados por meio de pipelines de CI/CD. Você pode usar essas funções para criar um pipeline de dados na nuvem do Azure e acessá-lo para coleta e classificação de dados.

Analisar dados usando a raspagem da Web do Azure

Existem mais de 200 recursos disponíveis para uso público na biblioteca do Azure. Alguns desses recursos podem ser usados ​​para web scraping e análise de dados. Como o Synapse Analytics Studio, ele permite que várias páginas da Web sejam carregadas simultaneamente na nuvem e una os dados. Ajudando ainda mais com a visualização de dados nos dados processados ​​usando SQL.

Outro recurso chamado Spark é uma solução viável para processar dados e usá-los posteriormente para análises estatísticas, que levam cerca de uma hora para serem configuradas. Depois de ter acesso ao pool Spark, você pode enviar consultas para processar arquivos do datacenter. Você pode selecionar arquivos das seções do pedido e anexá-los à lista para exibir automaticamente os dados. No entanto, é recomendável excluir os recursos na raspagem da Web do Azure após a conclusão do projeto para evitar custos extras. Você pode analisar os dados seguindo uma metodologia de três etapas; avaliação, configuração e produção.

Avaliação

Como o nome sugere, avalie quais são seus objetivos, o tipo de dados que deseja verificar e como deseja estruturá-los. Esta é a primeira fase em que você decide quais dados processar.

Configuração

A segunda fase é para decidir como você deseja analisar os dados, configurar a arquitetura e configurar o ambiente. Você pode entrar em contato com um provedor de análise de dados para ajudá-lo com a configuração ou pode se familiarizar com aprendizado de máquina e linguagens de script para uma transferência de dados tranquila.

Produção

Esta é a última fase em que o ambiente é configurado para processos de monitoramento e análise de log. No espaço, você analisa vários conjuntos de dados que podem ser adaptados a muitos aplicativos de terceiros. Ajuda a processar grandes volumes de dados ao vivo e históricos.

Conclusão

A web é uma grande fonte de coleta de dados públicos. Você pode ver todos os tipos de informações, como detalhes do produto, ações, notícias, relatórios, imagens, conteúdo e muito mais. Se for apenas um site do qual você deseja copiar as informações, copie-as manualmente em um documento. No entanto, se você quiser informações de todas as páginas da web de um site ou páginas da web de diferentes sites; experimente uma maneira automatizada de escanear dados. De preferência, use a plataforma Microsoft Azure para tornar a raspagem da web uma tarefa interessante para participar.

A raspagem da Web do Azure não é tão difícil quanto parece. O Microsoft Azure oferece mais de 100 serviços e é a plataforma de computação em nuvem que mais cresce. A implementação da funcionalidade do Azure cria oportunidades para empresas que buscam criar valor a partir de dados da Web. Você pode confiar no Azure porque ele é uma plataforma confiável, consistente e fácil de usar. Como você pode ver, o Azure é definitivamente uma opção econômica, conhecida por sua velocidade, agilidade e segurança. No entanto, a raspagem da Web usando o Azure pode ser imensamente complicada para extrair grandes quantidades de dados e continuar monitorando-os. Portanto, é uma boa prática saber como, onde e quando fazer o web scraping, pois isso pode afetar negativamente o desempenho do site. Confira os serviços de extração de big data totalmente gerenciados fornecidos pela PromptCloud e entre em contato com [email protected] se desejar saber mais sobre nossos vários produtos e soluções.