Cum să analizați datele utilizând Azure Web Scraping

Dezvoltarea de software a fost un domeniu popular de interes pentru Millennials și Gen Z chiar acum. Astăzi, web scraping și cloud computing cresc rapid pe verticală pentru a genera noi afaceri. Platforma ca serviciu, software-ul ca serviciu și datele ca serviciu au modernizat industriile și modul în care funcționează. Unde vedem că majoritatea companiilor au o parte din infrastructura lor în cloud. Aceste tehnologii joacă un rol important în dezvoltarea de software și web. Platforma Microsoft Azure combină analiza și oferă infrastructură cloud pentru colectarea unor volume mari de date. De asemenea, ajută la procesarea datelor nestructurate într-un format care poate fi citit. Azure cloud oferă servicii care vă pot ajuta să analizați date mari din baze de date brute și site-uri web complexe.

Platforme precum Microsoft Azure și Amazon Web Services domină în prezent spațiul de cloud computing. Aceste instrumente oferă acces la centre de date masive pentru colectarea datelor care pot fi utilizate în continuare în învățarea automată, analiza datelor, software-ul de automatizare și multe altele. Pentru a începe cu scraping folosind Azure, tot ce aveți nevoie este o conexiune activă la internet și să vă conectați la portalul Microsoft Azure. Deoarece înregistrarea este gratuită, plătiți în funcție de utilizare. Unde putem vedea că majoritatea companiilor folosesc fie AWS, fie Azure pentru nevoile lor de web scraping și cloud computing. Aici, în acest blog, vom învăța cum să analizăm datele folosind Azure și să le explorăm funcționalitățile pe diferite platforme. Deși există limbaje de programare precum R, Python și Java pentru a răzui și a analiza datele. Avem nevoie de infrastructură cloud pentru a construi conducte pentru cerințe mari de web scraping.

Creați o conductă de date cu Azure

Una dintre funcționalitățile Azure se numește Analysis Services pentru a realiza colectarea de date la nivel de întreprindere din mai multe surse utilizând business intelligence. Are nevoie de un model prestructurat din baza de date pentru a crea tablouri de bord și informații personalizate fără a fi nevoie să scrie cod și să instaleze servere. HDinsight, o altă caracteristică uimitoare în Azure, ajută la integrarea cu programe terțe precum Kafka, Python, JS, .Net și altele pentru a crea conducte analitice.

Celelalte două funcționalități importante se numesc Data Factory și Catalog. Data Catalog este o ofertă gestionată pentru a înțelege datele prin analiza metadatelor și a etichetelor. În timp ce Data Factory este responsabilă pentru menținerea stocării în cloud. Oferă vizibilitate asupra fluxului de date și urmărește performanța fluxului de date prin conducte CI/CD. Puteți utiliza aceste funcții pentru a crea o conductă de date în cloudul Azure și pentru a-l accesa pentru colectarea și sortarea datelor.

Analizați datele folosind Azure web scraping

Există peste 200 de funcții disponibile pentru utilizarea publicului în biblioteca Azure. Unele dintre aceste caracteristici pot fi folosite pentru scraping web și analiza datelor. La fel ca Synapse Analytics Studio, permite încărcarea simultană a mai multor pagini web în cloud și unește datele. Ajutor în continuare la vizualizarea datelor pe datele procesate folosind SQL.

O altă caracteristică numită Spark este o soluție fezabilă pentru a procesa datele și a le utiliza în continuare pentru analize statistice, care durează aproximativ o oră pentru a se configura. Odată ce aveți acces la pool-ul Spark, puteți trimite interogări pentru a procesa fișiere din centrul de date. Puteți selecta fișiere din secțiunile comenzii și le puteți atașa la listă pentru a afișa automat datele. Cu toate acestea, se recomandă ștergerea resurselor din Azure web scraping după finalizarea proiectului pentru a evita costurile suplimentare. Puteți analiza datele urmând o metodologie în trei pași; evaluare, configurare și producție.

Evaluare

După cum sugerează și numele, evaluați care sunt obiectivele dvs., tipul de date pe care doriți să îl scanați și cum doriți să le structurați. Aceasta este prima fază în care decideți ce date să procesați.

Configurare

A doua fază este pentru a decide cum doriți să analizați datele, să configurați arhitectura și să configurați mediul. Fie puteți contacta un furnizor de analiză a datelor pentru a vă ajuta cu configurarea, fie vă puteți familiariza cu limbajele de învățare automată și scripting pentru un transfer de date fără probleme.

Productie

Aceasta este ultima fază în care mediul este configurat pentru monitorizarea proceselor și analiza jurnalelor. În spațiu, analizați mai multe seturi de date care pot fi adaptate la multe aplicații terțe. Ajută la procesarea unor volume mari de date în direct și istorice.

Concluzie

Web-ul este o sursă uriașă de colectare a datelor publice. Puteți vedea tot felul de informații, cum ar fi detalii despre produse, stocuri, știri, rapoarte, imagini, conținut și multe altele. Dacă este doar un site web de pe care doriți să copiați informații, copiați-l manual într-un document. Cu toate acestea, dacă doriți informații din toate paginile web ale unui site web sau pagini web de pe site-uri diferite; încercați un mod automat de scanare a datelor. De preferință, utilizați platforma Microsoft Azure pentru a face din web scraping o sarcină interesantă la care să participați.

Azure web scraping nu este atât de greu pe cât pare. Microsoft Azure oferă peste 100 de servicii și este platforma de cloud computing cu cea mai rapidă creștere. Implementarea funcționalității Azure creează oportunități pentru companiile care doresc să creeze valoare din datele web. Vă puteți baza pe Azure, deoarece este fiabil, consecvent și o platformă ușor de utilizat. După cum puteți vedea, Azure este cu siguranță o opțiune rentabilă, este cunoscută pentru viteza, agilitatea și securitatea sa. Cu toate acestea, web scraping folosind Azure poate fi extrem de complicată pentru a extrage cantități uriașe de date și pentru a le monitoriza în continuare. Prin urmare, este o practică bună să știi cum, unde și când să scapi de web, deoarece poate avea un impact negativ asupra performanței site-ului. Consultați serviciile de scraping de date mari complet gestionate oferite de PromptCloud și contactați [email protected] dacă doriți să aflați mai multe despre diferitele noastre produse și soluții.