Как анализировать данные с помощью Azure Web Scraping

Разработка программного обеспечения сейчас является популярной областью интересов миллениалов и поколения Z. Сегодня веб-скрапинг и облачные вычисления быстро развиваются по вертикали для стимулирования новых предприятий. Платформа как услуга, программное обеспечение как услуга и данные как услуга модернизировали отрасли и способы их функционирования. Где мы видим, что большинство компаний имеют часть своей инфраструктуры в облаке. Эти технологии играют важную роль в программном обеспечении и веб-разработке. Платформа Microsoft Azure сочетает в себе аналитику и предлагает облачную инфраструктуру для очистки больших объемов данных. Это также помогает обрабатывать неструктурированные данные в удобочитаемом формате. Облако Azure предоставляет службы, которые помогут вам анализировать большие данные из необработанных баз данных и сложных веб-сайтов.

Такие платформы, как Microsoft Azure и Amazon Web Services, в настоящее время доминируют в пространстве облачных вычислений. Эти инструменты обеспечивают доступ к массивным центрам обработки данных для сбора данных, которые в дальнейшем можно использовать для машинного обучения, анализа данных, автоматизации программного обеспечения и многого другого. Чтобы начать парсинг с помощью Azure, все, что вам нужно, — это активное подключение к Интернету и вход на портал Microsoft Azure. Поскольку регистрация бесплатна, вы платите в зависимости от использования. Где мы можем видеть, что большинство компаний используют AWS или Azure для своих потребностей в веб-скрапинге и облачных вычислениях. Здесь, в этом блоге, мы узнаем, как анализировать данные с помощью Azure и исследовать его функциональные возможности на разных платформах. Хотя существуют языки программирования, такие как R, Python и Java, для очистки и анализа данных. Нам нужна облачная инфраструктура для создания пайплайнов для больших требований к парсингу веб-страниц.

Создайте конвейер данных с помощью Azure

Одна из функциональных возможностей Azure называется Analysis Services для сбора данных на уровне предприятия из нескольких источников с использованием бизнес-аналитики. Ему нужна предварительно структурированная модель из базы данных для создания настраиваемых информационных панелей и аналитических данных без необходимости написания кода и установки серверов. HDinsight, еще одна замечательная функция Azure, помогает интегрироваться со сторонними программами, такими как Kafka, Python, JS, .Net и другими, для создания аналитических конвейеров.

Две другие важные функции называются фабрикой данных и каталогом. Каталог данных — это управляемое предложение для понимания данных путем анализа метаданных и тегов. Принимая во внимание, что фабрика данных отвечает за обслуживание облачного хранилища. Он обеспечивает видимость потока данных и отслеживает производительность потока данных через конвейеры CI/CD. Вы можете использовать эти функции для создания конвейера данных в облаке Azure и доступа к нему для извлечения и сортировки данных.

Анализ данных с помощью парсинга веб-страниц Azure.

В библиотеке Azure доступно более 200 общедоступных функций. Некоторые из этих функций можно использовать для просмотра веб-страниц и анализа данных. Как и Synapse Analytics Studio, он позволяет одновременно загружать несколько веб-страниц в облако и объединяет данные. Дальнейшая помощь с визуализацией данных по обработанным данным с использованием SQL.

Еще одна функция под названием Spark — это реальное решение для обработки данных и дальнейшего их использования для статистического анализа, на настройку которого уходит около часа. Получив доступ к пулу Spark, вы можете отправлять запросы на обработку файлов из центра обработки данных. Вы можете выбрать файлы из разделов заказа и прикрепить их к списку для автоматического отображения данных. Тем не менее, рекомендуется удалить ресурсы в веб-скрапинге Azure после завершения проекта, чтобы избежать дополнительных затрат. Вы можете анализировать данные, следуя трехэтапной методологии; оценка, конфигурация и производство.

Оценка

Как следует из названия, оцените свои цели, тип данных, которые вы хотите сканировать, и то, как вы хотите их структурировать. Это первая фаза, на которой вы решаете, какие данные обрабатывать.

Конфигурация

Второй этап предназначен для принятия решения о том, как вы хотите анализировать данные, конфигурировать архитектуру и настраивать среду. Либо вы можете обратиться к поставщику аналитики данных, чтобы помочь вам с настройкой, либо вы можете ознакомиться с машинным обучением и языками сценариев для плавной передачи данных.

Производство

Это последний этап, на котором настраивается среда для мониторинга процессов и анализа журналов. В пространстве вы анализируете несколько наборов данных, которые можно адаптировать для многих сторонних приложений. Это помогает обрабатывать большие объемы оперативных и исторических данных.

Вывод

Сеть является огромным источником для сбора общедоступных данных. Вы можете видеть все виды информации, такие как сведения о продукте, акции, новости, отчеты, изображения, контент и многое другое. Если вы хотите скопировать информацию только с одного веб-сайта, вручную скопируйте ее в документ. Однако, если вам нужна информация со всех веб-страниц веб-сайта или веб-страниц с разных веб-сайтов; попробуйте автоматизированный способ сканирования данных. Предпочтительно использовать платформу Microsoft Azure, чтобы сделать просмотр веб-страниц интересным занятием.

Очистка веб-страниц Azure не так сложна, как кажется. Microsoft Azure предлагает более 100 сервисов и является самой быстрорастущей платформой облачных вычислений. Внедрение функциональных возможностей Azure открывает возможности для компаний, стремящихся извлечь выгоду из веб-данных. Вы можете положиться на Azure, потому что это надежная, согласованная и простая в использовании платформа. Как видите, Azure — это определенно экономичный вариант, известный своей скоростью, гибкостью и безопасностью. Однако веб-скрапинг с использованием Azure может быть чрезвычайно сложным для извлечения огромных объемов данных и их постоянного мониторинга. Следовательно, полезно знать, как, где и когда проводить веб-скраппинг, поскольку это может негативно повлиять на производительность сайта. Ознакомьтесь с полностью управляемыми услугами очистки больших данных, предоставляемыми PromptCloud, и свяжитесь с нами по адресу [email protected], если вы хотите узнать больше о наших различных продуктах и ​​решениях.