Azure Web Scraping Kullanarak Verileri Analiz Etme

Yazılım geliştirme, şu anda Millennials ve Gen Z için popüler bir ilgi alanı olmuştur. Bugün, web kazıma ve bulut bilgi işlem, yeni işletmeleri yönlendirmek için dikey olarak hızla büyüyor. Hizmet olarak platform, hizmet olarak yazılım ve hizmet olarak veri, endüstrileri ve işleyiş biçimini modernleştirdi. Çoğu şirketin altyapılarının bir bölümünün bulutta olduğunu gördüğümüz yer. Bu teknolojiler, yazılım ve web geliştirmede önemli bir rol oynamaktadır. Microsoft Azure platformu, analitiği birleştirir ve yüksek hacimli verileri kazımak için bulut altyapısı sunar. Ayrıca yapılandırılmamış verilerin okunabilir bir biçimde işlenmesine yardımcı olur. Azure bulut, ham veritabanlarından ve karmaşık web sitelerinden büyük verileri analiz etmenize yardımcı olabilecek hizmetler sağlar.

Microsoft Azure ve Amazon Web Services gibi platformlar şu anda bulut bilgi işlem alanına hakimdir. Bu araçlar, makine öğrenimi, veri analizi, otomatikleştirme yazılımı ve daha fazlasında kullanılabilecek verileri toplamak için devasa veri merkezlerine erişim sağlar. Azure kullanarak kazımaya başlamak için tek ihtiyacınız olan aktif bir internet bağlantısı ve Microsoft Azure portalında oturum açmaktır. Kendinizi kaydettirmek ücretsiz olduğundan, kullanımınıza göre ödeme yaparsınız. Çoğu şirketin web kazıma ve bulut bilgi işlem ihtiyaçları için AWS veya Azure kullandığını görebildiğimiz yer. Bu blogda, Azure kullanarak verileri nasıl analiz edeceğimizi ve farklı platformlardaki işlevlerini nasıl keşfedeceğimizi öğreneceğiz. Verileri kazımak ve ayrıştırmak için R, Python ve Java gibi programlama dilleri olmasına rağmen. Büyük web kazıma gereksinimleri için işlem hatları oluşturmak üzere bulut altyapısına ihtiyacımız var.

Azure ile veri işlem hattı oluşturma

Azure işlevlerinden biri, iş zekasını kullanarak birden çok kaynaktan kurumsal düzeyde veri toplama gerçekleştirmek için Analiz Hizmetleri olarak adlandırılır. Kod yazmaya ve sunucuları kurmaya gerek kalmadan özelleştirilmiş panolar ve içgörüler oluşturmak için veritabanından önceden yapılandırılmış bir modele ihtiyaç duyar. Azure'daki bir başka şaşırtıcı özellik olan HDinsight, analitik işlem hatları oluşturmak için Kafka, Python, JS, .Net ve daha fazlası gibi 3. taraf programlarla tümleştirmeye yardımcı olur.

Diğer iki önemli işlev, Data Factory ve Catalog olarak adlandırılır. Data Catalog, meta verileri ve etiketleri analiz ederek verileri anlamak için yönetilen bir tekliftir. Data Factory ise bulut depolamanın bakımından sorumludur. Veri akışı üzerinde görünürlük sağlar ve CI/CD ardışık düzenleri aracılığıyla veri akışının performansını izler. Azure bulutunda bir veri ardışık düzeni oluşturmak ve veri kazıma ve sıralama için buna erişmek için bu işlevleri kullanabilirsiniz.

Azure web scraping kullanarak verileri analiz edin

Azure kitaplığında herkesin kullanabileceği 200'den fazla özellik vardır. Bu özelliklerden bazıları web kazıma ve veri analizi için kullanılabilir. Synapse Analytics Studio gibi, birden fazla web sayfasının aynı anda buluta yüklenmesine izin verir ve verileri birleştirir. SQL kullanılarak işlenen veriler üzerinde veri görselleştirmeye daha fazla yardım.

Spark adlı başka bir özellik, verileri işlemek ve daha sonra kurulumu yaklaşık bir saat süren istatistiksel analiz için kullanmak için uygun bir çözümdür. Spark havuzuna erişiminiz olduğunda, veri merkezinden dosyaları işlemek için sorgular gönderebilirsiniz. Siparişin bölümlerinden dosyaları seçebilir ve verileri otomatik olarak görüntülemek için listeye ekleyebilirsiniz. Ancak, ekstra maliyetlerden kaçınmak için proje tamamlandıktan sonra Azure web scraping'deki kaynakların silinmesi önerilir. Üç aşamalı bir metodoloji izleyerek verileri analiz edebilirsiniz; değerlendirme, yapılandırma ve üretim.

Değerlendirme

Adından da anlaşılacağı gibi, hedeflerinizin ne olduğunu, taramak istediğiniz veri türünü ve onu nasıl yapılandırmak istediğinizi değerlendirin. Bu, hangi verilerin işleneceğine karar verdiğiniz ilk aşamadır.

Yapılandırma

İkinci aşama, verileri nasıl analiz etmek, mimariyi yapılandırmak ve ortamı nasıl kurmak istediğinize karar vermek içindir. Kurulumda size yardımcı olması için bir veri analizi sağlayıcısıyla iletişime geçebilir veya sorunsuz bir veri aktarımı için makine öğrenimi ve betik dilleri hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.

Üretme

Bu, izleme süreçleri ve günlük analitiği için ortamın kurulduğu son aşamadır. Alanda, birçok 3. taraf uygulamasına uyarlanabilecek birden fazla veri setini analiz edersiniz. Büyük hacimli canlı ve geçmiş verilerin işlenmesine yardımcı olur.

Çözüm

Web, genel verileri toplamak için çok büyük bir kaynaktır. Ürün detayları, hisse senetleri, haberler, raporlar, görseller, içerikler gibi her türlü bilgiyi ve daha fazlasını görebilirsiniz. Bilgileri kopyalamak istediğiniz yalnızca bir web sitesiyse, manuel olarak bir dokümana kopyalayın. Ancak, bir web sitesinin tüm web sayfalarından veya farklı web sitelerinin web sayfalarından bilgi istiyorsanız; verileri taramanın otomatik bir yolunu deneyin. Tercihen, web scraping'i katılmak için ilginç bir görev haline getirmek için Microsoft Azure platformunu kullanın.

Azure web scraping göründüğü kadar zor değil. Microsoft Azure, 100'den fazla hizmet sunar ve en hızlı büyüyen bulut bilgi işlem platformudur. Azure işlevselliğini uygulamak, web verilerinden değer yaratmak isteyen şirketler için fırsatlar yaratır. Güvenilir, tutarlı ve kullanımı kolay bir platform olduğu için Azure'a güvenebilirsiniz. Gördüğünüz gibi, Azure kesinlikle uygun maliyetli bir seçenektir; hızı, çevikliği ve güvenliği ile tanınır. Bununla birlikte, Azure kullanarak web kazıma, büyük miktarda veriyi ayıklamak ve izlemeye devam etmek için son derece karmaşık olabilir. Bu nedenle, site performansını olumsuz etkileyebileceğinden, web kazımanın nasıl, nerede ve ne zaman yapılacağını bilmek iyi bir uygulamadır. Çeşitli ürün ve çözümlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, PromptCloud tarafından sağlanan tam olarak yönetilen büyük veri kazıma hizmetlerine göz atın ve [email protected] ile iletişime geçin.