الدليل الكامل لبحيرة بيانات Azure – SPOTO

أصبحت Microsoft Azure مشاركًا مهمًا في الوقت الذي تتفاوض فيه المؤسسات في عالم الخدمات السحابية الآخذ في التوسع باستمرار، حيث تقدم مجموعة متنوعة من الخيارات لتلبية مجموعة من المتطلبات. وقد حظيت بحيرة بيانات Azure Data Lake بالكثير من الصحافة والثناء داخل هذا النظام البيئي. وقد أثبتت بحيرة بيانات Azure Data Lake نفسها كخيار مفضل للشركات التي تبحث عن حلول فعالة وثاقبة لإدارة البيانات بفضل قدرتها التي لا مثيل لها على تخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات، بالإضافة إلى قابليتها للتطوير والأمان وسهولة الاتصال بخدمات Azure الأخرى.
سيتم فحص بحيرة بيانات Azure في منشور المدونة هذا، بالإضافة إلى مكوناتها وإجراءات الأمان وحالات الاستخدام.
جدول المحتويات
بحيرة بيانات أزور: ما هي؟
تشمل فوائد بحيرة البيانات:
أيهما أفضل، تخزين الفقاعة أم بحيرة بيانات Azure؟
ما هي المكونات الثلاثة الرئيسية في بحيرة بيانات Azure Data Lake؟
حالات استخدام بحيرة بيانات Azure Data Lake
الخاتمة
بحيرة بيانات أزور: ما هي؟
بحيرة بيانات Azure Data Lake هي أداة كاملة ومرنة قائمة على السحابة يمكن للمطورين وعلماء البيانات والمحللين استخدامها لتخزين البيانات والوصول إلى مجموعة واسعة من الميزات والخدمات. بغض النظر عن حجم البيانات أو هيكلها أو سرعتها، فهي تتيح التخزين والإدارة الفعالة.
بمساعدة بحيرة بيانات Azure Data Lake، يمكن للمستخدمين تنفيذ عمليات المعالجة والتحليلات المختلفة بسهولة عبر العديد من المنصات مع استخدام عدد من لغات البرمجة المختلفة. تجعل هذه المنصة تخزين البيانات واستيعابها أسهل وأسرع بسبب ميزات التحليلات العملية المجمعة والمتدفقة والتفاعلية.
تشمل مزايا بحيرة البيانات ما يلي:
يتم تخزين البيانات دائمًا في شكلها الخام؛ وبالتالي، لا يتم إهدارها أبدًا. وهذا مفيد بشكل خاص في إعدادات البيانات الضخمة لأنك قد لا تكون قادرًا على التنبؤ بالرؤى التي ستوفرها البيانات.
يمكن استكشاف البيانات من قبل المستخدمين، الذين يمكنهم أيضًا إجراء استفساراتهم الخاصة.
يمكن أن تكون أسرع من أدوات ETL القياسية.
أكثر قابلية للتكيف من مستودع البيانات، حيث يمكنه تخزين كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
أيهما أفضل، تخزين النقطة، أم بحيرة بيانات Azure؟
خدمات بحيرة بيانات Azure Data Lake وخدمات تخزين النقطة، هما عرضان مختلفان داخل نظام Microsoft Azure البيئي. لكل من هاتين الخدمتين استخدامات خاصة بهما للتحليلات وتخزين البيانات. دعونا نلقي نظرة على كيفية اختلاف هذين الخيارين عن بعضهما البعض.
الغرض من Azure Blob Storage هو تخزين البيانات غير المنظمة بشكل فعال، مثل النسخ الاحتياطية والصور وملفات الفيديو. من ناحية أخرى، تم تصميم Azure Data Lake حصريًا لتحليلات البيانات الضخمة وتمكين الشركات من استخراج رؤى مهمة من البيانات المنظمة وغير المنظمة على حد سواء.
نوع البيانات: يوفر Blob Storage خيارًا يمكن الاعتماد عليه لإدارة الملفات بتنسيقات متنوعة ومتخصصة في تخزين البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة. ومع ذلك، تمتد بحيرة البيانات إلى ما هو أبعد من البيانات غير المهيكلة وتوفر إمكانية التشغيل البيني لكلا النوعين، وتدعم مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات.
حجم الملف: يدعم التخزين النقطي الملفات التي يصل حجمها إلى عدة تيرابايت، ويتراوح حجمها من المتواضع إلى الضخم. تُعد بحيرة البيانات مثالية للشركات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات لأنها تتفوق في إدارة مجموعات البيانات ذات الأحجام الهائلة، حيث يصل حجمها إلى عدة بيتابايت لكل ملف.
التكلفة: يوفر تخزين البلوب عادةً خيارًا ميسور التكلفة، مما يجعله مثاليًا للشركات التي تبحث عن حلول تخزين البيانات غير المهيكلة. من ناحية أخرى، تتميز بحيرة البيانات بأسعار أعلى بسبب ميزاتها وقدراتها المتطورة المصممة لتحليلات البيانات الضخمة.
التكامل: توفر خدمات Azure مثل Blob Storage وData Lake إمكانيات تكامل قوية. يمكن للمؤسسات الاستفادة من البيانات المخزنة بفضل التكامل البسيط لـ Blob Storage مع العديد من الخدمات. من خلال دمج بحيرة البيانات مع خدمات Azure المصممة خصيصًا لتحليلات البيانات الضخمة والتعلم الآلي، يتم إنتاج نظام بيئي متماسك لمعالجة البيانات المتطورة.
الأمان: يحمي Blob Storage البيانات بميزات تشمل الأذونات، والتشفير أثناء التخزين وأثناء النقل، وقيود الوصول. تُعد قيود الوصول المتقدمة والأذونات التفصيلية والاتصال مع Azure Active Directory بعضًا من أدوات معالجة البيانات الضخمة الإضافية وتحليلها التي توفرها Data Lake لتحسين الأمان.
إمكانية الوصول: يمكن استخدام واجهات برمجة التطبيقات لدمج تخزين البلوب مع التطبيقات والخدمات. وباستخدام بروتوكولات HTTP أو HTTPS، يكون الوصول إلى تخزين Blob Storage أمرًا سهلاً ومباشرًا. توفر Data Lake مجموعة متنوعة من خيارات الوصول لتلبية احتياجات التحليلات المختلفة وتسهيل التفاعل مع أدوات وتقنيات معالجة البيانات الضخمة المختلفة.
اقرأ أيضًا: الدليل النهائي لتدريب وشهادة Azure
في بحيرة بيانات أزور، ما هي المكونات الثلاثة الرئيسية؟
تتكون بحيرة بيانات أزور من ثلاثة مكونات مترابطة تعمل معًا لتوفير وظائف التحليلات والتخزين والتكتلات. هذه هي المكونات:
ADLS – تخزين بحيرة بيانات أزور:
ADLS هي بحيرة بيانات آمنة وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة تم إنشاؤها لأعباء عمل التحليلات. يقوم بذلك من خلال توفير منصة تخزين واحدة تجمع البيانات من عدة مصادر، وبالتالي القضاء على صوامع البيانات. تُعد عناصر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، وإمكانيات تسجيل الدخول الأحادي، والتخزين المتدرج، وإدارة السياسات بعضًا من الميزات التي يوفرها ADLS. يمكن أن تعمل مع البرامج التي تم إنشاؤها باستخدام HDFS، أي نظام الملفات الموزعة Hadoop.
تحليلات بحيرة بيانات Azure Data Lake Analytics:
يتيح هذا المكون إمكانية إجراء تحليلات عند الطلب على أحجام البيانات الضخمة. وباستخدام لغات مثل U-SQL وR وPython و .NET، يمكن للمستخدمين تطوير وتشغيل أنظمة تحويل البيانات ومعالجتها بشكل متزامن. يعد استخدام Azure Data Lake Analytics أقل تكلفة لأنك تدفع مقابل كل مهمة. من أجل معالجة بيتابايتات من البيانات بفعالية، فهي توفر بيئة تحليلات كخدمة.
Azure HDInsight:
يمكن معالجة مجموعات البيانات الضخمة وإدارتها بسهولة أكبر باستخدام HDInsight. وهو تطبيق لبرنامج Apache Hadoop الذي يستخدم السحابة ويدعم عددًا من أطر العمل، بما في ذلك Hive وSpark وMapReduce وMapReduce وCapReduce وHBase وKafka وR-Server. وتتيح هذه الأطر كل من ETL والتعلم الآلي وتخزين البيانات وتحليلات إنترنت الأشياء. ولتحسين الأمان والتحكم في الوصول، يتفاعل HDInsight مع Azure Active Directory.
أمان مخزن بحيرة بيانات Azure Data Lake Store
تُعد حماية البيانات الحساسة في حلول البيانات الكبيرة أولوية قصوى لمخزن بحيرة بيانات Azure Data Lake Store. يتم سرد ميزات الأمان الرئيسية لمخزن بحيرة بيانات Azure Data Lake Store أدناه:
التدقيق: يوفر ADLS سجلات تدقيق شاملة لكل عملية، مما يسمح بالتحليل باستخدام البرامج النصية U-SQL لتتبع الاستخدام ومراقبة الأداء مع الحفاظ على المساءلة.
التحكم في الوصول: يوفر ADLS قوائم التحكم في الوصول (ACLs) المتوافقة مع POSIX على الملفات والمجلدات لتوفير تحكم دقيق في الوصول. يتم استخدام رموز OAuth المميزة من موفري الهوية المعتمدين جنبًا إلى جنب مع التكامل السلس مع Azure Active Directory (AAD) لإدارة المصادقة. تشترك جميع خدمات ADLS المصغرة في بيانات مجموعة أمان المستخدم، مما يضمن الوصول الآمن.
تشفير البيانات: يقوم بروتوكول ADLS بتشفير البيانات أثناء التخزين والإرسال. وهو يوفر تشفيرًا من جانب الخادم باستخدام المفاتيح، بما في ذلك المفاتيح التي يديرها العميل والمحفوظة في Azure Key Vault، لضمان السرية والحماية من الوصول غير المصرح به.
إنشاء حساب للتخزين باستخدام Azure Data Lake Storage في جيل مختلف.
يمكن استخدام الخطوات أدناه لإنشاء حساب تخزين لـ Azure Data Lake Storage عبر العديد من الأجيال:
استفد من بيانات الاعتماد الخاصة بك لتسجيل الدخول إلى Azure.
ابحث عن أيقونة “+ إنشاء مورد” في واجهة Azure وانقر عليها.
ابحث عن “تخزين” في حقل البحث في شاشة “جديد”، ثم اختر “حساب تخزين” من قائمة النتائج. ثم اختر “إنشاء”.
أدخل المعلومات اللازمة لحساب التخزين، بما في ذلك مجموعة الموارد والاشتراك والمعرّف الخاص بالحساب.
يتم تحديد صفحة مع علامة التبويب “متقدم”. قم بتبديلها ضمن “مساحة الأسماء الهرمية” بالنقر على الزر.
انقر على “مراجعة + إنشاء” للمتابعة بعد مراجعة الإعدادات.
بعد اجتياز شفرة “إنشاء حساب تخزين” عملية التحقق، انقر على زر “إنشاء” لبدء عملية إنشاء حساب التخزين.
اقرأ أيضًا: أهم 10 أسباب تجعلك تحصل على شهادة Microsoft Azure
حالات استخدام بحيرة بيانات Azure Data Lake
أثبتت Azure Data Lake نفسها كحل مرن مع مجموعة واسعة من التطبيقات في قطاعات متعددة. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات لبحيرة بيانات Azure Data Lake لمعالجة مشاكلها الخاصة:
الخدمات المالية: يتم استخدام Azure Data Lake من قبل البنوك والمؤسسات المالية الأخرى للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. ويمكنهم اكتشاف السلوكيات المشبوهة بسرعة واتخاذ الإجراءات الوقائية المناسبة من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات ومقارنتها مع اتجاهات الاحتيال الثابتة.
الرعاية الصحية: لتقييم السجلات الصحية الإلكترونية والبيانات من التصوير الطبي والمعلومات الوراثية، تستخدم المستشفيات ومقدمو الرعاية الصحية بحيرة بيانات Azure Data Lake لتقييم السجلات الصحية الإلكترونية والبيانات من التصوير الطبي والمعلومات الوراثية. ويمكنهم بعد ذلك تمكين خدمات التطبيب عن بُعد، وإنشاء نماذج تنبؤية للتشخيص المبكر للأمراض المزمنة، وتحديد حالات التفشي المحتملة، وتتبع انتقال الأمراض، وكل ذلك من شأنه تحسين رعاية المرضى.
البيع بالتجزئة: لتحسين إدارة المخزون، يستخدم تجار التجزئة بحيرة بيانات Azure Data Lake. يمكنهم اختيار مستويات المخزون المناسبة وتقليل الإفراط في التخزين أو النقص في المخزون من خلال تقييم بيانات المبيعات التاريخية والتنبؤ بأنماط الطلب المستقبلية. يمكن لتجار التجزئة أيضًا تطوير استراتيجيات تسويقية مصممة خصيصًا لزيادة المبيعات وتشجيع ولاء العملاء من خلال التنقيب في بيانات العملاء للحصول على رؤى حول الاتجاهات والتفضيلات والسلوك.
النقل: يتم تحليل بيانات القياس عن بُعد الكبيرة التي يتم جمعها من السيارات بشكل متعمق من قبل شركات النقل باستخدام بحيرة بيانات Azure. ويمكن لهذه الشركات تحسين كفاءة التشغيل وتقليل تأثيرها على البيئة من خلال تحسين المسارات وخفض استهلاك الوقود ومعرفة المزيد عن أداء المركبات.
التصنيع: لجمع بيانات المستشعرات من المعدات وتخزينها وتحليلها، تستخدم شركات التصنيع بحيرة بيانات Azure Data Lake. ويمكنهم التنبؤ بأعطال الماكينات وتجنبها، وتقليل وقت التعطل إلى أدنى حد ممكن وتقليل تكاليف الصيانة، من خلال تتبع هذه البيانات وعرضها.
الخلاصة
عندما يتعلق الأمر بإدارة البيانات في السحابة، فإن بحيرة بيانات Azure Data Lake هي حل لا غنى عنه نظرًا لقدراتها التي لا مثيل لها في توسيع نطاق كميات هائلة من البيانات وتخزينها وتحليلها مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان والتفاعل السلس. تم إثبات قيمة بحيرة بيانات Azure Data Lake في إنتاج الرؤى وتعزيز الكفاءة التشغيلية وتشجيع الابتكار عبر مجموعة واسعة من الصناعات، من الرعاية الصحية إلى التمويل إلى البيع بالتجزئة إلى التصنيع إلى النقل.
إذا كنت تُبلي بلاءً حسناً بالفعل في هذا المجال ولكنك ترغب في الارتقاء به إلى المستوى التالي، ففكر في التسجيل في دورة هندسة البيانات على Microsoft Azure Associate (مهندس بيانات) من سبوتو، والتي ستعلمك كيفية تحقيق أقصى استفادة من بحيرة بيانات Azure من أجل التقدم في حياتك المهنية.