Azure Data Factory: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP-test)
 
(@CategoryBot: Оставлена одна категория)
 
(One intermediate revision by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
[[صورة:AzureDataFactoryLogo.png|center|500px|Azure Data Factory Logo]]
{{DISPLAYTITLE|مصنع بيانات Azure}}


'''مصنع بيانات Azure: دليل شامل للمبتدئين'''
== مصنع بيانات Azure: دليل شامل للمبتدئين ==


'''مقدمة'''
مصنع بيانات Azure (Azure Data Factory - ADF) هو خدمة تكامل بيانات سحابية بالكامل، تسمح لك بإنشاء مهام سير عمل تعتمد على البيانات، وجدولتها، وأتمتتها. ببساطة، هو أداة قوية لنقل البيانات وتحويلها، مما يجعلها مثالية للشركات التي تحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم فهم شامل لمصنع بيانات Azure، ومكوناته الأساسية، وكيفية استخدامه لبناء مسارات بيانات فعالة.


في عالم البيانات المتنامي باستمرار، أصبح التعامل مع كميات هائلة من البيانات تحديًا كبيرًا للمؤسسات. يتطلب استيعاب البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) أدوات قوية ومرنة. هنا يأتي دور [[مصنع بيانات Azure]] (Azure Data Factory - ADF)، وهي خدمة تكامل بيانات سحابية بالكامل تقدمها Microsoft Azure.  هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم فهم شامل لمصنع بيانات Azure، ومكوناته الرئيسية، وكيفية استخدامه في بناء مسارات بيانات فعالة.  سنستكشف المفاهيم الأساسية، ونقدم أمثلة عملية، ونناقش أفضل الممارسات.  يستهدف هذا الشرح أيضًا أولئك الذين لديهم خلفية في [[الخيارات الثنائية]] (Binary Options) ويرغبون في فهم كيف يمكن استخدام أدوات البيانات مثل ADF لتحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.  فهم البيانات هو جوهر كل من تداول الخيارات الثنائية و ETL.
=== ما هو مصنع بيانات Azure؟ ===


'''ما هو مصنع بيانات Azure؟'''
في عالم البيانات المتزايد التعقيد، غالبًا ما تحتاج الشركات إلى جمع البيانات من مصادر مختلفة - قواعد البيانات المحلية، وخدمات التخزين السحابية، وتطبيقات SaaS، وغيرها. هذه البيانات غالبًا ما تكون بتنسيقات مختلفة وتحتاج إلى تنظيف وتحويل قبل أن تكون قابلة للاستخدام في التحليلات أو إعداد التقارير. هنا يأتي دور مصنع بيانات Azure.


مصنع بيانات Azure هو خدمة سحابية تتيح لك إنشاء مسارات بيانات (Data Pipelines) لتكامل البيانات وتحويلها.  بمعنى آخر، يسمح لك بنقل البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى التنسيق المطلوب، ثم تحميلها إلى وجهات مختلفة.  يمكن أن تكون هذه المصادر والوجهات خدمات سحابية (مثل Azure Blob Storage، Azure SQL Database، Azure Cosmos DB) أو مصادر محلية (On-Premises) مثل قواعد بيانات SQL Server أو ملفات CSV.
ADF ليس مجرد أداة لنقل البيانات؛ إنه نظام أساسي كامل لـ [[ETL]] (Extract, Transform, Load) و [[ELT]] (Extract, Load, Transform).  فهو يسمح لك بـ:


'''المكونات الرئيسية لمصنع بيانات Azure'''
*  **الاتصال بمجموعة واسعة من مصادر البيانات:** يدعم ADF أكثر من 100 موصل مدمج لمجموعة متنوعة من مصادر البيانات، بما في ذلك Azure SQL Database، و Azure Blob Storage، و Amazon S3، و Oracle، و SAP، وغيرها الكثير.
*  **تحويل البيانات:** يوفر ADF مجموعة من الأنشطة المضمنة لتحويل البيانات، مثل تصفية البيانات، وفرزها، وتجميعها، والانضمام إليها، والتحقق من صحتها. يمكنك أيضًا استخدام خدمات Azure الأخرى، مثل [[Azure Databricks]] و [[Azure HDInsight]]، لإجراء تحويلات أكثر تعقيدًا.
*  **جدولة مهام سير العمل:** يمكنك جدولة مهام سير العمل الخاصة بك لتشغيلها بشكل دوري، أو عند وقوع حدث معين، أو بناءً على جدول زمني محدد.
*  **مراقبة مهام سير العمل:** يوفر ADF مراقبة شاملة لمهام سير العمل الخاصة بك، مما يسمح لك بتتبع التقدم، وتحديد المشكلات، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
*  **التكامل مع خدمات Azure الأخرى:** يتكامل ADF بسلاسة مع خدمات Azure الأخرى، مثل [[Azure Synapse Analytics]] و [[Azure Machine Learning]]، مما يسمح لك ببناء حلول بيانات شاملة.


* '''مسارات البيانات (Pipelines):'''  هي الوحدة المنطقية الرئيسية في ADF.  تحدد مسارات البيانات سلسلة من الأنشطة التي يجب تنفيذها لمعالجة البيانات.  يمكنك التفكير في مسار البيانات كتدفق عمل.
=== المكونات الرئيسية لمصنع بيانات Azure ===
* '''مجموعات البيانات (Datasets):'''  تمثل البيانات التي تريد معالجتها.  تحدد مجموعات البيانات تنسيق البيانات وموقعها. على سبيل المثال، يمكن أن تكون مجموعة بيانات تمثل ملف CSV موجودًا في Azure Blob Storage.
* '''الخدمات المرتبطة (Linked Services):'''  تحدد معلومات الاتصال بمصادر البيانات والوجهات.  على سبيل المثال، خدمة مرتبطة بقاعدة بيانات SQL Server تحدد اسم الخادم واسم المستخدم وكلمة المرور.
* '''أنشطة التكامل (Integration Runtimes):'''  توفر البنية التحتية الحسابية اللازمة لتنفيذ الأنشطة في مسار البيانات.  هناك أنواع مختلفة من أنشطة التكامل، مثل Azure Integration Runtime و Self-Hosted Integration Runtime.  تتيح لك أنشطة التكامل الوصول إلى مصادر البيانات الموجودة خلف جدران الحماية.
* '''المشغلات (Triggers):'''  تحدد متى يجب تشغيل مسار البيانات.  يمكن أن تكون المشغلات مجدولة (Scheduled) أو قائمة على الأحداث (Event-Based).


'''كيف يعمل مصنع بيانات Azure؟'''
لفهم كيفية عمل ADF، من المهم أن تكون على دراية بمكوناته الرئيسية:


1. '''التحديد (Define):'''  في هذه المرحلة، تقوم بتحديد مصادر البيانات والوجهات والتحويلات التي تريد تطبيقها. تقوم بإنشاء مجموعات البيانات والخدمات المرتبطة والأنشطة.
*  **مصنع بيانات (Data Factory):** هو الحاوية العليا لمسارات البيانات والأنشطة المرتبطة بها. يعتبر بمثابة نقطة البداية لجميع عمليات تكامل البيانات الخاصة بك.
2. '''التأليف (Author):''' باستخدام واجهة مستخدم ADF الرسومية أو Azure PowerShell أو Azure CLI، تقوم بتأليف مسار البيانات عن طريق ربط الأنشطة معًا.
*  **مسار البيانات (Pipeline):** يمثل مسار البيانات تدفقًا منطقيًا للأنشطة التي يتم تنفيذها لتنفيذ مهمة معينة. يمكن أن يتضمن مسار البيانات أنشطة مثل نسخ البيانات، وتحويل البيانات، وتشغيل إجراءات مخصصة.
3. '''التشغيل (Run):'''  عندما يتم تشغيل مسار البيانات، يقوم ADF بتنفيذ الأنشطة بترتيب محدد. يراقب ADF حالة التشغيل ويسجل الأخطاء.
*  **مجموعة البيانات (Dataset):** تحدد بنية البيانات التي يتم استخدامها في مسار البيانات. تحدد مجموعة البيانات مصدر البيانات وتنسيقه ومخططه.
4. '''المراقبة (Monitor):'''  توفر ADF أدوات مراقبة شاملة تسمح لك بتتبع أداء مسارات البيانات وتحديد المشكلات وإصلاحها.
*  **خدمة مرتبطة (Linked Service):** تحدد معلومات الاتصال لمصدر البيانات أو وجهته. تتضمن معلومات مثل سلسلة الاتصال أو مفتاح الوصول أو بيانات الاعتماد الأخرى اللازمة للاتصال بمصدر البيانات.
*  **نشاط (Activity):** يمثل النشاط خطوة واحدة في مسار البيانات. يمكن أن يكون النشاط نشاط نسخ بيانات، أو نشاط تحويل بيانات، أو نشاط تشغيل إجراء مخصص.


'''سيناريوهات الاستخدام الشائعة لمصنع بيانات Azure'''
{| class="wikitable"
|+ مكونات مصنع بيانات Azure
|-
| المكون || الوصف || مثال
|-
| مصنع بيانات || الحاوية العليا لمسارات البيانات || ADF_Production
|-
| مسار البيانات || تدفق الأنشطة لتنفيذ مهمة || CopyDataPipeline
|-
| مجموعة البيانات || تعريف بنية البيانات || AzureBlobDataset
|-
| خدمة مرتبطة || معلومات الاتصال بمصدر البيانات || AzureBlobStorageLinkedService
|-
| نشاط || خطوة واحدة في مسار البيانات || CopyActivity
|}


* '''ترحيل البيانات (Data Migration):'''  نقل البيانات من الأنظمة القديمة إلى Azure.
=== كيفية إنشاء مسار بيانات بسيط ===
* '''تحميل البيانات (Data Loading):'''  تحميل البيانات من مصادر مختلفة إلى مستودع بيانات (Data Warehouse) مثل Azure Synapse Analytics.
* '''تحويل البيانات (Data Transformation):'''  تنظيف البيانات وتحويلها وتنسيقها لتلبية متطلبات التحليل.
* '''تكامل البيانات (Data Integration):'''  دمج البيانات من مصادر مختلفة لإنشاء رؤية موحدة للبيانات.
* '''تحليلات الوقت الفعلي (Real-Time Analytics):'''  معالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقديم رؤى فورية.  هذا مفيد بشكل خاص في [[تحليل حجم التداول]] (Trading Volume Analysis) للخيارات الثنائية.
* '''تداول الخيارات الثنائية (Binary Options Trading):'''  استخدام ADF لجمع بيانات الأسعار التاريخية، وتحليلها باستخدام [[مؤشرات فنية]] (Technical Indicators) مثل المتوسطات المتحركة (Moving Averages) و مؤشر القوة النسبية (RSI)، وتحديد [[اتجاهات السوق]] (Market Trends) لإنشاء [[استراتيجيات تداول]] (Trading Strategies).  يمكن أيضًا استخدام ADF لتنفيذ [[تداول آلي]] (Automated Trading) بناءً على قواعد محددة مسبقًا.


'''مثال عملي: ترحيل بيانات من ملف CSV إلى Azure SQL Database'''
لنفترض أنك تريد إنشاء مسار بيانات بسيط ينسخ البيانات من ملف CSV في Azure Blob Storage إلى Azure SQL Database. إليك الخطوات الأساسية التي ستتبعها:


لنفترض أن لديك ملف CSV يحتوي على بيانات العملاء وتريد ترحيل هذه البيانات إلى Azure SQL Database.  إليك الخطوات الأساسية:
1.  **إنشاء مصنع بيانات:** قم بإنشاء مصنع بيانات جديد في مدخل Azure.
2.  **إنشاء خدمات مرتبطة:** قم بإنشاء خدمات مرتبطة لـ Azure Blob Storage و Azure SQL Database، مع تحديد معلومات الاتصال اللازمة لكل منهما.
3.  **إنشاء مجموعات بيانات:** قم بإنشاء مجموعات بيانات لملف CSV في Azure Blob Storage وجدول في Azure SQL Database، مع تحديد تنسيق البيانات ومخططها.
4.  **إنشاء مسار بيانات:** قم بإنشاء مسار بيانات جديد وإضافة نشاط نسخ بيانات.
5.  **تكوين نشاط نسخ البيانات:** قم بتكوين نشاط نسخ البيانات لتحديد مصدر البيانات (ملف CSV في Azure Blob Storage) ووجهة البيانات (جدول في Azure SQL Database).
6.  **تشغيل مسار البيانات:** قم بتشغيل مسار البيانات لمراقبة عملية نسخ البيانات.


1. '''إنشاء خدمة مرتبطة بـ Azure Blob Storage:'''  حدد حساب التخزين الذي يحتوي على ملف CSV.
=== استخدام واجهة المستخدم الرسومية (UI) مقابل Azure PowerShell/CLI ===
2. '''إنشاء خدمة مرتبطة بـ Azure SQL Database:'''  حدد قاعدة البيانات واسم المستخدم وكلمة المرور.
3. '''إنشاء مجموعة بيانات لملف CSV:'''  حدد تنسيق الملف وموقعه.
4. '''إنشاء مجموعة بيانات لـ Azure SQL Database:'''  حدد الجدول والنوع.
5. '''إنشاء مسار بيانات:'''
    * أضف نشاط نسخ (Copy Activity).
    * قم بتكوين نشاط النسخ لنسخ البيانات من ملف CSV إلى Azure SQL Database.
    * حدد مجموعات البيانات المصدر والوجهة.
6. '''تشغيل مسار البيانات:'''  قم بتشغيل مسار البيانات لبدء عملية الترحيل.


'''استخدام ADF مع الخيارات الثنائية: مثال متعمق'''
يمكنك إدارة مصنع بيانات Azure باستخدام واجهة المستخدم الرسومية في مدخل Azure، أو باستخدام أدوات سطر الأوامر مثل [[Azure PowerShell]] و [[Azure CLI]].


دعنا نتوسع في مثال تداول الخيارات الثنائية. لنفترض أنك تريد تطوير نظام يتنبأ بما إذا كان سعر أحد الأصول سيرتفع أو ينخفض خلال فترة زمنية محددة.
*  **واجهة المستخدم الرسومية:** توفر واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وإدارة مسارات البيانات والأنشطة. إنها مثالية للمبتدئين وللمهام البسيطة.
*  **Azure PowerShell/CLI:** توفر المزيد من المرونة والتحكم، وهي مثالية للمهام المعقدة والأتمتة.


1. '''جمع البيانات:'''  استخدم ADF لجمع بيانات الأسعار التاريخية من مصادر مختلفة مثل Yahoo Finance أو Google Finance أو مزودي البيانات المدفوعة.  يمكنك جمع بيانات الأسعار اليومية أو بيانات الأسعار في الوقت الفعلي.
=== حالات الاستخدام الشائعة لمصنع بيانات Azure ===
2. '''تحويل البيانات:'''  استخدم ADF لتحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب.  قد تحتاج إلى تنظيف البيانات وإزالة القيم المفقودة وحساب [[مؤشرات فنية]] (Technical Indicators) مثل المتوسطات المتحركة و مؤشر الماكد (MACD) و مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator).  يمكن استخدام [[تحليل حجم التداول]] (Trading Volume Analysis) لتأكيد الإشارات.
3. '''تخزين البيانات:'''  قم بتخزين البيانات المحولة في Azure Data Lake Storage أو Azure Synapse Analytics.
4. '''بناء نموذج التعلم الآلي:'''  استخدم Azure Machine Learning لبناء نموذج تعلم آلي يتنبأ باتجاه سعر الأصل.  يمكنك استخدام خوارزميات مختلفة مثل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) أو أشجار القرار (Decision Trees) أو الشبكات العصبية (Neural Networks).
5. '''توزيع النموذج:'''  قم بتوزيع النموذج على Azure Function أو Azure Container Instances.
6. '''التداول الآلي:'''  استخدم ADF لتشغيل النموذج بشكل دوري وتلقي التنبؤات.  بناءً على التنبؤات، يمكن لـ ADF تنفيذ أوامر تداول تلقائيًا من خلال وسيط الخيارات الثنائية.  يمكنك تنفيذ [[استراتيجيات تداول]] (Trading Strategies) مختلفة مثل [[استراتيجية مارتينجال]] (Martingale Strategy) أو [[استراتيجية المضاعفة]] (Doubling Strategy).


'''أفضل الممارسات لاستخدام مصنع بيانات Azure'''
*  **ترحيل البيانات:** نقل البيانات من الأنظمة القديمة إلى السحابة.
*  **تحويل البيانات:** تنظيف وتحويل البيانات من مصادر مختلفة لتوحيدها.
*  **تحميل البيانات:** تحميل البيانات إلى مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات لتحليلها.
*  **أتمتة مهام ETL/ELT:** أتمتة مهام ETL/ELT لضمان تحديث البيانات بانتظام.
*  **تكامل البيانات:** دمج البيانات من مصادر مختلفة لتقديم رؤى شاملة.
*  **تحليلات البيانات في الوقت الفعلي:** معالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقديم رؤى فورية.


* '''استخدم التحكم في الإصدار (Version Control):'''  استخدم Azure DevOps أو GitHub لتتبع التغييرات في مسارات البيانات.
=== اعتبارات مهمة عند استخدام مصنع بيانات Azure ===
* '''استخدم معلمات (Parameters):'''  استخدم المعلمات لجعل مسارات البيانات أكثر مرونة وقابلة لإعادة الاستخدام.
* '''استخدم التوثيق (Documentation):'''  وثق مسارات البيانات الخاصة بك بشكل جيد لتسهيل صيانتها وتحديثها.
* '''راقب الأداء (Monitor Performance):'''  راقب أداء مسارات البيانات الخاصة بك لتحديد المشكلات وإصلاحها.
* '''استخدم أفضل ممارسات الأمان (Security Best Practices):'''  اتبع أفضل ممارسات الأمان لحماية بياناتك.
* '''استخدم [[التحسين]] (Optimization) :''' قم بتحسين مسارات البيانات الخاصة بك لتقليل التكاليف وتحسين الأداء.


'''الموارد الإضافية'''
*  **الأمان:** تأكد من تأمين مصادر البيانات ووجهاتها باستخدام بيانات الاعتماد المناسبة وآليات التحكم في الوصول.
*  **الأداء:** قم بتحسين مسارات البيانات الخاصة بك لتحقيق أفضل أداء. ضع في اعتبارك استخدام التوازي والتقسيم والتحسينات الأخرى.
*  **التكلفة:** راقب تكاليف استخدام مصنع بيانات Azure. استخدم ميزات مثل التوسع التلقائي والجدولة لتحسين التكلفة.
*  **المراقبة:** قم بمراقبة مسارات البيانات الخاصة بك بانتظام لتحديد المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
*  **إدارة الإصدارات:** استخدم التحكم في الإصدارات لإدارة التغييرات في مسارات البيانات الخاصة بك.


* '''توثيق Microsoft Azure Data Factory:''' [https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/)
=== مصادر إضافية للتعلم ===
* '''Azure Data Factory Samples:''' [https://github.com/Azure/azure-data-factory-samples](https://github.com/Azure/azure-data-factory-samples)
* '''Azure Synapse Analytics:''' [[Azure Synapse Analytics]]
* '''Azure Data Lake Storage:''' [[Azure Data Lake Storage]]
* '''Azure Machine Learning:''' [[Azure Machine Learning]]
* '''التعلم الآلي (Machine Learning):''' [[التعلم الآلي]]
* '''تحليل البيانات (Data Analysis):''' [[تحليل البيانات]]
* '''تكامل البيانات (Data Integration):''' [[تكامل البيانات]]
* '''تداول الخيارات الثنائية (Binary Options Trading):''' [[تداول الخيارات الثنائية]]
* '''استراتيجيات التداول (Trading Strategies):''' [[استراتيجيات التداول]]
* '''المؤشرات الفنية (Technical Indicators):''' [[المؤشرات الفنية]]
* '''تحليل حجم التداول (Trading Volume Analysis):''' [[تحليل حجم التداول]]
* '''اتجاهات السوق (Market Trends):''' [[اتجاهات السوق]]
* '''التداول الآلي (Automated Trading):''' [[التداول الآلي]]
* '''استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy):''' [[استراتيجية مارتينجال]]
* '''استراتيجية المضاعفة (Doubling Strategy):''' [[استراتيجية المضاعفة]]
* '''إدارة المخاطر (Risk Management):''' [[إدارة المخاطر]]
* '''التحسين (Optimization):''' [[التحسين]]
* '''التحكم في الإصدار (Version Control):''' [[التحكم في الإصدار]]
* '''التوثيق (Documentation):''' [[التوثيق]]
* '''قاعدة البيانات (Database):''' [[قاعدة البيانات]]
* '''السحابة (Cloud):''' [[السحابة]]
* '''Azure CLI:''' [[Azure CLI]]
* '''Azure PowerShell:''' [[Azure PowerShell]]


'''الخلاصة'''
*  [[وثائق Microsoft الرسمية لمصنع بيانات Azure]]: [https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/)
*  [[دروس تعليمية حول مصنع بيانات Azure]]: [https://learn.microsoft.com/en-us/training/browse/?terms=azure%20data%20factory](https://learn.microsoft.com/en-us/training/browse/?terms=azure%20data%20factory)
*  [[مجتمع Azure Data Factory]]: [https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-data-factory/bg-p/AzureDataFactory](https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-data-factory/bg-p/AzureDataFactory)


مصنع بيانات Azure هو أداة قوية ومرنة لتكامل البيانات وتحويلها. يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من السيناريوهات، بما في ذلك ترحيل البيانات وتحميل البيانات وتحويل البيانات وتكامل البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي. بالنسبة للمتداولين في الخيارات الثنائية، يمكن استخدام ADF لجمع وتحليل البيانات المالية لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة وتنفيذ تداول آلي.  من خلال فهم المكونات الرئيسية لمصنع بيانات Azure وأفضل الممارسات، يمكنك بناء مسارات بيانات فعالة تلبي احتياجاتك.
=== علاقة مصنع بيانات Azure بتجارة الخيارات الثنائية (Binary Options) والتحليل الفني ===
 
قد يبدو الربط بين مصنع بيانات Azure وتجارة الخيارات الثنائية غير منطقي للوهلة الأولى. ومع ذلك، يمكن استخدام البيانات التي تتم معالجتها بواسطة ADF في تطوير استراتيجيات تداول أكثر فعالية. على سبيل المثال:
 
*  **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** يمكن لـ ADF جمع بيانات من مصادر الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي، ثم استخدام خدمات Azure Machine Learning لتحليل المشاعر المرتبطة بأصول معينة. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة في الخيارات الثنائية.
*  **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** يمكن لـ ADF جمع بيانات حجم التداول من منصات التداول المختلفة، وتحليلها لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تساعد في التنبؤ بحركات الأسعار.
*  **تطوير المؤشرات الفنية (Technical Indicators):** يمكن استخدام ADF لمعالجة البيانات التاريخية للأسعار وتطوير مؤشرات فنية مخصصة، مثل [[مؤشر المتوسط المتحرك]]، و [[مؤشر القوة النسبية]]، و [[مؤشر MACD]].
*  **اختبار الاستراتيجيات الخلفية (Backtesting):** يمكن استخدام ADF لمعالجة البيانات التاريخية واختبار أداء استراتيجيات التداول المختلفة قبل تطبيقها على التداول الحي.
*  **إدارة المخاطر (Risk Management):** يمكن استخدام ADF لجمع بيانات السوق وتحليل المخاطر المرتبطة بأصول مختلفة، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات تداول أكثر أمانًا.
 
**استراتيجيات التداول:**
 
*  [[استراتيجية تداول الاتجاه]]
*  [[استراتيجية تداول الاختراق]]
*  [[استراتيجية تداول الارتداد]]
*  [[استراتيجية تداول النطاق]]
*  [[استراتيجية تداول الأخبار]]
 
**التحليل الفني:**
 
*  [[خطوط الاتجاه]]
*  [[مستويات الدعم والمقاومة]]
*  [[أنماط الشموع اليابانية]]
*  [[تحليل فيبوناتشي]]
*  [[تحليل الموجات إليوت]]
 
**تحليل حجم التداول:**
 
*  [[حجم التداول كدليل على الاتجاه]]
*  [[تحليل حجم التداول لتأكيد الاختراقات]]
*  [[تحليل حجم التداول لتحديد الانعكاسات]]
 
**مؤشرات فنية:**
 
*  [[مؤشر المتوسط المتحرك البسيط (SMA)]]
*  [[مؤشر المتوسط المتحرك الأسي (EMA)]]
*  [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[مؤشر MACD (Moving Average Convergence Divergence)]]
*  [[مؤشر ستوكاستيك]]
 
**اتجاهات السوق:**
 
*  [[الاتجاه الصاعد]]
*  [[الاتجاه الهابط]]
*  [[الاتجاه الجانبي]]
*  [[تصحيح السوق]]
*  [[تذبذبات السوق]]
 
باختصار، مصنع بيانات Azure هو أداة قوية يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك تطوير استراتيجيات تداول أكثر فعالية في سوق الخيارات الثنائية.


[[Category:الفئة:أدوات_البيانات]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==
Line 111: Line 144:
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
[[Category:الفئة:أدوات Azure]]

Latest revision as of 07:08, 6 May 2025

Template:DISPLAYTITLE

مقدمة

قالب DISPLAYTITLE هو قالب أساسي في نظام ميدياويكي، يُستخدم للتحكم في العنوان الذي يظهر للمستخدمين في علامة تبويب المتصفح أو في نتائج البحث، والذي قد يختلف عن اسم الصفحة الفعلي. هذا القالب مفيد بشكل خاص عندما يكون اسم الصفحة تقنيًا أو يتضمن رموزًا معقدة، بينما يرغب المستخدمون في رؤية عنوان أكثر وضوحًا وسهولة في الفهم. فهم هذا القالب ضروري لمطوري واجهة المستخدم ومحرري ويكي الذين يسعون إلى تحسين تجربة المستخدم.

الغرض والاستخدام

الهدف الرئيسي من قالب DISPLAYTITLE هو توفير طريقة لعرض عنوان بديل لصفحة معينة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في الحالات التالية:

  • الصفحات التقنية: عندما يكون اسم الصفحة يتضمن متغيرات أو رموزًا غير مفهومة للمستخدم العادي.
  • إعادة التوجيه: عندما يتم إعادة توجيه الصفحة من اسم قديم إلى اسم جديد، ولكن يجب على المستخدمين رؤية الاسم القديم.
  • التخصيص: لتخصيص العنوان المعروض للمستخدمين بناءً على سياق معين.
  • الوضوح: لتبسيط عنوان الصفحة الطويل أو المعقد.

صياغة القالب

صياغة القالب بسيطة للغاية:

```wiki

```

استبدل "العنوان البديل" بالعنوان الذي تريد عرضه. على سبيل المثال، إذا كانت الصفحة اسمها "Special:Search?search=Cryptocurrency+Trading"، يمكنك استخدام القالب التالي:

```wiki

```

سيؤدي هذا إلى عرض "تداول العملات المشفرة" كعنوان للصفحة في المتصفح ونتائج البحث.

التأثير على محركات البحث

من المهم ملاحظة أن قالب DISPLAYTITLE لا يؤثر على كيفية فهرسة محركات البحث للصفحة. محركات البحث ستظل تستخدم اسم الصفحة الفعلي للفهرسة. ومع ذلك، يمكن أن يؤثر على كيفية عرض الصفحة في نتائج البحث، اعتمادًا على كيفية تعامل محرك البحث مع العلامة <title>.

الاعتبارات الهامة

  • الاستخدام المعتدل: استخدم هذا القالب باعتدال. الإفراط في استخدامه يمكن أن يؤدي إلى إرباك المستخدمين.
  • الاتساق: حافظ على الاتساق في استخدام العناوين البديلة.
  • الصلة: تأكد من أن العنوان البديل ذو صلة بمحتوى الصفحة.
  • التحقق: تحقق دائمًا من أن العنوان البديل يظهر بشكل صحيح في المتصفح ونتائج البحث.
  • التحديث: قم بتحديث العناوين البديلة بانتظام لتعكس التغييرات في محتوى الصفحة.

أمثلة عملية

| اسم الصفحة الأصلي | قالب DISPLAYTITLE | العنوان المعروض | |---|---|---| | Category:Cryptocurrency_Trading_Strategies | | استراتيجيات تداول العملات المشفرة | | Template:Technical_Analysis_Indicators | | مؤشرات التحليل الفني | | Special:RecentChanges | | التغييرات الأخيرة | | Help:Editing | | مساعدة: التحرير | | File:Bitcoin_Logo.png | | شعار البيتكوين |

الارتباط بمفاهيم أخرى في ميدياويكي

الاستراتيجيات والتحليلات ذات الصلة (للربط بمواضيع تداول العملات المشفرة - على سبيل المثال، إذا كانت الصفحة مرتبطة بالتداول، وليس فقط ميدياويكي):

خاتمة

قالب DISPLAYTITLE هو أداة قوية لتحسين تجربة المستخدم في ميدياويكي. من خلال استخدامه بشكل صحيح، يمكنك توفير عناوين أكثر وضوحًا وسهولة في الفهم للمستخدمين، مما يساهم في جعل ويكي الخاص بك أكثر سهولة في الاستخدام. تذكر دائمًا أن تستخدم هذا القالب باعتدال وتحافظ على الاتساق في استخدامه.

[[Category:**الفئة:قوالب_واجهة_المستخدم**]

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

مصنع بيانات Azure: دليل شامل للمبتدئين

مصنع بيانات Azure (Azure Data Factory - ADF) هو خدمة تكامل بيانات سحابية بالكامل، تسمح لك بإنشاء مهام سير عمل تعتمد على البيانات، وجدولتها، وأتمتتها. ببساطة، هو أداة قوية لنقل البيانات وتحويلها، مما يجعلها مثالية للشركات التي تحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم فهم شامل لمصنع بيانات Azure، ومكوناته الأساسية، وكيفية استخدامه لبناء مسارات بيانات فعالة.

ما هو مصنع بيانات Azure؟

في عالم البيانات المتزايد التعقيد، غالبًا ما تحتاج الشركات إلى جمع البيانات من مصادر مختلفة - قواعد البيانات المحلية، وخدمات التخزين السحابية، وتطبيقات SaaS، وغيرها. هذه البيانات غالبًا ما تكون بتنسيقات مختلفة وتحتاج إلى تنظيف وتحويل قبل أن تكون قابلة للاستخدام في التحليلات أو إعداد التقارير. هنا يأتي دور مصنع بيانات Azure.

ADF ليس مجرد أداة لنقل البيانات؛ إنه نظام أساسي كامل لـ ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform). فهو يسمح لك بـ:

  • **الاتصال بمجموعة واسعة من مصادر البيانات:** يدعم ADF أكثر من 100 موصل مدمج لمجموعة متنوعة من مصادر البيانات، بما في ذلك Azure SQL Database، و Azure Blob Storage، و Amazon S3، و Oracle، و SAP، وغيرها الكثير.
  • **تحويل البيانات:** يوفر ADF مجموعة من الأنشطة المضمنة لتحويل البيانات، مثل تصفية البيانات، وفرزها، وتجميعها، والانضمام إليها، والتحقق من صحتها. يمكنك أيضًا استخدام خدمات Azure الأخرى، مثل Azure Databricks و Azure HDInsight، لإجراء تحويلات أكثر تعقيدًا.
  • **جدولة مهام سير العمل:** يمكنك جدولة مهام سير العمل الخاصة بك لتشغيلها بشكل دوري، أو عند وقوع حدث معين، أو بناءً على جدول زمني محدد.
  • **مراقبة مهام سير العمل:** يوفر ADF مراقبة شاملة لمهام سير العمل الخاصة بك، مما يسمح لك بتتبع التقدم، وتحديد المشكلات، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
  • **التكامل مع خدمات Azure الأخرى:** يتكامل ADF بسلاسة مع خدمات Azure الأخرى، مثل Azure Synapse Analytics و Azure Machine Learning، مما يسمح لك ببناء حلول بيانات شاملة.

المكونات الرئيسية لمصنع بيانات Azure

لفهم كيفية عمل ADF، من المهم أن تكون على دراية بمكوناته الرئيسية:

  • **مصنع بيانات (Data Factory):** هو الحاوية العليا لمسارات البيانات والأنشطة المرتبطة بها. يعتبر بمثابة نقطة البداية لجميع عمليات تكامل البيانات الخاصة بك.
  • **مسار البيانات (Pipeline):** يمثل مسار البيانات تدفقًا منطقيًا للأنشطة التي يتم تنفيذها لتنفيذ مهمة معينة. يمكن أن يتضمن مسار البيانات أنشطة مثل نسخ البيانات، وتحويل البيانات، وتشغيل إجراءات مخصصة.
  • **مجموعة البيانات (Dataset):** تحدد بنية البيانات التي يتم استخدامها في مسار البيانات. تحدد مجموعة البيانات مصدر البيانات وتنسيقه ومخططه.
  • **خدمة مرتبطة (Linked Service):** تحدد معلومات الاتصال لمصدر البيانات أو وجهته. تتضمن معلومات مثل سلسلة الاتصال أو مفتاح الوصول أو بيانات الاعتماد الأخرى اللازمة للاتصال بمصدر البيانات.
  • **نشاط (Activity):** يمثل النشاط خطوة واحدة في مسار البيانات. يمكن أن يكون النشاط نشاط نسخ بيانات، أو نشاط تحويل بيانات، أو نشاط تشغيل إجراء مخصص.
مكونات مصنع بيانات Azure
المكون الوصف مثال
مصنع بيانات الحاوية العليا لمسارات البيانات ADF_Production
مسار البيانات تدفق الأنشطة لتنفيذ مهمة CopyDataPipeline
مجموعة البيانات تعريف بنية البيانات AzureBlobDataset
خدمة مرتبطة معلومات الاتصال بمصدر البيانات AzureBlobStorageLinkedService
نشاط خطوة واحدة في مسار البيانات CopyActivity

كيفية إنشاء مسار بيانات بسيط

لنفترض أنك تريد إنشاء مسار بيانات بسيط ينسخ البيانات من ملف CSV في Azure Blob Storage إلى Azure SQL Database. إليك الخطوات الأساسية التي ستتبعها:

1. **إنشاء مصنع بيانات:** قم بإنشاء مصنع بيانات جديد في مدخل Azure. 2. **إنشاء خدمات مرتبطة:** قم بإنشاء خدمات مرتبطة لـ Azure Blob Storage و Azure SQL Database، مع تحديد معلومات الاتصال اللازمة لكل منهما. 3. **إنشاء مجموعات بيانات:** قم بإنشاء مجموعات بيانات لملف CSV في Azure Blob Storage وجدول في Azure SQL Database، مع تحديد تنسيق البيانات ومخططها. 4. **إنشاء مسار بيانات:** قم بإنشاء مسار بيانات جديد وإضافة نشاط نسخ بيانات. 5. **تكوين نشاط نسخ البيانات:** قم بتكوين نشاط نسخ البيانات لتحديد مصدر البيانات (ملف CSV في Azure Blob Storage) ووجهة البيانات (جدول في Azure SQL Database). 6. **تشغيل مسار البيانات:** قم بتشغيل مسار البيانات لمراقبة عملية نسخ البيانات.

استخدام واجهة المستخدم الرسومية (UI) مقابل Azure PowerShell/CLI

يمكنك إدارة مصنع بيانات Azure باستخدام واجهة المستخدم الرسومية في مدخل Azure، أو باستخدام أدوات سطر الأوامر مثل Azure PowerShell و Azure CLI.

  • **واجهة المستخدم الرسومية:** توفر واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وإدارة مسارات البيانات والأنشطة. إنها مثالية للمبتدئين وللمهام البسيطة.
  • **Azure PowerShell/CLI:** توفر المزيد من المرونة والتحكم، وهي مثالية للمهام المعقدة والأتمتة.

حالات الاستخدام الشائعة لمصنع بيانات Azure

  • **ترحيل البيانات:** نقل البيانات من الأنظمة القديمة إلى السحابة.
  • **تحويل البيانات:** تنظيف وتحويل البيانات من مصادر مختلفة لتوحيدها.
  • **تحميل البيانات:** تحميل البيانات إلى مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات لتحليلها.
  • **أتمتة مهام ETL/ELT:** أتمتة مهام ETL/ELT لضمان تحديث البيانات بانتظام.
  • **تكامل البيانات:** دمج البيانات من مصادر مختلفة لتقديم رؤى شاملة.
  • **تحليلات البيانات في الوقت الفعلي:** معالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقديم رؤى فورية.

اعتبارات مهمة عند استخدام مصنع بيانات Azure

  • **الأمان:** تأكد من تأمين مصادر البيانات ووجهاتها باستخدام بيانات الاعتماد المناسبة وآليات التحكم في الوصول.
  • **الأداء:** قم بتحسين مسارات البيانات الخاصة بك لتحقيق أفضل أداء. ضع في اعتبارك استخدام التوازي والتقسيم والتحسينات الأخرى.
  • **التكلفة:** راقب تكاليف استخدام مصنع بيانات Azure. استخدم ميزات مثل التوسع التلقائي والجدولة لتحسين التكلفة.
  • **المراقبة:** قم بمراقبة مسارات البيانات الخاصة بك بانتظام لتحديد المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
  • **إدارة الإصدارات:** استخدم التحكم في الإصدارات لإدارة التغييرات في مسارات البيانات الخاصة بك.

مصادر إضافية للتعلم

علاقة مصنع بيانات Azure بتجارة الخيارات الثنائية (Binary Options) والتحليل الفني

قد يبدو الربط بين مصنع بيانات Azure وتجارة الخيارات الثنائية غير منطقي للوهلة الأولى. ومع ذلك، يمكن استخدام البيانات التي تتم معالجتها بواسطة ADF في تطوير استراتيجيات تداول أكثر فعالية. على سبيل المثال:

  • **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** يمكن لـ ADF جمع بيانات من مصادر الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي، ثم استخدام خدمات Azure Machine Learning لتحليل المشاعر المرتبطة بأصول معينة. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة في الخيارات الثنائية.
  • **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** يمكن لـ ADF جمع بيانات حجم التداول من منصات التداول المختلفة، وتحليلها لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تساعد في التنبؤ بحركات الأسعار.
  • **تطوير المؤشرات الفنية (Technical Indicators):** يمكن استخدام ADF لمعالجة البيانات التاريخية للأسعار وتطوير مؤشرات فنية مخصصة، مثل مؤشر المتوسط المتحرك، و مؤشر القوة النسبية، و مؤشر MACD.
  • **اختبار الاستراتيجيات الخلفية (Backtesting):** يمكن استخدام ADF لمعالجة البيانات التاريخية واختبار أداء استراتيجيات التداول المختلفة قبل تطبيقها على التداول الحي.
  • **إدارة المخاطر (Risk Management):** يمكن استخدام ADF لجمع بيانات السوق وتحليل المخاطر المرتبطة بأصول مختلفة، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات تداول أكثر أمانًا.
    • استراتيجيات التداول:**
    • التحليل الفني:**
    • تحليل حجم التداول:**
    • مؤشرات فنية:**
    • اتجاهات السوق:**

باختصار، مصنع بيانات Azure هو أداة قوية يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك تطوير استراتيجيات تداول أكثر فعالية في سوق الخيارات الثنائية.


ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=Azure_Data_Factory&oldid=39538"