Azure Data Factory
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
- ميدياويكي
- واجهة المستخدم
- قوالب
- [[علامة <title>]]
- مساعدة:التحرير
- إعادة التوجيه (ويكي)
- اسم الصفحة
- تصنيف (ويكي)
- مساحة الاسم
- بحث (ويكي)
- تاريخ الصفحة
- صفحة خاصة
- قالب:نص
- قالب:ملاحظة
- قالب:تحذير
الاستراتيجيات والتحليلات ذات الصلة (للربط بمواضيع تداول العملات المشفرة - على سبيل المثال، إذا كانت الصفحة مرتبطة بالتداول، وليس فقط ميدياويكي):
- التحليل الفني
- التحليل الأساسي
- إدارة المخاطر
- استراتيجية المتوسط المتحرك
- استراتيجية كسر النطاق
- استراتيجية التصحيح
- استراتيجية التداول المتأرجح
- استراتيجية المضاربة
- حجم التداول
- مؤشر القوة النسبية (RSI)
- مؤشر الماكد (MACD)
- بولينجر باندز
- خطوط فيبوناتشي
- نموذج الرأس والكتفين
- نموذج القاع المزدوج
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.
| 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
- وثائق Microsoft الرسمية لمصنع بيانات Azure: [1](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/)
- دروس تعليمية حول مصنع بيانات Azure: [2](https://learn.microsoft.com/en-us/training/browse/?terms=azure%20data%20factory)
- مجتمع Azure Data Factory: [3](https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-data-factory/bg-p/AzureDataFactory)
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:**
- 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:**
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
