Wiele osób stwierdziło, że to w jaki sposób kupiłem swój samochód jest bardzo interesujący, dlatego postanowiłem stworzyć rozwiązanie dla każdego! Dzięki mojej usłudze możesz przez 7 dni 4 razy dziennie dostawać na maila nowe oferty z otomoto.pl, które pojawiły się w międzyczasie.
Ze względu na popularność postu, postanowiłem zrobic drugie podejście do usuwania plików z FTP przy pomocy pipeline’u Data Factory. W mojej ocenie poniższe rozwiązane jest lepsze, łatwiejsze do debugowania i zapewnia większą kontrolę.
Key Vault jest to moduł Azure, który pozwala na bezpieczne przechowywanie haseł, kluczy i innych sekretów. Z jego pomocą developerzy nie muszą zapisywać poświadczeń lub adresów połączeń w kodzie. Mogą natomiast odpytać Key Vault i pozyskać je kiedy są potrzebne. Aplikacja będzie w stanie potwierdzić swoją tożsamość i uzyskać dostęp do hasła, nawet w sytuacji gdy developer takiego dostępu nie ma. Stwórzmy Key Vault!
Usługi kognitywne firmy Microsoft oferują wytrenowane sieci neuronowe, które umożliwiają developerom szybki rozwój algorytmów np. rozpoznawania obrazu. Ten krótki post ma pokazać, jak to się robi i jak stworzyłem system rozpoznawania ludzi w czasie rzeczywistym. Celem tego rozwiązania jest rozpoznanie ludzi w naszym biurze i ewentualnie poinformowanie naszych ukochanych założycieli. Użyłem: skryptu w języku Pythona i kamerki internetowej FullHD + API Custom Vision.
Ten tutorial I rozwiązanie zostało przygotowane dla jednego z naszych klientów. Jego aplikacja była podłączona do DWH, który to z kolei był źródłem dla Analysis Services. Po wysłaniu danych do hurtowni poprzez aplikację kluczowym było rozpoczęcie procesowania tabeli, żeby widzieć dane w Power BI.
Podczas budowania procesu ETL w Azure Data Factory możemy napotkać konieczność wyczyszczenia pobranych danych z serwera FTP. Będzie to wymagane np. kiedy należy zrobić miejsce dla nowych danych lub aby pipeline nie załadował starych danych. Rozwiązaniem tego problemu jest niestandardowa aktywność w Data Factory.
