Hvordan forstå og håndtere data på Azure: Grunnleggende konsepter og strategier

For å kunne jobbe effektivt med data på Azure, er det avgjørende å ha en god forståelse av de grunnleggende dataene som ligger til grunn for all videre databehandling. Det første området som må mestres, er forståelsen av kjernebegreper knyttet til data. Dette området utgjør en betydelig del av testen, og dekker de mest fundamentale konseptene knyttet til lagring, behandling og sikkerhet av data. En god forståelse av disse grunnleggende elementene er nødvendig for å kunne navigere mer avanserte emner, som for eksempel relasjonsdatabaser eller analysearbeidsbelastninger i skyen.

Data kan klassifiseres i ulike typer: strukturerte, semi-strukturerte og ustrukturerte data. Hver type krever spesifikke metoder for lagring og behandling. Strukturerte data er organisert i faste tabeller og felt, for eksempel i relasjonsdatabaser. Semi-strukturerte data, som JSON eller XML, er mindre rigide i strukturen, men kan fortsatt organiseres etter et mønster. Ustrukturerte data, som videoer eller bilder, er ikke lett tilgjengelige for tradisjonelle databaseteknikker og krever spesialiserte lagringstjenester som Azure Blob Storage.

Datahåndtering handler ikke bare om lagring, men også om behandling. I Azure kan data behandles både i sanntid og i batcher. Det er viktig å forstå hvordan disse prosessene fungerer for å kunne tilpasse dem til spesifikke forretningsbehov. Batchbehandling er ideell for store mengder data som kan behandles i løpet av et definert tidsintervall, mens sanntidsbehandling er nødvendigt for applikasjoner som krever øyeblikkelige svar, som for eksempel i finanssektoren eller e-handel.

Datahåndtering er ikke komplett uten et fokus på sikkerhet og overholdelse av lover og regler. Azure tilbyr en rekke verktøy for å sikre at data er beskyttet mot uautorisert tilgang, og at all behandling av data skjer i samsvar med gjeldende lover og reguleringer, som GDPR. Kryptering av data både under lagring og under transport er essensielt for å beskytte sensitiv informasjon. Videre må tilgang til data kontrolleres strengt for å sikre at bare autoriserte personer kan hente ut eller manipulere dataene.

Når det gjelder arbeid med relasjonsdata på Azure, er det viktig å forstå de grunnleggende begrepene knyttet til relasjonsdatabaser. Dette inkluderer begreper som tabeller, rader, kolonner og relasjoner mellom tabeller. Azure SQL Database er en fullt administrert relasjonsdatabasetjeneste som gir høy tilgjengelighet og skalerbarhet uten at brukeren trenger å bekymre seg for vedlikehold av infrastrukturen.

Men Azure er ikke bare for relasjonsdata. Det finnes også omfattende løsninger for ikke-relasjonsdata, som dokumentlagre, nøkkelverdilagre og grafdatabaser. Azure Cosmos DB er et eksempel på en globalt distribuert databaseplattform som støtter flere datamodeller og kan håndtere store mengder ustrukturert data på tvers av forskjellige geografiske regioner. Azure Blob Storage er en annen tjeneste som er ideell for lagring av store mengder ustrukturert data som bilder, videoer eller loggfiler.

Eksamen DP-900 tester en kandidats evne til å håndtere slike datasystemer, og har et bredt spekter av spørsmålstyper, fra flervalgsspørsmål til case-studier. Kunnskap om eksamensformatet og hvordan man skal håndtere tid under eksamen er avgjørende for å lykkes. Du har 60 minutter til å besvare mellom 40–60 spørsmål, og hvert spørsmål kan være utformet på forskjellige måter, for eksempel ved å matche konsepter eller rangere prosesser. For å få en høy poengsum er det viktig å kunne håndtere både enkle spørsmål og mer komplekse case-studier som krever at du tilpasser kunnskapen til virkelige forretningsscenarioer.

For de som forbereder seg til DP-900, er en godt strukturert studieplan nøkkelen til suksess. En fire-ukers studieplan gir nok tid til å dekke alle eksamensområder uten å føle seg presset. Uke 1 bør fokusere på grunnleggende datakonsepter, mens de påfølgende ukene kan være dedikert til spesifikke Azure-tjenester, som Azure SQL, Azure Cosmos DB og Azure Synapse Analytics.

Hvordan fungerer XML, BLOB, og optimaliserte filformater i databehandling?

Extensible Markup Language (XML) er et markert språk utviklet for å lagre og utveksle data på en måte som er både menneskelesbar og maskinlesbar. Det tillater lagring av data på en strukturert og plattformuavhengig måte, og dens fleksibilitet gjør den ideell for datautveksling mellom ulike systemer. I motsetning til HTML, som fokuserer på hvordan data skal presenteres, er XML designet for å beskrive og transportere data. Dette gir stor fleksibilitet, ettersom det er mulig å lage egendefinerte tagger og formater for representasjon av data.

XML har flere karakteristiske egenskaper som gjør det nyttig i databehandling. For det første er det selvbeskrivende, noe som gjør at dataene kan forstås lett uten å måtte ha ekstern dokumentasjon. Videre er det plattformuavhengig, og kan brukes på tvers av forskjellige systemer og programmeringsspråk. XML har også støtte for Unicode, noe som gjør det mulig å representere flere språk og tegnsett, og det støtter validering via DTD (Document Type Definition) eller XSD (XML Schema Definition) for å sikre at dokumentene er korrekte.

En annen viktig teknologi innen databehandling er BLOB (Binary Large Object). Dette er en samling binære data som lagres som en enkelt enhet i en database eller filsystem. BLOBs brukes ofte til å lagre multimedieobjekter som bilder, videoer og lydfiler. Den store fordelen med BLOB er at den lagrer data i binært format, som gjør det mulig å håndtere store filer uten at det kreves konvertering til tekstformat. Dette er spesielt nyttig i applikasjoner som krever rask tilgang til store mengder binærdata.

BLOB har flere viktige egenskaper: For det første er det binærdata, ikke i et fast format, men som en datastream. Dette gjør BLOBs svært fleksible når det gjelder å lagre forskjellige typer data, fra bilder (JPEG, PNG, TIFF) til lyd (MP3, WAV, AAC) og videoer (MP4, AVI). En annen fordel med BLOBs er at de kan håndtere store datamengder, fra megabyte til gigabyte, noe som er viktig for lagring av tunge multimediefiler.

Avro er et dataserialiseringssystem utviklet av Apache for å gi en kompakt, skjema-basert mekanisme for datalagring og transport. Avro bruker et skjema for å beskrive datakonstruksjonene, og dataene blir lagret i binært format, noe som gir bedre effektivitet enn tekstbaserte formater som XML eller JSON. Denne tilnærmingen gjør det mulig å håndtere store datamengder på en mer kompakt måte og tillater schemaevolusjon, slik at endringer i dataformatet kan gjøres uten å bryte kompatibiliteten med eksisterende data.

ORC (Optimized Row Columnar) er et kolonneorientert lagringsformat som er optimert for store dataanalyser i distribuert miljø, som Hadoop og Apache Hive. Formatet lagrer data i kolonner i stedet for rader, noe som gjør at det kan komprimere data mer effektivt og hente data raskere ved kun å bruke de nødvendige kolonnene. ORC tilbyr også innebygd metadata som kan brukes til å optimere spørringer, noe som gjør det ideelt for komplekse databehandlinger og stor-skala analyse.

Parquet er et annet kolonneorientert lagringsformat som er designet for databehandling i distribuerte systemer som Apache Hadoop, Apache Spark og Apache Hive. Parquet optimaliserer både lagring og databehandling ved å organisere data i kolonner, som gir bedre filkomprimering og raskere spørringer, da man kun henter de relevante kolonnene. Dette formatet støtter både strukturerte og semi-strukturerte data, noe som gjør det svært allsidig for datalagring og -henting i store, distribuert miljøer.

Databaser, enten relasjonelle eller ikke-relasjonelle (NoSQL), er grunnleggende for effektiv lagring og henting av data. Relasjonelle databaser bruker strukturerte tabeller med rader og kolonner for å lagre data, der hvert bord representerer en enhet, for eksempel kunder eller produkter. Relasjonene mellom tabellene opprettes ved hjelp av primærnøkler og fremmednøkler, og dataene kan aksesseres ved hjelp av Structured Query Language (SQL). Denne metoden sikrer dataintegritet og konsistens, som er essensielt i de fleste forretningssystemer.

Med stadig økende datamengder og kompleksitet er det viktig å forstå hvordan ulike dataformater og lagringsteknologier kan påvirke både ytelsen og effektiviteten i applikasjoner. I en verden hvor data er stadig mer avgjørende for beslutningstaking og analyser, er det essensielt å bruke de riktige teknologiene for å håndtere og lagre informasjon på en måte som støtter både nåværende og fremtidige behov.