Web Scraping mit Azure Functions und Python
Seite 5: Zusammenfassung und weitere Schritte
Das Beispiel zeigt, dass sich mit wenig Aufwand schnell eine Azure Function für einen praktischen Use Case erstellen lässt. Dabei sind weitere Anpassungen denkbar, beispielsweise sind Alternativen zur Core (SQL) API bei der Cosmos DB oder für die Azure Table API beim Dashboard für andere Anwendungsszenarien womöglich besser geeignet. Im Auge behalten sollten Entwicklerinnen und Entwickler auch die Kosten bei der ausgehenden Datenübertragung, weil diese von der Azure-Region und dem Datenvolumen abhängig sind.
Azure Functions vereinfachen in jedem Fall den ersten Schritt in die Cloud. Im produktiven Einsatz gilt es dann jedoch, weitere Themen zu beachten wie Security, Abrechnung und automatisches Deployment.
Vladimir Poliakov
absolvierte 1995 das Studium an der Russian State Hydrometeorological University (RSHU) in St. Petersburg und arbeitete im Forschungsinstitut für Arktis und Antarktis. Nach seiner Auswanderung nach Deutschland war er seit 1998 in der IT-Branche als Entwickler, DBA, System-Architekt, BI- und Big Data-Spezialist aktiv und ist zurzeit hauptberuflich als Data Engineer bei der TeamBank AG tätig.
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