Dans ce chapitre, nous allons plonger dans **Azure Blob Storage**, l'un des services les plus puissants et les plus couramment utilisés pour stocker des données dans le cloud.

**Azure Blob Storage** est un service fourni par Microsoft Azure pour stocker de grandes quantités de données non structurées. Le terme "blob" signifie **Binary Large Object**, et il se réfère au type de données stockées dans Azure. Blob Storage est idéal pour stocker des données qui n'ont pas de modèle ou de structure prédéfinis, tels que : fichiers texte, fichiers audio ou vidéo, images, etc.

**Azure Data Lake Storage Gen2** est une version améliorée d'Azure Blob Storage qui offre un **support de l'espace de noms hiérarchique**, ce qui vous permet d'organiser les données plus efficacement et facilite la gestion de grands ensembles de données.

## Caractéristiques clés d'Azure Data Lake Storage Gen 2 (ADLS Gen2)
- **Scalabilité** : ADLS Gen2 est conçu pour gérer des quantités massives de données. Que vous travailliez avec des gigaoctets ou des pétaoctets, vous pouvez tout stocker et gérer dans le même compte ;
- **Espace de noms hiérarchique** : ADLS Gen2 prend en charge un espace de noms hiérarchique qui vous permet d'organiser les données dans une structure de répertoires similaire à un système de fichiers. Cela facilite la gestion de grands ensembles de fichiers, l'application de politiques de contrôle d'accès et l'optimisation des performances des opérations de données ;
- **Efficacité des coûts** : Azure propose différents niveaux (Hot, Cool et Archive) qui vous permettent de stocker vos données de la manière la plus rentable en fonction de la fréquence à laquelle vous y accédez.

Quel type de données est le mieux adapté pour Azure Blob Storage ?


Maîtrisez les bases de l'ingénierie des données avec Microsoft Azure dans ce cours complet. En commençant par des concepts fondamentaux tels que l'informatique en nuage, la gestion des ressources et les solutions de stockage, vous progresserez vers une formation pratique dans Azure Data Factory (ADF), maîtrisant les flux de travail ETL/ELT et les transformations de données avancées. À travers des exemples pratiques et la résolution de problèmes réels, vous acquerrez les compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des solutions de données évolutives en utilisant Azure.

Plongez profondément dans les concepts fondamentaux et les outils nécessaires pour commencer votre parcours avec Microsoft Azure. Vous explorerez les bases de l'informatique en nuage, apprendrez à organiser et gérer efficacement les ressources à l'aide des Groupes de Ressources Azure, et configurerez des services de base tels que le Stockage Blob et la Base de Données Azure SQL. De plus, vous sécuriserez les données sensibles avec Azure Key Vault et obtiendrez un aperçu d'Azure Data Factory (ADF) pour comprendre son rôle dans les flux de travail modernes d'ingénierie des données.

Explorez les fonctionnalités de base d'Azure Data Factory (ADF), un outil puissant pour créer et automatiser des workflows ETL/ELT. Dans cette section, vous apprendrez à configurer des services, des ensembles de données et des pipelines tout en explorant des activités clés telles que Copy, Lookup et Script. Vous travaillerez également avec des fonctionnalités avancées comme l'activité ForEach pour l'itération et les paramètres de pipeline pour plus de flexibilité.

Cette section se concentre sur l'utilisation des capacités de flux de données d'Azure Data Factory pour transformer et enrichir vos données. Vous apprendrez à connecter diverses sources de données, créer des colonnes dérivées et fusionner des ensembles de données à l'aide de jointures. Des exemples pratiques vous guideront à travers le filtrage, le tri, les divisions conditionnelles et l'agrégation de données pour générer des insights significatifs. En maîtrisant ces transformations, vous serez équipé pour construire des workflows ETL robustes et efficaces adaptés aux défis réels de l'ingénierie des données.

Appliquez vos connaissances à des scénarios réels d'ingénierie des données dans cette section pratique. Vous relèverez des défis pratiques tels que le chargement et l'analyse de données pour différentes catégories, l'identification de motifs et l'évaluation de la santé financière à l'aide de workflows ADF avancés. En résolvant ces problèmes, vous acquerrez de l'expérience dans la conception de solutions de données de bout en bout, le travail avec des ensembles de données diversifiés et la génération d'informations exploitables.

Introduction à l'Ingénierie des Données avec Azure

Utilisation du Stockage Blob Azure pour le Stockage de Données

Caractéristiques clés d'Azure Data Lake Storage Gen 2 (ADLS Gen2)