Bonjour, nous sommes Hashscraper!
Après la partie 1, nous commençons la publication de la partie 2 sur la technologie de crawling!
Technologie de crawling 3 : Virtualisation dans le cloud
Pour expliquer cette technologie, il est nécessaire de comprendre un peu la "cloud computing" et la "virtualisation".
Nous partageons un article facile à lire sur "Qu'est-ce que le cloud" pour les débutants.
Pour résumer brièvement, le cloud computing est "la mise en œuvre de services informatiques sans équipement physique".
Vous pouvez utiliser Internet pour accéder à des services sans avoir à installer/gérer/maintenir des serveurs et des équipements réseau.
Même en cas de pic soudain de trafic, les frais d'utilisation des serveurs sont calculés par heure, ce qui permet d'éviter le gaspillage de ressources informatiques (coûts).
De plus, en raison de sa grande extensibilité, il est facile de collecter de grandes quantités de données, ce qui est idéal pour des entreprises de crawling comme la nôtre.
Cependant, seules quelques entreprises utilisent des services cloud. Pourquoi donc?
C'est finalement à cause des coûts. (Nous avons choisi le cloud pour des raisons de coût, mais nous devons l'abandonner à cause des coûts...😭)
Le stockage de grandes quantités de données dans le cloud et leur lecture nécessitent une bande passante réseau considérable, ce qui entraîne des coûts assez élevés.
Si la taille des ressources informatiques de l'entreprise augmente, il est préférable d'utiliser un cloud interne pour réduire les coûts.
C'est pourquoi nous avons trouvé la solution avec la 'virtualisation dans le cloud'.
Bien que vous ayez entendu parler de la "virtualisation", nous expliquerons la "virtualisation dans le cloud" pour ceux qui ne sont pas familiers avec ce concept.
La virtualisation est une technologie qui sépare les fonctions des dispositifs matériels.
Elle permet de faire fonctionner un seul appareil comme plusieurs appareils ou, inversement, de regrouper plusieurs appareils pour les fournir comme un seul appareil.
Concept de base de la virtualisation (source : Cloud Virtualization Technology Changes, Software Policy Research Institute)
Hashscraper a appliqué la technologie de virtualisation à diverses ressources informatiques.
En appliquant la technologie de virtualisation aux services cloud tels qu'AWS (Amazon Web Service), GCP (Google Cloud Platform) et IDC (Centre de données Internet), ainsi qu'aux matériels en notre possession, nous avons permis leur fonctionnement simultané!
AWS, GCP, IDC, matériels physiques, etc., différents types de ressources informatiques sont virtualisés par le système de gestion des serveurs de Hashscraper et sont intégrés et gérés en fonction des besoins de collecte de données et des situations pour effectuer des tâches.
Une structure de virtualisation des diverses ressources informatiques
Avec un environnement de virtualisation comme celui-ci, les ressources informatiques peuvent être rapidement adaptées en fonction des besoins de collecte de données et de la quantité de données, et peuvent être exécutées simultanément.
En utilisant la virtualisation d'AWS et d'IDC pour collecter des données, puis en les transférant vers GCP et le matériel de Hashscraper, il est possible de collecter des données.
Si l'IP d'AWS est bloquée et que la collecte est impossible, il est également possible de basculer vers IDC en utilisant un serveur proxy.
(Il arrive parfois que certains sites bloquent les adresses IP de certains services cloud. Pour faire face à cette situation, Hashscraper possède diverses ressources informatiques.)
Ainsi, en trouvant le moyen le moins cher et le plus optimal en fonction de la situation pour collecter des données, cela ne coûte pas cher à entretenir.
Bien que la technologie de gestion de serveur de "virtualisation dans le cloud" soit un peu complexe et difficile, c'est une technologie clé qui peut vous aider à économiser sur les coûts de vos clients :D
Technologie de crawling 4 : Technologie de machine learning
La technologie de machine learning est très populaire ces jours-ci.
Elle est largement utilisée dans le crawling.
Les technologies de machine learning que nous utilisons principalement sont le traitement du langage naturel, l'analyse d'images, etc.
En utilisant ces technologies, nous améliorons la qualité, la précision et la vitesse des données.
Je vais vous donner un exemple facile à comprendre.
Vous vérifiez toujours les avis des clients avant d'acheter sur un site de commerce, n'est-ce pas?
C'est pourquoi de nombreux propriétaires de boutiques en ligne souhaitent collecter et analyser les avis de leurs produits. Ils veulent vendre uniquement des produits bien notés.
Mais les propriétaires sont très occupés. Comment peuvent-ils collecter et analyser tous les avis un par un? C'est là que nous intervenons :D
Commentaires analysés grâce à la technologie de traitement du langage naturel
Analyser minutieusement les commentaires morceau par morceau est appelé traitement du langage naturel.
Vous pouvez vérifier le taux de positivité/négativité d'un produit et connaître ses caractéristiques.
Si vous avez des caractéristiques spécifiques en tête, vous pouvez les utiliser comme critère pour analyser et évaluer les produits.
En attribuant des scores, vous pouvez facilement savoir quel produit a la meilleure conception ou quelle est la satisfaction par rapport au prix.
Une fois que ces informations s'accumulent et qu'un algorithme est créé, il est possible de prédire même les ventes.
(En fait, un client d'une entreprise de taille moyenne a collecté et analysé de nombreuses données pour prédire les ventes.)
Parfois, certains clients veulent savoir si leurs produits se vendent ailleurs, à quel prix, etc.
Dans ce cas, la technologie d'analyse d'images entre en jeu. En se basant sur les caractéristiques des images, elle détermine si des images similaires sont des produits identiques.
Analyse d'images pour trouver des images similaires
En analysant la couleur, la forme, etc., d'un vêtement que vous recherchez, si un pourcentage élevé correspond, il est considéré comme une image identique ou similaire.
Grâce à cette analyse d'images, vous pouvez trouver des produits similaires ou recommander des produits au style similaire.
L'application de l'intelligence artificielle et de la technologie de machine learning à la collecte et à l'analyse de données permet des prises de décision basées sur des informations précises, augmentant ainsi l'efficacité du temps et réduisant les coûts. C'est pourquoi de nombreuses entreprises dans le monde entier veulent appliquer l'intelligence artificielle et la technologie de machine learning pour analyser les données.
Cependant, le coût est très élevé... Mais Hashscraper fournit la technologie de machine learning à un prix abordable.
Si vous demandez pourquoi,
Comme je l'ai mentionné précédemment, je peux dire que c'est possible de le fournir à un prix abordable en raison de la réduction des coûts de main-d'œuvre et de serveur grâce aux 4 technologies de crawling.
Jusqu'à présent, nous avons expliqué les technologies de crawling de Hashscraper.
Je ne sais pas si la raison pour laquelle nous pouvons offrir une maintenance gratuite a été bien transmise.
Si vous avez des questions difficiles ou si vous êtes curieux, n'hésitez pas à nous contacter via ChannelTalk.
La mission de Hashscraper est de fournir un service permettant à tout le monde de demander et d'utiliser facilement des données n'importe où et à tout moment.
Nous considérons le développement technologique et la fourniture de services visant à réduire les coûts de collecte de données comme notre valeur principale.
Veuillez surveiller à quel point Hashscraper respecte ces valeurs.
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