데이터 엔지니어링의 기본 업무 중 하나는 다양한 소스와 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 것입니다. 데이터 요구 사항과 사용 사례에 따라 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 분산 파일 시스템과 같은 다양한 유형의 데이터 저장 및 처리 시스템을 사용할 수 있습니다. 이러한 각 시스템에는 확장성, 성능, 비용, 보안 및 호환성과 같은 고유한 장단점이 있습니다. 저는 외부에서 API를 사용하여 Formula 1 데이터를 수집하고 저장하는 데 사용할 수 있는 Azure Storage 를 먼저 만들어 보겠습니다. 1. Azure 포털에 로그인: 먼저 Azure 포털에 로그인합니다. 2. 새로운 Azure Storage 만들기: Azure 포털에서 왼쪽 상단에 있는..
