Web-Scraping im großen Stil: Techniken und Herausforderungen
Wir haben führende Web-Scraper-APIs mit 12.500 Anfragen an E-Commerce-Plattformen und Suchmaschinen verglichen . Anschließend haben wir die Zuverlässigkeit der zugrundeliegenden Dienste (d. h. Residential Proxies ) mit 5.000 und 100.000 parallelen Anfragen getestet.
Aufbauend auf diesen Erfahrungen zeigen wir, wie man große Datenmengen effizient und ethisch korrekt extrahiert . Erfahren Sie mehr über die führenden Anbieter, die Herausforderungen bei der Extraktion großer Datenmengen und bewährte Methoden, um diese Hürden zu überwinden:
Benchmark für die Zuverlässigkeit der Webdateninfrastruktur
Wir haben die Erfolgsrate und die Antwortzeiten von Residential Proxies gemessen, um zu verstehen, wie sich diese Systeme unter verschiedenen Lasten verhalten. Da Residential Proxies allen erweiterten Diensten (z. B. Entsperrdiensten , Web-Scraper-APIs ) zugrunde liegen, ist die Kapazität des Residential Proxies typischerweise der limitierende Faktor.
Die Dienste aller verglichenen Anbieter waren bei 5.000 parallelen Anfragen zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen kam es bei allen Diensten zu gewissen Beeinträchtigungen, jedoch zeigten die Dienste Bright Data, Oxylabs und Decodo eine höhere Zuverlässigkeit mit nur geringfügigen Veränderungen der Erfolgsrate oder der Antwortzeiten. Beispielsweise ergab die Skalierung der parallelen Anfragen von 5.000 auf 100.000 Folgendes:
- Die Erfolgsrate der Residential Proxies (Bright Data) sank von 96,5 % auf 93,4 %, und die Antwortzeit erhöhte sich von 1 Sekunde auf 3,6 Sekunden.
- Oxylabs Die Erfolgsquote sank von 97,2 % auf 93,8 % und die Reaktionszeit erhöhte sich von 1,3 auf 6,4 Sekunden.
Auf Unternehmensebene führt eine höhere Zuverlässigkeit zu weniger Wiederholungsversuchen, minimiert den Entwicklungsaufwand und senkt die Gesamtkosten. Die Leistungsskala wurde auf der vertikalen Achse verwendet, um die Unterschiede zwischen den Produkten besser sichtbar zu machen.
Einschränkung : Diese Beobachtung stellt eine Momentaufnahme dar. Obwohl für diese Beobachtung 5 Millionen Anfragen an jeden Anbieter gesendet wurden, ist es möglich, dass sich die Leistung der Anbieter im Laufe der Zeit ändert.
Gesamtkosten der Infrastruktur für großflächiges Scraping
- Bright Data bietet Großkunden eine robuste Infrastruktur und weltweite Reichweite zu geringeren Kosten. Für Unternehmen, die Wert auf ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis legen, bieten sowohl Bright Data als auch Oxylabs ein gutes Verhältnis zwischen Preis und Leistung.
- NetNut und Decodo sind die kostengünstigsten Optionen für Anforderungen im Unternehmensmaßstab, wobei die Gesamtkosten bei etwa 10.750 bis 11.000 US-Dollar beginnen.
- Apify ist mit Kosten von 17.749 US-Dollar der teuerste Anbieter in diesem Vergleich. Das sind etwa 65 % mehr als der Einstiegspreis für NetNut.
Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Produkte der einzelnen Anbieter ist ein Preisvergleich schwierig. Ein allgemeiner Preisindex gibt jedoch einen Anhaltspunkt für die Erschwinglichkeit der Dienstleistungen des jeweiligen Anbieters. Weitere Informationen finden Sie in unserer Preisanalyse .
Wie man Webseiten in großem Umfang scrapt
Effektives Web-Scraping in großem Umfang erfordert eine Kombination aus einer gut durchdachten Strategie und automatisierten Tools, um die auftretenden Herausforderungen zu bewältigen. Es gibt typischerweise zwei verschiedene Arten von Zielen für das großflächige Daten-Scraping:
1) Das Auslesen von Tausenden/Millionen von Seiten von einigen wenigen großen Websites
Große Websites verfügen typischerweise über komplexe Paginierungssysteme und implementieren Anti-Scraping-Techniken. Um Daten von großen Websites zu extrahieren, können Sie, sofern verfügbar, Web-Scraping-APIs nutzen. Diese sind kosteneffektiv, da sie den technischen Aufwand auf Clientseite durch die Bereitstellung strukturierter Daten minimieren.
Web-Scraping-APIs sind jedoch nicht für jede Website verfügbar. Für ein optimales Vorgehen können Sie folgende Schritte befolgen:
Empfohlene Vorgehensweise
- Erstellen Sie eine Liste der zu erfassenden Seitentypen. Beispielsweise ist eine Suchseite bei Amazon ein anderer Seitentyp als eine Produktseite.
- Vergleichen Sie diese Liste mit den APIs der einzelnen Anbieter, um herauszufinden, welcher Anbieter den Abruf der meisten Seiten über APIs ermöglicht. Jede zusätzliche Seitenart, die über eine API bereitgestellt wird, entlastet Unternehmen von der Verwaltung von Proxys und dem Parsen von HTML-Seiten durch ihre IT-Teams. Sie sehen hier alle Web-Scraping-APIs sowie Benchmarks, die die von verschiedenen Diensten bereitgestellten Datenfelder veranschaulichen.
- Nutzen Sie APIs, wenn diese verfügbar sind.
- Wenn keine Scraping-APIs verfügbar sind, verwenden SieUnblocker-Dienste oder Residential Proxies, um strenge Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen.
Beispiel aus dem realen Leben
E-Commerce-Unternehmen und Einzelhändler, die die Websites ihrer Wettbewerber (z. B. Amazon) für dynamische Preisgestaltung durchsuchen, stehen vor dieser Herausforderung. Dies ist ein häufiger Anwendungsfall, weshalb E-Commerce-Scraping-APIs die am weitesten verbreiteten Scraping-APIs sind.
Wenn Sie planen, täglich Millionen von Seiten zu scrapen, benötigen Sie einen Dienst, der große Datenmengen verarbeiten kann.
2) Das Auslesen von Tausenden kleiner Websites
Diese Art von groß angelegtem Web-Scraping ist eine Herausforderung, da Web-Dateninfrastrukturanbieter in der Regel keine Web-Scraping-APIs dafür bereitstellen und die meisten kleinen Websites unterschiedliche Website-Strukturen aufweisen.
Kleinere Websites setzen jedoch in der Regel weniger effektive Anti-Scraping-Technologien ein. Daher werden bei solchen Scraping-Operationen üblicherweise Proxys verwendet.
Neue Entwicklungen: LLMs und KI-Scraper
Früher war das Parsen von Webseiten eine zeitaufwändige und manuelle Arbeit, an der Ingenieure beteiligt waren, die mithilfe von Mustererkennungstechniken HTML in strukturierte Daten umwandelten.
Mithilfe generativer KI können große Sprachmodelle zum Parsen verwendet werden. Allerdings neigen Sprachmodelle zu Fehlinterpretationen, weshalb Unternehmen empfohlen wird, automatisch geparste Daten zu testen, um deren korrekte Verarbeitung sicherzustellen.
Anbieter von Web-Dateninfrastrukturen bündeln LLMs in ihrem Angebot, erfahren Sie mehr über diese neue Kategorie: KI-Web-Scraping .
Welche Herausforderungen birgt Web-Scraping im großen Maßstab?
Web-Scraping im großen Stil birgt aufgrund der Komplexität der Verarbeitung umfangreicher Datenmengen und der damit verbundenen technischen Komponenten zahlreiche Herausforderungen. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen beim Web-Scraping im großen Stil:
Dynamische Websites:
Dynamische Websites verwenden im Gegensatz zu statischen Websites JavaScript, um Inhalte zu laden oder anzuzeigen. Dies erschwert die Datenerfassung mittels herkömmlicher Web-Scraping-Methoden. Die meisten dynamischen Websites erfordern Benutzerinteraktionen, wie das Klicken auf Schaltflächen oder das Ausfüllen von Formularen. Ihr Scraper muss diese Interaktionen simulieren können, um auf die Daten zugreifen zu können.
Ratenbegrenzung:
Websites nutzen Ratenbegrenzung, um die Anzahl der Anfragen zu steuern, die ein Client innerhalb eines bestimmten Zeitraums stellen kann. Dies schützt Websites vor schädlichen Bots und verhindert den Missbrauch ihrer Daten.
Maßnahmen gegen Abkratzen:
Viele Websites verwenden Anti-Scraping-Mechanismen wie CAPTCHAs, JavaScript-Herausforderungen und IP-Sperren, um Web-Scraping-Aktivitäten zu verhindern oder einzuschränken.
Rechtliches Risiko:
Umfangreiche Web-Scraping-Aktivitäten erregen die Aufmerksamkeit von Sicherheitsteams, und selbst wenn nur ein kleiner Teil davon potenziell illegale oder unethische Aktivitäten umfasst (z. B. das Sammeln von Anmeldedaten oder personenbezogenen Daten), folgen schnell rechtliche Schritte. Ein aktuelles Beispiel ist die Klage von Google gegen SerpApi wegen des Scrapings urheberrechtlich geschützter Inhalte, die Teil der öffentlichen Suchergebnisse waren. 1
Datengenauigkeit:
Die Sicherstellung der Datengenauigkeit kann schwierig sein, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Beispielsweise können große Datensätze, die aus verschiedenen Quellen stammen, zu Dateninkonsistenzen führen. Die manuelle Prüfung neuer Daten, insbesondere bei großen Datensätzen, ist oft unpraktisch und mühsam. Zur Validierung und Prüfung von Daten können automatisierte Metriken eingesetzt werden, beispielsweise durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens oder die Entwicklung von Skripten.
Wie man Web-Scraping in großem Umfang effektiv durchführt
Wir haben die folgenden wichtigen Richtlinien zusammengestellt, um Ihnen bei der Bewältigung umfangreicher Web-Scraping-Herausforderungen zu helfen und eine effiziente und rechtskonforme Datenextraktion zu gewährleisten. Es ist wichtig, diese Best Practices verantwortungsvoll und in Übereinstimmung mit den Nutzungsbedingungen der Website anzuwenden.
- Durch das Auslesen von Browsern werden Funktionen zur Entsperrung von Browsern bereitgestellt, die programmatisch gesteuert werden können. Dies erleichtert die Datenerfassung.
- Headless-Browser ermöglichen es Nutzern, die benötigten Daten von dynamischen Websites zu extrahieren. Beim Web-Scraping dynamischer Websites können Headless-Browser Nutzerinteraktionen wie Mausbewegungen und Klicks simulieren. Allerdings können sie Seiten, die stark auf JavaScript basieren, möglicherweise nicht korrekt darstellen.
- Proxys und IP-Rotation: Die meisten Web-Scraping-Bibliotheken und -Tools bieten Optionen zur Verwendung von Proxy-Servern. Vorgefertigte Web-Scraper beinhalten oft eine integrierte Anbindung an Proxy-Dienste , um zu verhindern, dass Nutzer von Zielwebseiten blockiert werden.
- Beispielsweise ermöglichenrotierende Proxys Web-Scrapern, die Ratenbegrenzung zu umgehen und mehr Anfragen zu stellen, ohne als verdächtig eingestuft zu werden. Wir empfehlen die Verwendung von Residential-IPs, die allgemein für ihre Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit bekannt sind.
- Webbrowser-Automatisierung: Webautomatisierungstools wie Selenium und Puppeteer ermöglichen es, menschliche Aktivitäten nachzuahmen und mit Websites auf dieselbe Weise zu interagieren wie Menschen. Dies ist nützlich, um große Datenmengen von dynamischen Websites zu extrahieren, ohne die Website manuell navigieren zu müssen.
- Techniken des verteilten Rechnens: Eine Architektur für verteiltes Web-Scraping ermöglicht effizienteres Web-Scraping im großen Maßstab, indem die Aufgaben auf mehrere Rechner verteilt werden. Sie können Ihren verteilten Scraper in einer beliebigen Programmiersprache Ihrer Wahl entwickeln , um Herausforderungen wie Ratenbegrenzung und die Verarbeitung dynamischer Inhalte zu meistern.
Was ist groß angelegtes Web-Scraping?
Web-Scraping im großen Stil ist der Prozess des Extrahierens von Daten von Websites mit mindestens hunderttausend Anfragen pro Monat. Obwohl dies auch manuell durchgeführt werden kann , bezieht sich der Begriff typischerweise auf einen automatisierten Prozess, der von Webcrawlern oder Scrapern implementiert wird.
Der Umfang und die Komplexität der Daten beim groß angelegten Web-Scraping werfen ethische und rechtliche Fragen auf, weshalb ein umfassendes Verständnis der Werkzeuge , Techniken und Best Practices für das Web-Scraping unerlässlich ist, um erfolgreich zu sein.
Methodik
Wir nutzten jeden der getesteten Residential-Proxy-Dienste, um parallele Anfragen an 50 verschiedene URLs zu senden, die von aimultiple.com gehostet wurden. Diese URLs verwendeten keine Anti-Scraping-Dienste, da wir während dieses Tests sämtliche Sicherheitsdienste unserer Website, wie WAF und DDoS-Schutz auf Netzwerkebene, deaktiviert hatten.
Wir führten diese Tests auf über 100 Servern mit jeweils 10-GB-Uplink durch, die in verschiedenen Regionen gehostet wurden. Während der Messungen stellten wir sicher, dass alle parallelen Threads gleichzeitig aktiv waren. In einer Messung hatten wir 5.000 parallele Anfragen, in einer anderen 100.000.
Eine Anfrage galt als erfolgreich, wenn sie den Antwortcode 200 und eine korrekte Kennung zurückgab. Um zu verhindern, dass Ergebnisse zwischengespeichert wurden, fügten wir dem Anfrageheader eine eindeutige Kennung hinzu. Anschließend gab die URL diese Kennung per Skript im Antworttext aus. Abschließend verglichen wir die beiden Kennungen (eine im Antworttext und eine im Anfrageheader). Mit diesem Ansatz konnten wir sicherstellen, dass die Anfragen die Ziel-URLs erreichten und die Ergebnisse nicht zwischengespeichert, sondern aktuell waren.
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