Web-Scraping im großen Maßstab: Techniken & Herausforderungen
Wir haben führende Web-Scraper APIs mit 12.500 Anfragen an E-Commerce-Plattformen und Suchmaschinen verglichen. Anschließend testeten wir die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Dienste (d. h. Residential Proxies) mit 5.000 und 100.000 parallelen Anfragen.
Aufgrund dieser Erfahrungen skizzieren wir, wie man große Datenmengen effizient und ethisch scrapen kann. Entdecken Sie die besten Anbieter, die Herausforderungen beim Extrahieren großer Datenmengen und die besten Praktiken, um diese Hindernisse zu überwinden:
Benchmark zur Zuverlässigkeit der Webdateninfrastruktur
Wir haben Erfolgsrate und Antwortzeiten von Residential Proxies gemessen, um zu verstehen, wie sich diese Systeme unter verschiedenen Lasten verhalten. Da Residential Proxies allen fortschrittlichen Diensten zugrunde liegen (z. B. Unblocker, Web-Scraper APIs), ist die Kapazität der Residential Proxies in der Regel der begrenzende Faktor.
Alle getesteten Dienste der Anbieter waren bei 5.000 parallelen Anfragen zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen erlebten alle Dienste eine gewisse Verschlechterung, aber Bright Data, Oxylabs und Decodo zeigten eine höhere Zuverlässigkeit mit nur geringen Änderungen bei der Erfolgsrate oder den Antwortzeiten. Zum Beispiel, als wir die parallelen Anfragen von 5k auf 100k hochskalierten:
- Bright Data Residential Proxies‘ Erfolgsrate sank von 96,5 % auf 93,4 %, und die Antwortzeit erhöhte sich von 1 Sekunde auf 3,6 Sekunden.
- Oxylabs‘ Erfolgsrate sank von 97,2 % auf 93,8 % und die Antwortzeit erhöhte sich von 1,3 auf 6,4 Sekunden.
Auf Unternehmensebene reduziert eine höhere Zuverlässigkeit die Wiederholungsrate, minimiert den technischen Aufwand und senkt die Gesamtkosten. Die Leistungsskala wurde auf der vertikalen Achse verwendet, um den Unterschied zwischen den Produkten besser sichtbar zu machen:
Einschränkung: Diese Beobachtung ist eine Momentaufnahme. Obwohl diese Beobachtung 5 Millionen Anfragen an jeden Anbieter umfasste, ist es möglich, dass sich die Leistung der Anbieter im Laufe der Zeit ändert.
Gesamtkosten der Infrastruktur für das Scraping im großen Maßstab
- Bright Data bietet großen Nutzern eine robuste Infrastruktur und weltweite Reichweite zu niedrigeren Kosten. Für Unternehmen, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis suchen, bieten sowohl Bright Data als auch Oxylabs eine gute Balance zwischen Preis und Leistung.
- NetNut und Decodo sind die günstigsten Optionen für Unternehmensbedürfnisse im großen Maßstab, wobei die Gesamtkosten bei etwa 10.750 $ bis 11.000 $ beginnen.
- Apify ist der teuerste Anbieter in diesem Vergleich und kostet 17.749 $. Das ist etwa 65 % mehr als der Einstiegspreis für NetNut.
Angesichts der vielen verschiedenen Produkte, die von jedem Anbieter angeboten werden, ist es schwierig, die Anbieter nach Preis zu vergleichen. Ein allgemeiner Preisindex gibt jedoch einen Überblick über die Erschwinglichkeit der Dienste des jeweiligen Anbieters. Weitere Informationen finden Sie in unserem Benchmark-Ansatz zur Preisgestaltung.
Wie man Websites im großen Maßstab scrapen kann
Das effektive Scrapen von Websites im großen Maßstab erfordert die Kombination einer gut geplanten Strategie und automatisierter Tools, um die auftretenden Herausforderungen zu bewältigen. Es gibt typischerweise zwei verschiedene Arten von Zielen beim Scraping großer Datenmengen:
1) Scraping Tausender/Millionen von Seiten einiger weniger großer Websites
Große Websites verfügen typischerweise über komplexe Paginierungssysteme und integrieren Anti-Scraping-Techniken. Um Daten von großen Websites zu scrapen, können Sie Web-Scraping APIs nutzen, wenn diese verfügbar sind. Sie sind kosteneffektiv, da sie den technischen Aufwand auf der Client-Seite minimieren, indem sie strukturierte Daten bereitstellen.
Allerdings sind Web-Scraping APIs nicht für jede Website verfügbar. Sie können diese Schritte für einen optimalen Ansatz befolgen:
Empfohlener Ansatz
- Erstellen Sie eine Liste der zu sammelnden Seitentypen. Beispielsweise ist eine Suchseite auf Amazon ein anderer Seitentyp als eine Produktseite.
- Vergleichen Sie diese Liste mit den von jedem Anbieter bereitgestellten APIs, um herauszufinden, welcher Anbieter die meisten Seiten über APIs abrufen kann. Jeder zusätzliche Seitentyp, der über API geliefert wird, ermöglicht es Unternehmen, technische Teams von der Verwaltung von Proxies und dem Parsen von HTML-Seiten zu entlasten. Sie können alle Web-Scraping APIs zusammen mit Benchmarks sehen, die die von verschiedenen Diensten bereitgestellten Datenfelder aufzeigen.
- Nutzen Sie APIs, wenn sie verfügbar sind.
- Wenn keine Scraping APIs verfügbar sind, verwenden Sie Unblocker-Dienste oder Residential Proxies, um strenge Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen.
Beispiel aus der Praxis
E-Commerce-Unternehmen und Einzelhändler, die die Websites ihrer Wettbewerber (z. B. Amazon) für dynamische Preisgestaltung scrapen, sehen sich dieser Herausforderung gegenüber. Dies ist ein häufiger Anwendungsfall, und infolgedessen sind E-Commerce-Scraping APIs die am häufigsten anzutreffenden Scraping APIs.
Wenn Sie planen, Millionen von Seiten pro Tag zu scrapen, müssen Sie einen Dienst nutzen, der große Volumina bewältigen kann.
2) Scraping Tausender kleiner Websites
Diese Art von Web-Scraping im großen Maßstab ist herausfordernd, da Anbieter von Webdateninfrastruktur typischerweise keine Web-Scraping APIs dafür bereitstellen und die meisten kleinen Websites unterschiedliche Website-Strukturen aufweisen.
Allerdings integrieren kleinere Websites typischerweise niedrigere Stufen von Anti-Scrape-Technologie. Daher werden bei solchen Scraping-Vorgängen in der Regel Proxies verwendet.
Neue Entwicklungen: LLMs und AI-Scraper
Das Parsen von Webseiten war früher eine zeitaufwändige und manuelle Arbeit, bei der Ingenieure Mustererkennungstechniken verwendeten, um HTML in strukturierte Daten umzuwandeln.
Mit generativer KI können Large Language Models beim Parsen eingesetzt werden. Allerdings neigen LLMs zu Halluzinationen, und es wird empfohlen, automatisch geparste Daten zu testen, um sicherzustellen, dass sie korrekt geparst wurden.
Anbieter von Webdateninfrastruktur bündeln LLMs in ihrem Angebot. Erfahren Sie mehr über diese neue Kategorie: AI Web Scraping.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas sind die Herausforderungen beim Web-Scraping im großen Maßstab?
Web-Scraping im großen Maßstab stellt aufgrund der Komplexität des Umgangs mit umfangreichen Datenmengen und der beteiligten technischen Komponenten zahlreiche Herausforderungen dar. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen beim Scraping im großen Maßstab:
Dynamische Websites:
Dynamische Websites verwenden im Gegensatz zu statischen Websites JavaScript, um Inhalte zu laden oder anzuzeigen, was traditionelle Web-Scraping-Methoden erschwert, Daten zu sammeln. Die meisten dynamischen Websites erfordern Benutzerinteraktionen, wie das Klicken auf Buttons oder das Ausfüllen von Formularen. Ihr Scraper muss in der Lage sein, diese Interaktionen zu simulieren, um auf Daten zuzugreifen.
Rate Limiting:
Websites setzen Rate Limiting ein, um die Anzahl der Anfragen zu steuern, die ein Client innerhalb eines bestimmten Zeitraums stellen kann. Dies schützt Websites vor bösartigen Bots und verhindert, dass ihre Daten missbraucht oder falsch verwendet werden.
Anti-Scraping-Maßnahmen:
Viele Websites setzen Anti-Scraping-Mechanismen ein, wie CAPTCHAs, JavaScript-Herausforderungen und IP-Sperren, um Web-Scraping-Aktivitäten zu verhindern oder einzuschränken.
Rechtliches Risiko:
Scraping-Aktivitäten im großen Maßstab ziehen die Aufmerksamkeit von Sicherheitsteams auf sich, und selbst wenn ein kleiner Teil dieses Scrapings potenziell illegale oder unethische Aktivitäten umfasst (z. B. das Sammeln von Daten hinter einer Anmeldung, das Sammeln von PII), folgt schnell eine Klage. Ein aktuelles Beispiel ist Google, das SerpApi wegen des Scrapings von urheberrechtlich geschützten Inhalten verklagt hat, die Teil seiner öffentlichen Suchergebnisse waren.1
Datenqualität:
Es kann schwierig sein, die Datenqualität sicherzustellen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Beispielsweise können große Datensätze, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden, zu Dateninkonsistenzen führen. Das manuelle Überprüfen neuer Daten, insbesondere in großen Datensätzen, kann unpraktisch und mühsam sein. Sie können automatisierte Metriken zur Validierung und Überprüfung von Daten einsetzen, z. B. durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen oder die Entwicklung von Skripten.
Wie man Web-Scraping im großen Maßstab effektiv durchführt
Wir haben die folgenden wichtigsten Richtlinien zusammengestellt, um Ihnen zu helfen, die Herausforderungen beim Web-Scraping im großen Maßstab zu überwinden und eine effiziente und rechtlich konforme Datenerfassung zu gewährleisten. Es ist wichtig, diese bewährten Verfahren verantwortungsbewusst und in Übereinstimmung mit den Nutzungsbedingungen der Websites anzuwenden.
- Scraping-Browser bringen Entsperrfunktionen in Browser, die programmgesteuert werden können. Dies erleichtert die Datensammlung.
- Headless-Browser ermöglichen es Benutzern, die benötigten Daten von dynamischen Websites zu extrahieren. Beim Scraping dynamischer Sites können Sie Headless-Browser verwenden, um Benutzerinteraktionen wie Mausbewegungen und Klicks zu simulieren. Allerdings können sie Seiten, die stark auf JavaScript angewiesen sind, möglicherweise nicht korrekt rendern.
- Proxies und IP-Rotation: Die meisten Web-Scraping-Bibliotheken und -Tools bieten Optionen für die Verwendung von Proxy-Servern. Vorgefertigte Web-Scraper enthalten oft eine integrierte Integration mit Proxy-Diensten, um Benutzern zu helfen, eine Blockierung durch Ziel-Websites zu vermeiden.
- Beispielsweise ermöglichen rotierende Proxies Web-Scraper, die Rate-Limiting zu umgehen und mehr Anfragen zu stellen, ohne als verdächtig markiert zu werden. Wir empfehlen, Residential-IPs einzusetzen, die für ihre Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit weithin bekannt sind.
- Web-Browser-Automatisierung: Web-Automatisierungstools wie Selenium und Puppeteer ermöglichen es Ihnen, menschliche Aktivitäten nachzuahmen und mit Websites auf die gleiche Weise zu interagieren wie Menschen. Dies kann nützlich sein, um große Datenmengen von dynamischen Websites zu extrahieren, ohne die Site manuell zu navigieren.
- Techniken des verteilten Rechnens: Eine verteilte Web-Scraping-Architektur ermöglicht ein effizienteres Web-Scraping im großen Maßstab, indem Web-Scraping-Aufgaben auf mehrere Maschinen aufgeteilt und verteilt werden. Sie können Ihren verteilten Scraper in jeder Sprache basierend auf Ihrer Vertrautheit erstellen, um Herausforderungen wie Rate Limiting und die Verarbeitung dynamischer Inhalte zu bewältigen.
Was ist Web-Scraping im großen Maßstab?
Web-Scraping im großen Maßstab ist der Prozess des Extrahierens von Daten von Websites mit mindestens Hunderttausenden von Anfragen pro Monat. Obwohl Benutzer es manuell durchführen können, bezieht sich der Begriff typischerweise auf einen automatisierten Prozess, der von Web-Crawlern oder Scrapern implementiert wird.
Das Volumen und die Komplexität der Daten, die beim Web-Scraping im großen Maßstab involviert sind, werfen ethische und rechtliche Fragen auf und erfordern ein umfassendes Verständnis der Tools, Techniken und besten Praktiken beim Web-Scraping, um Erfolg zu haben.
Methodik
Wir haben jeden getesteten Residential-Proxy-Dienst verwendet, um parallele Anfragen an 50 verschiedene URLs zu senden, die von aimultiple.com gehostet werden. Diese URLs nutzten keine Anti-Scraping-Dienste, da wir während dieses Tests alle Sicherheitsdienste unserer Website wie WAF und DDOS-Schutz auf der Netzwerkschicht deaktiviert hatten.
Wir führten diese Tests von über 100 Servern aus, jeder mit 10 GB Uplink, die in verschiedenen Regionen gehostet wurden. Während unserer Messungen stellten wir sicher, dass alle parallelen Threads gleichzeitig aktiv waren. Bei einer Messung hatten wir 5k parallele Anfragen und bei einer anderen 100k.
Eine Anfrage galt als erfolgreich, wenn sie einen 200-Antwortcode und eine korrekte Kennung zurückgab. Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht zwischengespeichert wurden, fügten wir der Anfrage-Header eine eindeutige Kennung hinzu. Dann druckte die URL über ein Skript diese Kennung in den Antwort-Body. Schließlich verglichen wir die beiden Kennungen (eine im Antwort-Body und eine andere im Anfrage-Header). Mit diesem Ansatz konnten wir sicherstellen, dass die Anfragen die Ziel-URLs besuchten und dass die Ergebnisse nicht zwischengespeichert wurden (d. h. frisch).
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@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar},
title = {{Web-Scraping im großen Maßstab: Techniken & Herausforderungen}},
year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 25. Februar 2026}
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