Web Scraping a Gran Escala: 7 Proveedores Comparados
Ejecutamos dos pruebas de rendimiento contra sitios web en vivo, desde 5 hasta 5.000 solicitudes concurrentes. La primera envió 260.000 solicitudes a través de cuatro desbloqueadores web en los 10.000 dominios principales de Tranco, además de una prueba de extracción de Markdown en 10.000 URLs. La segunda recuperó 65.000 páginas de productos y búsqueda de cada uno de los cinco proveedores de scraping en 100 dominios de comercio electrónico.
Prueba de rendimiento de scrapers de comercio electrónico
Explicación de las métricas
Tasa de éxito verificada por contenido: la proporción de solicitudes que devolvieron el contenido esperado, confirmado mediante un selector CSS o un campo JSON estructurado que contiene los datos objetivo. Una página de bloqueo, un captcha o una página vacía recibieron una puntuación de cero incluso con un estado HTTP 200.
Tiempo de respuesta mediano (P50): la solicitud típica, en segundos, en el eje horizontal. La información sobre herramientas también incluye P90, el 10 % más lento de las solicitudes.
Concurrencia: el número de solicitudes en vuelo al mismo tiempo, seleccionable mediante los botones de filtro. El nivel de 5.000 pone a prueba los límites de velocidad y los topes a nivel de cuenta del proveedor más que su calidad de extracción.
Promedio: a lo largo de este artículo, el promedio de comercio electrónico es la media de los niveles de concurrencia de 5 y 100. El nivel de 5.000 se excluye porque solo dos de los cinco proveedores lo ejecutaron.
Los detalles de precios y las tasas de éxito para páginas de productos y búsqueda se encuentran en la prueba de rendimiento de scrapers de comercio electrónico.
Prueba de rendimiento de desbloqueadores web
Explicación de las métricas
Tiempo medio de finalización: el promedio aritmético del tiempo de extremo a extremo de las solicitudes exitosas, en segundos, en el eje horizontal. El gráfico de comercio electrónico representa la mediana en su eje horizontal, y este representa la media, por lo que los dos ejes muestran estadísticas diferentes.
Los resultados de la extracción de Markdown, la tabla de precios y las reseñas por proveedor se encuentran en la prueba de rendimiento de desbloqueadores web.
Hallazgos de la prueba de rendimiento de scraping a gran escala
En 100 dominios de comercio electrónico, la tasa de éxito verificada por contenido más alta fue del 76.0 % y la más baja del 59.4 %, ambas promediadas sobre los niveles de concurrencia de 5 y 100. En los 10.000 dominios principales de Tranco, los cuatro desbloqueadores variaron del 88 % al 94 %. Estas son pruebas separadas contra conjuntos de objetivos diferentes, diferentes tipos de página y diferentes conjuntos de proveedores, por lo que los dos rangos no se combinan en una sola puntuación.
El éxito alcanza su punto máximo con 100 solicitudes concurrentes
Cada proveedor en la prueba de rendimiento de comercio electrónico obtuvo una puntuación más alta con 100 solicitudes concurrentes que con 5: Bright Data del 73.7 % al 78.3 %, Zyte del 71.1 % al 73.0 %, Apify del 67.7 % al 72.5 %, Nimble del 56.6 % al 67.3 %, Decodo del 55.6 % al 63.1 %. En la prueba de rendimiento de desbloqueadores, Bright Data alcanzó su máximo con 500 solicitudes concurrentes con un 95 % y Zyte con 500 con un 93 %.
La disminución alcanza las 5.000, con Bright Data cayendo al 71.0 % y Nimble al 56.0 %. Por lo tanto, la curva tiene una banda media en lugar de una pendiente monótona, y un scraper ajustado a una configuración de baja concurrencia produce una tasa de éxito medible. El mecanismo no es algo que estas pruebas de rendimiento aíslen. Tanto las ejecuciones de 5 solicitudes como las de 5.000 solicitudes utilizaron las mismas URLs y la misma validación, por lo que la diferencia radica en el comportamiento del lado del proveedor que las pruebas observaron más que en explicaciones.
Las páginas de listado fallan más a menudo que las páginas de producto
Los cinco proveedores de comercio electrónico devolvieron el contenido esperado con menos frecuencia en las páginas de búsqueda y listado que en las páginas de producto. La brecha va desde 4.6 puntos en Zyte hasta 14.9 puntos en Decodo.
Las páginas de producto contienen un solo artículo con campos estructurados como título, precio, SKU e imágenes. Las páginas de búsqueda y listado devuelven muchos artículos de una consulta o una categoría, a menudo paginados y renderizados después del HTML inicial. Para un plan de rastreo, sembrar desde un mapa del sitio de productos o un conjunto de ID de producto produce una tasa más cercana a la de páginas de producto que paginar a través de resultados de búsqueda.
El tiempo de respuesta mediano no predice la cola
Zyte registró una mediana más larga que Bright Data, 20.9s frente a 16.2s, y una cola más corta, 52s frente a 62s. La cola de Apify alcanzó los 116s frente a una mediana de 45.7s, y la de Decodo 23s frente a 7.0s.
Por lo tanto, un tiempo de espera por solicitud establecido a partir de la mediana corta una proporción diferente de tráfico en cada proveedor que uno establecido a partir del P90. Una página que agota el tiempo de espera también conlleva un costo, ya que las solicitudes fallidas cuentan para el gasto pero no para el total de páginas.
Dos proveedores completaron una ejecución con 5.000 solicitudes concurrentes
En la prueba de rendimiento de comercio electrónico, Bright Data mantuvo un 71 % y Nimble un 56 % con 5.000 solicitudes paralelas. Los demás proveedores estuvieron limitados por la concurrencia a nivel de cuenta o los topes de crédito con esa carga más que por la capacidad de scraping, por lo que no se publica ningún resultado para ellos en ese nivel. En la prueba de rendimiento de desbloqueadores, Bright Data presenta un resultado de concurrencia de 5.000 con un 92 % y Nimble con un 88 %. No se publica ninguna cifra de concurrencia de 5.000 para Zyte ni para Firecrawl.
Los scrapers dedicados cubren como máximo 59 de 100 dominios
Los proveedores difieren en cómo extraen los datos. Algunos envían un scraper preconstruido por mercado que devuelve los campos estructurados del sitio, otros aplican un motor a cualquier sitio.
En el catálogo más amplio del conjunto, 41 de los 100 dominios aún recaen en un motor universal. Por lo tanto, una lista de objetivos fija conlleva trabajo de cola larga en cada proveedor probado, lo que es un argumento para verificar una lista de dominios específica con el catálogo de scrapers de un proveedor antes de firmar. Los recuentos de campos de metadatos provienen de dos proveedores y describen esos dos productos, no los dos modos de extracción en general.
Qué capa se ajusta a la lista de objetivos
Tres capas se interponen entre un scraper y un sitio objetivo, y la lista de objetivos decide cuál realiza el trabajo.
Una API de scraper devuelve campos analizados para un sitio que ya admite. Un desbloqueador web devuelve la página y deja el análisis al solicitante. Los proxies residenciales devuelven una conexión y dejan tanto el manejo anti-bot como el análisis al solicitante. Los navegadores de scraping se sitúan junto a la capa de desbloqueo, añadiendo control programático del navegador para páginas que necesitan interacción.
Una lista de objetivos fija y conocida es el caso que mide la prueba de rendimiento de comercio electrónico. Dicha lista contiene dominios que cambian raramente, tipos de página por sitio que vale la pena aprender, y una actualización recurrente. Los scrapers dedicados dan resultado aquí en la medida en que el catálogo cubra la lista, lo que la tabla de cobertura anterior limita a 59 de 100 dominios. El resto necesita una ruta de motor universal planificada desde el principio.
Una lista de objetivos abierta y de cola larga es el caso que mide la prueba de rendimiento de desbloqueadores. Dicha lista contiene dominios no conocidos de antemano, ningún analizador por sitio que valga la pena escribir, y un motor genérico emparejado con extracción genérica. El top 10.000 de Tranco es una lista de popularidad general más que una lista de sitios oscuros, por lo que representa la heterogeneidad de la lista de objetivos más que la oscuridad de la lista de objetivos.
El formato de salida atraviesa ambos casos. En la prueba de extracción de Markdown, los proveedores devolvieron texto limpio en lugar de HTML sin procesar.
Prueba de extracción de Markdown, 10.000 URLs. Cada proveedor presente en ambas pruebas registró una tasa más baja aquí que en la prueba de HTML, que se ejecutó con 260.000 solicitudes en un conjunto de URL diferente. Exa aparece solo en esta prueba porque no devuelve documentos HTML sin procesar.
Los modelos de lenguaje grandes ahora manejan el análisis que antes necesitaba coincidencia de patrones escrita a mano, y los proveedores agrupan ese paso en su oferta. LLM análisis introduce su propio modo de fallo. Los campos analizados automáticamente necesitan ser probados contra valores conocidos, porque un precio alucinado se lee como datos válidos. Herramientas de scraping web con IA cubre esa categoría.
Modos de fallo a gran escala
Defensas anti-bot y páginas dinámicas
Los sistemas anti-bot acumulan reputación de IP, verificaciones de encabezados de solicitud, desafíos de JavaScript y puertas de captcha, y una página que ensambla su contenido después de la ejecución del script añade una segunda superficie que despejar antes de que se ejecute cualquier extracción.
Superar un desafío de JavaScript significa ejecutar una sesión de navegador en lugar de una simple solicitud HTTP, y eso le cuesta al proveedor aproximadamente de 5 a 10 veces más cómputo. Como resultado, los proveedores ponen precio y ritmo a las solicitudes renderizadas de manera diferente.
Concurrencia a nivel de cuenta y topes de crédito
Con 5.000 solicitudes paralelas en la prueba de rendimiento de comercio electrónico, tres de los cinco proveedores no devolvieron ninguna ejecución completada. El límite informado allí fue la concurrencia a nivel de cuenta o los topes de crédito con esa carga más que la capacidad de scraping.
Fallos silenciosos y precisión de datos
El éxito en ambas pruebas de rendimiento se contó solo cuando el contenido esperado estaba presente en la respuesta, verificado contra una verdad fundamental definida antes de la ejecución. Un HTTP 200 que lleva una página de bloqueo, un captcha o una página vacía recibió cero, por lo que estas cifras están por debajo de lo que produce un recuento de códigos de estado en el mismo tráfico. Una canalización que solo verifica los códigos de estado informa éxito mientras recopila páginas de bloqueo.
Riesgo legal
La recopilación a gran escala atrae la atención de los equipos de seguridad, y los litigios siguen cuando una parte de ella toca datos detrás de un inicio de sesión o datos personales. Google demandó a SerpApi por hacer scraping de contenido con derechos de autor que aparecía en sus resultados de búsqueda públicos.1 La legalidad del web scraping cubre los límites con más detalle.
Metodología de la prueba de rendimiento de scraping a gran escala
Metodología de desbloqueadores web
Cuatro proveedores, los 10.000 dominios principales de Tranco, 260.000 solicitudes, concurrencia 5, 100, 500 y 5.000. Los dominios se filtraron en busca de servidores inactivos, puntos finales solo de infraestructura y sitios sin contenido rastreable, luego se examinaron con listas de bloqueo públicas, un umbral de autoridad de dominio y una lista de palabras clave. Los dominios que conservaban al menos tres URL rastreables siguieron adelante. Las divisiones de prueba utilizaron conjuntos de URL distintos y no superpuestos.
El éxito pasó por una validación por etapas, comenzando con un prefiltro de firma de página de bot, luego una coincidencia de selector CSS de verdad fundamental, luego coincidencia de texto en el cuerpo sin procesar y sin etiquetas, con alternativas para nombres de clase con hash, escape de CSS de utilidad y corrupción de codificación de caracteres. Una prueba separada de extracción de Markdown cubrió 10.000 URL. Se aplica una limitación. No se publica ninguna cifra de concurrencia de 5.000 para Zyte ni para Firecrawl.
Metodología del scraper de comercio electrónico
Cinco proveedores, 100 dominios de comercio electrónico, 65.000 páginas de producto y búsqueda cada uno, concurrencia 5, 100 y 5.000. El promedio informado es la media de los niveles de concurrencia de 5 y 100, porque Bright Data y Nimble fueron los dos proveedores que completaron una ejecución completa con 5.000.
Los dominios se seleccionaron de los principales 15 países por PIB, excluyendo Rusia y China, más los líderes de categoría tomados de las listas de categorías de SimilarWeb y Semrush. Las URL de productos provinieron de mapas del sitio, rastreos de categorías y búsqueda restringida al sitio, y las URL de búsqueda de consultas generadas a partir de los propios nombres de categoría y slugs de producto de cada dominio, en el idioma del sitio. Cada URL se descubrió sin obtener la página objetivo a través de un proveedor evaluado. Cuando un proveedor ofrecía un scraper de comercio electrónico dedicado para un dominio, se ejecutaba ese scraper. De lo contrario, se ejecutaba el desbloqueador general del proveedor. Todos los proveedores se ejecutaron desde la misma ubicación de servidor. El costo se registró como gasto por cada 1.000 páginas de producto exitosas, con las solicitudes fallidas contadas para el gasto.
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¿Qué es el web scraping a gran escala?
El web scraping a gran escala es la recopilación automatizada de datos web a un volumen en el que la elección de la infraestructura comienza a dictar la arquitectura en lugar de seguirla.
Las transiciones observables marcan el rango. Con 10.000 solicitudes al mes, los precios de lista de los desbloqueadores van desde $0 en Exa y $7.50 en Bright Data hasta $99 en Firecrawl. Con un millón al mes los mismos proveedores van desde $749 hasta $4.080. Con 5.000 solicitudes concurrentes, tres de los cinco proveedores de comercio electrónico no produjeron ninguna ejecución completada. El volumen y la concurrencia, no la técnica de scraping, son lo que cambia a esta escala.
Conclusión
La tasa de éxito verificada por contenido más alta medida en 100 dominios de comercio electrónico fue del 76.0 %, promediada sobre los niveles de concurrencia de 5 y 100, y la más baja del 59.4 %. En los 10.000 principales de Tranco, los cuatro desbloqueadores fueron del 88 % al 94 %. Ambas cifras son recuentos verificados por contenido, que califican una página de bloqueo devuelta con un HTTP 200 como un fallo, por lo que se sitúan por debajo de lo que informa un recuento de códigos de estado en el mismo tráfico.
Para una lista de objetivos fija y conocida, Bright Data registró un éxito promedio del 76.0 % a $1.52 por cada 1.000 páginas de producto exitosas y scrapers dedicados para 59 de 100 dominios. En cuanto al tiempo de respuesta en la misma lista, Decodo registró una mediana de 7.0s y Nimble 8.9s, con un 59.4 % y 62.0 %. Para una lista abierta de cola larga, Bright Data registró un 94 % con una media de 5s, y Firecrawl un 88 % con 4s. Para una carga sostenida con 5.000 solicitudes concurrentes, Bright Data y Nimble tienen resultados publicados en ambas pruebas de rendimiento.
Lecturas adicionales
- Hoja de ruta de Web Scraping: Perspectivas de 30M solicitudes
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