Web Scraping a Gran Escala: Técnicas y Desafíos
Realizamos pruebas de referencia a las principales APIs de web scraper con 12.500 solicitudes a plataformas de comercio electrónico y motores de búsqueda. Luego, probamos la fiabilidad de los servicios subyacentes (es decir, proxies residenciales) con 5.000 y 100.000 solicitudes paralelas.
Basado en estas experiencias, describimos cómo extraer datos a gran escala de manera eficiente y ética. Explora los principales proveedores, los desafíos de la extracción de datos a gran escala y las mejores prácticas para superar estos obstáculos:
Prueba de referencia de fiabilidad de la infraestructura de datos web
Medimos la tasa de éxito y los tiempos de respuesta de los proxies residenciales para comprender cómo se comportan estos sistemas bajo diferentes cargas. Dado que los proxies residenciales sustentan todos los servicios avanzados (por ejemplo, unblockers, APIs de web scraper), la capacidad del proxy residencial suele ser el factor limitante.
Los servicios de todos los proveedores evaluados fueron fiables con 5.000 solicitudes paralelas. Con 100.000 solicitudes paralelas, todos los servicios experimentaron cierta degradación, pero Bright Data, Oxylabs y Decodo mostraron mayor fiabilidad, con cambios limitados en la tasa de éxito o los tiempos de respuesta. Por ejemplo, a medida que escalamos las solicitudes paralelas de 5k a 100k:
- Bright Data proxies residenciales‘ la tasa de éxito disminuyó del 96,5% al 93,4% y el tiempo de respuesta aumentó de 1 segundo a 3,6 segundos.
- Oxylabs‘ la caída en la tasa de éxito fue del 97,2% al 93,8% y el tiempo de respuesta aumentó de 1,3 a 6,4 segundos.
A nivel empresarial, una mayor fiabilidad reduce la frecuencia de reintentos, minimiza la sobrecarga de ingeniería y reduce los costos generales. La escala de potencia se ha utilizado en el eje vertical para facilitar la visualización de las diferencias entre productos:
Limitación: Esta observación es una instantánea. Aunque esta observación involucró 5 millones de solicitudes enviadas a cada proveedor, es posible que el rendimiento del proveedor cambie con el tiempo.
Costo total de la infraestructura para el scraping a gran escala
- Bright Data proporciona a los usuarios a gran escala una infraestructura robusta y alcance mundial a un menor costo. Para las empresas que buscan la mejor relación calidad-precio, tanto Bright Data como Oxylabs ofrecen un buen equilibrio entre precio y rendimiento.
- NetNut y Decodo son las opciones más asequibles para necesidades a escala empresarial, con costos totales que comienzan alrededor de 10.750 $ a 11.000 $.
- Apify es el proveedor más caro en esta comparación, con un costo de 17.749 $. Esto es aproximadamente un 65% más que el precio de entrada para NetNut.
Debido a la gran cantidad de productos diferentes ofrecidos por cada proveedor, es difícil compararlos por precio. Sin embargo, un índice de precios general da una idea de la asequibilidad de los servicios de ese proveedor. Para más información, consulte nuestro enfoque de precios de la prueba de referencia.
Cómo hacer scraping de sitios web a gran escala
Realizar scraping de sitios web a gran escala de manera efectiva requiere la combinación de una estrategia bien planificada y herramientas automatizadas para manejar los desafíos que surgen. Por lo general, existen dos tipos diferentes de objetivos de extracción de datos a gran escala:
1) Extracción de miles/millones de páginas de unos pocos sitios web grandes
Los sitios web grandes suelen tener sistemas de paginación complejos e incorporan técnicas anti-scraping. Para extraer datos de sitios web grandes, puedes aprovechar las APIs de web scraping cuando estén disponibles. Son rentables porque minimizan el esfuerzo técnico en el lado del cliente al proporcionar datos estructurados.
Sin embargo, las APIs de web scraping no están disponibles para todos los sitios web. Puedes seguir estos pasos para un enfoque óptimo:
Enfoque recomendado
- Crea una lista de tipos de páginas para recopilar. Por ejemplo, una página de búsqueda en Amazon es un tipo de página diferente a una página de producto.
- Compara esta lista con las APIs que proporciona cada proveedor para identificar qué proveedor permite recuperar la mayoría de las páginas a través de APIs. Cada tipo de página adicional entregado a través de API permite a las empresas ahorrar a los equipos técnicos la gestión de proxies y el análisis de páginas HTML. Puedes ver todas las APIs de web scraping junto con pruebas de referencia que muestran los campos de datos proporcionados por diferentes servicios.
- Utiliza APIs cuando estén disponibles.
- Cuando no estén disponibles las APIs de scraping, utiliza servicios unblocker o proxies residenciales para eludir las estrictas medidas anti-bot.
Ejemplo de la vida real
Las empresas de comercio electrónico y los minoristas que hacen scraping de los sitios web de sus competidores (es decir, Amazon) para la fijación de precios dinámica enfrentan este desafío. Este es un caso de uso común y, como resultado, las APIs de scraping de comercio electrónico son las APIs de scraping más comunes.
Si planeas extraer millones de páginas por día, necesitas aprovechar un servicio que pueda manejar grandes volúmenes.
2) Extracción de miles de sitios web pequeños
Este tipo de web scraping a gran escala es un desafío, ya que los proveedores de infraestructura de datos web generalmente no proporcionan APIs de web scraping para ellos y la mayoría de los sitios web pequeños tienen estructuras de sitio diversas.
Sin embargo, los sitios web más pequeños suelen incorporar niveles más bajos de tecnología anti-scrape. Por lo tanto, los proxies se utilizan típicamente en este tipo de operaciones de scraping.
Nuevos desarrollos: LLMs y scrapers de IA
El análisis de páginas web solía ser un trabajo manual y que consumía mucho tiempo, involucrando a ingenieros que utilizaban técnicas de coincidencia de patrones para convertir HTML en datos estructurados.
Con la IA generativa, los modelos de lenguaje grandes pueden utilizarse en el análisis. Sin embargo, los LLMs son propensos a alucinaciones y se recomienda que las empresas prueben los datos analizados automáticamente para asegurar que se han analizado correctamente.
Los proveedores de infraestructura de datos web están agrupando LLMs en su oferta; descubre más sobre esta nueva categoría: web scraping con IA.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son los desafíos del web scraping a gran escala?
El web scraping a gran escala plantea numerosos desafíos debido a la complejidad de manejar grandes volúmenes de datos y los componentes técnicos involucrados. Aquí hay algunos de los desafíos más comunes del scraping a gran escala:
Sitios web dinámicos:
Los sitios web dinámicos, a diferencia de los sitios web estáticos, utilizan JavaScript para cargar o mostrar contenido, lo que hace que los métodos tradicionales de web scraping sean difíciles para recopilar datos. La mayoría de los sitios web dinámicos requieren interacciones del usuario, como hacer clic en botones o rellenar formularios. Tu scraper debe ser capaz de simular estas interacciones para acceder a los datos.
Limitación de velocidad:
Los sitios web emplean la limitación de velocidad para controlar el número de solicitudes que un cliente puede realizar dentro de un período específico. Esto protege a los sitios web de bots maliciosos y evita que sus datos sean abusados o mal utilizados.
Medidas anti-scraping:
Muchos sitios web emplean mecanismos anti-scraping, como CAPTCHAs, desafíos de JavaScript y bloqueos de IP, para prevenir o restringir las actividades de web scraping.
Riesgo legal:
Las actividades de scraping a gran escala atraen la atención de los equipos de seguridad e incluso si una pequeña parte de este scraping incluye actividades potencialmente ilegales o poco éticas (por ejemplo, recopilar datos detrás de un inicio de sesión, recopilar PII), rápidamente sigue una demanda. Un ejemplo reciente es Google demandando a SerpApi por extraer contenido con derechos de autor que formaba parte de sus resultados de búsqueda públicos.1
Precisión de los datos:
Puede ser difícil garantizar la precisión de los datos, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, los grandes conjuntos de datos recopilados de múltiples fuentes pueden resultar en inconsistencias de datos. Inspeccionar manualmente los nuevos datos, especialmente en grandes conjuntos de datos, puede ser poco práctico y tedioso. Puedes emplear métricas automatizadas para validar e inspeccionar datos, como aprovechar algoritmos de aprendizaje automático o desarrollar scripts.
Cómo realizar web scraping a gran escala de manera efectiva
Hemos recopilado las siguientes pautas clave para ayudarte a superar los desafíos del web scraping a gran escala, asegurando una extracción de datos eficiente y conforme a la ley. Es importante utilizar estas mejores prácticas de manera responsable y de acuerdo con los términos de servicio del sitio web.
- Navegadores de scraping traen funciones de desbloqueo a navegadores que pueden controlarse programáticamente. Esto facilita la recopilación de datos.
- Navegadores sin cabeza permiten a los usuarios extraer los datos que necesitan de sitios web dinámicos. Al hacer scraping de sitios dinámicos, puedes usar navegadores sin cabeza para simular interacciones del usuario, como movimientos del mouse y clics. Sin embargo, es posible que no puedan renderizar correctamente páginas que dependen en gran medida de Javascript.
- Proxies y rotación de IP: La mayoría de las bibliotecas y herramientas de web scraping ofrecen opciones para usar proxy. Los scrapers web preconstruidos a menudo incluyen integración incorporada con servicios proxy para ayudar a los usuarios a evitar ser bloqueados por sitios web objetivo.
- Por ejemplo, los proxies rotativos permiten a los web scrapers eludir la limitación de velocidad y realizar más solicitudes sin ser marcados como sospechosos. Recomendamos emplear IPs residenciales ampliamente conocidas por su fiabilidad y velocidad.
- Automatización de navegadores web: Las herramientas de automatización web como Selenium y Puppeteer te permiten imitar actividades humanas e interactuar con sitios web de la misma manera que lo hacen los humanos. Esto puede ser útil para extraer grandes cantidades de datos de sitios web dinámicos sin navegar manualmente por el sitio.
- Técnicas de computación distribuida: Una arquitectura de web scraping distribuida permite un web scraping a gran escala más eficiente al dividir y distribuir las tareas de web scraping en múltiples máquinas. Puedes construir tu scraper distribuido en cualquier idioma según tu familiaridad para superar desafíos como la limitación de velocidad y el manejo de contenido dinámico.
¿Qué es el web scraping a gran escala?
El web scraping a gran escala es el proceso de extraer datos de sitios web con al menos cientos de miles de solicitudes cada mes. Aunque los usuarios pueden realizarlo manualmente, el término generalmente se refiere a un proceso automatizado implementado por rastreadores o scrapers web.
El volumen y la complejidad de los datos involucrados en el web scraping a gran escala plantean problemas éticos y legales, lo que requiere una comprensión integral de las herramientas, técnicas y mejores prácticas de web scraping para lograr el éxito.
Metodología
Utilizamos cada servicio de proxy residencial evaluado para enviar solicitudes paralelas a 50 URLs diferentes alojadas por aimultiple.com. Estas URLs no emplearon ningún servicio anti-scraping ya que desactivamos todos los servicios de seguridad de nuestro sitio web, como WAF y protección DDOS, en la capa de red durante esta prueba.
Ejecutamos estas pruebas desde más de 100 servidores, cada uno con 10GB de enlace ascendente, alojados en diferentes regiones. Durante nuestras mediciones, nos aseguramos de que todos los hilos paralelos estuvieran activos simultáneamente. En una medición, tuvimos 5k solicitudes paralelas y en otra, 100k.
Una solicitud se consideró exitosa si devolvía un código de respuesta 200 y un identificador correcto. Para asegurar que los resultados no estuvieran en caché, agregamos un identificador único al encabezado de la solicitud. Luego, mediante un script, la URL imprimió este identificador en el cuerpo de la respuesta. Finalmente, comparamos los dos identificadores (uno en el cuerpo de la respuesta y otro en el encabezado de la solicitud). Con este enfoque, pudimos asegurar que las solicitudes visitaran las URLs objetivo y que los resultados no estuvieran en caché (es decir, frescos).
Cita este benchmark
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@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar},
title = {{Web Scraping a Gran Escala: Técnicas y Desafíos}},
year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 25 de Febrero de 2026}
}Enlaces de referencia
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