Web Scraping em Grande Escala: Técnicas & Desafios
Realizamos testes de referência nas principais APIs de web scraper com 12.500 solicitações para plataformas de comércio eletrônico e mecanismos de pesquisa. Em seguida, testamos a confiabilidade dos serviços subjacentes (ou seja, proxies residenciais) com 5.000 e 100.000 solicitações paralelas.
Com base nessas experiências, descrevemos como extrair dados em grande escala de forma eficiente e ética. Explore os principais fornecedores, os desafios da extração de dados em grande escala e as melhores práticas para superar esses obstáculos:
Benchmark de confiabilidade da infraestrutura de dados da web
Medimos a taxa de sucesso e os tempos de resposta de proxies residenciais para entender como esses sistemas se comportam sob diferentes cargas. Como os proxies residenciais sustentam todos os serviços avançados (por exemplo, unblockers, APIs de web scraper), a capacidade do proxy residencial é tipicamente o fator limitante.
Os serviços de todos os fornecedores testados foram confiáveis em 5.000 solicitações paralelas. Em 100.000 solicitações paralelas, todos os serviços experimentaram alguma degradação, mas Bright Data, Oxylabs e Decodo exibiram maior confiabilidade, mostrando mudanças limitadas na taxa de sucesso ou nos tempos de resposta. Por exemplo, à medida que aumentamos as solicitações paralelas de 5k para 100k:
- Bright Data proxies residenciais‘ a taxa de sucesso diminuiu de 96,5% para 93,4% e o tempo de resposta aumentou de 1 segundo para 3,6 segundos.
- Oxylabs‘ a queda na taxa de sucesso de 97,2% para 93,8% e o tempo de resposta aumentou de 1,3 para 6,4 segundos.
No nível empresarial, o aumento da confiabilidade reduz a frequência de novas tentativas, minimiza a sobrecarga de engenharia e reduz os custos gerais. A escala de potência foi usada no eixo vertical para facilitar a visualização da diferença entre os produtos:
Limitação: Esta observação é um instantâneo. Embora esta observação tenha envolvido 5 milhões de solicitações enviadas a cada fornecedor, é possível que o desempenho do fornecedor mude ao longo do tempo.
Custo total da infraestrutura para scraping em grande escala
- Bright Data fornece aos usuários em grande escala infraestrutura robusta e alcance mundial a um custo menor. Para empresas que buscam o melhor valor, tanto Bright Data quanto Oxylabs oferecem um bom equilíbrio entre preço e desempenho.
- NetNut e Decodo são as opções mais acessíveis para necessidades em escala empresarial, com custos totais começando em torno de $10.750 a $11.000.
- Apify é o fornecedor mais caro nesta comparação, custando $17.749. Isso é cerca de 65% a mais do que o preço de entrada para o NetNut.
Dado o grande número de produtos diferentes oferecidos por cada fornecedor, é difícil compará-los por preço. No entanto, um índice de preço geral dá uma ideia sobre a acessibilidade dos serviços desse fornecedor. Para mais informações, veja nosso abordagem de preços do benchmark.
Como fazer scraping de sites em grande escala
Fazer scraping de sites em grande escala de forma eficaz requer a combinação de uma estratégia bem planejada e ferramentas automatizadas para lidar com os desafios que surgem. Geralmente, existem dois tipos diferentes de objetivos de scraping de dados em grande escala:
1) Scraping de milhares/milhões de páginas de alguns sites grandes
Sites grandes geralmente possuem sistemas de paginação complexos e incorporam técnicas anti-scraping. Para extrair dados de sites grandes, você pode aproveitar as APIs de web scraping quando estiverem disponíveis. Elas são econômicas porque minimizam o esforço técnico no lado do cliente, fornecendo dados estruturados.
No entanto, as APIs de web scraping não estão disponíveis para todos os sites. Você pode seguir estas etapas para uma abordagem ideal:
Abordagem recomendada
- Crie uma lista de tipos de páginas para coletar. Por exemplo, uma página de pesquisa na Amazon é um tipo de página diferente de uma página de produto.
- Compare esta lista com as APIs fornecidas por cada provedor para identificar qual provedor permite recuperar a maioria das páginas via APIs. Cada tipo adicional de página entregue via API permite que as empresas economizem nas equipes técnicas da gestão de proxies e da análise de páginas HTML. Você pode ver todas as APIs de web scraping juntamente com benchmarks mostrando os campos de dados fornecidos por diferentes serviços.
- Use APIs quando estiverem disponíveis.
- Quando as APIs de scraping não estiverem disponíveis, use serviços unblocker ou proxies residenciais para contornar medidas estritas anti-bot.
Exemplo da vida real
Empresas de comércio eletrônico e varejistas que fazem scraping dos sites de seus concorrentes (ou seja, Amazon) para precificação dinâmica enfrentam esse desafio. Este é um caso de uso comum e, como resultado, as APIs de scraping de comércio eletrônico são as APIs de scraping mais comumente encontradas.
Se você planeja fazer scraping de milhões de páginas por dia, precisa aproveitar um serviço que possa lidar com grandes volumes.
2) Scraping de milhares de sites pequenos
Este tipo de web scraping em grande escala é desafiador, pois os provedores de infraestrutura de dados da web geralmente não fornecem APIs de web scraping para eles e a maioria dos sites pequenos possui estruturas de site diversas.
No entanto, sites menores geralmente incorporam níveis mais baixos de tecnologia anti-scrape. Portanto, proxies são tipicamente usados em tais operações de scraping.
Novos desenvolvimentos: LLMs e scrapers de IA
A análise de páginas da web costumava ser um trabalho demorado e manual envolvendo engenheiros que usavam técnicas de correspondência de padrões para converter HTML em dados estruturados.
Com a IA generativa, modelos de linguagem grandes podem ser usados na análise. No entanto, LLMs são propensos a alucinações e recomenda-se que as empresas testem dados analisados automaticamente para garantir que estejam corretamente analisados.
Os provedores de infraestrutura de dados da web estão agrupando LLMs em sua oferta; saiba mais sobre esta nova categoria: web scraping com IA.
Adicionar como fonte preferencialQuais são os desafios do web scraping em grande escala?
O web scraping em grande escala apresenta inúmeros desafios devido à complexidade de lidar com grandes volumes de dados e aos componentes técnicos envolvidos. Aqui estão alguns dos desafios mais comuns do scraping em grande escala:
Sites dinâmicos:
Sites dinâmicos, ao contrário de sites estáticos, usam JavaScript para carregar ou exibir conteúdo, tornando os métodos tradicionais de web scraping desafiadores para coletar dados. A maioria dos sites dinâmicos requer interações do usuário, como clicar em botões ou preencher formulários. Seu scraper deve ser capaz de simular essas interações para acessar dados.
Limitação de taxa:
Sites empregam limitação de taxa para controlar o número de solicitações que um cliente pode fazer dentro de um período específico. Isso protege os sites de bots maliciosos e impede que seus dados sejam abusados ou mal utilizados.
Medidas anti-scraping:
Muitos sites empregam mecanismos anti-scraping, como CAPTCHAs, desafios de JavaScript e bloqueios de IP, para prevenir ou restringir atividades de web scraping.
Risco legal:
Atividades de scraping em grande escala atraem a atenção das equipes de segurança e, mesmo que uma pequena parte desse scraping inclua atividades potencialmente ilegais ou antiéticas (por exemplo, coletar dados atrás de login, coletar PII), litígios seguem rapidamente. Um exemplo recente é o Google processando o SerpApi por fazer scraping de conteúdo protegido por direitos autorais que fazia parte de seus resultados de pesquisa públicos.1
Precisão dos dados:
Pode ser difícil garantir a precisão dos dados, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, grandes conjuntos de dados coletados de várias fontes podem resultar em inconsistências de dados. Inspecionar manualmente novos dados, especialmente em grandes conjuntos de dados, pode ser impraticável e tedioso. Você pode empregar métricas automatizadas para validar e inspecionar dados, como aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina ou desenvolver scripts.
Como realizar web scraping em grande escala de forma eficaz
Compilamos as seguintes diretrizes principais para ajudá-lo a superar os desafios do web scraping em grande escala, garantindo uma extração de dados eficiente e em conformidade com a lei. É importante usar essas melhores práticas de forma responsável e de acordo com os termos de serviço do site.
- Navegadores de scraping trazem recursos de desbloqueio para navegadores que podem ser controlados programaticamente. Isso facilita a coleta de dados.
- Navegadores headless permitem que os usuários extraiam os dados de que precisam de sites dinâmicos. Ao fazer scraping de sites dinâmicos, você pode usar navegadores headless para simular interações do usuário, como movimentos do mouse e cliques. No entanto, eles podem não conseguir renderizar corretamente páginas que dependem fortemente de Javascript.
- Proxies e rotação de IP: A maioria das bibliotecas e ferramentas de web scraping fornece opções para usar servidores proxy. Scrapers de web pré-construídos frequentemente incluem integração embutida com serviços de proxy para ajudar os usuários a evitar serem bloqueados por sites de destino.
- Por exemplo, proxies rotativos permitem que web scrapers contornem a limitação de taxa e façam mais solicitações sem serem marcados como suspeitos. Aconselhamos empregar IPs residenciais amplamente conhecidos por sua confiabilidade e velocidade.
- Automação de navegador da web: Ferramentas de automação da web como Selenium e Puppeteer permitem que você imite atividades humanas e interaja com sites da mesma forma que os humanos. Isso pode ser útil para extrair grandes quantidades de dados de sites dinâmicos sem navegar manualmente no site.
- Técnicas de computação distribuída: Uma arquitetura de web scraping distribuída permite um web scraping em grande escala mais eficiente, dividindo e espalhando tarefas de web scraping em várias máquinas. Você pode construir seu scraper distribuído em qualquer linguagem com base em sua familiaridade para superar desafios como limitação de taxa e lidar com conteúdo dinâmico.
O que é web scraping em grande escala?
Web scraping em grande escala é o processo de extrair dados de sites com pelo menos centenas de milhares de solicitações a cada mês. Embora os usuários possam realizá-lo manualmente, o termo geralmente se refere a um processo automatizado implementado por crawlers ou scrapers da web.
O volume e a complexidade dos dados envolvidos no web scraping em grande escala apresentam questões éticas e legais, necessitando de uma compreensão abrangente das ferramentas, técnicas e melhores práticas de web scraping para alcançar o sucesso.
Metodologia
Usamos cada serviço de proxy residencial testado para enviar solicitações paralelas para 50 URLs diferentes hospedadas pelo aimultiple.com. Essas URLs não empregavam nenhum serviço anti-scraping, pois desativamos todos os serviços de segurança do nosso site, como WAF e proteção DDOS na camada de rede durante este teste.
Executamos esses testes em mais de 100 servidores, cada um com 10GB de uplink, hospedados em diferentes regiões. Durante nossas medições, garantimos que todas as threads paralelas estivessem ativas simultaneamente. Em uma medição, tínhamos 5k solicitações paralelas e em outra, tínhamos 100k.
Uma solicitação foi considerada bem-sucedida se retornasse o código de resposta 200 e um identificador correto. Para garantir que os resultados não fossem armazenados em cache, adicionamos um identificador único ao cabeçalho da solicitação. Em seguida, por meio de um script, a URL imprimia esse identificador no corpo da resposta. Finalmente, comparamos os dois identificadores (um no corpo da resposta e outro no cabeçalho da solicitação). Com essa abordagem, conseguimos garantir que as solicitações visitassem as URLs de destino e que os resultados não fossem armazenados em cache (ou seja, frescos).
Cite este benchmark
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@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar},
title = {{Web Scraping em Grande Escala: Técnicas & Desafios}},
year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
note = {AIMultiple. Acessado em 25 Fevereiro 2026}
}Links de referência
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