Extração de dados da web em larga escala: técnicas e desafios
Realizamos testes comparativos de APIs de web scraping líderes de mercado com 12.500 requisições a plataformas de e-commerce e mecanismos de busca. Em seguida, testamos a confiabilidade dos serviços subjacentes (ou seja, proxies residenciais ) com 5.000 e 100.000 requisições paralelas.
Com base nessas experiências, descrevemos como extrair dados em larga escala de forma eficiente e ética . Explore os principais fornecedores, os desafios da extração de dados em larga 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 dos proxies residenciais para entender como esses sistemas se comportam sob diferentes cargas. Como os proxies residenciais são a base de todos os serviços avançados (como desbloqueadores e APIs de web scraping ), a capacidade do proxy residencial geralmente é o fator limitante.
Todos os serviços dos provedores avaliados se mostraram confiáveis com 5.000 requisições paralelas. Com 100.000 requisições paralelas, todos os serviços apresentaram alguma degradação, mas Bright Data, Oxylabs e Decodo demonstraram maior confiabilidade, apresentando pouca variação na taxa de sucesso ou nos tempos de resposta. Por exemplo, à medida que aumentamos o número de requisições paralelas de 5 mil para 100 mil:
- A taxa de sucesso dos proxies residenciais Bright Data diminuiu de 96,5% para 93,4%, e o tempo de resposta aumentou de 1 segundo para 3,6 segundos.
- Oxylabs ' a taxa de sucesso caiu de 97,2% para 93,8% e o tempo de resposta aumentou de 1,3 para 6,4 segundos.
Em nível empresarial, maior confiabilidade reduz a frequência de tentativas, minimiza os custos de engenharia e diminui os custos gerais. A escala de potência foi utilizada no eixo vertical para facilitar a visualização da diferença entre os produtos.
Limitação : Esta observação é um instantâneo. Embora esta observação envolva 5 milhões de solicitações enviadas a cada fornecedor, é possível que o desempenho dos fornecedores mude ao longo do tempo.
Custo total da infraestrutura para raspagem em larga escala
- Bright Data oferece aos usuários de grande porte uma infraestrutura robusta e alcance global a um custo menor. Para empresas que buscam o melhor custo-benefício, tanto Bright Data quanto Oxylabs oferecem um bom equilíbrio entre preço e desempenho.
- NetNut e Decodo são as opções mais acessíveis para necessidades de grande escala empresarial, com custos totais a partir de cerca de US$ 10.750 a US$ 11.000.
- O provedor Apify é o mais caro nesta comparação, custando US$ 17.749. Isso representa um aumento de cerca de 65% em relação ao preço básico do NetNut.
Considerando a grande variedade de produtos oferecidos por cada fornecedor, é difícil compará-los apenas pelo preço. No entanto, um índice geral de preços dá uma ideia da acessibilidade dos serviços desse fornecedor. Para mais informações, consulte a metodologia de precificação do nosso benchmark .
Como extrair dados de sites em larga escala
A extração de dados de sites em larga escala de forma eficaz exige a combinação de uma estratégia bem planejada e ferramentas automatizadas para lidar com os desafios que surgem. Normalmente, existem dois tipos diferentes de objetivos para a extração de dados em larga escala:
1) Extrair dados de milhares/milhões de páginas de alguns grandes sites.
Sites grandes geralmente possuem sistemas de paginação complexos e incorporam técnicas anti-raspagem. Para extrair dados de sites grandes, você pode usar APIs de web scraping quando disponíveis. Elas são econômicas porque minimizam o esforço técnico do lado do cliente, fornecendo dados estruturados.
No entanto, as APIs de web scraping não estão disponíveis para todos os sites. Você pode seguir estes passos para uma abordagem otimizada:
Abordagem recomendada
- Crie uma lista dos tipos de páginas a serem coletadas. Por exemplo, uma página de busca na Amazon é um tipo de página diferente de uma página de produto.
- Compare esta lista com as APIs que cada provedor oferece para identificar qual deles permite recuperar o maior número de páginas via APIs. Cada tipo adicional de página entregue via API permite que as empresas dispensem suas equipes técnicas do gerenciamento de proxies e da análise de páginas HTML. Você pode ver todas as APIs de web scraping, juntamente com benchmarks que mostram os campos de dados fornecidos por diferentes serviços.
- Utilize as APIs quando estiverem disponíveis.
- Quando as APIs de extração de dados não estiverem disponíveis, utilizeserviços de desbloqueio ou proxies residenciais para contornar as rigorosas medidas anti-bot.
Exemplo da vida real
Empresas de e-commerce e varejistas que extraem dados de sites concorrentes (como a Amazon) para obter preços dinâmicos enfrentam esse desafio. Esse é um caso de uso comum e, consequentemente, as APIs de extração de dados para e-commerce são as mais encontradas.
Se você planeja extrair dados de milhões de páginas por dia, precisa utilizar um serviço que suporte grandes volumes.
2) Extraindo dados de milhares de pequenos sites
Esse tipo de extração de dados da web em larga escala é desafiador, visto que os provedores de infraestrutura de dados da web normalmente não oferecem APIs de extração de dados e a maioria dos sites pequenos possui estruturas diversas.
No entanto, sites menores geralmente incorporam níveis mais baixos de tecnologia anti-raspagem. Portanto, proxies são normalmente usados nessas operações de raspagem.
Novidades: LLMs e raspadores de IA
Antigamente, analisar páginas da web era um trabalho demorado e manual que envolvia engenheiros que utilizavam técnicas de reconhecimento de padrões para converter HTML em dados estruturados.
Com IA generativa, grandes modelos de linguagem podem ser usados na análise sintática. No entanto, esses modelos são propensos a erros e recomenda-se que as empresas testem os dados analisados automaticamente para garantir que a análise esteja correta.
Os provedores de infraestrutura de dados web estão incluindo módulos de aprendizagem de longo prazo (LLMs) em suas ofertas. Saiba mais sobre essa nova categoria: web scraping com IA .
Quais são os desafios da extração de dados da web em larga escala?
A extração de dados da web em larga 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 da extração de dados em larga escala:
Sites dinâmicos:
Sites dinâmicos, ao contrário de sites estáticos, usam JavaScript para carregar ou exibir conteúdo, o que torna os métodos tradicionais de web scraping um desafio para a coleta de dados. A maioria dos sites dinâmicos exige interação do usuário, como clicar em botões ou preencher formulários. Seu scraper precisa ser capaz de simular essas interações para acessar os dados.
Limitação de taxa:
Os sites utilizam 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 usados indevidamente ou de forma abusiva.
Medidas anti-raspagem:
Muitos sites utilizam mecanismos anti-raspagem , como CAPTCHAs, desafios em JavaScript e bloqueios de IP, para prevenir ou restringir atividades de raspagem de dados da web.
Risco legal:
Atividades de extração de dados em larga escala atraem a atenção de equipes de segurança e, mesmo que uma pequena parte dessa extração inclua atividades potencialmente ilegais ou antiéticas (como coletar dados protegidos por login ou coletar informações pessoais identificáveis), processos judiciais surgem rapidamente. Um exemplo recente é o caso da empresa Google, que processou a empresa SerpApi por extrair conteúdo protegido por direitos autorais que fazia parte de seus resultados de busca públicos. 1
Precisão dos dados:
Garantir a precisão dos dados pode ser difícil, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, grandes conjuntos de dados coletados de múltiplas fontes podem resultar em inconsistências. Inspecionar novos dados manualmente, principalmente em grandes conjuntos de dados, pode ser impraticável e tedioso. É possível empregar métricas automatizadas para validar e inspecionar os dados, como o uso de algoritmos de aprendizado de máquina ou o desenvolvimento de scripts.
Como realizar web scraping em larga escala de forma eficaz
Reunimos as seguintes diretrizes essenciais para ajudá-lo a superar os desafios da extração de dados da web em larga escala, garantindo uma extração eficiente e em conformidade com a lei. É importante usar essas boas práticas de forma responsável e de acordo com os termos de serviço do site.
- A extração de dados de navegadores permite o desbloqueio de funcionalidades que podem ser controladas programaticamente. Isso facilita a coleta de dados.
- Navegadores sem interface gráfica permitem que os usuários extraiam os dados necessários de sites dinâmicos. Ao coletar dados de sites dinâmicos, você pode usar navegadores sem interface gráfica para simular interações do usuário, como movimentos e cliques do mouse. No entanto, eles podem não conseguir renderizar corretamente páginas que dependem muito de JavaScript.
- Proxies e rotação de IP: A maioria das bibliotecas e ferramentas de web scraping oferece opções para usar servidores proxy. Web scrapers pré-construídos geralmente incluem integração nativa com serviços de proxy para ajudar os usuários a evitar bloqueios em sites de destino.
- Por exemplo,a rotação de proxies permite que os web scrapers contornem a limitação de taxa e façam mais requisições sem serem sinalizados como suspeitos. Recomendamos o uso de IPs residenciais amplamente conhecidos por sua confiabilidade e velocidade.
- Automação de navegadores web: Ferramentas de automação web como Selenium e Puppeteer permitem simular atividades humanas e interagir com sites da mesma forma que os humanos. Isso pode ser útil para extrair grandes quantidades de dados de sites dinâmicos sem a necessidade de navegar manualmente pelo site.
- Técnicas de computação distribuída: Uma arquitetura de web scraping distribuída permite um web scraping em larga escala mais eficiente, dividindo e distribuindo as tarefas de web scraping entre várias máquinas. Você pode construir seu scraper distribuído em qualquer linguagem com a qual esteja familiarizado para superar desafios como limitação de taxa e tratamento de conteúdo dinâmico.
O que é web scraping em larga escala?
A extração de dados da web em larga escala é o processo de coletar dados de sites, realizando pelo menos centenas de milhares de requisições por mês. Embora os usuários possam realizar esse processo manualmente , o termo geralmente se refere a um processo automatizado implementado por rastreadores ou scrapers da web .
O volume e a complexidade dos dados envolvidos na extração de dados da web em larga escala levantam questões éticas e legais , exigindo uma compreensão abrangente das ferramentas , técnicas e melhores práticas de extração de dados da web para alcançar o sucesso.
Metodologia
Utilizamos cada serviço de proxy residencial avaliado para enviar solicitações paralelas a 50 URLs diferentes hospedadas em aimultiple.com. Essas URLs não empregavam nenhum serviço anti-raspagem, visto que desativamos todos os serviços de segurança do nosso site, como WAF e proteção contra DDoS na camada de rede, durante este teste.
Realizamos esses testes em mais de 100 servidores, cada um com uplink de 10 GB, hospedados em diferentes regiões. Durante as medições, garantimos que todas as threads paralelas estivessem ativas simultaneamente. Em uma medição, tivemos 5 mil requisições paralelas e, em outra, 100 mil.
Uma requisição era 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 requisição. 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 requisição). Com essa abordagem, conseguimos garantir que as requisições acessassem as URLs de destino e que os resultados não fossem armazenados em cache (ou seja, fossem recentes).
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