Büyük Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar
Önde gelen web scraper API'lerini 12,500 istekle e-ticaret platformları ve arama motorları üzerinde karşılaştırdık. Ardından, altta yatan hizmetlerin (yani konut proxy'leri) güvenilirliğini 5,000 ve 100,000 paralel istekle test ettik.
Bu deneyimlere dayanarak, büyük ölçekli verileri verimli ve etik bir şekilde kazımanın yolunu özetliyoruz. En iyi tedarikçileri, büyük ölçekli veri çıkarma zorluklarını ve bu engelleri aşmak için en iyi uygulamaları keşfedin:
Web veri altyapısı güvenilirlik kıyaslaması
Konut proxy'lerinin başarı oranını ve yanıt sürelerini ölçerek bu sistemlerin farklı yükler altında nasıl davrandığını anladık. Konut proxy'leri tüm gelişmiş hizmetlerin (ör. unblocker'lar, web scraper API'leri) temelini oluşturduğundan, konut proxy kapasitesi genellikle sınırlayıcı faktördür.
Tüm kıyaslanan sağlayıcıların hizmetleri 5,000 paralel istekte güvenilirdi. 100,000 paralel istekte, tüm hizmetlerde bir miktar bozulma görüldü ancak Bright Data, Oxylabs ve Decodo daha yüksek güvenilirlik sergileyerek başarı oranı veya yanıt sürelerinde sınırlı değişiklik gösterdi. Örneğin, paralel istekleri 5k'dan 100k'ya çıkardıkça:
- Bright Data konut proxy'leri‘ başarı oranı %96,5'ten %93,4'e düştü ve yanıt süresi 1 saniyeden 3.6 saniyeye yükseldi.
- Oxylabs'in başarı oranı %97,2'den %93,8'e düştü ve yanıt süresi 1.3'ten 6.4'e saniyeye yükseldi.
Kurumsal düzeyde, artan güvenilirlik tekrar deneme sıklığını azaltır, mühendislik yükünü en aza indirir ve toplam maliyetleri düşürür. Dikey eksende güç ölçeği, ürünler arasındaki farkı görmeyi kolaylaştırmak için kullanılmıştır:
Sınırlama: Bu gözlem anlık bir görüntüdür. Bu gözlem her bir tedarikçiye 5 milyon istek gönderilmesini içerse de, tedarikçi performansının zamanla değişmesi mümkündür.
Büyük ölçekli kazıma için altyapı toplam maliyeti
- Bright Data, büyük ölçekli kullanıcılara daha düşük maliyetle sağlam altyapı ve dünya çapında erişim sağlar. En iyi değeri arayan şirketler için hem Bright Data hem de Oxylabs fiyat ve performans arasında iyi bir denge sunar.
- NetNut ve Decodo, kurumsal ölçekli ihtiyaçlar için en uygun fiyatlı seçeneklerdir ve toplam maliyetler yaklaşık $10,750 ile $11,000 arasında başlar.
- Apify, bu karşılaştırmadaki en pahalı sağlayıcıdır ve maliyeti $17,749'dır. Bu, NetNut'un giriş seviyesi fiyatından yaklaşık 65% daha fazladır.
Her tedarikçinin sunduğu bu kadar çok farklı ürün göz önüne alındığında, tedarikçileri fiyata göre karşılaştırmak zordur. Ancak genel bir fiyat endeksi, o tedarikçinin hizmetlerinin uygunluğu hakkında fikir verir. Daha fazla bilgi için kıyaslama fiyatlandırma yaklaşımımıza bakın.
Web veri sağlayıcılarının kapsamı, başarı oranı ve gecikme süresi
Aşağıdaki tablo, en iyi web scraping API'lerini kapsadıkları site sayısı, isteklerin ne sıklıkta başarılı olduğu, döndürülen meta verinin zenginliği ve ortalama yanıt hızları açısından karşılaştıran kıyaslamalara dayanmaktadır. Alan adı bazında sonuçları görmek için bir tedarikçiye tıklayın.
Büyük ölçekte web siteleri nasıl kazınır
Büyük ölçekte web sitelerini etkili bir şekilde kazımak, ortaya çıkan zorluklarla başa çıkmak için iyi planlanmış bir strateji ile otomatik araçların birleşimini gerektirir. Genellikle iki farklı türde büyük ölçekli veri kazıma hedefi vardır:
1) Birkaç büyük web sitesinden binlerce/milyonlarca sayfa kazımak
Büyük web siteleri genellikle karmaşık sayfalama sistemlerine sahiptir ve anti-scraping teknikleri içerir. Büyük web sitelerinden veri kazımak için, mevcut olduğunda web scraping API'lerinden yararlanabilirsiniz. Yapılandırılmış veri sağlayarak istemci tarafındaki teknik çabayı en aza indirdikleri için uygun maliyetlidirler.
Ancak, web scraping API'leri her web sitesi için mevcut değildir. En uygun yaklaşım için şu adımları izleyebilirsiniz:
Önerilen yaklaşım
- Toplanacak sayfa türlerinin bir listesini oluşturun. Örneğin, Amazon'daki bir arama sayfası, ürün sayfasından farklı bir sayfa türüdür.
- Bu listeyi, her bir sağlayıcının sunduğu API'lerle karşılaştırarak hangi sağlayıcının sayfaların çoğunu API'ler aracılığıyla almayı sağladığını belirleyin. API aracılığıyla sunulan her ek sayfa türü, işletmelerin teknik ekiplerini proxy yönetmekten ve HTML sayfalarını ayrıştırmaktan kurtarmasına olanak tanır. Tüm web scraping API'lerini, farklı hizmetler tarafından sağlanan veri alanlarını gösteren kıyaslamalarla birlikte görebilirsiniz.
- API'ler mevcut olduğunda kullanın.
- Kazıma API'leri mevcut olmadığında, katı anti-bot önlemlerini atlamak için unblocker hizmetlerini veya konut proxy'lerini kullanın.
Gerçek hayattan bir örnek
Dinamik fiyatlandırma için rakiplerinin web sitelerini (ör. Amazon) kazıyan e-ticaret şirketleri ve perakendeciler bu zorlukla karşı karşıyadır. Bu yaygın bir kullanım durumudur ve sonuç olarak, e-ticaret kazıma API'leri en sık bulunan kazıma API'leridir.
Günde milyonlarca sayfa kazımayı planlıyorsanız, büyük hacimleri işleyebilecek bir hizmetten yararlanmanız gerekir.
2) Binlerce küçük web sitesini kazımak
Bu tür büyük ölçekli web kazıma zordur, çünkü web veri altyapısı sağlayıcıları genellikle bunlar için web scraping API'leri sağlamaz ve çoğu küçük web sitesi farklı site yapılarına sahiptir.
Bununla birlikte, daha küçük web siteleri genellikle daha düşük seviyede anti-scrape teknolojisi içerir. Bu nedenle, bu tür kazıma işlemlerinde proxy'ler kullanılır.
Yeni gelişmeler: LLM'ler ve yapay zeka kazıyıcıları
Web sayfalarını ayrıştırmak, HTML'i yapılandırılmış veriye dönüştürmek için desen eşleştirme tekniklerini kullanan mühendislerin yer aldığı, zaman alıcı ve manuel bir işti.
Üretken yapay zeka ile, büyük dil modelleri ayrıştırmada kullanılabilir. Ancak, LLM'ler halüsinasyon yapmaya eğilimlidir ve işletmelerin, otomatik olarak ayrıştırılan verilerin doğru ayrıştırıldığından emin olmak için test etmeleri önerilir.
Web veri altyapısı sağlayıcıları, tekliflerine LLM'leri dahil ediyor, bu yeni kategori hakkında daha fazla bilgi edinin: Yapay zeka web kazıma.
Büyük ölçekte web kazımanın zorlukları nelerdir?
Büyük ölçekli web kazıma, geniş veri hacimlerinin ve ilgili teknik bileşenlerin karmaşıklığı nedeniyle sayısız zorluk doğurur. Büyük ölçekli kazımanın en yaygın zorluklarından bazıları şunlardır:
Dinamik web siteleri:
Dinamik web siteleri, statik web sitelerinin aksine, içeriği yüklemek veya görüntülemek için JavaScript kullanır, bu da geleneksel web kazıma yöntemlerinin veri toplamasını zorlaştırır. Çoğu dinamik web sitesi, düğmelere tıklamak veya form doldurmak gibi kullanıcı etkileşimleri gerektirir. Kazıyıcınızın verilere erişmek için bu etkileşimleri simüle edebilmesi gerekir.
Hız sınırlaması:
Web siteleri, bir istemcinin belirli bir süre içinde yapabileceği istek sayısını kontrol etmek için hız sınırlaması uygular. Bu, web sitelerini kötü amaçlı botlardan korur ve verilerinin kötüye kullanılmasını veya suistimal edilmesini önler.
Anti-scraping önlemleri:
Birçok web sitesi, web kazıma faaliyetlerini önlemek veya kısıtlamak için CAPTCHA'lar, JavaScript zorlukları ve IP engellemeleri gibi anti-scraping mekanizmaları kullanır.
Yasal risk:
Büyük ölçekli kazıma faaliyetleri güvenlik ekiplerinin dikkatini çeker ve bu kazımanın küçük bir kısmı bile potansiyel olarak yasa dışı veya etik olmayan faaliyetleri (ör. giriş arkasındaki verileri toplamak, PII toplamak) içeriyorsa, dava hızla takip eder. Yakın bir örnek, Google'ın halka açık arama sonuçlarının bir parçası olan telif hakkıyla korunan içeriği kazıdığı için SerpApi'ye dava açmasıdır.1
Veri doğruluğu:
Özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken veri doğruluğunu sağlamak zor olabilir. Örneğin, birden fazla kaynaktan toplanan büyük veri kümeleri veri tutarsızlıklarına neden olabilir. Yeni verileri, özellikle büyük veri kümelerinde manuel olarak incelemek pratik olmayabilir ve sıkıcıdır. Verileri doğrulamak ve incelemek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmak veya betikler geliştirmek gibi otomatik metrikler kullanabilirsiniz.
Tercih edilen kaynak olarak ekleBüyük ölçekli web kazıma nasıl etkili bir şekilde yapılır
Büyük ölçekli web kazıma zorluklarının üstesinden gelmenize yardımcı olmak, verimli ve yasal olarak uyumlu veri çıkarmayı sağlamak için aşağıdaki temel yönergeleri derledik. Bu en iyi uygulamaları sorumlu bir şekilde ve web sitesi kullanım koşullarına uygun olarak kullanmak önemlidir.
- Kazıma tarayıcıları, programlı olarak kontrol edilebilen tarayıcılara engelleme kaldırma özellikleri getirir. Bu, veri toplamayı kolaylaştırır.
- Başsız tarayıcılar, kullanıcıların dinamik web sitelerinden ihtiyaç duydukları verileri çıkarmasını sağlar. Dinamik siteleri kazırken, fare hareketleri ve tıklamalar gibi kullanıcı etkileşimlerini simüle etmek için başsız tarayıcıları kullanabilirsiniz. Ancak, yoğun olarak Javascript'e dayanan sayfaları doğru şekilde oluşturamayabilirler.
- Proxy'ler ve IP rotasyonu: Çoğu web kazıma kütüphanesi ve aracı, proxy sunucuları kullanma seçenekleri sunar. Önceden oluşturulmuş web kazıyıcıları genellikle, kullanıcıların hedef web siteleri tarafından engellenmesini önlemeye yardımcı olmak için proxy hizmetleriyle yerleşik entegrasyon içerir.
- Örneğin, dönen proxy'ler, web kazıyıcıların hız sınırlamasını atlamasına ve şüpheli olarak işaretlenmeden daha fazla istek yapmasına olanak tanır. Güvenilirlikleri ve hızları ile yaygın olarak bilinen konut IP'lerini kullanmanızı tavsiye ediyoruz.
- Web tarayıcı otomasyonu: Selenium ve Puppeteer gibi web otomasyon araçları, insan etkinliklerini taklit etmenize ve web siteleriyle insanlar gibi etkileşim kurmanıza olanak tanır. Bu, dinamik web sitelerinden manuel olarak gezinmeden büyük miktarda veri çıkarmak için yararlı olabilir.
- Dağıtılmış bilgi işlem teknikleri: Dağıtılmış bir web kazıma mimarisi, web kazıma görevlerini birden çok makineye bölerek ve yayarak daha verimli büyük ölçekli web kazıma sağlar. Hız sınırlaması ve dinamik içerik işleme gibi zorlukların üstesinden gelmek için aşinalığınıza bağlı olarak herhangi bir dilde kendi dağıtık kazıyıcınızı oluşturabilirsiniz.
Büyük ölçekli web kazıma nedir?
Büyük ölçekli web kazıma, her ay en az yüz binlerce istekle web sitelerinden veri çıkarma işlemidir. Kullanıcılar bunu manuel olarak yapabilse de, terim genellikle web tarayıcıları veya kazıyıcılar tarafından uygulanan otomatik bir süreci ifade eder.
Büyük ölçekli web kazımada yer alan verinin hacmi ve karmaşıklığı, etik ve yasal sorunlara yol açar ve başarıya ulaşmak için araçların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını, teknikleri ve web kazıma en iyi uygulamalarını gerektirir.
Metodoloji
Test sırasında web sitemizin ağ katmanındaki WAF ve DDoS koruması gibi tüm güvenlik hizmetlerini kapattığımız için, bu URL'ler herhangi bir anti-scraping hizmeti kullanmıyordu. Kıyaslanan her bir konut proxy hizmetini, aimultiple.com tarafından barındırılan 50 farklı URL'ye paralel istek göndermek için kullandık.
Bu testleri, her biri 10GB uplink'e sahip, farklı bölgelerde barındırılan 100'den fazla sunucudan gerçekleştirdik. Ölçümlerimiz sırasında tüm paralel iş parçacıklarının aynı anda canlı olduğundan emin olduk. Bir ölçümde 5k paralel istek, diğerinde ise 100k paralel istek kullandık.
Bir istek, 200 yanıt kodu ve doğru bir tanımlayıcı döndürdüğünde başarılı kabul edildi. Sonuçların önbelleğe alınmadığından emin olmak için istek başlığına benzersiz bir tanımlayıcı ekledik. Ardından, bir betik aracılığıyla URL, bu tanımlayıcıyı yanıt gövdesine yazdırdı. Son olarak, iki tanımlayıcıyı (biri yanıt gövdesinde, diğeri istek başlığında) karşılaştırdık. Bu yaklaşımla, isteklerin hedef URL'leri ziyaret ettiğinden ve sonuçların önbelleğe alınmadığından (yani taze olduğundan) emin olabildik.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar},
title = {{Büyük Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2026}
}
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.