Büyük Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar
Önde gelen web kazıyıcı API'lerini, e-ticaret platformlarına ve arama motorlarına yapılan 12.500 istekle kıyasladık . Ardından, altta yatan hizmetlerin (yani yerleşik proxy'lerin ) güvenilirliğini 5.000 ve 100.000 paralel istekle test ettik.
Bu deneyimlere dayanarak, büyük ölçekli verileri verimli ve etik bir şekilde nasıl kazıyacağınızı özetliyoruz. En iyi tedarikçileri, büyük ölçekli veri çıkarma zorluklarını ve bu engellerin üstesinden gelmek için en iyi uygulamaları keşfedin:
Web veri altyapısı güvenilirlik kıyaslaması
Farklı yükler altında bu sistemlerin nasıl davrandığını anlamak için konut proxy'lerinin başarı oranını ve yanıt sürelerini ölçtük. Konut proxy'leri tüm gelişmiş hizmetlerin (örneğin engellemeyi kaldıranlar , web kazıyıcı API'leri ) temelini oluşturduğundan, konut proxy'sinin kapasitesi genellikle sınırlayıcı faktördür.
Karşılaştırma yapılan tüm sağlayıcıların hizmetleri 5.000 paralel istekte güvenilirdi. 100.000 paralel istekte ise tüm hizmetlerde bir miktar performans düşüşü yaşandı, ancak Bright Data, Oxylabs ve Decodo daha fazla güvenilirlik göstererek başarı oranında veya yanıt sürelerinde sınırlı bir değişiklik sergiledi. Örneğin, paralel istek sayısını 5.000'den 100.000'e çıkardığımızda:
- Bright Data konut proxy'lerinin başarı oranı %96,5'ten %93,4'e düştü ve yanıt süresi 1 saniyeden 3,6 saniyeye çıktı.
- Oxylabs ' başarı oranı %97,2'den %93,8'e düştü ve yanıt süresi 1,3 saniyeden 6,4 saniyeye çıktı.
Kurumsal düzeyde, artan güvenilirlik yeniden deneme sıklığını azaltır, mühendislik maliyetlerini en aza indirir ve genel maliyetleri düşürür. Ürünler arasındaki farkı daha kolay görebilmek için dikey eksende güç ölçeği kullanılmıştır:
Sınırlama : Bu gözlem anlık bir durumdur. Her tedarikçiye gönderilen 5 milyon isteği içerse de, tedarikçi performansının zaman içinde değişmesi mümkündür.
Büyük ölçekli hurda toplama için altyapının toplam maliyeti
- Bright Data, büyük ölçekli kullanıcılara daha düşük maliyetle sağlam bir 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, toplam maliyetleri 10.750 ila 11.000 dolar arasında değişen, kurumsal ölçekli ihtiyaçlar için en uygun fiyatlı seçeneklerdir.
- Apify, bu karşılaştırmadaki en pahalı sağlayıcı olup 17.749 dolara mal oluyor. Bu, NetNut'un giriş seviyesi fiyatından yaklaşık %65 daha fazla.
Her satıcının sunduğu çok çeşitli ürünler göz önüne alındığında, satıcıları fiyat açısından karşılaştırmak zordur. Bununla birlikte, genel bir fiyat endeksi, o satıcının hizmetlerinin ne kadar uygun fiyatlı olduğuna dair bir fikir verir. Daha fazla bilgi için, kıyaslama yöntemimizin fiyatlandırma yaklaşımına bakın.
Büyük ölçekte web sitelerinden veri nasıl çekilir?
Büyük ölçekte web sitelerinden veri çekmek, ortaya çıkan zorlukların üstesinden gelmek için iyi planlanmış bir strateji ve otomatik araçların bir kombinasyonunu gerektirir. Genellikle iki farklı büyük ölçekli veri çekme hedefi vardır:
1) Birkaç büyük web sitesinden binlerce/milyonlarca sayfayı kazımak
Büyük web siteleri genellikle karmaşık sayfalama sistemlerine sahiptir ve veri kazıma karşıtı teknikler içerir. Büyük web sitelerinden veri kazımak için, mevcut olduklarında web kazıma API'lerinden yararlanabilirsiniz. Yapılandırılmış veri sağlayarak istemci tarafındaki teknik çabayı en aza indirgedikleri için maliyet açısından verimlidirler.
Ancak, web kazıma API'leri her web sitesi için mevcut değildir. En iyi yaklaşım için şu adımları izleyebilirsiniz:
Önerilen yaklaşım
- Toplanacak sayfa türlerinin bir listesini oluşturun. Örneğin, Amazon'daki bir arama sayfası, bir ürün sayfasından farklı bir sayfa türüdür.
- Bu listeyi, her sağlayıcının sunduğu API'lerle karşılaştırarak, hangi sağlayıcının API'ler aracılığıyla en çok sayfayı alma olanağı sağladığını belirleyebilirsiniz. API aracılığıyla sunulan her ek sayfa türü, işletmelerin teknik ekipleri proxy'leri yönetmekten ve HTML sayfalarını ayrıştırmaktan kurtarmasına olanak tanır. Farklı hizmetler tarafından sağlanan veri alanlarını gösteren kıyaslamalarla birlikte tüm web kazıma API'lerini görebilirsiniz.
- API'ler mevcut olduğunda bunları kullanın.
- Veri kazıma API'leri kullanılamadığında, katı bot karşıtı önlemleri aşmak içinengel kaldırma hizmetlerini veya ev tipi proxy'leri kullanın.
Gerçek hayattan bir örnek
Rakiplerinin (örneğin Amazon) web sitelerinden dinamik fiyatlandırma için veri çeken e-ticaret şirketleri ve perakendeciler bu zorlukla karşı karşıya kalıyor. Bu yaygın bir kullanım durumudur ve sonuç olarak, e-ticaret veri çekme API'leri en sık bulunan veri çekme API'leridir.
Günde milyonlarca sayfayı kazımayı planlıyorsanız, büyük hacimleri işleyebilen bir hizmetten yararlanmanız gerekir.
2) Binlerce küçük web sitesinden veri kazıma
Bu tür büyük ölçekli web kazıma işlemleri zordur çünkü web veri altyapısı sağlayıcıları genellikle bu işlemler için web kazıma API'leri sağlamaz ve çoğu küçük web sitesinin yapısı çeşitlidir.
Ancak, daha küçük web siteleri genellikle daha düşük seviyede veri kazıma önleme teknolojisi içerir. Bu nedenle, bu tür veri kazıma işlemlerinde genellikle proxy'ler kullanılır.
Yeni gelişmeler: LLM'ler ve yapay zeka veri toplayıcıları
Web sayfalarını ayrıştırmak eskiden zaman alıcı ve manuel bir işti; mühendisler HTML'yi yapılandırılmış verilere dönüştürmek için kalıp eşleştirme teknikleri kullanıyordu.
Üretken yapay zeka ile büyük dil modelleri ayrıştırmada kullanılabilir. Bununla birlikte, büyük dil modelleri yanılgılara eğilimlidir ve işletmelerin otomatik olarak ayrıştırılan verilerin doğru şekilde ayrıştırıldığından emin olmak için test etmeleri önerilir.
Web veri altyapısı sağlayıcıları, LLM'leri (Yerel Öğrenme Modelleri) tekliflerine dahil ediyor; bu yeni kategori hakkında daha fazla bilgi edinin: Yapay Zeka Destekli Web Kazıma .
Büyük ölçekli web kazıma işlemlerinin zorlukları nelerdir?
Büyük ölçekli web kazıma işlemleri, kapsamlı veri hacimlerinin işlenmesinin karmaşıklığı ve ilgili teknik bileşenler nedeniyle çok sayıda zorluk ortaya koymaktadır. İşte büyük ölçekli kazıma işlemlerinin en yaygın zorluklarından bazıları:
Dinamik web siteleri:
Statik web sitelerinin aksine, dinamik web siteleri içerik yüklemek veya görüntülemek için JavaScript kullanır; bu da geleneksel web kazıma yöntemleriyle veri toplamayı zorlaştırır. Çoğu dinamik web sitesi, düğmelere tıklama veya form doldurma gibi kullanıcı etkileşimleri gerektirir. Verilere erişmek için kazıyıcınızın bu etkileşimleri simüle edebilmesi gerekir.
Hız sınırlama:
Web siteleri, bir istemcinin belirli bir süre içinde yapabileceği istek sayısını kontrol etmek için hız sınırlaması kullanır. Bu, web sitelerini kötü amaçlı botlardan korur ve verilerinin kötüye kullanılmasını veya suistimal edilmesini önler.
Kazıma önleme önlemleri:
Birçok web sitesi, web kazıma faaliyetlerini önlemek veya kısıtlamak için CAPTCHA'lar, JavaScript doğrulama yöntemleri ve IP engellemeleri gibi kazıma karşıtı mekanizmalar kullanır.
Hukuki risk:
Büyük ölçekli veri kazıma faaliyetleri güvenlik ekiplerinin dikkatini çeker ve bu kazımanın küçük bir kısmı bile potansiyel olarak yasa dışı veya etik dışı faaliyetler (örneğin oturum açma bilgilerinin toplanması, kişisel tanımlayıcı bilgilerin toplanması) içerse, dava hızla açılır. Yakın tarihli bir örnek olarak, Google, kamuya açık arama sonuçlarının bir parçası olan telif hakkıyla korunan içeriği kazıdığı için SerpApi'ye dava açmıştır. 1
Veri doğruluğu:
Özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken veri doğruluğunu sağlamak zor olabilir. Örneğin, birden fazla kaynaktan toplanan büyük veri kümeleri veri tutarsızlıklarına yol açabilir. Yeni verileri manuel olarak incelemek, özellikle büyük veri kümelerinde, pratik olmayabilir ve zahmetli olabilir. Verileri doğrulamak ve incelemek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmak veya komut dosyaları geliştirmek gibi otomatik ölçümler kullanabilirsiniz.
Büyük ölçekli web kazıma işlemini etkili bir şekilde nasıl gerçekleştirebilirsiniz?
Büyük ölçekli web kazıma zorluklarının üstesinden gelmenize ve verimli ve yasalara uygun veri çıkarımı sağlamanıza yardımcı olmak için aşağıdaki temel yönergeleri derledik. Bu en iyi uygulamaları sorumlu bir şekilde ve web sitesinin hizmet şartlarına uygun olarak kullanmak önemlidir.
- Tarayıcılardan veri çekme (scraping) işlemleri, programatik olarak kontrol edilebilen engelleme kaldırma özelliklerini tarayıcılara getirir. Bu da veri toplamayı kolaylaştırır.
- Başsız tarayıcılar, kullanıcıların dinamik web sitelerinden ihtiyaç duydukları verileri çıkarmalarına olanak tanır. Dinamik sitelerden veri çekerken, fare hareketleri ve tıklamalar gibi kullanıcı etkileşimlerini simüle etmek için başsız tarayıcıları kullanabilirsiniz. Ancak, JavaScript'e büyük ölçüde bağımlı sayfaları doğru şekilde işleyemeyebilirler.
- Proxy sunucuları ve IP rotasyonu: Çoğu web kazıma kütüphanesi ve aracı, proxy sunucuları kullanma seçenekleri sunar. Önceden oluşturulmuş web kazıyıcılar 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 istekte bulunmasına olanak tanır. Güvenilirliği ve hızıyla bilinen konut IP adreslerini kullanmanızı öneririz.
- Web tarayıcı otomasyonu: Selenium ve Puppeteer gibi web otomasyon araçları, insan faaliyetlerini taklit etmenize ve web siteleriyle insanlar gibi etkileşim kurmanıza olanak tanır. Bu, siteyi manuel olarak gezmeden dinamik web sitelerinden büyük miktarda veri çıkarmak için faydalı olabilir.
- Dağıtılmış hesaplama teknikleri: Dağıtılmış bir web kazıma mimarisi, web kazıma görevlerini birden fazla makineye bölerek ve dağıtarak daha verimli büyük ölçekli web kazıma işlemleri sağlar. Hız sınırlaması ve dinamik içerik işleme gibi zorlukların üstesinden gelmek için, aşina olduğunuz herhangi bir dilde dağıtılmış kazıyıcınızı oluşturabilirsiniz.
Büyük ölçekli web kazıma nedir?
Büyük ölçekli web kazıma, her ay en az yüz binlerce istekte bulunan 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 kazıma işlemlerinde yer alan verilerin hacmi ve karmaşıklığı , etik ve yasal sorunlar doğurmakta olup, başarıya ulaşmak için araçların , tekniklerin ve web kazıma en iyi uygulamalarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirmektedir.
Metodoloji
Her bir karşılaştırmalı testten geçirilmiş konut proxy hizmetini kullanarak aimultiple.com tarafından barındırılan 50 farklı URL'ye paralel istekler gönderdik. Bu URL'lerde herhangi bir veri kazıma önleme hizmeti kullanılmıyordu, çünkü bu test sırasında ağ katmanındaki WAF ve DDOS koruması gibi web sitemizin tüm güvenlik hizmetlerini devre dışı bıraktık.
Bu testleri, her biri 10 GB uplink bağlantısına sahip ve farklı bölgelerde barındırılan 100'den fazla sunucudan gerçekleştirdik. Ölçümlerimiz sırasında, tüm paralel iş parçacıklarının eş zamanlı olarak aktif olduğundan emin olduk. Bir ölçümde 5.000 paralel istek, diğerinde ise 100.000 paralel istek gerçekleştirdik.
Bir istek, 200 yanıt kodu ve doğru bir tanımlayıcı döndürdüğünde başarılı kabul edildi. Sonuçların önbelleğe alınmamasını sağlamak için, istek başlığına benzersiz bir tanımlayıcı ekledik. Ardından, bir komut dosyası 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 güncel olduğundan) emin olabildik.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.