لماذا تحتاج إلى مراقبة مشاريع التجريف واسعة النطاق طويلة المدى (وكيفية القيام بذلك بشكل صحيح)

مرحبا هناك!

إذا كنت تقوم بتشغيل مشاريع واسعة النطاق لاستخلاص البيانات من الويب والتي تستخرج البيانات من آلاف أو حتى ملايين الصفحات يوميًا، فمن المحتمل أنك واجهت بعض المشكلات التي تسببت في الصداع. يأتي الاستخلاص على نطاق واسع مصحوبًا بتحديات ومزالق فريدة يمكن أن تؤدي إلى تخريب جودة بياناتك أو إضاعة الوقت وموارد الحوسبة.

والخبر السار هو أن مراقبة كاشطاتك بعناية يمكن أن تساعدك على تجنب العديد من المشكلات الشائعة وحلها بسرعة. في هذا الدليل، سأشارك أهم المشكلات التي تظهر في مشاريع تجريف الويب الكبيرة استنادًا إلى خبرتي البالغة 5 سنوات كخبير في تجريف الويب. لقد رأيت هذه المشكلات بنفسي أثناء إدارة أدوات الكشط التي تستخرج ملايين نقاط البيانات يوميًا.

سأقدم لك أيضًا أفضل الممارسات الموصى بها لمراقبة كاشطاتك للحفاظ على عملها بسلاسة. من خلال تنفيذ التسجيل وتتبع المقاييس والتنبيهات والمزيد، يمكنك البقاء على اطلاع على أدوات استخراج البيانات الخاصة بك والتأكد من أنها تقدم بيانات عالية الجودة في الوقت المناسب.

هيا بنا نبدأ!

لماذا تراقب مشاريع تجريف الويب الخاصة بك؟

قبل أن نتطرق إلى المشاكل المحددة التي تساعد المراقبة على تجنبها، من المهم أن نفهمها لماذا تعتبر المراقبة أمرًا بالغ الأهمية للتجريف على نطاق واسع.

المزيد من البيانات يعني المزيد من احتمالات حدوث مشكلات

عندما تقوم باستخراج آلاف أو ملايين نقاط البيانات من مئات أو آلاف الصفحات، فهناك ببساطة المزيد من الفرص لحدوث خطأ ما. تشمل بعض المشكلات المحتملة ما يلي:

• يتغير تخطيط موقع الويب، مما يؤدي إلى كسر أداة الكشط الخاصة بك
• يتم حظر IP الخاص بك مؤقتًا
• تؤدي أخطاء الخادم أو انقطاع الشبكة إلى تعطيل عملية التجريد
• يتم تحليل البيانات أو تنسيقها بشكل غير صحيح

باستخدام عملية المسح على نطاق صغير، قد تتمكن من اكتشاف هذه الأنواع من المشكلات يدويًا. ولكن على نطاق واسع، فإن هذه الإخفاقات تمر بسهولة تحت الرادار. بدون المراقبة، لن تعرف أن بياناتك غير كاملة أو غير دقيقة.

استخدام الموارد يضيف ما يصل

يعني مسح ملايين الصفحات أنك على الأرجح تقوم بتشغيل العشرات أو المئات من عمليات المسح في وقت واحد. تستهلك كل عملية موارد الحوسبة مثل الذاكرة ووحدة المعالجة المركزية وعرض النطاق الترددي.

وفقًا لأحد التحليلات، ستحتاج أداة استخراج البيانات التي تستخرج البيانات من 1,000 صفحة في الدقيقة إلى ما يلي:

• 4 GB من ذاكرة الوصول العشوائي
• 4 وحدة المعالجة المركزية النوى
• 5 ميغابت في الثانية من عرض النطاق الترددي

لذلك يمكن لمكشطة كبيرة تعمل عبر خوادم متعددة أن تحرق بسهولة تيرابايت من عرض النطاق الترددي شهريًا وآلاف ساعات الحوسبة.

تساعدك المراقبة الدقيقة على توفير الموارد المناسبة لاحتياجات التجريف الخاصة بك ومنع حدوث زيادات أو انقطاعات.

جودة البيانات أمر بالغ الأهمية

بالنسبة لمعظم أدوات استخراج البيانات، فإن الهدف النهائي هو الحصول على بيانات عالية الجودة وفي الوقت المناسب. لكن مشكلات جودة البيانات أصبحت محتملة بشكل متزايد على نطاق واسع:

• وفقًا لأحد الاستطلاعات، قالت 60% من الشركات إن ضعف جودة البيانات يؤدي إلى خسارة الإيرادات
• البيانات غير الدقيقة أو القديمة تقلل من الثقة والموثوقية
• البيانات المفقودة أو غير المكتملة تترك فجوات في التحليل

من خلال مراقبة أدوات الكشط الخاصة بك، يمكنك اكتشاف أي مشكلات تتعلق بجودة البيانات بسرعة وتصحيحها قبل أن تؤثر على التحليلات والقرارات النهائية.

احترس من مشاكل تجريف الويب الشائعة هذه

في الأقسام التالية، سأغطي بعض نقاط الضعف والإخفاقات الأكثر شيوعًا التي أراها في مشاريع تجريف الويب الكبيرة - إلى جانب كيفية مساعدة المراقبة في تقليلها وحلها.

يتغير موقع الويب إلى كسر الكاشطات

هذه هي المشكلة الأكثر شيوعًا في أي عملية تجريف طويلة الأمد. بمرور الوقت، تغير المواقع حتماً هياكل صفحاتها وتخطيطاتها بطرق يمكن أن تؤدي إلى كسر أدوات الكشط المصممة للتصميم القديم.

وفقًا لأحد التحليلات لأكثر من 50 مليون صفحة ويب:

• في المتوسط، تتغير الصفحات كل 58 يومًا
• 93% من الصفحات تتغير خلال عام واحد

لذلك فهي ليست مسألة if سوف تتغير مواقعك المستهدفة - إنها كذلك متى. في غياب المراقبة، ستتوقف مكشطة جهازك فجأة عن العمل دون سبب واضح.

من خلال تتبع معدلات الخطأ وحجم البيانات، يمكنك على الفور ملاحظة انخفاض غير متوقع والتحقق من التغييرات المحتملة في الموقع. على سبيل المثال، قد تشير مجموعة من رسائل السجل مثل هذه إلى مشكلة محتملة:

10:05 AM - Extracted 550 items 
10:35 AM - Extracted 0 items
10:45 AM - 0 items extracted

يمكنك بعد ذلك مراجعة الصفحات يدويًا وتحديث المكشطة الخاصة بك وفقًا لذلك. تشتمل العديد من خدمات التجريف التجارية أيضًا على اكتشاف التغييرات لوضع علامة على تغييرات الموقع تلقائيًا.

أوصي أيضًا بإعادة فحص أدوات الكشط بشكل دوري على المواقع المعرضة للتحديثات المتكررة. بالنسبة للمواقع التي يتم تغييرها كل أسبوعين إلى أربعة أسابيع، يمكن أن تؤدي عملية إعادة الفحص الشهرية إلى اكتشاف تغييرات التخطيط قبل أن تؤدي إلى تعطيل أداة الكشط الخاصة بك.

الحصول على الحظر من قبل المواقع

باعتبارك خبيرًا في تجريف الويب، أنا متأكد من أنك على دراية بحظر المواقع أو إدراجها في القائمة السوداء. وهذا صداع آخر شائع للغاية على نطاق واسع.

كلما زاد حجم الطلبات التي ترسلها إلى النطاق، زادت احتمالية استخدام الحظر. تشمل العلامات الشائعة التي تم حظرك ما يلي:

• أخطاء HTTP 403
• ظهور اختبار CAPTCHA
• الغياب التام لأي استجابة من الخادم

يمكن أن تكون الكتل على مستوى IP واحد أو يتم تطبيقها على مستوى الموقع. يعد وصول عنوان IP واحد إلى مئات الصفحات في الدقيقة بمثابة علامة حمراء فورية للعديد من المواقع. غالبًا ما تستخدم عمليات التجريف واسعة النطاق الآلاف من وكلاء IP السكنيين لتجنب عمليات الحظر واسعة النطاق.

لكن الوكلاء لا يمثلون حلاً كاملاً، حيث لا يزال من الممكن حظر عناوين IP الفردية. ومن خلال تتبع رموز الاستجابة ومعدلات الخطأ، يصبح الحظر واضحًا:

10:00 AM - 0 errors, 200 pages scraped
10:15 AM - 403 errors on 50% of requests 
10:30 AM - 100% errors, 0 pages scraped

عند ظهور أول علامة على الحظر، يمكنك تدوير الوكلاء وعناوين IP المختلفة لتقليل التعطيل. أوصي أيضًا بتقييد طلباتك قليلاً إذا كنت ترى عمليات حظر متكررة. على الرغم من أن الانتظار بضع ثوانٍ إضافية بين الطلبات يضحي ببعض السرعة، إلا أنه يخفض معدلات الحظر بشكل كبير في تجربتي.

مشاكل التحليل وجودة البيانات

حتى لو تم تشغيل أداة الكشط الخاصة بك دون أخطاء، فقد تظل البيانات المستخرجة بها مشكلات خطيرة تتعلق بالجودة:

• حقول مفقودة
• بيانات جزئية أو مشوهة
• البيانات المكررة أو القديمة
• تم تنسيق البيانات بشكل غير صحيح

يمكن أن تطير أخطاء التحليل الصغيرة تحت الرادار ولكنها تصبح صداعًا خطيرًا على نطاق واسع. مجرد معدل خطأ في البيانات بنسبة 2% في عملية مسح مليون سجل يعني وجود 1 سجل سيئ!

من خلال تسجيل عينة من البيانات المستخرجة، يمكنك مراجعتها يدويًا بحثًا عن أي مشكلات في التحليل. على سبيل المثال:

Record 1:
   Name: Jane Doe 
   Location: Springfield
   Phone: 555-1234

Record 2:  
   Name: 
   Location: Springfield, VA  
   Phone:

في النموذج أعلاه، يبدو السجل 1 نظيفًا بينما يفتقد السجل 2 الاسم والهاتف. قد ترغب في إصلاح الأخطاء التي تسبب مشاكل جودة البيانات هذه بسرعة.

يجب عليك أيضًا تسجيل التحذيرات الخاصة بأي فشل في التحليل، وأخطاء HTTP، وغيرها من الحالات الشاذة حتى يمكن تصحيحها:

WARN: Failed to parse phone number for page https://www.site.com/john-smith 

يمكن أن يساعد تحديد نطاقات القيمة المتوقعة أيضًا في اكتشاف القيم المتطرفة التي تشير إلى المشكلات:

WARN: Parsed price of $987,543 on page https://www.site.com/product-1. Expected max of $2,000.

ومن خلال توخي الدقة فيما يتعلق بجودة البيانات منذ البداية، فإنك تستفيد من البيانات النظيفة الموثوقة في المراحل النهائية.

أخطاء الخادم والفشل غير المتوقع

يمكن أن تعاني الخوادم والشبكات وواجهات برمجة التطبيقات ومواقع الويب من حالات فشل متفرقة تؤدي إلى تعطيل عملية الاستخلاص. يمكن أن تنبع هذه من أشياء مثل:

• ذروة حركة المرور تطغى على الخوادم
• انقطاع قاعدة البيانات
• فشل البنية التحتية المتتالية

وفقًا لأحد التحليلات، يعاني موقع الويب العادي من 2.5 انقطاعًا شهريًا، مع متوسط ​​انقطاع يستمر 107 دقيقة.

سوف تقوم أدوات الكشط التي تواجه هذه المشكلات بتسجيل سلسلة من المهلات، و500 خطأ، وفشل الاتصال، والتحذيرات الأخرى:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

وبدون مراقبة هذه الأخطاء، قد تفوتك مجموعات كاملة من البيانات أثناء انقطاع الخدمة. لكن اكتشاف الأخطاء بسرعة يسمح لك بإعادة محاولة عملية الكشط أو إيقافها مؤقتًا أثناء حالات الفشل الكبرى.

في بعض الحالات، قد ترغب في إطلاق التنبيهات على الفور حتى يمكن معالجة المشكلات في أسرع وقت ممكن. إذا كان عملك يعتمد على البيانات المسروقة في الوقت الفعلي تقريبًا، فإن انقطاع الخدمة يتطلب استجابة عاجلة.

الإفراط في استخدام الموارد والتكاليف

اعتمادًا على البنية الأساسية لديك، يمكن أن يستهلك استخراج البيانات من الويب موارد حاسوبية كبيرة بسرعة. يمكن للكاشطات التي تعمل على منصات سحابية مثل AWS أن تتحمل فواتير باهظة من:

• ارتفاع استخدام الذاكرة/وحدة المعالجة المركزية
• كميات كبيرة من استخدام عرض النطاق الترددي
• توسيع نطاق الخوادم باستمرار

لقد رأيت الشركات تنفق آلافًا إضافية شهريًا من خلال تجاوز احتياجات الموارد المتوقعة. تساعد مراقبة الاستخدام بعناية على تحديد حجم خوادمك بشكل صحيح.

على سبيل المثال، يمكنك تتبع مقاييس مثل:

• ذروة استخدام وحدة المعالجة المركزية: 85%
• ذروة استخدام الذاكرة: 7.2 جيجابايت
• عرض النطاق الترددي الشهري: 18 تيرابايت

إذا لم يتجاوز ذروة الاستخدام 50% من الموارد مطلقًا، فمن المحتمل أن تتمكن من تقليص خوادمك لتوفير التكاليف.

تساعد مراقبة الزيادات في الاستخدام أيضًا في اكتشاف أي كاشطات أو حلقات هاربة تستهلك موارد زائدة. إذا ارتفع استخدام وحدة المعالجة المركزية على الخادم فجأة من 40% إلى 90%، فهذا يستدعي التحقيق.

أفضل الممارسات لمراقبة مشاريع القشط

الآن بعد أن تعرفت على المشكلات الرئيسية التي تساعد المراقبة على تجنبها، فلنناقش بعض أفضل الممارسات لإعداد المراقبة.

بناءً على إدارة الكثير من مشاريع التجريد واسعة النطاق، أوصي بمزيج من:

• التسجيل المنظم
• تتبع الأداء
• معالجة الخطأ
• تنبيه
• أخذ العينات البيانات

تمنحك هذه العناصر معًا رؤية أساسية لعمليات وبيانات أدوات استخراج البيانات لديك.

التسجيل المنظم

التسجيل المنظم يعني الاحتفاظ بسجلات مفصلة ليس فقط للأخطاء، ولكن أيضًا للمقاييس والخطوات الرئيسية أثناء التشغيل العادي. بعض الأشياء الأساسية التي يجب تسجيلها:

إحصائيات لكل مكشطة:

• الصفحات ممزقة
• العناصر المستخرجة
• أخطاء

البيانات لكل صفحة:

• URL
• رمز حالة HTTP
• الوقت المنقضي
• البيانات المستخرجة

الإحصائيات العالمية:

• الصفحات العامة كشطت
• أوقات البدء/الانتهاء
• أي إعادة تشغيل

يجب أن توفر السجلات جميع التفاصيل الأساسية مثل عناوين URL والطوابع الزمنية. تجنب السجلات الغامضة مثل "فشل عملية الكشط!"

أوصي أيضًا بتسجيل عينة من السجلات المستخرجة بالكامل، مما يسمح بالتحقق الفوري من جودة البيانات.

وأخيرًا، استخدم مستويات خطورة فريدة مثل INFO وWARN وERROR حتى تتمكن من التصفية حسب الخطورة.

تتبع الأداء

بالإضافة إلى التسجيل، قم بتتبع الأداء الرئيسي ومقاييس الموارد عن كثب مثل:

• استخدام المعالج
• استخدام الذاكرة
• عرض النطاق الترددي المستخدم
• الكمون مكشطة
• الأخطاء ومعدلات الحظر

ابحث عن أي ارتفاعات أو انخفاضات أو حالات شاذة وقم بتسجيل هذه الأحداث لتحليلها. على سبيل المثال، من المحتمل أن يؤدي تزايد زمن الوصول فجأة إلى إجراء تحقيق.

ومن الناحية المثالية، قم بجمع المقاييس على مستوى النظام ومستوى كل مكشطة. وهذا يساعد على عزل أي كاشطات محددة تستهلك موارد زائدة.

معالجة صارمة للأخطاء

قم بترميز أدوات الكشط الخاصة بك لالتقاط جميع الأخطاء وحالات الحافة المحتملة والتعامل معها، بما في ذلك:

• أخطاء HTTP مثل 404 أو 503
• فشل الاتصال
• أخطاء المهلة
• بيانات غير صالحة أو مشوهة
• الطلبات المحظورة

يجب أن يكون كل نوع خطأ:

1. يتم تسجيلك للتحليل، ومن الأفضل أن تستخدم عنوان URL الخاص بالمشكلة.
2. قم بتشغيل منطق إعادة المحاولة المناسب - على سبيل المثال التراجع بعد الحظر.
3. إذا استمرت حالات الفشل، قم برفعها للمراجعة اليدوية.

يساعد تحليل اتجاهات الخطأ في تحديد المشكلات المستمرة ومعالجتها.

تأكد من التعامل مع الأخطاء غير المتوقعة بأمان عن طريق التخطي والتسجيل، بدلاً من التعطل بالكامل. يؤدي التعطل إلى فقدان العمل قيد التقدم ويتطلب عمليات إعادة تشغيل فوضوية.

الإخطارات والتنبيهات الذكية

قم بتكوين الإشعارات في الوقت الفعلي لتكون على دراية بالمشكلات فور حدوثها. تتضمن الإشعارات الشائعة ما يلي:

• تنبيهات عبر البريد الإلكتروني للأخطاء الجسيمة الجديدة
• تنبيهات Slack أو الرسائل النصية القصيرة لفشل الكاشطة
• الإخطارات عند الانتهاء من تشغيل كاشطات

تحديد أولويات التنبيهات الأكثر أهمية وتصعيدها - على سبيل المثال، مطوري النصوص بشأن حالات الفشل الفادحة. بالنسبة للإشعارات ذات الأولوية المنخفضة مثل إعادة تشغيل أداة الكشط، قد يكون Slack أو البريد الإلكتروني كافيًا.

يمكنك أيضًا تتبع المقاييس الرئيسية مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية للخادم والحصول على تنبيهات عندما تتجاوز الحدود القصوى. يساعد هذا في اكتشاف المشكلات مثل الخوادم غير المتوفرة.

تهدف إلى أن يتم إعلامك بالمشكلات في غضون 0-60 دقيقة للحصول على أسرع استجابة.

أخذ عينات من البيانات والتحقق منها

وأخيرًا، قم بمراجعة عينات من بياناتك المسروقة بشكل دوري للتحقق من الجودة.

تكمل المراجعات اليدوية المراقبة الآلية لاكتشاف المشكلات التي تتسلل عبر الشقوق.

إعطاء الأولوية لمراجعة العينات من أي موقع جديد أو أداة تم تغييرها مؤخرًا. يمكن للكاشطات التي تجرها الدواب أن تنتج بيانات سيئة لعدة أيام قبل أن تلاحظ اتجاهات تحليلية غريبة.

يجب عليك أيضًا مراجعة 1-2% من السجلات بشكل عشوائي من أدوات استخراج البيانات الراسخة لاكتشاف الانحدارات.

بالنسبة إلى مليار مجموعة بيانات قياسية، فإن مراجعة كل إدخال أمر غير عملي. لكن أخذ العينات بنسبة 1-2% يجعل اكتشاف أخطاء التحليل المحتملة أمرًا سهلاً مع الحفاظ على جودة البيانات عالية.

الوجبات السريعة الرئيسية لرصد نجاح القشط

في الختام، إليك أهم توصياتي لمراقبة وصيانة مشاريع التجريف واسعة النطاق:

ابدأ بالشكل الصحيح - اختبار الكاشطات والتحقق من صحتها بكميات صغيرة من البيانات أولاً. تأكد من قيامهم بجمع البيانات بشكل صحيح قبل توسيع نطاقها.

سجل بدقة – تسجيل المقاييس الرئيسية والأخطاء وعينات البيانات لاكتشاف المشكلات مبكرًا.

التعامل مع الأخطاء – استخدام معالجة شاملة للأخطاء وإعادة المحاولة لتقليل الاضطرابات.

مراقبة بشكل استباقي – مراقبة شذوذات الأداء والاتجاهات التي تشير إلى المشاكل.

الحصول على تنبيه - قم بتكوين الإشعارات للرد فورًا على حالات فشل الحذف أو أخطاء البيانات.

مراجعة العينات – فحص عينات البيانات العشوائية يدويًا للتأكد من الجودة.

أعاد - استخدم رؤى المراقبة لتحسين أدوات الكشط باستمرار.

لا توجد مكشطة مثالية، خاصة على نطاق واسع. ولكن باتباع هذه الخطوات، يمكنك اكتشاف المشكلات بسرعة والحفاظ على تشغيل خطوط البيانات الخاصة بك بسلاسة. تصبح مشاكل الكشط نتوءات بسيطة بدلاً من الصداع الكبير!

اسمحوا لي أن أعرف إذا كانت لديك أي أسئلة أخرى حول أفضل ممارسات التجريد على نطاق واسع. يسعدني دائمًا مساعدة زملائي المطورين. البقاء متشائم!