Warum Sie lang laufende Scraping-Großprojekte überwachen müssen (und wie man es richtig macht)

Sie da!

Wenn Sie groß angelegte Web-Scraping-Projekte durchführen, bei denen Daten von Tausenden oder sogar Millionen Seiten pro Tag extrahiert werden, sind Sie wahrscheinlich auf einige Probleme gestoßen, die Kopfschmerzen verursacht haben. Scraping im großen Maßstab bringt einzigartige Herausforderungen und Fallstricke mit sich, die Ihre Datenqualität sabotieren oder Zeit und Rechenressourcen verschwenden können.

Die gute Nachricht ist, dass eine sorgfältige Überwachung Ihrer Schaber Ihnen dabei helfen kann, viele häufige Probleme zu vermeiden und schnell zu lösen. In diesem Leitfaden erläutere ich die wichtigsten Probleme, die bei großen Scraping-Projekten auftreten, basierend auf meiner 5-jährigen Erfahrung als Web-Scraping-Experte. Ich habe diese Probleme aus erster Hand gesehen, als ich Scraper verwaltete, die täglich Millionen von Datenpunkten extrahieren.

Außerdem stelle ich Ihnen meine empfohlenen Best Practices für die Überwachung Ihrer Schaber vor, damit diese reibungslos funktionieren. Durch die Implementierung von Protokollierung, Metrikverfolgung, Warnungen und mehr behalten Sie den Überblick über Ihre Scraper und stellen sicher, dass sie zeitnahe, qualitativ hochwertige Daten liefern.

Lass uns anfangen!

Warum sollten Sie Ihre Web-Scraping-Projekte überwachen?

Bevor wir auf die spezifischen Probleme eingehen, die durch Überwachung vermieden werden können, ist es wichtig, sie zu verstehen warum Die Überwachung ist für das Schaben in großem Maßstab von entscheidender Bedeutung.

Mehr Daten bedeuten mehr Potenzial für Probleme

Wenn Sie Tausende oder Millionen von Datenpunkten aus Hunderten oder Tausenden von Seiten extrahieren, gibt es einfach mehr Möglichkeiten, dass etwas schief geht. Zu den möglichen Problemen gehören:

Das Layout der Website ändert sich und Ihr Scraper wird beschädigt
Ihre IP wird vorübergehend gesperrt
Serverfehler oder Netzwerkausfälle stören das Scraping
Daten werden falsch analysiert oder formatiert

Mit kleinem Scraping können Sie diese Art von Problemen möglicherweise manuell erkennen. Aber im großen Maßstab bleiben diese Fehler leicht unbemerkt. Ohne Überwachung wissen Sie nicht, dass Ihre Daten unvollständig oder ungenau sind.

Der Ressourcenverbrauch summiert sich

Das Scraping von Millionen von Seiten bedeutet, dass Sie wahrscheinlich Dutzende oder Hunderte von Scraping-Prozessen gleichzeitig ausführen. Jeder Prozess verbraucht Rechenressourcen wie Speicher, CPU und Bandbreite.

Einer Analyse zufolge würde ein Scraper, der Daten aus 1,000 Seiten pro Minute extrahiert, Folgendes benötigen:

4 GB RAM
4-CPU-Kerne
5 Mbit / s Bandbreite

Ein großer Scraper, der über mehrere Server läuft, könnte also leicht Terabytes an Bandbreite pro Monat und Tausende von Rechenstunden verbrennen.

Eine sorgfältige Überwachung hilft Ihnen, die richtigen Ressourcen für Ihre Scraping-Anforderungen bereitzustellen und Überschüsse oder Ausfälle zu verhindern.

Die Datenqualität ist entscheidend

Für die meisten Scraper sind qualitativ hochwertige und aktuelle Daten das Endziel. Aber Probleme mit der Datenqualität werden im großen Maßstab immer wahrscheinlicher:

Laut einer Umfrage gaben 60 % der Unternehmen an, dass eine schlechte Datenqualität zu Umsatzeinbußen führt
Ungenaue oder veraltete Daten verringern Vertrauen und Zuverlässigkeit
Fehlende oder unvollständige Daten hinterlassen Lücken in der Analyse

Durch die Überwachung Ihrer Scraper können Sie Probleme mit der Datenqualität schnell erkennen und beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Analysen und Entscheidungen auswirken.

Achten Sie auf diese häufigen Web-Scraping-Probleme

In den folgenden Abschnitten werde ich einige der häufigsten Probleme und Fehler behandeln, die ich bei großen Web-Scraping-Projekten sehe – und wie die Überwachung dabei hilft, diese zu minimieren und zu beheben.

Website-Änderungen zerstören Scraper

Dies ist bei weitem das häufigste Problem bei langwierigen Schabarbeiten. Im Laufe der Zeit ändern Websites unweigerlich ihre Seitenstrukturen und -layouts auf eine Art und Weise, die dazu führen kann, dass Scraper, die für das alte Design entwickelt wurden, kaputt gehen.

Laut einer Analyse von über 50 Millionen Webseiten:

Im Durchschnitt wechseln die Seiten alle 58 Tage
93 % der Seiten ändern sich innerhalb eines Jahres

Es geht also nicht darum if Ihre Zielseiten werden sich ändern – das ist es wann. Ohne Überwachung wird Ihr Schaber plötzlich und ohne ersichtlichen Grund nicht mehr funktionieren.

Durch die Verfolgung von Fehlerraten und Datenmengen können Sie einen unerwarteten Rückgang sofort erkennen und mögliche Änderungen an der Website untersuchen. Beispielsweise würde eine Reihe von Protokollmeldungen wie diese auf ein potenzielles Problem hinweisen:

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

Anschließend können Sie die Seiten manuell überprüfen und Ihren Scraper entsprechend aktualisieren. Viele kommerzielle Scraping-Dienste umfassen auch eine Änderungserkennung, um Site-Änderungen automatisch zu kennzeichnen.

Ich empfehle außerdem, Scraper auf Websites, die häufig aktualisiert werden, regelmäßig erneut zu überprüfen. Bei Websites, die sich alle zwei bis vier Wochen ändern, kann eine monatliche erneute Überprüfung Layoutänderungen erkennen, bevor sie Ihren Scraper beschädigen.

Von Websites blockiert werden

Als Web-Scraping-Experte sind Sie sicher damit vertraut, dass Websites blockiert oder auf die schwarze Liste gesetzt werden. Dies ist ein weiteres äußerst häufiges Problem im großen Maßstab.

Je größer der Umfang der Anfragen ist, die Sie an eine Domain senden, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie blockiert werden. Zu den häufigsten Anzeichen dafür, dass Sie blockiert wurden, gehören:

HTTP-403-Fehler
CAPTCHAs werden angezeigt
Völliges Fehlen jeglicher Antwort vom Server

Blöcke können auf einzelner IP-Ebene oder standortweit gelten. Eine einzelne IP, die Hunderte von Seiten pro Minute erreicht, ist für viele Websites sofort ein Warnsignal. Bei groß angelegten Scraping-Operationen werden häufig Tausende von IP-Proxys für Privathaushalte verwendet, um weitreichende Blockaden zu vermeiden.

Allerdings sind Proxys keine Komplettlösung, da einzelne IPs dennoch blockiert werden können. Durch die Verfolgung von Antwortcodes und Fehlerraten wird die Blockierung offensichtlich:

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

Beim ersten Anzeichen von Blockaden können Sie verschiedene Proxys und IPs wechseln, um Störungen zu minimieren. Ich empfehle außerdem, Ihre Anfragen leicht zu drosseln, wenn häufig Blockaden auftreten. Ein paar zusätzliche Sekunden zwischen den Anfragen zu warten bedeutet zwar etwas Geschwindigkeitseinbußen, senkt aber meiner Erfahrung nach die Blockraten drastisch.

Probleme beim Parsen und der Datenqualität

Selbst wenn Ihr Scraper fehlerfrei läuft, können die extrahierten Daten dennoch schwerwiegende Qualitätsprobleme aufweisen:

Fehlende Felder
Teilweise oder fehlerhafte Daten
Doppelte oder veraltete Daten
Daten falsch formatiert

Kleine Parsing-Fehler können unbemerkt bleiben, im großen Maßstab jedoch zu ernsthaften Kopfschmerzen führen. Eine Datenfehlerrate von nur 2 % bei einem Scan von 1 Million Datensätzen bedeutet 20,000 fehlerhafte Datensätze!

Indem Sie eine Stichprobe der extrahierten Daten protokollieren, können Sie diese manuell auf Parsing-Probleme überprüfen. Zum Beispiel:

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

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

Im obigen Beispiel sieht Datensatz 1 sauber aus, während in Datensatz 2 der Name und die Telefonnummer fehlen. Sie möchten Fehler, die diese Datenqualitätsprobleme verursachen, schnell beheben.

Sie sollten auch Warnungen zu Parsing-Fehlern, HTTP-Fehlern und anderen Anomalien protokollieren, damit diese korrigiert werden können:

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

Das Festlegen erwarteter Wertebereiche kann auch dabei helfen, Ausreißer zu erkennen, die auf Probleme hinweisen:

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

Indem Sie von Anfang an streng auf die Datenqualität achten, profitieren Sie im Nachhinein von sauberen, zuverlässigen Daten.

Serverfehler und unerwartete Ausfälle

Bei Servern, Netzwerken, APIs und Websites kann es zu sporadischen Ausfällen kommen, die das Scraping stören. Diese können folgende Ursachen haben:

Der Spitzenverkehr überfordert die Server
Datenbankausfälle
Kaskadierende Ausfälle der Infrastruktur

Laut einer Analyse gibt es auf einer Website durchschnittlich 2.5 Ausfälle pro Monat, wobei der durchschnittliche Ausfall 107 Minuten dauert.

Scraper, die auf diese Probleme stoßen, protokollieren eine Reihe von Zeitüberschreitungen, 500-Fehlern, Verbindungsfehlern und anderen Warnungen:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167

Ohne die Überwachung dieser Fehler könnten Ihnen bei Ausfällen ganze Datenmengen entgehen. Durch das schnelle Erkennen von Fehlern können Sie das Scraping jedoch bei größeren Fehlern erneut versuchen oder anhalten.

In manchen Fällen möchten Sie möglicherweise sofort Warnungen auslösen, damit Probleme so schnell wie möglich behoben werden können. Wenn Ihr Unternehmen auf Scraping-Daten nahezu in Echtzeit angewiesen ist, erfordern Ausfälle eine dringende Reaktion.

Übermäßiger Ressourcenverbrauch und übermäßige Kosten

Abhängig von Ihrer Infrastruktur kann Web Scraping schnell erhebliche Rechenressourcen verbrauchen. Scraper, die auf Cloud-Plattformen wie AWS laufen, können hohe Rechnungen verursachen durch:

Hohe Speicher-/CPU-Auslastung
Große Bandbreitennutzung
Ständige Erweiterung der Server

Ich habe gesehen, dass Unternehmen jeden Monat Tausende zusätzlich ausgeben, weil sie den prognostizierten Ressourcenbedarf übersteigen. Eine sorgfältige Überwachung der Nutzung hilft bei der richtigen Größe Ihrer Server.

Sie können beispielsweise Metriken verfolgen wie:

Spitzen-CPU-Auslastung: 85 %
Spitzenspeichernutzung: 7.2 GB
Monatliche Bandbreite: 18 TB

Wenn die Spitzenauslastung niemals 50 % der Ressourcen überschreitet, können Sie Ihre Server wahrscheinlich verkleinern, um Kosten zu sparen.

Die Überwachung auf Nutzungsspitzen hilft auch dabei, außer Kontrolle geratene Scraper oder Schleifen zu erkennen, die übermäßige Ressourcen verbrauchen. Wenn die CPU-Auslastung auf einem Server plötzlich von 40 % auf 90 % ansteigt, ist eine Untersuchung erforderlich.

Best Practices für die Überwachung von Scraping-Projekten

Nachdem Sie nun die Hauptprobleme kennen, die durch die Überwachung vermieden werden können, besprechen wir einige Best Practices für die Einrichtung der Überwachung.

Basierend auf der Verwaltung unzähliger groß angelegter Scraping-Projekte empfehle ich eine Kombination aus:

Strukturierte Protokollierung
Leistungsverfolgung
Fehlerbehandlung
Alarmieren
Datenerfassung

Zusammen verschaffen Ihnen diese einen wesentlichen Einblick in die Abläufe und Daten Ihrer Scraper.

Strukturierte Protokollierung

Strukturierte Protokollierung bedeutet, detaillierte Protokolle nicht nur von Fehlern, sondern auch von wichtigen Kennzahlen und Schritten während des normalen Betriebs zu führen. Einige wichtige Dinge zum Protokollieren:

Per-Scraper-Statistiken:

Seiten abgekratzt
Extrahierte Elemente
Fehler

Daten pro Seite:

URL
HTTP-Statuscode
Verstrichene Zeit
Daten extrahiert

Globale Statistiken:

Insgesamt Seiten zerkratzt
Start-/Endzeiten
Alle Neustarts

Protokolle sollten alle wichtigen Details wie URLs und Zeitstempel enthalten. Vermeiden Sie vage Protokolle wie „Scraping fehlgeschlagen!“

Ich empfehle außerdem, eine Stichprobe vollständig extrahierter Datensätze zu protokollieren, um die Datenqualität stichprobenartig zu überprüfen.

Verwenden Sie abschließend eindeutige Schweregrade wie INFO, WARN und ERROR, damit Sie nach Schweregrad filtern können.

Leistungsverfolgung

Verfolgen Sie neben der Protokollierung auch wichtige Leistungs- und Ressourcenmetriken genau wie:

CPU auslastung
Speichernutzung
Bandbreite verwendet
Scraper-Latenz
Fehler und Blockraten

Suchen Sie nach Spitzen, Einbrüchen oder Anomalien und protokollieren Sie diese Ereignisse zur Analyse. Wenn beispielsweise die Latenz plötzlich ansteigt, ist es wahrscheinlich, dass eine Untersuchung erforderlich ist.

Erfassen Sie im Idealfall Metriken sowohl auf Systemebene als auch auf der Ebene pro Scraper. Dies hilft dabei, bestimmte Schaber zu isolieren, die übermäßig viel Ressourcen verbrauchen.

Strenge Fehlerbehandlung

Codieren Sie Ihre Scraper, um alle möglichen Fehler und Randfälle zu erkennen und zu behandeln, einschließlich:

HTTP-Fehler wie 404 oder 503
Verbindungsfehler
Timeout-Fehler
Ungültige oder fehlerhafte Daten
Blockierte Anfragen

Jeder Fehlertyp sollte:

Zur Analyse protokolliert werden, idealerweise mit der Problem-URL.
Lösen Sie eine geeignete Wiederholungslogik aus – z. B. Zurückziehen nach Blöcken.
Wenn die Fehler weiterhin bestehen, melden Sie den Fehler zur manuellen Überprüfung.

Durch die Analyse von Fehlertrends können anhaltende Probleme identifiziert und behoben werden.

Stellen Sie sicher, dass unerwartete Fehler sicher behandelt werden, indem Sie sie überspringen und protokollieren, anstatt sie komplett abzustürzen. Durch einen Absturz gehen laufende Arbeiten verloren und es sind unordentliche Neustarts erforderlich.

Intelligente Benachrichtigungen und Warnungen

Konfigurieren Sie Echtzeitbenachrichtigungen, um auftretende Probleme zu erkennen. Zu den häufigsten Benachrichtigungen gehören:

E-Mail-Benachrichtigungen für neue kritische Fehler
Slack- oder SMS-Benachrichtigungen bei Scraper-Ausfällen
Benachrichtigungen, wenn Scraper ihre Läufe beenden

Priorisieren und eskalieren Sie die wichtigsten Warnungen – z. B. SMS-Entwickler über kritische Fehler. Für Benachrichtigungen mit niedrigerer Priorität wie Scraper-Neustarts können Slack oder E-Mail ausreichen.

Sie können auch wichtige Kennzahlen wie die CPU-Auslastung des Servers verfolgen und Benachrichtigungen erhalten, wenn sie Schwellenwerte überschreiten. Dies hilft, Probleme wie unterversorgte Server zu erkennen.

Ziel ist es, innerhalb von 0–60 Minuten über Probleme informiert zu werden, um die schnellste Antwort zu erhalten.

Datenerfassung und -kontrollen

Überprüfen Sie abschließend regelmäßig Stichproben Ihrer gecrackten Daten, um die Qualität stichprobenartig zu überprüfen.

Manuelle Überprüfungen ergänzen die automatisierte Überwachung, um Probleme zu erkennen, die übersehen werden.

Priorisieren Sie die Überprüfung von Proben von jedem neuen Standort oder kürzlich geänderten Schaber. Buggy-Scraper können tagelang schlechte Daten produzieren, bevor Sie merkwürdige Analysetrends bemerken.

Sie sollten auch 1–2 % der Datensätze etablierter Scraper nach dem Zufallsprinzip überprüfen, um Regressionen zu erkennen.

Bei Datensätzen mit Milliarden Datensätzen ist es unpraktisch, jeden Eintrag zu überprüfen. Mit einer Stichprobe von 1–2 % ist es jedoch möglich, potenzielle Parsing-Fehler zu erkennen und gleichzeitig die Datenqualität hoch zu halten.

Wichtige Erkenntnisse zur Überwachung des Scraping-Erfolgs

Zum Abschluss hier meine Top-Empfehlungen für die Überwachung und Wartung groß angelegter Scraping-Projekte:

Richtig anfangen – Testen und validieren Sie Scraper zunächst bei kleinen Datenmengen. Stellen Sie vor der Skalierung sicher, dass die Daten ordnungsgemäß erfasst werden.

Loggen Sie sich konsequent ein – Erfassen Sie wichtige Kennzahlen, Fehler und Datenbeispiele, um Probleme frühzeitig zu erkennen.

Behandeln Sie Fehler – Nutzen Sie eine umfassende Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche, um Störungen zu minimieren.

Proaktiv überwachen – Achten Sie auf Leistungsanomalien und Trends, die auf Probleme hinweisen.

Seien Sie alarmiert – Konfigurieren Sie Benachrichtigungen, um sofort auf Scraping-Fehler oder Datenfehler zu reagieren.

Proben überprüfen – Überprüfen Sie zufällige Datenstichproben manuell, um die Qualität zu bestätigen.

Iterieren – Nutzen Sie Überwachungserkenntnisse, um Scraper ständig zu verbessern.

Kein Schaber ist perfekt, insbesondere im großen Maßstab. Wenn Sie jedoch diese Schritte befolgen, können Sie Probleme schnell erkennen und dafür sorgen, dass Ihre Datenpipelines reibungslos funktionieren. Kratzprobleme werden dann eher zu kleinen Beulen als zu großen Kopfschmerzen!

Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen zu Best Practices für groß angelegtes Scraping haben. Ich freue mich immer, anderen Entwicklern helfen zu können. Bleiben Sie kämpferisch!