Por qué necesita monitorear proyectos de scraping a gran escala y de larga duración (y cómo hacerlo correctamente)

¡Hola!

Si está ejecutando proyectos de web scraping a gran escala que extraen datos de miles o incluso millones de páginas por día, probablemente se haya topado con algunos problemas que le causaron dolores de cabeza. El scraping a escala presenta desafíos y trampas únicos que pueden sabotear la calidad de sus datos o hacer perder tiempo y recursos informáticos.

La buena noticia es que monitorear cuidadosamente sus raspadores puede ayudarlo a evitar y resolver rápidamente muchos problemas comunes. En esta guía, compartiré los principales problemas que surgen en grandes proyectos de scraping según mis 5 años de experiencia como experto en web scraping. He visto estos problemas de primera mano mientras administraba raspadores que extraen millones de puntos de datos por día.

También proporcionaré mis mejores prácticas recomendadas para monitorear sus raspadores y mantenerlos funcionando sin problemas. Al implementar registros, seguimiento de métricas, alertas y más, puede estar al tanto de sus raspadores y asegurarse de que entreguen datos oportunos y de alta calidad.

¡Empecemos!

¿Por qué monitorear sus proyectos de web scraping?

Antes de abordar los problemas específicos que el monitoreo ayuda a evitar, es importante comprender porque El seguimiento es fundamental para el raspado a gran escala.

Más datos significan más posibilidades de problemas

Cuando se extraen miles o millones de puntos de datos de cientos o miles de páginas, simplemente hay más oportunidades de que algo salga mal. Algunos problemas potenciales incluyen:

• El diseño del sitio web cambia, rompiendo tu raspador
• Tu IP se bloquea temporalmente
• Los errores del servidor o las interrupciones de la red interrumpen el scraping
• Los datos se analizan o formatean incorrectamente

Con el raspado a pequeña escala, es posible que puedas detectar este tipo de problemas manualmente. Pero a gran escala, estos fallos fácilmente pasan desapercibidos. Sin monitoreo, no sabrá que sus datos están incompletos o son inexactos.

El uso de recursos se suma

La extracción de millones de páginas significa que probablemente esté ejecutando docenas o cientos de procesos de extracción simultáneamente. Cada proceso consume recursos informáticos como memoria, CPU y ancho de banda.

Según un análisis, un raspador que extraiga datos de 1,000 páginas por minuto necesitaría:

• 4 GB de RAM
• Núcleos de la CPU 4
• 5 Mbps de ancho de banda

Por lo tanto, un raspador grande que se ejecute en varios servidores podría consumir fácilmente terabytes de ancho de banda por mes y miles de horas de computación.

Un monitoreo cuidadoso lo ayuda a proporcionar los recursos adecuados para sus necesidades de scraping y evitar excedentes o interrupciones.

La calidad de los datos es crítica

Para la mayoría de los scrapers, el objetivo final son datos oportunos y de alta calidad. Pero los problemas de calidad de los datos son cada vez más probables a gran escala:

• Según una encuesta, el 60% de las empresas dijo que la mala calidad de los datos conduce a una pérdida de ingresos.
• Los datos inexactos u obsoletos reducen la confianza y la confiabilidad
• Los datos faltantes o incompletos dejan lagunas en el análisis

Al monitorear sus scrapers, puede detectar rápidamente cualquier problema de calidad de los datos y corregirlos antes de que afecten los análisis y las decisiones posteriores.

Tenga cuidado con estos problemas comunes de web scraping

En las siguientes secciones, cubriré algunos de los puntos débiles y fallas más frecuentes que veo en grandes proyectos de web scraping, junto con cómo el monitoreo ayuda a minimizarlos y resolverlos.

Cambios en el sitio web que rompen scrapers

Este es, con diferencia, el problema más común en cualquier operación de raspado de larga duración. Con el tiempo, los sitios inevitablemente cambian las estructuras y diseños de sus páginas de manera que pueden romper los raspadores creados para el diseño anterior.

Según un análisis de más de 50 millones de páginas web:

• En promedio, las páginas cambian cada 58 días.
• El 93% de las páginas cambian en un año.

Entonces no es una cuestión de if sus sitios de destino cambiarán: es cuando. Sin supervisión, su raspador dejará de funcionar repentinamente sin una razón clara.

Al realizar un seguimiento de las tasas de error y los volúmenes de datos, puede notar inmediatamente una caída inesperada e investigar posibles cambios en el sitio. Por ejemplo, un conjunto de mensajes de registro como este señalaría un problema potencial:

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

Luego puede revisar manualmente las páginas y actualizar su raspador en consecuencia. Muchos servicios comerciales de scraping también incluyen detección de cambios para marcar automáticamente los cambios en el sitio.

También recomiendo volver a comprobar periódicamente los raspadores en sitios propensos a actualizaciones frecuentes. Para los sitios que cambian cada 2 a 4 semanas, una nueva verificación mensual puede detectar los cambios de diseño antes de que rompan su raspador.

Ser bloqueado por sitios web

Como experto en web scraping, estoy seguro de que está familiarizado con el hecho de que un sitio lo bloquee o lo incluya en una lista negra. Este es otro dolor de cabeza extremadamente común a gran escala.

Cuanto mayor sea la escala de solicitudes que envíe a un dominio, más probabilidades habrá de que emplee el bloqueo. Las señales comunes de que has sido bloqueado incluyen:

• Errores HTTP 403
• CAPTCHA que aparecen
• Falta total de respuesta del servidor.

Los bloqueos pueden ser a nivel de IP único o aplicarse en todo el sitio. Una sola IP que llega a cientos de páginas por minuto es una señal de alerta instantánea para muchos sitios. Las operaciones de scraping a gran escala suelen utilizar miles de servidores proxy de IP residenciales para evitar bloqueos de gran alcance.

Pero los servidores proxy no son una solución completa, ya que las direcciones IP individuales aún pueden bloquearse. Al rastrear los códigos de respuesta y las tasas de error, el bloqueo se vuelve obvio:

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

A la primera señal de bloqueo, puede rotar diferentes servidores proxy e IP para minimizar las interrupciones. También recomiendo limitar ligeramente sus solicitudes si ve bloqueos frecuentes. Si bien esperar unos segundos adicionales entre solicitudes sacrifica algo de velocidad, en mi experiencia reduce drásticamente las tasas de bloqueo.

Problemas de análisis y calidad de los datos

Incluso si su raspador se ejecuta sin errores, los datos extraídos aún podrían tener serios problemas de calidad:

• Campos faltantes
• Datos parciales o mal formados
• Datos duplicados u obsoletos
• Datos formateados incorrectamente

Pequeños errores de análisis pueden pasar desapercibidos, pero convertirse en serios dolores de cabeza a gran escala. ¡Solo una tasa de error de datos del 2% en un millón de registros eliminados significa 1 registros incorrectos!

Al registrar una muestra de datos extraídos, puede revisarla manualmente para detectar cualquier problema de análisis. Por ejemplo:

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

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

En el ejemplo anterior, el Registro 1 parece limpio, mientras que al Registro 2 le faltan el nombre y el teléfono. Le recomendamos corregir rápidamente los errores que causan estos problemas de calidad de los datos.

También debe registrar advertencias sobre errores de análisis, errores HTTP y otras anomalías para que puedan corregirse:

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

Establecer rangos de valores esperados también puede ayudar a detectar valores atípicos que indican problemas:

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

Al ser riguroso con la calidad de los datos desde el principio, se beneficiará de datos limpios y confiables en el futuro.

Errores del servidor y fallos inesperados

Los servidores, las redes, las API y los sitios web pueden sufrir fallas esporádicas que interrumpen el scraping. Estos pueden surgir de cosas como:

• El tráfico pico abruma a los servidores
• Interrupciones de la base de datos
• Fallos de infraestructura en cascada

Según un análisis, el sitio web promedio sufre 2.5 cortes por mes, con una duración promedio de 107 minutos.

Los raspadores que encuentren estos problemas registrarán una serie de tiempos de espera, errores 500, fallas de conexión y otras advertencias:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

Sin monitorear estos errores, podría perderse franjas enteras de datos durante las interrupciones. Pero detectar errores rápidamente le permite volver a intentar o pausar el scraping durante fallas importantes.

En algunos casos, es posible que desee activar alertas de inmediato para que los problemas puedan solucionarse lo antes posible. Si su empresa depende de datos extraídos casi en tiempo real, las interrupciones requieren una respuesta urgente.

Uso excesivo de recursos y costos.

Dependiendo de su infraestructura, el web scraping puede consumir rápidamente importantes recursos informáticos. Los scrapers que se ejecutan en plataformas en la nube como AWS pueden generar facturas elevadas por:

• Alto uso de memoria/CPU
• Grandes cantidades de uso de ancho de banda
• Ampliando constantemente los servidores

He visto empresas gastar miles más por mes al exceder las necesidades de recursos proyectadas. Monitorear cuidadosamente el uso ayuda a ajustar el tamaño adecuado de sus servidores.

Por ejemplo, puede realizar un seguimiento de métricas como:

• Uso máximo de CPU: 85%
• Uso máximo de memoria: 7.2 GB
• Ancho de banda mensual: 18 TB

Si el uso máximo nunca supera el 50% de los recursos, probablemente pueda reducir sus servidores para ahorrar costos.

El monitoreo de picos en el uso también ayuda a detectar cualquier raspador o bucle fuera de control que consuma recursos excesivos. Si el uso de la CPU en un servidor salta repentinamente del 40% al 90%, merece una investigación.

Mejores prácticas para monitorear proyectos de scraping

Ahora que conoce los principales problemas que el monitoreo ayuda a evitar, analicemos algunas de las mejores prácticas para configurar el monitoreo.

Basado en la gestión de toneladas de proyectos de scraping a gran escala, recomiendo una combinación de:

• Registro estructurado
• Seguimiento del rendimiento
• Manejo de errores
• Alertando
• Muestreo de datos

Juntos, estos le brindan una visibilidad esencial de las operaciones y los datos de sus raspadores.

Registro estructurado

El registro estructurado significa mantener registros detallados no sólo de los errores, sino también de las métricas y pasos clave durante el funcionamiento normal. Algunas cosas clave para registrar:

Estadísticas por raspador:

• páginas raspadas
• Artículos extraídos
• Errores

Datos por página:

• Enlance
• Código de estado HTTP
• Tiempo transcurrido
• Datos extraídos

Estadísticas globales:

• Páginas generales raspadas
• Horas de inicio/finalización
• Cualquier reinicio

Los registros deben proporcionar todos los detalles clave, como URL y marcas de tiempo. Evite registros vagos como "¡Error al raspar!"

También recomiendo registrar una muestra de registros extraídos completos, lo que permite verificar la calidad de los datos.

Por último, utilice niveles de gravedad únicos como INFORMACIÓN, ADVERTENCIA y ERROR para poder filtrar por gravedad.

Seguimiento del rendimiento

Además del registro, realice un seguimiento de cerca de las métricas clave de rendimiento y recursos como:

• uso de CPU
• Uso de memoria
• Ancho de banda utilizado
• Latencia del raspador
• Errores y tasas de bloqueo

Busque picos, caídas o anomalías y registre estos eventos para su análisis. Por ejemplo, es probable que el aumento repentino de la latencia justifique una investigación.

Lo ideal es recopilar métricas tanto a nivel del sistema como por raspador. Esto ayuda a aislar cualquier raspador específico que consuma recursos excesivos.

Manejo riguroso de errores

Codifique sus raspadores para detectar y manejar todos los posibles errores y casos extremos, incluidos:

• Errores HTTP como 404 o 503
• Fallos de conexión
• Errores de tiempo de espera
• Datos no válidos o mal formados
• Solicitudes bloqueadas

Cada tipo de error debería:

1. Estar registrado para su análisis, idealmente con la URL del problema.
2. Activar la lógica de reintento adecuada, por ejemplo, retroceder después de los bloques.
3. Si las fallas persisten, solicite revisión manual.

El análisis de las tendencias de error ayuda a identificar y abordar problemas persistentes.

Asegúrese de manejar los errores inesperados de forma segura omitiendo e iniciando sesión, en lugar de fallar por completo. Al fallar se pierde el trabajo en progreso y se requieren reinicios complicados.

Notificaciones y alertas inteligentes

Configure notificaciones en tiempo real para estar al tanto de los problemas a medida que ocurren. Las notificaciones comunes incluyen:

• Alertas por correo electrónico para nuevos errores críticos
• Alertas de holgura o SMS para fallas del raspador
• Notificaciones cuando los raspadores terminan de ejecutarse

Priorice y escale las alertas más importantes, por ejemplo, envíe mensajes de texto a los desarrolladores sobre fallas críticas. Para notificaciones de menor prioridad, como reinicios del raspador, puede ser suficiente Slack o el correo electrónico.

También puede realizar un seguimiento de métricas clave, como el uso de la CPU del servidor, y recibir alertas cuando superen los umbrales. Esto ayuda a detectar problemas como servidores insuficientemente aprovisionados.

Trate de recibir notificaciones sobre los problemas en un plazo de 0 a 60 minutos para obtener la respuesta más rápida.

Muestreo y controles de datos.

Finalmente, revise periódicamente muestras de sus datos extraídos para verificar la calidad.

Las revisiones manuales complementan el monitoreo automatizado para detectar problemas que pasan desapercibidos.

Priorice la revisión de muestras de cualquier sitio nuevo o raspador modificado recientemente. Los raspadores con errores pueden generar datos incorrectos durante días antes de que notes tendencias analíticas extrañas.

También debe revisar aleatoriamente entre el 1 y el 2 % de los registros de raspadores bien establecidos para detectar regresiones.

Para miles de millones de conjuntos de datos de registros, revisar cada entrada no es práctico. Pero el muestreo del 1 al 2% hace que sea manejable detectar posibles errores de análisis y, al mismo tiempo, mantener alta la calidad de los datos.

Conclusiones clave para monitorear el éxito del scraping

Para concluir, estas son mis principales recomendaciones para monitorear y mantener proyectos de scraping a gran escala:

empezar bien – Pruebe y valide primero los scrapers en pequeños volúmenes de datos. Confirme que recopilen datos correctamente antes de ampliarlos.

Registre rigurosamente – Registre métricas clave, errores y muestras de datos para detectar problemas con anticipación.

Manejar errores – Emplear un manejo integral de errores y reintentos para minimizar las interrupciones.

Monitorear proactivamente – Esté atento a anomalías de rendimiento y tendencias que indiquen problemas.

Recibe alertas – Configure notificaciones para reaccionar inmediatamente ante fallas de raspado o errores de datos.

Revisar muestras – Verifique manualmente muestras de datos aleatorias para confirmar la calidad.

Iterar – Utilice información de seguimiento para mejorar constantemente los scrapers.

Ningún raspador es perfecto, especialmente a gran escala. Pero siguiendo estos pasos, podrá detectar problemas rápidamente y mantener sus canales de datos funcionando sin problemas. ¡Los problemas de raspado se convierten en pequeños golpes en lugar de grandes dolores de cabeza!

Déjeme saber si tiene alguna otra pregunta sobre las mejores prácticas de scraping a gran escala. Siempre estoy feliz de ayudar a otros desarrolladores. ¡Manténgase luchador!