ちょっと、そこ！
1 日に数千、さらには数百万のページからデータを抽出する大規模な Web スクレイピング プロジェクトを実行している場合は、頭痛の種となる問題に遭遇したことがあるでしょう。大規模なスクレイピングには、データ品質を損なったり、時間とコンピューティング リソースを無駄にしたりする可能性がある、特有の課題や落とし穴が伴います。
幸いなことに、スクレイパーを注意深く監視すると、多くの一般的な問題を回避し、迅速に解決することができます。このガイドでは、Web スクレイピングの専門家としての私の 5 年間の経験に基づいて、大規模なスクレイピング プロジェクトで発生する主な問題を共有します。私は、XNUMX 日に何百万ものデータ ポイントを抽出するスクレイパーを管理しているときに、これらの問題を直接見てきました。
また、スクレイパーを監視してスムーズな動作を維持するための推奨されるベスト プラクティスも紹介します。ロギング、メトリクス追跡、アラートなどを実装することで、スクレイパーを常に把握し、タイムリーで高品質なデータを確実に提供できます。
始めましょう！
Web スクレイピング プロジェクトを監視する理由は何ですか?
監視によって回避できる具体的な問題に入る前に、次のことを理解しておくことが重要です。 なぜ 大規模なスクレイピングでは監視が非常に重要です。
データが増えると問題が発生する可能性が高くなります
数百または数千のページから数千または数百万のデータ ポイントを抽出する場合、何か問題が発生する可能性が単に高くなります。潜在的な問題としては、次のようなものがあります。
- Web サイトのレイアウトが変更され、スクレイパーが壊れる
- IPが一時的にブロックされる
- サーバーエラーまたはネットワーク障害によりスクレイピングが中断される
- データが正しく解析されない、または正しくフォーマットされない
小規模なスクレイピングを使用すると、この種の問題を手動で発見できる場合があります。しかし、大規模になると、こうした失敗は簡単に目立たなくなります。監視しなければ、データが不完全または不正確であることはわかりません。
リソース使用量が加算される
数百万ページをスクレイピングするということは、おそらく数十または数百のスクレイピング プロセスを同時に実行することを意味します。各プロセスは、メモリ、CPU、帯域幅などのコンピューティング リソースを消費します。
ある分析によると、1,000 分あたり XNUMX ページからデータを抽出するスクレイパーには次のものが必要です。
- RAMの4ギガバイト
- 4 CPUコア
- 5 Mbpsの帯域幅
そのため、複数のサーバーにわたって大規模なスクレイパーを実行すると、月あたり数テラバイトの帯域幅と数千の計算時間を簡単に消費してしまう可能性があります。
注意深く監視することで、スクレイピングのニーズに適したリソースをプロビジョニングし、過剰や停止を防ぐことができます。
データ品質は重要です
ほとんどのスクレイパーにとって、最終目標は高品質でタイムリーなデータです。しかし、大規模になるとデータ品質の問題が発生する可能性がますます高まります。
- ある調査によると、企業の 60% が、データ品質の低下が収益の損失につながると回答しています。
- 不正確または古いデータは信頼性を低下させます
- データが欠落しているか不完全であると分析にギャップが残る
スクレイパーを監視することで、データ品質の問題を迅速に発見し、ダウンストリームの分析や意思決定に影響を与える前に修正できます。
以下の一般的な Web スクレイピングの問題に注意してください
次のセクションでは、大規模な Web スクレイピング プロジェクトでよく見られる問題点と失敗のいくつかについて、監視がそれらを最小限に抑えて解決するのにどのように役立つかとともに説明します。
ウェブサイトの変更によりスクレーパーが破壊される
これは、長時間実行されるスクレイピング操作において最も一般的な問題です。時間が経つにつれて、サイトのページ構造やレイアウトは必然的に変更され、古いデザイン用に構築されたスクレイパーが壊れる可能性があります。
50 万を超える Web ページを分析したところ、次のようになりました。
- 平均して、ページは 58 日ごとに変更されます
- 93% のページが XNUMX 年以内に変更される
だからそれは問題ではない if ターゲットサイトは変わります – それは いつ。監視が不足していると、スクレイパーは明確な理由もなく突然動作を停止します。
エラー率とデータ量を追跡することで、予期せぬ低下に即座に気づき、サイトの変更の可能性を調査できます。たとえば、次のような一連のログ メッセージは、潜在的な問題にフラグを立てます。
10:05 AM - Extracted 550 items
10:35 AM - Extracted 0 items
10:45 AM - 0 items extractedその後、ページを手動で確認し、それに応じてスクレイパーを更新できます。商用スクレイピング サービスの多くには、サイトの変更に自動的にフラグを立てる変更検出も含まれています。
また、頻繁に更新が行われやすいサイトのスクレイパーを定期的に再確認することをお勧めします。 2 ～ 4 週間ごとに変更されるサイトの場合、毎月再チェックすることで、スクレーパーが壊れる前にレイアウトの変化を見つけることができます。
ウェブサイトによってブロックされる
Web スクレイピングの専門家として、サイトによってブロックされたりブラックリストに登録されたりすることについてはよくご存じだと思います。これも大規模な非常に一般的な頭痛の種です。
ドメインに送信するリクエストの規模が大きくなるほど、ブロックが採用される可能性が高くなります。ブロックされている一般的な兆候は次のとおりです。
- HTTP403エラー
- 表示される CAPTCHA
- サーバーからの応答がまったくない
ブロックは単一の IP レベルで行うことも、サイト全体に適用することもできます。単一の IP が毎分数百のページにアクセスすると、多くのサイトにとって即座に危険信号が発生します。大規模なスクレイピング操作では、広範囲のブロックを回避するために数千の住宅用 IP プロキシが使用されることがよくあります。
ただし、個々の IP が依然としてブロックされる可能性があるため、プロキシは完全な解決策ではありません。応答コードとエラー率を追跡すると、ブロッキングが明らかになります。
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ブロックの最初の兆候が現れたら、さまざまなプロキシと IP をローテーションして中断を最小限に抑えることができます。また、ブロックが頻繁に発生する場合は、リクエストをわずかに制限することをお勧めします。私の経験では、リクエスト間で数秒余分に待機すると速度が多少犠牲になりますが、ブロック率は劇的に減少します。
解析とデータ品質の問題
スクレイパーがエラーなしで実行されたとしても、抽出されたデータには依然として重大な品質問題が存在する可能性があります。
- 欠落しているフィールド
- 部分的または不正なデータ
- 重複または古いデータ
- データのフォーマットが正しくありません
小さな解析バグは気づかれずに飛んでしまう可能性がありますが、大規模になると深刻な問題になります。 2 万レコードのスクレイピングでデータ エラー率がわずか 1% ということは、20,000 件の不良レコードを意味します。
抽出されたデータのサンプルをログに記録することで、解析の問題がないか手動で確認できます。例えば：
Record 1:
Name: Jane Doe
Location: Springfield
Phone: 555-1234
Record 2:
Name:
Location: Springfield, VA
Phone:上記のサンプルでは、レコード 1 には問題がないように見えますが、レコード 2 には名前と電話番号がありません。こうしたデータ品質の問題の原因となっているバグをすぐに修正したいと考えるでしょう。
また、解析失敗、HTTP エラー、その他の異常についての警告をログに記録し、修正できるようにする必要があります。
WARN: Failed to parse phone number for page https://www.site.com/john-smith 期待値の範囲を設定すると、問題を示す外れ値を検出するのにも役立ちます。
WARN: Parsed price of $987,543 on page https://www.site.com/product-1. Expected max of $2,000.最初からデータ品質に厳密に取り組むことで、クリーンで信頼性の高いデータをダウンストリームで得ることができます。
サーバーエラーと予期せぬ障害
サーバー、ネットワーク、API、Web サイトはすべて、スクレイピングを中断する散発的な障害に見舞われる可能性があります。これらは次のようなことが原因で発生する可能性があります。
- サーバーを圧倒するピークトラフィック
- データベースの停止
- 連鎖的なインフラストラクチャ障害
ある分析によると、平均的な Web サイトでは 2.5 か月あたり 107 回の停止があり、平均停止時間は XNUMX 分です。
これらの問題が発生したスクレイパーは、一連のタイムアウト、500 エラー、接続障害、その他の警告をログに記録します。
WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms
ERR: API call failed with 500 Server Error
ERR: Connection refused by 35.231.12.167 これらのエラーを監視しないと、停止中にデータ全体を見逃してしまう可能性があります。ただし、エラーをすぐにキャッチすることで、重大な障害が発生したときにスクレイピングを再試行したり一時停止したりすることができます。
場合によっては、問題にできるだけ早く対処できるように、アラートをすぐにトリガーしたい場合があります。ビジネスがほぼリアルタイムでスクレイピングされたデータに依存している場合、機能停止には緊急の対応が必要です。
過剰なリソース使用量とコスト
インフラストラクチャによっては、Web スクレイピングは大量のコンピューティング リソースを急速に消費する可能性があります。 AWS などのクラウド プラットフォーム上で実行されるスクレイパーは、以下から高額な請求書を集める可能性があります。
- メモリ/CPU 使用率が高い
- 大量の帯域幅使用量
- サーバーを継続的にスケールアップする
予想されるリソース需要を超えて、月に何千ドルもの余分な支出をしている企業を見てきました。使用状況を注意深く監視すると、サーバーの適切なサイズを設定するのに役立ちます。
たとえば、次のような指標を追跡できます。
- ピーク時の CPU 使用率: 85%
- ピーク時のメモリ使用量: 7.2GB
- 月間帯域幅: 18 TB
ピーク使用量がリソースの 50% を超えない場合は、サーバーをスケールダウンしてコストを節約できる可能性があります。
使用量の急増を監視することは、過剰なリソースを消費する暴走スクレイパーやループを捕捉するのにも役立ちます。サーバーの CPU 使用率が突然 40% から 90% に跳ね上がった場合は、調査する必要があります。
スクレイピングプロジェクトを監視するためのベストプラクティス
監視によって回避できる主な問題がわかったので、次に、監視を設定するためのベスト プラクティスについて説明します。
大量の大規模なスクレイピング プロジェクトを管理することに基づいて、私は次の組み合わせをお勧めします。
- 構造化されたロギング
- パフォーマンス追跡
- エラー処理
- アラート
- データサンプリング
これらを組み合わせることで、スクレイパーの操作とデータに対する重要な可視性が得られます。
構造化されたロギング
構造化されたログとは、エラーだけでなく、通常の動作中の主要なメトリクスやステップの詳細なログを保存することを意味します。ログに記録すべき重要な事項は次のとおりです。
スクレーパーごとの統計:
- スクレイピングされたページ
- 抽出された項目
- エラー
ページごとのデータ:
- URL
- HTTPステータスコード
- 時間が経過した
- 抽出されたデータ
グローバル統計:
- ページ全体がスクレイピングされた
- 開始/終了時刻
- あらゆる再起動
ログには、URL やタイムスタンプなどの重要な詳細がすべて含まれている必要があります。 「スクレイピングに失敗しました!」のようなあいまいなログは避けてください。
また、完全に抽出されたレコードのサンプルをログに記録することをお勧めします。これにより、データ品質をスポットチェックできるようになります。
最後に、INFO、WARN、ERROR などの一意の重大度レベルを使用して、重大度でフィルタリングできるようにします。
パフォーマンス追跡
ログに加えて、次のような主要なパフォーマンスとリソースのメトリクスを綿密に追跡します。
- CPU使用率
- Memory usage
- 使用帯域幅
- スクレーパーのレイテンシー
- エラーとブロック率
スパイク、ディップ、または異常を探し、分析のためにこれらのイベントをログに記録します。たとえば、レイテンシーが突然増加した場合は、調査が必要になる可能性があります。
理想的には、システム レベルとスクレーパーごとのレベルの両方でメトリクスを収集します。これは、過剰なリソースを消費している特定のスクレーパーを分離するのに役立ちます。
厳密なエラー処理
次のような、考えられるすべてのエラーとエッジ ケースをキャッチして処理するようにスクレイパーをコーディングします。
- 404 や 503 などの HTTP エラー
- 接続障害
- タイムアウトエラー
- 無効または不正なデータ
- ブロックされたリクエスト
各エラー タイプは次のことを行う必要があります。
- 分析のためにログに記録され、理想的には問題の URL が記録されます。
- 適切な再試行ロジックをトリガーします (ブロック後にバックオフするなど)。
- 失敗が続く場合は、手動レビューのために報告してください。
エラーの傾向を分析すると、永続的な問題を特定して対処するのに役立ちます。
予期しないエラーは、完全にクラッシュするのではなく、スキップしてログに記録することで安全に処理してください。クラッシュすると進行中の作業が失われ、面倒な再起動が必要になります。
スマートな通知とアラート
問題が発生したときにそれを認識できるように、リアルタイム通知を構成します。一般的な通知には次のようなものがあります。
- 新しい重大なエラーについて電子メールでアラートを送信する
- スクレイパーの障害に関する Slack または SMS アラート
- スクレーパーの実行終了時の通知
最も重要なアラートに優先順位を付けてエスカレーションします。たとえば、重大な障害について開発者にテキストメッセージを送信します。スクレイパーの再起動などの優先度の低い通知の場合は、Slack または電子メールで十分な場合があります。
サーバーの CPU 使用率などの主要なメトリックを追跡し、しきい値を超えたときにアラートを受け取ることもできます。これは、プロビジョニングが不十分なサーバーなどの問題を特定するのに役立ちます。
最速の応答を得るために、0 ～ 60 分以内に問題が通知されるようにしてください。
データのサンプリングとチェック
最後に、スクレイピングしたデータのサンプルを定期的に確認して、品質を抜き取りチェックします。
手動レビューは自動モニタリングを補完し、すり抜けた問題を発見します。
新しいサイトまたは最近変更されたスクレーパーからのサンプルを優先的にレビューします。バグの多いスクレーパーは、奇妙な分析傾向に気づくまでに数日間にわたって不良データを大量に生成する可能性があります。
また、回帰を検出するために、十分に確立されたスクレーパーからのレコードの 1 ～ 2% をランダムにレビューする必要があります。
1 億レコードのデータセットの場合、すべてのエントリをレビューすることは現実的ではありません。ただし、2 ～ XNUMX% のサンプリングを行うと、データの品質を高く保ちながら、潜在的な解析バグを発見できるようになります。
スクレイピングの成功を監視するための重要なポイント
最後に、大規模なスクレイピング プロジェクトの監視と維持に関する私の主な推奨事項を以下に示します。
正しく開始 – 最初に少量のデータ量でスクレイパーをテストおよび検証します。スケールアップする前に、データが適切に収集されていることを確認してください。
厳密にログを記録する – 問題を早期に発見するために、主要なメトリクス、エラー、データ サンプルを記録します。
エラーを処理する – 包括的なエラー処理と再試行を採用して、中断を最小限に抑えます。
プロアクティブに監視する – パフォーマンスの異常や問題を示す傾向に注意してください。
警告を受ける – スクレイピングの失敗やデータエラーに即座に反応するように通知を設定します。
サンプルをレビューする – ランダムなデータサンプルを手動でチェックして品質を確認します。
繰り返す – モニタリングの洞察を利用して、スクレイパーを継続的に改善します。
特に大規模な場合、完璧なスクレーパーはありません。ただし、次の手順に従えば、問題を迅速に発見し、データ パイプラインのスムーズな実行を維持できます。擦り傷の問題は、大きな頭痛ではなく、小さなぶつぶつになります。
大規模なスクレイピングのベスト プラクティスに関して他にご質問がございましたら、お知らせください。私はいつも喜んで他の開発者を助けます。だらしないままでいてください！
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