Waarom u langlopende grootschalige schraapprojecten moet monitoren (en hoe u dit op de juiste manier doet)

Hallo daar!

Als u grootschalige webscraping-projecten uitvoert waarbij gegevens uit duizenden of zelfs miljoenen pagina's per dag worden gehaald, bent u waarschijnlijk een aantal problemen tegengekomen die hoofdpijn hebben veroorzaakt. Schaalvergroting brengt unieke uitdagingen en valkuilen met zich mee die uw datakwaliteit kunnen saboteren of tijd en computerbronnen kunnen verspillen.

Het goede nieuws is dat het zorgvuldig controleren van uw schrapers u kan helpen veel voorkomende problemen te voorkomen en snel op te lossen. In deze gids deel ik de belangrijkste problemen die naar voren komen bij grote scrapingprojecten op basis van mijn 5 jaar ervaring als webscraping-expert. Ik heb deze problemen uit de eerste hand gezien toen ik scrapers beheerde die miljoenen datapunten per dag extraheren.

Ik zal ook mijn aanbevolen best practices geven voor het monitoren van uw schrapers, zodat ze soepel blijven werken. Door logboekregistratie, het bijhouden van statistieken, waarschuwingen en meer te implementeren, kunt u uw scrapers op de hoogte houden en ervoor zorgen dat ze tijdige gegevens van hoge kwaliteit leveren.

Laten we beginnen!

Waarom uw webscraping-projecten monitoren?

Voordat we ingaan op de specifieke problemen die monitoring helpt voorkomen, is het belangrijk om dit te begrijpen Waarom monitoring is zo cruciaal voor grootschalig schrapen.

Meer data betekent meer kans op problemen

Wanneer u duizenden of miljoenen datapunten uit honderden of duizenden pagina's haalt, zijn er simpelweg meer kansen dat er iets misgaat. Een paar mogelijke problemen zijn onder meer:

• De lay-out van de website verandert, waardoor uw schraper kapot gaat
• Uw IP wordt tijdelijk geblokkeerd
• Serverfouten of netwerkstoringen verstoren het scrapen
• Gegevens worden geparseerd of verkeerd geformatteerd

Met kleinschalig schrapen kunt u dit soort problemen mogelijk handmatig opsporen. Maar op grote schaal blijven deze mislukkingen gemakkelijk onder de radar. Zonder monitoring weet u niet dat uw gegevens onvolledig of onjuist zijn.

Het gebruik van hulpbronnen loopt op

Het schrapen van miljoenen pagina's betekent dat u waarschijnlijk tientallen of honderden schrapprocessen tegelijk uitvoert. Elk proces verbruikt computerbronnen zoals geheugen, CPU en bandbreedte.

Volgens één analyse zou een schraper die gegevens uit 1,000 pagina's per minuut haalt het volgende nodig hebben:

• 4 GB RAM-geheugen
• 4 CPU-kernen
• 5 Mbps bandbreedte

Een grote scraper die over meerdere servers draait, kan dus gemakkelijk terabytes aan bandbreedte per maand en duizenden rekenuren verbranden.

Zorgvuldige monitoring helpt u bij het voorzien van de juiste middelen voor uw schraapbehoeften en het voorkomen van overschotten of uitval.

Gegevenskwaliteit is van cruciaal belang

Voor de meeste scrapers is het einddoel hoogwaardige, tijdige gegevens. Maar op grote schaal worden problemen met de datakwaliteit steeds waarschijnlijker:

• Volgens een onderzoek zegt 60% van de bedrijven dat een slechte datakwaliteit tot omzetverlies leidt
• Onnauwkeurige of verouderde gegevens verminderen het vertrouwen en de betrouwbaarheid
• Ontbrekende of onvolledige gegevens laten hiaten in de analyse achter

Door uw scrapers te monitoren, kunt u eventuele problemen met de gegevenskwaliteit snel onderkennen en corrigeren voordat ze van invloed zijn op de analyses en beslissingen verderop in de keten.

Pas op voor deze veelvoorkomende problemen met webschrapen

In de volgende secties bespreek ik enkele van de meest voorkomende pijnpunten en mislukkingen die ik tegenkom bij grote webscraping-projecten – samen met hoe monitoring deze helpt minimaliseren en oplossen.

Websitewijzigingen waardoor scrapers kapot gaan

Dit is veruit het meest voorkomende probleem bij langdurige schraapwerkzaamheden. Na verloop van tijd veranderen sites onvermijdelijk hun paginastructuren en lay-outs op een manier die scrapers die voor het oude ontwerp zijn gebouwd, kapot kan maken.

Volgens een analyse van meer dan 50 miljoen webpagina's:

• Gemiddeld veranderen pagina’s elke 58 dagen
• 93% van de pagina’s verandert binnen een jaar

Het is dus geen kwestie van if uw doelsites zullen veranderen – dat is het wanneer. Bij gebrek aan toezicht zal uw schraper plotseling stoppen met werken zonder duidelijke reden waarom.

Door foutenpercentages en datavolumes bij te houden, kunt u onmiddellijk een onverwachte daling opmerken en potentiële sitewijzigingen onderzoeken. Een reeks logberichten zoals deze zou bijvoorbeeld een potentieel probleem kunnen signaleren:

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

U kunt de pagina's vervolgens handmatig bekijken en uw scraper dienovereenkomstig bijwerken. Veel commerciële scrapingdiensten omvatten ook wijzigingsdetectie om sitewijzigingen automatisch te markeren.

Ik raad ook aan om scrapers regelmatig opnieuw te controleren op sites die regelmatig worden bijgewerkt. Voor sites die elke 2-4 weken veranderen, kan een maandelijkse hercontrole lay-outverschuivingen opvangen voordat ze kapot gaan.

Geblokkeerd worden door websites

Als expert op het gebied van webschrapen ben ik er zeker van dat u bekend bent met het feit dat sites u blokkeren of op de zwarte lijst plaatsen. Dit is een andere veel voorkomende hoofdpijn op grote schaal.

Hoe groter de omvang van de verzoeken die u naar een domein verzendt, hoe groter de kans dat er gebruik wordt gemaakt van blokkering. Veelvoorkomende tekenen dat u bent geblokkeerd, zijn onder meer:

• HTTP 403-fouten
• CAPTCHA's verschijnen
• Volledig gebrek aan enige reactie van de server

Blokken kunnen zich op één IP-niveau bevinden of op de hele site worden toegepast. Eén IP-adres dat honderden pagina's per minuut haalt, is voor veel sites meteen een alarmsignaal. Bij grootschalige scraping-operaties worden vaak duizenden residentiële IP-proxy's gebruikt om grootschalige blokkades te vermijden.

Maar proxy's zijn geen complete oplossing, omdat individuele IP's nog steeds geblokkeerd kunnen raken. Door responscodes en foutpercentages bij te houden, wordt blokkering duidelijk:

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

Bij het eerste teken van blokkades kunt u verschillende proxy's en IP's afwisselen om verstoring tot een minimum te beperken. Ik raad u ook aan uw verzoeken enigszins te beperken als u regelmatig blokkades ziet. Terwijl het wachten van een paar extra seconden tussen verzoeken wat snelheid opoffert, verlaagt het in mijn ervaring de bloktarieven dramatisch.

Problemen met parseren en gegevenskwaliteit

Zelfs als uw scraper zonder fouten werkt, kunnen de geëxtraheerde gegevens nog steeds ernstige kwaliteitsproblemen hebben:

• Ontbrekende velden
• Gedeeltelijke of verkeerd opgemaakte gegevens
• Dubbele of verouderde gegevens
• Gegevens verkeerd geformatteerd

Kleine parseerbugs kunnen onder de radar vliegen, maar op grote schaal ernstige problemen veroorzaken. Slechts een gegevensfoutpercentage van 2% op een recordschraap van 1 miljoen betekent 20,000 slechte records!

Door een voorbeeld van de geëxtraheerde gegevens vast te leggen, kunt u deze handmatig controleren op eventuele parseerproblemen. Bijvoorbeeld:

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

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

In het bovenstaande voorbeeld ziet Record 1 er schoon uit, terwijl Record 2 de naam en het telefoonnummer mist. U wilt snel bugs oplossen die deze problemen met de gegevenskwaliteit veroorzaken.

U moet ook waarschuwingen registreren voor eventuele parseerfouten, HTTP-fouten en andere afwijkingen, zodat deze kunnen worden gecorrigeerd:

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

Het instellen van verwachte waardebereiken kan ook helpen bij het opsporen van uitschieters die problemen signaleren:

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

Door vanaf het begin streng te zijn op de datakwaliteit, profiteert u stroomafwaarts van schone, betrouwbare data.

Serverfouten en onverwachte storingen

Servers, netwerken, API's en websites kunnen allemaal sporadische storingen vertonen die het scrapen verstoren. Deze kunnen voortkomen uit zaken als:

• Piekverkeer overweldigt servers
• Databasestoringen
• Trapsgewijze infrastructuurstoringen

Volgens één analyse heeft de gemiddelde website 2.5 uitval per maand, waarbij de gemiddelde uitval 107 minuten duurt.

Scrapers die deze problemen tegenkomen, zullen een reeks time-outs, 500-fouten, verbindingsfouten en andere waarschuwingen registreren:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

Als u deze fouten niet in de gaten houdt, kunt u tijdens storingen hele hoeveelheden gegevens missen. Maar door fouten snel op te sporen, kunt u het schrapen opnieuw proberen of pauzeren tijdens grote storingen.

In sommige gevallen wilt u misschien onmiddellijk waarschuwingen activeren, zodat problemen zo snel mogelijk kunnen worden aangepakt. Als uw bedrijf afhankelijk is van bijna realtime verzamelde gegevens, vereisen storingen een dringende reactie.

Overmatig gebruik van hulpbronnen en kosten

Afhankelijk van uw infrastructuur kan webscrapen snel aanzienlijke computerbronnen verbruiken. Scrapers die op cloudplatforms zoals AWS draaien, kunnen flinke rekeningen verdienen van:

• Hoog geheugen-/CPU-gebruik
• Grote hoeveelheden bandbreedtegebruik
• Voortdurend opschalen van servers

Ik heb gezien dat bedrijven duizenden extra geld per maand uitgeven door de verwachte behoefte aan middelen te overschrijden. Door het gebruik zorgvuldig te monitoren, kunt u uw servers op de juiste grootte instellen.

U kunt bijvoorbeeld statistieken bijhouden zoals:

• Piek CPU-gebruik: 85%
• Piekgeheugengebruik: 7.2 GB
• Maandelijkse bandbreedte: 18 TB

Als het piekgebruik nooit meer dan 50% van de bronnen bedraagt, kunt u uw servers waarschijnlijk terugschalen om kosten te besparen.

Het monitoren van pieken in het gebruik helpt ook bij het opsporen van weggelopen schrapers of lussen die buitensporig veel hulpbronnen verbruiken. Als het CPU-gebruik op een server plotseling van 40% naar 90% stijgt, is onderzoek gerechtvaardigd.

Best practices voor het monitoren van scrapingprojecten

Nu u de belangrijkste problemen kent die monitoring helpt voorkomen, gaan we enkele best practices bespreken voor het opzetten van monitoring.

Op basis van het beheer van tonnen grootschalige schraapprojecten, adviseer ik een combinatie van:

• Gestructureerd loggen
• Prestaties bijhouden
• Foutafhandeling
• Alarmering
• Gegevens bemonstering

Samen geven deze u essentieel inzicht in de activiteiten en gegevens van uw schrapers.

Gestructureerd loggen

Gestructureerd loggen betekent het bijhouden van gedetailleerde logs, niet alleen van fouten, maar ook van belangrijke meetgegevens en stappen tijdens normaal gebruik. Enkele belangrijke dingen om te loggen:

Statistieken per schraper:

• Pagina's geschraapt
• Items geëxtraheerd
• fouten

Gegevens per pagina:

• URL
• HTTP-statuscode
• Verstreken tijd
• Gegevens geëxtraheerd

Globale statistieken:

• Algemene pagina's geschraapt
• Begin-/eindtijden
• Eventuele herstarts

Logboeken moeten alle belangrijke details bevatten, zoals URL's en tijdstempels. Vermijd vage logbestanden zoals 'Scrapen mislukt!'

Ik raad ook aan om een ​​voorbeeld van volledig geëxtraheerde records te loggen, zodat u de gegevenskwaliteit ter plekke kunt controleren.

Gebruik ten slotte unieke ernstniveaus zoals INFO, WARN en ERROR, zodat u kunt filteren op ernst.

Prestaties bijhouden

Naast logboekregistratie kunt u ook de belangrijkste prestatie- en resourcestatistieken nauwlettend volgen, zoals:

• CPU gebruik
• Geheugengebruik
• Bandbreedte gebruikt
• Schraperlatentie
• Fouten en blokkeringspercentages

Zoek naar eventuele pieken, dalen of afwijkingen en registreer deze gebeurtenissen voor analyse. Een plotseling toenemende latentie rechtvaardigt bijvoorbeeld waarschijnlijk onderzoek.

Verzamel bij voorkeur statistieken op zowel systeemniveau als per scraperniveau. Dit helpt bij het isoleren van specifieke schrapers die buitensporige hulpbronnen verbruiken.

Rigoureuze foutafhandeling

Codeer uw schrapers om alle mogelijke fouten en randgevallen op te sporen en af ​​te handelen, waaronder:

• HTTP-fouten zoals 404 of 503
• Verbindingsfouten
• Time-out fouten
• Ongeldige of verkeerd opgemaakte gegevens
• Geblokkeerde verzoeken

Elk fouttype moet:

1. Wees aangemeld voor analyse, idealiter met de probleem-URL.
2. Activeer de juiste logica voor opnieuw proberen, bijvoorbeeld terugtrekken na blokken.
3. Als de fouten aanhouden, dient u deze op te vragen voor handmatige beoordeling.

Het analyseren van fouttrends helpt hardnekkige problemen te identificeren en aan te pakken.

Zorg ervoor dat u onverwachte fouten veilig afhandelt door deze over te slaan en in te loggen, in plaats van volledig te crashen. Bij een crash gaat het lopende werk verloren en is een rommelige herstart nodig.

Slimme meldingen en waarschuwingen

Configureer realtime meldingen om op de hoogte te zijn van problemen zodra ze zich voordoen. Veel voorkomende meldingen zijn onder meer:

• E-mailwaarschuwingen voor nieuwe kritieke fouten
• Slack- of sms-waarschuwingen voor schraperfouten
• Meldingen wanneer schrapers klaar zijn met uitvoeren

Geef prioriteit aan en escaleer de belangrijkste waarschuwingen, bijvoorbeeld tekstontwikkelaars over kritieke fouten. Voor meldingen met een lagere prioriteit, zoals het opnieuw opstarten van scraper, kan Slack of e-mail voldoende zijn.

U kunt ook belangrijke statistieken bijhouden, zoals het CPU-gebruik van de server, en waarschuwingen ontvangen wanneer deze de drempelwaarden overschrijden. Dit helpt bij het opsporen van problemen zoals onvoldoende ingerichte servers.

Streef ernaar om binnen 0-60 minuten op de hoogte te worden gesteld van problemen voor de snelste reactie.

Gegevensbemonstering en controles

Controleer ten slotte periodiek voorbeelden van uw verzamelde gegevens om de kwaliteit ervan te controleren.

Handmatige beoordelingen vormen een aanvulling op geautomatiseerde monitoring om problemen op te sporen die door de mazen van het net glippen.

Geef prioriteit aan het beoordelen van monsters van een nieuwe site of recentelijk gewijzigde schraper. Buggy-schrapers kunnen dagenlang slechte gegevens produceren voordat u vreemde analysetrends opmerkt.

U moet ook willekeurig 1-2% van de records van gerenommeerde scrapers bekijken om regressies vast te stellen.

Voor miljarden recorddatasets is het onpraktisch om elk item te beoordelen. Maar door een steekproef van 1-2% te nemen, is het opsporen van potentiële parsingbugs beheersbaar, terwijl de gegevenskwaliteit hoog blijft.

Belangrijke inzichten voor het monitoren van het schrapsucces

Ter afsluiting volgen hier mijn belangrijkste aanbevelingen voor het monitoren en onderhouden van grootschalige schraapprojecten:

Begin goed – Test en valideer scrapers eerst op kleine datavolumes. Zorg ervoor dat ze gegevens op de juiste manier verzamelen voordat ze opschalen.

Log strikt in – Registreer belangrijke statistieken, fouten en gegevensvoorbeelden om problemen vroegtijdig op te sporen.

Fouten afhandelen – Maak gebruik van uitgebreide foutafhandeling en nieuwe pogingen om verstoringen tot een minimum te beperken.

Proactief monitoren – Let op afwijkingen in de prestaties en trends die op problemen wijzen.

Ontvang een waarschuwing – Configureer meldingen om onmiddellijk te reageren op scraping-fouten of gegevensfouten.

Herzie voorbeelden – Controleer handmatig willekeurige gegevensmonsters om de kwaliteit te bevestigen.

Herhalen – Gebruik monitoringinzichten om scrapers voortdurend te verbeteren.

Geen enkele schraper is perfect, vooral niet op grote schaal. Maar als u deze stappen volgt, kunt u problemen snel onderkennen en ervoor zorgen dat uw gegevenspijplijnen soepel blijven werken. Schraapproblemen worden dan kleine hobbels in plaats van grote hoofdpijn!

Laat het me weten als u nog vragen heeft over de beste praktijken voor schrapen op grote schaal. Ik help collega-ontwikkelaars altijd graag. Blijf slordig!