Por que você precisa monitorar projetos de scraping de longa duração e em grande escala (e como fazer isso da maneira certa)

Olá!

Se você estiver executando projetos de web scraping em grande escala que extraem dados de milhares ou até milhões de páginas por dia, provavelmente já se deparou com alguns problemas que causaram dores de cabeça. A raspagem em escala traz desafios e armadilhas únicos que podem sabotar a qualidade dos dados ou desperdiçar tempo e recursos de computação.

A boa notícia é que monitorar cuidadosamente seus raspadores pode ajudá-lo a evitar e resolver rapidamente muitos problemas comuns. Neste guia, compartilharei os principais problemas que surgem em grandes projetos de scraping com base em meus 5 anos de experiência como especialista em web scraping. Já vi esses problemas em primeira mão ao gerenciar scrapers que extraem milhões de pontos de dados por dia.

Também fornecerei minhas práticas recomendadas para monitorar seus scrapers para mantê-los funcionando perfeitamente. Ao implementar registro, rastreamento de métricas, alertas e muito mais, você pode ficar por dentro de seus scrapers e garantir que eles forneçam dados oportunos e de alta qualidade.

Vamos começar!

Por que monitorar seus projetos de web scraping?

Antes de entrarmos nos problemas específicos que o monitoramento ajuda a evitar, é importante compreender porque o monitoramento é muito crítico para raspagem em grande escala.

Mais dados significam mais potencial para problemas

Quando você extrai milhares ou milhões de pontos de dados de centenas ou milhares de páginas, há simplesmente mais oportunidades de algo dar errado. Alguns problemas potenciais incluem:

• O layout do site muda, quebrando seu scraper
• Seu IP é bloqueado temporariamente
• Erros de servidor ou interrupções de rede atrapalham a raspagem
• Os dados são analisados ​​ou formatados incorretamente

Com a raspagem em pequena escala, você poderá detectar esses tipos de problemas manualmente. Mas, em grande escala, essas falhas passam facilmente despercebidas. Sem monitoramento, você não saberá que seus dados estão incompletos ou imprecisos.

O uso de recursos aumenta

A raspagem de milhões de páginas significa que você provavelmente está executando dezenas ou centenas de processos de raspagem simultaneamente. Cada processo consome recursos de computação como memória, CPU e largura de banda.

De acordo com uma análise, um raspador que extraísse dados de 1,000 páginas por minuto precisaria de:

• 4 GB de RAM
• Núcleos de CPU 4
• 5 Mbps de largura de banda

Portanto, um grande raspador executado em vários servidores poderia facilmente queimar terabytes de largura de banda por mês e milhares de horas de computação.

O monitoramento cuidadoso ajuda a provisionar os recursos certos para suas necessidades de scraping e a evitar excessos ou interrupções.

A qualidade dos dados é crítica

Para a maioria dos scrapers, o objetivo final são dados oportunos e de alta qualidade. Mas os problemas de qualidade dos dados tornam-se cada vez mais prováveis ​​em grande escala:

• De acordo com uma pesquisa, 60% das empresas disseram que a má qualidade dos dados leva à perda de receita
• Dados imprecisos ou desatualizados reduzem a confiança e a confiabilidade
• Dados ausentes ou incompletos deixam lacunas na análise

Ao monitorar seus scrapers, você pode detectar rapidamente quaisquer problemas de qualidade de dados e corrigi-los antes que afetem análises e decisões posteriores.

Cuidado com esses problemas comuns de web scraping

Nas seções a seguir, abordarei alguns dos pontos problemáticos e falhas mais frequentes que vejo em grandes projetos de web scraping – além de como o monitoramento ajuda a minimizá-los e resolvê-los.

Mudanças no site quebrando scrapers

Este é de longe o problema mais comum em qualquer operação de raspagem de longa duração. Com o tempo, os sites inevitavelmente mudam suas estruturas e layouts de páginas de maneiras que podem quebrar os scrapers criados para o design antigo.

De acordo com uma análise de mais de 50 milhões de páginas da web:

• Em média, as páginas mudam a cada 58 dias
• 93% das páginas mudam em um ano

Então não é uma questão de if seus sites de destino mudarão – é quando. Na falta de monitoramento, seu raspador irá parar de funcionar repentinamente, sem um motivo claro.

Ao rastrear taxas de erro e volumes de dados, você pode notar imediatamente uma queda inesperada e investigar possíveis alterações no site. Por exemplo, um conjunto de mensagens de log como este sinalizaria um possível problema:

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

Você pode então revisar manualmente as páginas e atualizar seu raspador de acordo. Muitos serviços comerciais de scraping também incluem detecção de alterações para sinalizar automaticamente alterações no site.

Também recomendo verificar periodicamente os scrapers em sites propensos a atualizações frequentes. Para sites que mudam a cada 2 a 4 semanas, uma nova verificação mensal pode detectar mudanças de layout antes que elas quebrem seu raspador.

Ser bloqueado por sites

Como especialista em web scraping, tenho certeza de que você está familiarizado com o bloqueio ou a lista negra de sites. Esta é outra dor de cabeça extremamente comum em grande escala.

Quanto maior a escala de solicitações que você envia para um domínio, maior a probabilidade de eles empregarem bloqueio. Os sinais comuns de que você foi bloqueado incluem:

• Erros HTTP 403
• CAPTCHAs aparecendo
• Completa falta de qualquer resposta do servidor

Os bloqueios podem estar no nível de IP único ou ser aplicados em todo o site. Um único IP atingindo centenas de páginas por minuto é um sinal de alerta instantâneo para muitos sites. As operações de raspagem em grande escala geralmente usam milhares de proxies IP residenciais para evitar bloqueios abrangentes.

Mas os proxies não são uma solução completa, pois IPs individuais ainda podem ser bloqueados. Ao rastrear códigos de resposta e taxas de erro, o bloqueio se torna óbvio:

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

Ao primeiro sinal de bloqueio, você pode alternar diferentes proxies e IPs para minimizar a interrupção. Também recomendo limitar um pouco suas solicitações se você estiver vendo bloqueios frequentes. Embora esperar alguns segundos extras entre as solicitações sacrifique um pouco a velocidade, isso reduz drasticamente as taxas de bloqueio na minha experiência.

Problemas de análise e qualidade de dados

Mesmo que o seu scraper funcione sem erros, os dados extraídos ainda podem ter sérios problemas de qualidade:

• Campos ausentes
• Dados parciais ou malformados
• Dados duplicados ou desatualizados
• Dados formatados incorretamente

Pequenos bugs de análise podem passar despercebidos, mas se tornam sérias dores de cabeça em grande escala. Apenas uma taxa de erro de dados de 2% em uma raspagem de 1 milhão de registros significa 20,000 registros ruins!

Ao registrar uma amostra de dados extraídos, você pode revisá-la manualmente em busca de problemas de análise. Por exemplo:

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

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

No exemplo acima, o Registro 1 parece limpo, enquanto o Registro 2 não contém o nome e o telefone. Você gostaria de corrigir rapidamente os bugs que causam esses problemas de qualidade de dados.

Você também deve registrar avisos para quaisquer falhas de análise, erros de HTTP e outras anomalias para que possam ser corrigidos:

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

Definir intervalos de valores esperados também pode ajudar a detectar valores discrepantes que sinalizam problemas:

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

Ao ser rigoroso com a qualidade dos dados desde o início, você se beneficia de dados limpos e confiáveis ​​no downstream.

Erros de servidor e falhas inesperadas

Servidores, redes, APIs e sites podem sofrer falhas esporádicas que interrompem a raspagem. Isso pode resultar de coisas como:

• Pico de tráfego sobrecarregando servidores
• Interrupções do banco de dados
• Falhas de infraestrutura em cascata

De acordo com uma análise, um site médio tem 2.5 interrupções por mês, com duração média de 107 minutos.

Os raspadores que encontrarem esses problemas registrarão uma série de tempos limite, erros 500, falhas de conexão e outros avisos:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

Sem monitorar esses erros, você poderá perder faixas inteiras de dados durante interrupções. Mas detectar erros rapidamente permite que você tente novamente ou pause a raspagem durante falhas graves.

Em alguns casos, você pode querer acionar alertas imediatamente para que os problemas possam ser resolvidos o mais rápido possível. Se sua empresa depende de dados extraídos quase em tempo real, as interrupções exigem uma resposta urgente.

Uso excessivo de recursos e custos

Dependendo da sua infraestrutura, o web scraping pode consumir rapidamente recursos computacionais substanciais. Scrapers executados em plataformas de nuvem como AWS podem acumular contas pesadas de:

• Alto uso de memória/CPU
• Grandes quantidades de uso de largura de banda
• Aumentando constantemente os servidores

Já vi empresas gastarem milhares de dólares a mais por mês, excedendo as necessidades de recursos projetadas. Monitorar cuidadosamente o uso ajuda a dimensionar corretamente seus servidores.

Por exemplo, você pode acompanhar métricas como:

• Uso máximo da CPU: 85%
• Uso máximo de memória: 7.2 GB
• Largura de banda mensal: 18 TB

Se o pico de uso nunca exceder 50% dos recursos, você provavelmente poderá reduzir seus servidores para economizar custos.

O monitoramento de picos de uso também ajuda a detectar quaisquer scrapers ou loops descontrolados que consomem recursos excessivos. Se o uso da CPU em um servidor saltar repentinamente de 40% para 90%, vale a pena investigar.

Melhores práticas para monitorar projetos de scraping

Agora que você conhece os principais problemas que o monitoramento ajuda a evitar, vamos discutir algumas práticas recomendadas para configurar o monitoramento.

Com base no gerenciamento de vários projetos de raspagem em grande escala, recomendo uma combinação de:

• Registro estruturado
• Rastreamento de desempenho
• Tratamento de erros
• Alerta
• Amostragem de dados

Juntos, eles oferecem visibilidade essencial das operações e dos dados dos seus scrapers.

Registro estruturado

O registro estruturado significa manter registros detalhados não apenas de erros, mas também de métricas e etapas importantes durante a operação normal. Algumas coisas importantes para registrar:

Estatísticas por raspador:

• Páginas raspadas
• Itens extraídos
• erros

Dados por página:

• URL
• Código de status HTTP
• Tempo decorrido
• Dados extraídos

Estatísticas globais:

• Páginas gerais raspadas
• Horários de início/término
• Qualquer reinicialização

Os registros devem fornecer todos os detalhes importantes, como URLs e carimbos de data/hora. Evite registros vagos como "Falha na raspagem!"

Também recomendo registrar uma amostra de registros completos extraídos, o que permite verificar a qualidade dos dados.

Por fim, use níveis de gravidade exclusivos, como INFO, WARN e ERROR, para poder filtrar por gravidade.

Rastreamento de desempenho

Além de registrar, acompanhe de perto as principais métricas de desempenho e recursos, como:

• utilização do CPU
• Uso de memória
• Largura de banda usada
• Latência do raspador
• Erros e taxas de bloqueio

Procure picos, quedas ou anomalias e registre esses eventos para análise. Por exemplo, o aumento repentino da latência provavelmente justifica uma investigação.

O ideal é coletar métricas tanto no nível do sistema quanto no nível do raspador. Isso ajuda a isolar quaisquer raspadores específicos que consumam recursos excessivos.

Tratamento rigoroso de erros

Codifique seus scrapers para detectar e lidar com todos os possíveis erros e casos extremos, incluindo:

• Erros HTTP como 404 ou 503
• Falhas de conexão
• Erros de tempo limite
• Dados inválidos ou malformados
• Solicitações bloqueadas

Cada tipo de erro deve:

1. Estar logado para análise, de preferência com o URL do problema.
2. Acione a lógica de repetição apropriada – por exemplo, recuando após bloqueios.
3. Se as falhas persistirem, aumente para revisão manual.

A análise de tendências de erros ajuda a identificar e resolver problemas persistentes.

Certifique-se de lidar com erros inesperados com segurança, ignorando e registrando, em vez de travar totalmente. A falha perde o trabalho em andamento e requer reinicializações confusas.

Notificações e alertas inteligentes

Configure notificações em tempo real para estar ciente dos problemas à medida que eles acontecem. Notificações comuns incluem:

• Alertas por e-mail para novos erros críticos
• Alertas de folga ou SMS para falhas de scraper
• Notificações quando os scrapers terminam as execuções

Priorize e escale os alertas mais importantes – por exemplo, enviar mensagens de texto aos desenvolvedores sobre falhas críticas. Para notificações de prioridade mais baixa, como reinicializações do scraper, Slack ou e-mail podem ser suficientes.

Você também pode rastrear métricas importantes, como o uso da CPU do servidor, e receber alertas quando elas excederem os limites. Isso ajuda a detectar problemas como servidores subprovisionados.

Procure ser notificado sobre problemas dentro de 0 a 60 minutos para obter uma resposta mais rápida.

Amostragem e verificações de dados

Por fim, revise periodicamente amostras de seus dados extraídos para verificar a qualidade.

As revisões manuais complementam o monitoramento automatizado para detectar problemas que passam despercebidos.

Priorize a revisão de amostras de qualquer site novo ou raspador alterado recentemente. Scrapers com bugs podem produzir dados ruins por dias antes que você perceba tendências analíticas estranhas.

Você também deve revisar aleatoriamente 1-2% dos registros de scrapers bem estabelecidos para capturar regressões.

Para conjuntos de dados de bilhões de registros, a revisão de cada entrada é impraticável. Mas a amostragem de 1 a 2% torna gerenciável a detecção de possíveis bugs de análise, ao mesmo tempo que mantém alta qualidade dos dados.

Principais conclusões para monitorar o sucesso da raspagem

Para finalizar, aqui estão minhas principais recomendações para monitorar e manter projetos de scraping em grande escala:

Comece certo – Teste e valide scrapers primeiro em pequenos volumes de dados. Confirme se eles coletam os dados corretamente antes de aumentar a escala.

Registrar rigorosamente – Registre as principais métricas, erros e amostras de dados para detectar problemas antecipadamente.

Lidar com erros – Empregue tratamento abrangente de erros e novas tentativas para minimizar interrupções.

Monitore proativamente – Fique atento a anomalias de desempenho e tendências que apontem para problemas.

Seja alertado – Configure notificações para reagir imediatamente a falhas de extração ou erros de dados.

Revisar amostras – Verifique manualmente amostras de dados aleatórios para confirmar a qualidade.

Iterar – Use insights de monitoramento para melhorar constantemente os scrapers.

Nenhum raspador é perfeito, especialmente em grande escala. Mas seguindo essas etapas, você pode detectar problemas rapidamente e manter seus pipelines de dados funcionando perfeitamente. Os problemas de raspagem tornam-se pequenos inchaços em vez de grandes dores de cabeça!

Deixe-me saber se você tiver alguma outra dúvida sobre as práticas recomendadas de raspagem em grande escala. Fico sempre feliz em ajudar outros desenvolvedores. Fique desconexo!