Зачем нужно мониторить длительные масштабные парсинг-проекты (и как это делать правильно)

Привет всем!

Если вы запускаете крупномасштабные проекты парсинга веб-страниц, которые извлекают данные из тысяч или даже миллионов страниц в день, вы, вероятно, столкнулись с некоторыми проблемами, вызывающими головную боль. Масштабный парсинг сопряжен с уникальными проблемами и ловушками, которые могут подорвать качество ваших данных или привести к потере времени и вычислительных ресурсов.

Хорошей новостью является то, что тщательный мониторинг ваших скребков может помочь вам избежать и быстро решить многие распространенные проблемы. В этом руководстве я поделюсь основными проблемами, возникающими в крупных проектах по парсингу, основываясь на своем 5-летнем опыте работы экспертом по парсингу веб-страниц. Я видел эти проблемы своими глазами, управляя парсерами, которые извлекают миллионы точек данных в день.

Я также предоставлю рекомендации по мониторингу ваших парсеров, чтобы обеспечить их бесперебойную работу. Внедряя ведение журналов, отслеживание показателей, оповещения и многое другое, вы можете оставаться в курсе своих парсеров и гарантировать, что они предоставляют своевременные и высококачественные данные.

Давайте начнем!

Зачем следить за своими проектами по парсингу веб-страниц?

Прежде чем мы перейдем к конкретным проблемам, которых помогает избежать мониторинг, важно понять: зачем мониторинг очень важен для крупномасштабного парсинга.

Больше данных означает больше возможностей для проблем

Когда вы извлекаете тысячи или миллионы точек данных из сотен или тысяч страниц, просто появляется больше возможностей для того, чтобы что-то пойти не так. Некоторые потенциальные проблемы включают в себя:

• Макет сайта меняется, что ломает ваш парсер
• Ваш IP временно блокируется
• Ошибки сервера или сбои в сети мешают парсингу
• Данные анализируются или форматируются неправильно

С помощью мелкомасштабного парсинга вы сможете обнаружить подобные проблемы вручную. Но в больших масштабах эти неудачи легко остаются незамеченными. Без мониторинга вы не узнаете, что ваши данные неполны или неточны.

Использование ресурсов складывается

Парсинг миллионов страниц означает, что вы, вероятно, одновременно запускаете десятки или сотни процессов парсинга. Каждый процесс потребляет вычислительные ресурсы, такие как память, процессор и пропускная способность.

Согласно одному анализу, парсеру, извлекающему данные со скоростью 1,000 страниц в минуту, потребуется:

• 4 Гб оперативной памяти
• Процессорные ядра 4
• 5 Мбит / с полосы пропускания

Таким образом, большой парсер, работающий на нескольких серверах, может легко сжечь терабайты пропускной способности в месяц и тысячи вычислительных часов.

Тщательный мониторинг поможет вам выделить нужные ресурсы для ваших потребностей в очистке данных и предотвратить перебои или сбои в работе.

Качество данных имеет решающее значение

Для большинства парсеров конечной целью являются высококачественные и своевременные данные. Но проблемы с качеством данных становятся все более вероятными в больших масштабах:

• Согласно одному опросу, 60% компаний заявили, что плохое качество данных приводит к потере доходов.
• Неточные или устаревшие данные снижают доверие и надежность.
• Отсутствующие или неполные данные оставляют пробелы в анализе.

Отслеживая свои парсеры, вы можете быстро выявить любые проблемы с качеством данных и исправить их, прежде чем они повлияют на последующую аналитику и решения.

Остерегайтесь этих распространенных проблем со парсингом веб-страниц

В следующих разделах я расскажу о некоторых наиболее частых болевых точках и сбоях, с которыми я сталкиваюсь в крупных проектах парсинга веб-страниц, а также о том, как мониторинг помогает их свести к минимуму и устранить.

Изменения на сайте ломают парсеры

Это, безусловно, самая распространенная проблема в любой длительной операции очистки. Со временем сайты неизбежно меняют структуру и макет своих страниц таким образом, что это может привести к поломке парсеров, созданных для старого дизайна.

Согласно одному анализу более 50 миллионов веб-страниц:

• В среднем страницы меняются каждые 58 дней.
• 93% страниц меняются в течение года

Так что это не вопрос if ваши целевые сайты изменятся – это когда. Из-за отсутствия мониторинга ваш парсер внезапно перестанет работать без четкой причины.

Отслеживая частоту ошибок и объемы данных, вы можете сразу заметить неожиданное падение и изучить потенциальные изменения на сайте. Например, набор таких сообщений журнала может указывать на потенциальную проблему:

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

Затем вы можете вручную просмотреть страницы и соответствующим образом обновить парсер. Многие коммерческие службы парсинга также включают обнаружение изменений, чтобы автоматически отмечать изменения на сайте.

Я также рекомендую периодически перепроверять парсеры на сайтах, склонных к частым обновлениям. Для сайтов, которые меняются каждые 2–4 недели, ежемесячная повторная проверка может выявить изменения в макете до того, как они сломают ваш парсер.

Блокировка на веб-сайтах

Как эксперт по веб-скрапингу, я уверен, что вы знакомы с тем, как сайты блокируют или вносят в черный список. Это еще одна чрезвычайно распространенная головная боль.

Чем больше масштаб запросов, которые вы отправляете в домен, тем больше вероятность того, что они будут использовать блокировку. Общие признаки того, что вас заблокировали:

• Ошибки HTTP 403
• Появление CAPTCHA
• Полное отсутствие какого-либо ответа от сервера

Блокировки могут быть на уровне одного IP-адреса или применяться ко всему сайту. Один IP-адрес, обрабатывающий сотни страниц в минуту, является тревожным сигналом для многих сайтов. Крупномасштабные операции парсинга часто используют тысячи частных IP-прокси, чтобы избежать широкомасштабных блокировок.

Но прокси-серверы не являются полным решением, поскольку отдельные IP-адреса все равно могут быть заблокированы. Отслеживая коды ответов и частоту ошибок, блокировка становится очевидной:

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

При первых признаках блокировки вы можете чередовать разные прокси и IP-адреса, чтобы минимизировать сбои. Я также рекомендую немного ограничить ваши запросы, если вы видите частые блокировки. Хотя ожидание в несколько дополнительных секунд между запросами снижает скорость, но, по моему опыту, это значительно снижает частоту блоков.

Проблемы синтаксического анализа и качества данных

Даже если ваш парсер работает без ошибок, извлеченные данные все равно могут иметь серьезные проблемы с качеством:

• Отсутствующие поля
• Частичные или искаженные данные
• Дублированные или устаревшие данные
• Данные отформатированы неправильно

Небольшие ошибки синтаксического анализа могут остаться незамеченными, но в масштабе могут стать серьезной головной болью. Всего лишь 2% ошибок в данных при очистке 1 миллиона записей означает 20,000 XNUMX плохих записей!

Записав образец извлеченных данных, вы можете вручную просмотреть их на наличие проблем с анализом. Например:

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

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

В приведенном выше примере запись 1 выглядит чистой, а в записи 2 отсутствуют имя и телефон. Вы хотели бы быстро исправить ошибки, вызывающие проблемы с качеством данных.

Вам также следует регистрировать предупреждения о любых сбоях синтаксического анализа, ошибках HTTP и других аномалиях, чтобы их можно было исправить:

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

Установка диапазонов ожидаемых значений также может помочь выявить выбросы, которые сигнализируют о проблемах:

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

Если с самого начала строго следить за качеством данных, вы получите чистые и надежные данные в дальнейшем.

Ошибки сервера и непредвиденные сбои

Серверы, сети, API и веб-сайты могут страдать от спорадических сбоев, которые нарушают процесс парсинга. Это может быть связано с такими вещами, как:

• Пиковый трафик перегружает серверы
• Сбои в работе базы данных
• Каскадные сбои инфраструктуры

Согласно одному анализу, в среднем на веб-сайте происходит 2.5 отключения в месяц, при этом средняя продолжительность отключения составляет 107 минут.

Парсеры, столкнувшиеся с этими проблемами, регистрируют серию тайм-аутов, 500 ошибок, сбоев соединения и другие предупреждения:

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

Без отслеживания этих ошибок вы можете пропустить целые фрагменты данных во время сбоев. Но быстрое обнаружение ошибок позволяет вам повторить попытку или приостановить очистку во время серьезных сбоев.

В некоторых случаях вы можете захотеть немедленно активировать оповещения, чтобы проблемы можно было решить как можно скорее. Если ваш бизнес полагается на данные, собранные практически в реальном времени, сбои требуют срочного реагирования.

Чрезмерное использование ресурсов и затраты

В зависимости от вашей инфраструктуры парсинг веб-страниц может быстро потребовать значительных вычислительных ресурсов. Парсеры, работающие на облачных платформах, таких как AWS, могут выложить огромные счета за:

• Высокая загрузка памяти/процессора
• Большой объем использования полосы пропускания
• Постоянное масштабирование серверов

Я видел, как компании тратили тысячи дополнительных денег в месяц, превышая прогнозируемые потребности в ресурсах. Тщательный мониторинг использования помогает правильно подобрать размер серверов.

Например, вы можете отслеживать такие показатели, как:

• Пиковая загрузка ЦП: 85%
• Пиковое использование памяти: 7.2 ГБ
• Ежемесячная пропускная способность: 18 ТБ

Если пиковое использование никогда не превышает 50 % ресурсов, вы, вероятно, сможете масштабировать свои серверы для экономии средств.

Мониторинг всплесков использования также помогает обнаружить неконтролируемые скребки или циклы, потребляющие чрезмерные ресурсы. Если загрузка ЦП на сервере внезапно подскочит с 40% до 90%, это требует расследования.

Лучшие практики мониторинга парсинг-проектов

Теперь, когда вы знаете основные проблемы, которых помогает избежать мониторинг, давайте обсудим некоторые рекомендации по настройке мониторинга.

Основываясь на опыте управления множеством крупномасштабных проектов парсинга, я рекомендую комбинацию:

• Структурированное журналирование
• Отслеживание производительности
• Обработка ошибок
• Предупреждение
• Сбор данных

Вместе они дают вам необходимую прозрачность операций и данных ваших парсеров.

Структурированное журналирование

Структурированное ведение журналов означает ведение подробных журналов не только ошибок, но и ключевых показателей и шагов во время нормальной работы. Некоторые ключевые моменты для регистрации:

Статистика по парсерам:

• Страницы поцарапаны
• Извлеченные предметы
• ошибки

Данные по страницам:

• URL
• Код статуса HTTP
• Время истекло; истекшее время
• Данные извлечены

Глобальная статистика:

• Всего страниц очищено
• Время начала/окончания
• Любые перезапуски

Журналы должны содержать всю важную информацию, такую ​​как URL-адреса и временные метки. Избегайте расплывчатых журналов, таких как «Ошибка очистки!»

Я также рекомендую регистрировать выборку полностью извлеченных записей, что позволяет выборочно проверять качество данных.

Наконец, используйте уникальные уровни серьезности, такие как INFO, WARN и ERROR, чтобы можно было фильтровать сообщения по серьезности.

Отслеживание производительности

Помимо ведения журналов, внимательно отслеживайте ключевые показатели производительности и ресурсов, такие как:

• использование процессора
• Использование памяти
• Используемая пропускная способность
• Задержка скрапера
• Ошибки и вероятность блокировки

Ищите любые пики, провалы или аномалии и записывайте эти события для анализа. Например, внезапное увеличение задержки, вероятно, требует расследования.

В идеале собирайте показатели как на уровне системы, так и на уровне каждого парсера. Это помогает изолировать любые конкретные парсеры, потребляющие чрезмерные ресурсы.

Строгая обработка ошибок

Напишите код для парсеров, чтобы перехватывать и обрабатывать все возможные ошибки и крайние случаи, в том числе:

• Ошибки HTTP, такие как 404 или 503
• Сбои подключения
• Ошибки тайм-аута
• Неверные или искаженные данные
• Заблокированные запросы

Каждый тип ошибки должен:

1. Зарегистрируйтесь для анализа, в идеале с указанием проблемного URL.
2. Запустите соответствующую логику повтора — например, откат после блоков.
3. Если сбои не исчезнут, отправьте запрос на проверку вручную.

Анализ тенденций ошибок помогает выявить и устранить постоянные проблемы.

Обязательно обрабатывайте непредвиденные ошибки безопасно, пропуская и записывая их в журнал, вместо полного сбоя. Сбой приводит к потере незавершенной работы и требует беспорядочного перезапуска.

Умные уведомления и оповещения

Настройте уведомления в режиме реального времени, чтобы быть в курсе проблем по мере их возникновения. Общие уведомления включают в себя:

• Уведомления по электронной почте о новых критических ошибках
• Slack или SMS-оповещения о сбоях парсера
• Уведомления о завершении работы скреперов

Расставьте приоритеты и эскалируйте наиболее важные оповещения — например, отправляйте разработчикам текстовые сообщения о критических сбоях. Для уведомлений с более низким приоритетом, таких как перезапуск парсера, может быть достаточно Slack или электронной почты.

Вы также можете отслеживать ключевые показатели, такие как загрузка ЦП сервера, и получать оповещения, когда они превышают пороговые значения. Это помогает выявить такие проблемы, как недостаточное обеспечение серверов.

Стремитесь получать уведомления о проблемах в течение 0–60 минут, чтобы обеспечить максимально быстрый ответ.

Выборка и проверка данных

Наконец, периодически просматривайте образцы очищенных данных для выборочной проверки качества.

Ручные проверки дополняют автоматический мониторинг, позволяющий выявить проблемы, которые ускользают от внимания.

Уделяйте приоритетное внимание проверке образцов с любого нового сайта или недавно измененного парсера. Парсеры с ошибками могут выдавать неверные данные в течение нескольких дней, прежде чем вы заметите странные аналитические тенденции.

Вам также следует случайным образом просмотреть 1–2% записей из хорошо зарекомендовавших себя парсеров, чтобы выявить регрессии.

Для миллиардов наборов данных просмотр каждой записи нецелесообразен. Но выборка в 1–2 % позволяет выявлять потенциальные ошибки синтаксического анализа, сохраняя при этом высокое качество данных.

Ключевые выводы по мониторингу успеха парсинга

В заключение, вот мои главные рекомендации по мониторингу и поддержке крупномасштабных парсинг-проектов:

Начни правильно – Сначала тестируйте и проверяйте парсеры на небольших объемах данных. Прежде чем расширять масштаб, убедитесь, что они собирают данные правильно.

Строго ведите журнал – Записывайте ключевые показатели, ошибки и образцы данных, чтобы выявить проблемы на ранней стадии.

Обработка ошибок – Используйте комплексную обработку ошибок и повторных попыток, чтобы свести к минимуму сбои.

Проактивный мониторинг – Следите за аномалиями производительности и тенденциями, указывающими на проблемы.

Получать оповещения – Настройте уведомления, чтобы немедленно реагировать на сбои очистки или ошибки данных.

Обзор образцов – Вручную проверяйте случайные выборки данных для подтверждения качества.

повторять – Используйте данные мониторинга, чтобы постоянно совершенствовать парсеры.

Ни один скребок не идеален, особенно в больших масштабах. Но, следуя этим шагам, вы сможете быстро выявить проблемы и обеспечить бесперебойную работу конвейеров данных. Тогда проблемы соскабливания превращаются в небольшие шишки, а не в серьезную головную боль!

Дайте мне знать, если у вас есть еще вопросы по передовым практикам крупномасштабного парсинга. Я всегда рад помочь коллегам-разработчикам. Оставайся крутым!