Neste artigo, você aprenderá sobre os diferentes fatores que influenciam os custos de coleta de dados, bem como estratégias para estimar e reduzir esses custos. Também abordaremos algumas das vantagens e desvantagens da coleta interna em comparação com soluções de terceiros.
Principais fatores que influenciam os custos de coleta de dados
Existem vários fatores que podem influenciar os custos de coleta de dados, como custos de aquisição e complexidade dos dados.
Complexidade dos dados
O custo de aquisição de dados está altamente correlacionado com a complexidade dos dados de destino. A maioria dos sites modernos usa JavaScript para renderizar conteúdo dinâmico e interativo após alguma interação do usuário. Como resultado, quando os web scrapers buscam a fonte HTML da página da web, ela não contém nenhum dado útil. Os scrapers devem contar com ferramentas de automação de navegador, comoo Selenium, paraextrair conteúdo dinâmico.
A estruturado Modelo de Objetos de Documento(DOM) do site de destino também afeta os custos de coleta de dados. Por exemplo, se os dados desejados estiverem aninhados profundamente na hierarquia DOM, será necessárionavegar por vários níveis de elementospara encontrar os dados, o que torna o processo mais lento.
O tamanho dos dados e a frequência de coleta também influenciam os requisitos de armazenamento e servidor, o que pode afetar os resultados financeiros. Por exemplo, um conjunto de dados de postagens em mídias sociais pode precisar ser coletado com frequência e pode incluir texto, imagens ou vídeos — todos esses elementos afetam o tamanho dos dados. Esses fatores aumentam os requisitos de infraestrutura, aumentando o armazenamento, a largura de banda e os recursos computacionais.
Restrições do site
Muitas vezes, os sites de destino têm verificações para detectar e bloquear o tráfego de bots. Essas verificações geralmente são adicionadas para manter a alta disponibilidade para o tráfego humano, bloquear agentes mal-intencionados, evitar custos inesperados com o servidor ou desencorajar a coleta.
Vamos dar uma olhada rápida em alguns dos obstáculos que você pode encontrar ao coletar dados:
Limitação de taxa
Se você enviar muitas solicitações a um servidor web dentro de um determinado período, o servidor poderá gerar umerro429ou banir seu endereço IP do acesso ao site. Para evitar a limitação de taxa, talvez seja necessário reduzir suas solicitações ou usar um Proxy para distribuí-las por vários endereços IP. No entanto, essas medidas podem afetar o tempo e os recursos necessários para coletar os dados. Por exemplo, adicionar um atraso de um segundo entre as solicitações para evitar a limitação de taxa pode prolongar os tempos de scraping e aumentar os custos do servidor.
CAPTCHAs
Os sites analisam o tráfego recebido com base em itens como endereços IP, tentativas de login e comportamento do usuário para diferenciar o tráfego suspeito ou de bots do tráfego de usuários reais. Com base nesses sinais, o site pode apresentar um desafioCAPTCHApara determinar se o usuário é humano ou um bot. O CAPTCHA é um teste de desafio-resposta em que os visitantes do site completam uma tarefa ou quebra-cabeça para verificar se são humanos:
Para contornar as solicitações de CAPTCHA, você pode usar um solucionador de CAPTCHA, mas isso afeta significativamente a velocidade e os custos do scraping de dados com base no volume de páginas da web cobertas por CAPTCHA que você precisa scrapar.
Bloqueios de IP
Se um site detectar várias violações de seus termos de uso, como muitas solicitações, tráfego automatizado ou interações suspeitas do usuário, ele poderá bloquear esse endereço IP específico. Certos sites também restringem o acesso com base na região geográfica do usuário. Para evitar restrições nessas situações, você pode usar uma rede privada virtual (VPN) ou umProxypara emular o tráfego de diferentes endereços IP.
Um servidor Proxy funciona no nível do aplicativo, permitindo personalização granular usando diferentes servidores para várias solicitações. Uma VPN funciona na camada de rede, encaminhando todas as solicitações por meio de um único IP protegido.
Quando se trata de Scraping de dados,os Proxies são mais rápidos, baratos e confiáveis, mas exigem alguma configuração inicial. Para tarefas de Scraping de dados mais simples, uma VPN pode ser mais conveniente, pois é mais fácil de configurar e geralmente gratuita, mas oferece menos flexibilidade para configuração.
Estimativa de custos
Agora que você entende quais são os desafios da coleta de dados e como eles afetam os resultados financeiros, pode tentar estimar os custos com base no volume, na frequência e na complexidade dos dados.
Volume de dados
À medida que o tamanho dos dados aumenta, os custos de armazenamento, largura de banda e processamento para lidar com eles podem aumentar exponencialmente. Usando os custos básicos de infraestrutura, você pode obter uma estimativa dos custos totais com base no volume de dados a ser adquirido:
Custo = (custo de armazenamento por GB + custo de largura de banda por GB de dados transferidos + custo do servidor para adquirir um GB de dados) * quantidade de dados em GB
Antes de criar um conjunto de dados, faça uma análise de custos para vários tamanhos de dados para estimar os custos atuais e futuros. Isso pode ajudar a evitar surpresas inesperadas quando se trata de custos de aquisição e esforços de desenvolvimento.
Frequência
Dependendo do tipo de dados, pode ser necessário coletá-los com frequência para garantir que dados atualizados estejam disponíveis para consumo. Por exemplo, um conjunto de dados do mercado de ações precisa ser atualizado a cada poucos minutos para garantir que acompanhe de perto os valores em tempo real.
Assim como o volume de dados, a frequência da coleta afeta diretamente os custos de largura de banda, armazenamento e servidor. Você pode estimar os custos usando esta fórmula:
Custo = (Custo de armazenamento por GB + Custo de largura de banda por GB de dados transferidos + Custo do servidor para adquirir um GB de dados) * Quantidade de dados em GB * Frequência das tarefas de coleta
Mesmo pequenas tarefas de scraping podem aumentar rapidamente. Por exemplo, fazer scraping do feed mais recente do Hacker News uma vez por dia pode custar apenas alguns dólares, pois o tamanho dos dados é pequeno. No entanto, aumentar a frequência para a cada dez minutos pode elevar os custos em até cem vezes.
Comportamento do site de destino
Você deve realizar picos técnicos para ajudar a entender a estrutura dos dados alvo e quaisquer restrições que eles imponham. Essas informações são fundamentais para ajudá-lo a estimar os custos de aquisição de dados. Um pico técnico dá às equipes o tempo e os recursos necessários para se familiarizarem com o site alvo, entender sua estrutura de dados e descobrir possíveis problemas que poderiam retardar a coleta.
Além disso, sites como plataformas de comércio eletrônico, mídias sociais e sites de notícias costumam mudar sua estrutura ou dados com frequência. Isso requer atualizações regulares dos scripts de scraping, levando a custos de manutenção mais altos.
Os picos técnicos também podem ajudar as equipes a avaliar se devem comprar um Conjunto de dados pronto para uso em vez de criar um do zero.
Estratégias para reduzir custos
A coleta de dados traz vários desafios e complexidades que podem aumentar os custos, mas aqui estão algumas estratégias para ajudá-lo a reduzir custos:
Rotação de proxy
O Proxy rotativo é uma técnica comumente usada para Scraping de dados, em que diferentes endereços IP são usados para se conectar a um site, dificultando o rastreamento das solicitações pelos sites. Você pode implementar gatilhos com base no período de tempo, código de resposta HTTP ou número de solicitações. O Proxy rotativo pode ajudá-lo a contornar as restrições do site e garantir um Scraping de dados confiável e econômico.
Lembre-se de que a rotação manual de IP tem limitações. Por exemplo, ela pode perder alguns casos extremos com determinados códigos de resposta ou ficar sem IPs disponíveis. Em vez disso, você pode usar uma solução direcionada para rotação de IP que oferece melhor estabilidade com acesso a milhões de IPs distribuídos geograficamente. Ferramentas especializadas ajudam a permitir operações tranquilas, reduzindo as proibições de IP e aumentando o número de solicitações bem-sucedidas.
Ferramentas de automação
Gerenciar a infraestrutura interna para coleta e armazenamento de dados pode ser um desafio, especialmente à medida que o volume e a frequência dos dados aumentam. Ferramentas de scraping automatizadas e APIs podem ajudar a simplificar o Scraping de dados e dimensionar sua infraestrutura com eficiência.
Por exemplo, as APIs de Scraping de dados podem se adaptar automaticamente às mudanças na estrutura de dados de um site de destino, gerenciando solicitações em massa e lidando com Parsing e validações eficientes. Esses recursos ajudam as equipes a implantar mais rapidamente, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários para construir e manter uma solução personalizada de Scraping de dados. Ferramentas como a API Bright Data Web Scraper fornecem acesso atualizado e econômico a dados estruturados de mais de uma centena de sites.
Se o custo de construir um conjunto de dados personalizado for muito alto para você, considere usar um conjunto de dados pré-construído. Os conjuntos de dados pré-construídos eliminam a maior parte dos custos de desenvolvimento e infraestrutura e fornecem acesso a dados novos, limpos e validados no formato de sua escolha.
Otimização e dimensionamento do servidor
Dependendo dos dados a serem coletados, você pode implementar otimizações para atender aos requisitos da carga de trabalho. Por exemplo, se você usar uma instância grande na nuvem para tarefas simples de scraping de dados, poderá acabar pagando por recursos não utilizados, como CPU ou memória. Você pode revisar as métricas de desempenho do dispositivo e ajustar a configuração do servidor para alocar a quantidade certa de CPU, memória e armazenamento, garantindo o uso ideal.
Você também pode implementar cargas de trabalho programadas para distribuir as tarefas de extração e utilizar os recursos existentes durante os horários de menor movimento. Para tarefas de extração leves, considere o uso de opções sem servidor, comoo Amazon Web Services (AWS) Lambda, para garantir que você pague apenas pelos recursos que usar.
Soluções internas de coleta de dados x ferramentas de terceiros
Vamos explorar como as soluções internas de coleta de dados se comparam às ferramentas de terceiros e quais fatores podem influenciar sua decisão de usar uma ou outra.
Prós e contras das soluções internas de coleta de dados
Uma solução interna de coleta de dados oferece flexibilidade para personalizar as etapas de extração, processamento ou armazenamento para atender a requisitos específicos. O fluxo de trabalho também pode ser facilmente integrado a fontes de dados existentes e sistemas internos para enriquecer os dados. Por exemplo, uma imobiliária poderia coletar listagens do Zillow e aumentá-las com seus dados internos de compradores ou vendedores.
Para empresas que lidam com dados confidenciais, uma abordagem interna oferece controle total sobre a segurança e a privacidade da coleta e do armazenamento de dados. Ela também simplifica os requisitos regulatórios e de conformidade, mantendo todo o processo interno.
Tenha em mente que uma solução interna acarreta custos significativos de desenvolvimento, manutenção e infraestrutura. Esses sistemas exigem profissionais qualificados para garantir confiabilidade, velocidade e conformidade. À medida que os dados crescem, esses sistemas exigem investimentos significativos para se adaptar aos requisitos.
Prós e contras das ferramentas de coleta de dados de terceiros
Com ferramentas de coleta de dados de terceiros, você pode começar rapidamente e se concentrar nos requisitos de negócios, em vez de lidar com as complexidades da infraestrutura e do site de destino. As ferramentas de terceiros lidam automaticamente com questões relacionadas à descoberta de dados, tratamento de solicitações em massa, Parsing, limpeza e simultaneidade, garantindo um desempenho consistente com alto tempo de atividade e escala ilimitada, sem comprometer o desempenho. Além disso, as soluções de terceiros oferecem conformidade integrada com certas regulamentações e fornecem opções de configuração para personalizar o processo de coleta.
Você pode aproveitar ferramentas de terceiros, como APIs de scraping de dados, Conjuntos de dados prontos para uso e Proxy para um scraping de dados confiável, rápido e econômico. Essas ferramentas eliminam a necessidade de manter uma infraestrutura dedicada, tornando-as uma opção mais barata. A maioria das soluções de Scraping de dados oferece vários pacotes de preços para escolher, com diferentes cotas de solicitação para atender a pequenas e grandes empresas. Como resultado, mais empresas estão mudando para soluções de Scraping de dados de terceiros, em vez de manter uma infraestrutura interna. Leia mais sobre os melhores sites de Conjuntos de dados e as melhores ferramentas de Scraping de dados.
Tenha em mente que as ferramentas de terceiros oferecem menos controle sobre o processo de coleta de dados em comparação com as soluções internas. Pode não ser possível aplicar certas políticas de segurança durante a fase de coleta. Por exemplo, se sua organização exige que todos os dados sejam processados em uma determinada região geográfica, isso pode não ser compatível com todas as ferramentas de coleta de dados de terceiros.
Bright Data para reduzir os custos de coleta de dados
Se você deseja coletar dados de alta qualidade, prontos para uso e confiáveis, a Bright Data é a ferramenta certa para você. Com nossas APIs de Scraper de dados e soluções de Proxy, você pode facilmente extrair dados de centenas de sitescom facilidade.
A API de Scraper da Bright Data oferece APIs fáceis de usar e escaláveis, permitindo a extração em massa de dados de sites populares comoYelp,Amazon eZillow, em formato JSON ou CSV estruturado. Com a API de Scraper, você não precisa manter uma infraestrutura complexa, economizando tempo e dinheiro.
Além disso, os serviços de proxy da Bright Datafornecem uma infraestrutura avançada para contornar as restrições do site de destino, permitindo taxas de sucesso mais altas e tempo de resposta mais rápido. A Bright Data ofereceampla cobertura geográfica, rotação de IP, solucionadores de CAPTCHA e alta disponibilidade, permitindo que você acesse o conteúdo sem restrições. Também reduz a necessidade de uma equipe dedicada para desenvolver e manter os Conjuntos de dados.
Conclusão
O volume de dados, a frequência de extração, a complexidade e as restrições do site afetam os custos de aquisição de dados. Eles também podem retardar a extração e exigir mais recursos de processamento. Estratégias como rotação de IP, ferramentas de scraping automatizadas e otimizações de servidor podem ajudar a gerenciar e reduzir alguns desses custos.
Para uma extração mais eficiente e econômica, você pode utilizar ferramentas automatizadas que lidam com restrições de sites, rotação de IP e estruturas de dados complexas.A Bright Dataoferece uma variedade de ferramentas para coletar dados da web em escala, sem a necessidade de manter uma infraestrutura interna.
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