Atualmente, muitas empresas dependem de decisões baseadas em dados, e o Scraping de dados é o principal método para coletar grandes quantidades de informações de diferentes fontes.
No entanto, os sites estão se tornando um alvo cada vez mais desafiador a cada ano. Eles atualizam frequentemente sua estrutura e layout, incluem elementos dinâmicos e aplicam medidas avançadas contra bots.
Esses obstáculos e a necessidade de otimizar os custos operacionais das empresas estimulam a transição para o Scraping de dados da web interna para serviços baseados em nuvem.
Scraping de dados interno: ainda vale a pena?
O scraping de dados interno, também conhecido como scraping local, é o processo de desenvolvimento e manutenção de ferramentas de scraping de dados criadas internamente em uma organização ou individualmente.
O scraping de dados local começa com a criação de scripts personalizados. Essas ferramentas são escritas em linguagens de programação como Python, Ruby ou JavaScript para navegar em sites, realizar Parsing de HTML e extrair dados. Também inclui a configuração da infraestrutura necessária para hospedar o Scraper (geralmente Amazon AWS) e armazenar a saída.
Configurar uma infraestrutura interna é caro no início. As empresas precisam investir em um desenvolvedor, mais precisamente, no tempo que o desenvolvedor gasta criando um Scraper e no conhecimento especializado. Por exemplo, um desenvolvedor freelancer pode custar de US$ 30 a US$ 150 por hora. Um script simples pode levar várias horas para ser criado, mas isso não leva em conta os custos de manutenção, dimensionamento e infraestrutura, incluindo Proxies.
A infraestrutura interna pode ser mais econômica do que usar serviços de terceiros a longo prazo. No entanto, ela requer um nível de escala e comprometimento que nem todas as empresas podem oferecer.
Desafios do Scraping de dados interno
Vamos dar uma olhada em alguns dos desafios específicos que as empresas enfrentam ao executar suas operações de scraping internamente. Esses obstáculos estão associados à natureza mutável dos sites e à necessidade de navegar por estruturas complexas.
Conteúdo dinâmico. Muitos sites modernos carregam conteúdo por meio de JavaScript. Ferramentas tradicionais de Scraping de dados, como Requests e BeautifulSoup, só podem extrair conteúdo HTML estático. Como resultado, os desenvolvedores são cada vez mais forçados a depender do Scraping de dados baseado em navegador, que é uma ordem de magnitude mais complexo e consome mais recursos.
Sistemas anti-bot. Os sites frequentemente aplicam várias medidas anti-scraping para impedir a coleta automatizada de dados. Por exemplo, o Google usa o reCAPTCHA e a Kohl’s, uma loja de comércio eletrônico americana, usa os serviços da Akamai. Superar esses e outros sistemas requer conhecimento e experiência, que vão muito além de técnicas simples, como alterar o agente do usuário.
Mudanças estruturais. Os sites têm estruturas e layouts diferentes. Isso requer a construção de um analisador separado para cada site. Pior ainda, se um site fizer qualquer alteração na estrutura, isso pode fazer com que o Scraper pare de funcionar. Portanto, é necessário manter constantemente a ferramenta criada internamente para adaptar a lógica de Parsing e o tratamento de erros.
Servidores proxy. Proxies e Scraping de dados andam de mãos dadas. Para superar proibições de IP e listas negras, você precisa escolher o tipo apropriado de servidor proxy e, em seguida, manter um conjunto de endereços IP para evitar a detecção. Também é necessário monitorar o uso do proxy e implementar a rotação. Equilibrar o custo e o desempenho adiciona outra camada de complexidade.
O que é Scraping de dados baseado em nuvem
Pode-se dizer que grande parte do Scraping de dados já é baseado em nuvem, pois os engenheiros preferem hospedar seus códigos em servidores remotos geograficamente relevantes. No entanto, neste momento, a maioria das tarefas ainda é realizada manualmente, simplesmente não nas instalações.
Para economizar esforços de engenharia e custos operacionais, as empresas estão cada vez mais optando por transferir partes de suas operações para provedores de infraestrutura de dados, como a Bright Data. O primeiro alvo são, obviamente, os servidores Proxy, já que IPs de qualidade, como Proxies residenciais, não são econômicos para serem adquiridos internamente. Mas, ultimamente, tem havido uma demanda (e oferta) crescente para terceirizar o desbloqueio de sites, o dimensionamento da infraestrutura ou até mesmo o ciclo completo de coleta de dados para especialistas.
Os Scrapers baseados em nuvem vêm em vários formatos e tamanhos. No caso da Bright Data, há três tipos de serviços à escolha:
- APIs Proxy
- Navegadores de scraping
- Plataformas baseadas em nuvem. As plataformas de scraping baseadas em nuvem têm mais recursos. Essas ferramentas oferecem uma interface amigável onde você pode escrever e executar scripts, gerenciar o fluxo de trabalho de extração de dados e armazenar os dados coletados na nuvem. Com plataformas baseadas em nuvem, como o Web Scraper IDE, os usuários podem realizar tarefas completas de Scraping de dados sem gerenciar infraestrutura ou configurar sistemas complexos localmente.
Por que escolher ferramentas baseadas em nuvem?
Aqui estão as principais razões para escolher uma ferramenta baseada em nuvem:
- Facilidade de aumento ou redução de escala. A maioria dos provedores oferece diferentes pacotes, desde planos pequenos voltados para usuários individuais até empresas que precisam extrair grandes quantidades de dados.
- Não há necessidade de executar um navegador headless por conta própria. Com ferramentas locais de Scraping de dados, você precisa executar um navegador headless por conta própria. Os serviços baseados em nuvem fazem isso remotamente para você.
- Contorne os sistemas anti-bot. Os serviços de scraping de dados baseados na nuvem vêm com gerenciamento de Proxy integrado. Eles também aplicam técnicas como rotação de IP e agente do usuário ou limitação de solicitações para imitar o comportamento humano e evitar a detecção.
- Sem manutenção. Os serviços baseados em nuvem eliminam o fardo de manter e gerenciar a infraestrutura. Os provedores de serviços lidam com a manutenção do servidor, atualizações de software e outros aspectos técnicos, permitindo que você se concentre nas tarefas de scraping.
- Um único ponto de contato. Ao assinar um serviço, você pode acessar e gerenciar o Scraper por meio do painel. Isso simplifica o fluxo de trabalho de scraping, permitindo que você trabalhe em um único ambiente. Na maioria dos casos, esses serviços são grandes o suficiente para atender às necessidades de usuários individuais e empresas.
No entanto, os serviços baseados em nuvem não são isentos de falhas. Os usuários têm menos controle sobre os recursos, pois estão limitados aos recursos e funcionalidades específicos fornecidos pelo serviço.
Outra coisa a considerar é que, embora os serviços em nuvem tenham preços flexíveis, o custo pode disparar quando suas necessidades de dados aumentam. Por exemplo, a renderização de JavaScript é um modificador de preço muito comum, pois um navegador completo é mais exigente do que uma biblioteca HTTP.
Conclusão
Embora a infraestrutura interna ofereça controle e personalização absolutos, ela traz desafios como a extração de conteúdo dinâmico, o tratamento de bloqueios de IP e o gerenciamento de recursos.
Os serviços de Scraping de dados baseados em nuvem, por outro lado, podem navegar facilmente por sites modernos, resolvendo a maioria dos obstáculos para o usuário. Como resultado, as empresas podem se concentrar mais na extração de dados, em vez de lidar com complexidades técnicas.
