Memotong Biaya tanpa Memotong Sudut Saat Mengumpulkan Data dari Web

Menggores data dari web tanpa memiliki rencana penuh dengan risiko. Saat Anda tersesat di situs web yang kompleks dan kebersihan data, anggaran Anda akan cepat habis. Peluangnya bahkan lebih tinggi jika Anda menggunakan sumber daya cloud dan tidak melacak biaya yang dikeluarkan setiap hari. Dalam hal pengoptimalan biaya, Anda harus melihat seluruh alur kerja Anda, biasanya termasuk–

1. Memotong data dari web.
2. Pembersihan dan normalisasi data.
3. Menyimpan data dalam media seperti database atau bucket S3.
4. Mengakses data melalui panggilan API atau akses langsung ke lokasi penyimpanan.
5. Kemungkinan enkripsi dan dekripsi data (jika data sensitif dan keamanan tinggi adalah yang terpenting).
6. Pemrosesan data yang tergores agar dapat digunakan untuk alur kerja hilir.

Melanjutkan > Memulai Ulang

Dalam banyak kasus saat Anda mengorek puluhan poin data di jutaan halaman web, kode Anda mungkin rusak di beberapa titik. Dalam sebagian besar skenario, orang melanjutkan dengan memulai kembali seluruh tugas- ya itu memang jauh lebih mudah untuk diterapkan dan digunakan. Namun dengan sedikit keajaiban teknik, mungkin menggunakan mekanisme caching, Anda dapat memastikan bahwa Anda menyimpan pos pemeriksaan setiap kali pekerjaan pengikisan berhenti. Setelah Anda memperbaiki masalah di balik kerusakan Anda, Anda dapat melanjutkan untuk mengikis data dengan melanjutkan dari pos pemeriksaan yang disimpan.

Server vs Tanpa Server

Poin ini penting bagi mereka yang tidak mengorek data secara real-time, melainkan secara berkelompok. Misalnya, Anda mengikis data dari sejuta halaman web dua kali sehari. Setiap kali, pekerjaan mengikis membutuhkan waktu 2 jam untuk menyelesaikannya. Jadi total waktu yang diperlukan untuk menjalankan tugas setiap hari adalah 2+2=4 jam. Sekarang jika Anda memiliki pengaturan berbasis server menggunakan sesuatu seperti instans AWS EC-2, Anda akan ditagih selama 24 jam kecuali jika Anda secara manual menyalakan dan mematikan instans setiap saat- sulit dan mudah berantakan- proses naik. Jalur yang lebih baik untuk diambil di sini adalah menggunakan penyiapan tanpa server di mana Anda memiliki sumber daya cloud yang berjalan sesuai permintaan seperti AWS Lambda atau Fargate. Dengan cara ini, Anda hanya ditagih untuk 4 jam yang Anda konsumsi dan akan menghemat banyak uang dalam jangka panjang. Jika Anda mengorek data dari web menggunakan spider otomatis yang berjalan 24×7, Anda dapat memilih penyiapan berbasis server.

Detektor Perubahan Situs Web

Anda mungkin mengorek satu juta halaman web dari 5 situs web- total 5 juta halaman web. Sekarang misalkan 2 situs web tersebut membuat perubahan berbasis UI dan saat Anda menjalankan perayap, Anda mendapatkan data yang salah dalam alur kerja Anda. Sekarang Anda perlu menghabiskan waktu berjam-jam serta sumber daya komputasi tambahan untuk menemukan bagian mana dari data yang tidak dapat digunakan, perbarui crawler, lalu jalankan lagi untuk 2 juta halaman web. Situasi seperti itu dapat dengan mudah dihindari seandainya Anda menjalankan skrip pendeteksi perubahan yang akan memberi tahu Anda bahwa tampilan dan nuansa dari 2 situs web telah berubah. Ini akan menghemat waktu, uang, dan bahkan kemungkinan kehilangan data.

Mengotomatiskan tugas manusia

Saat membuat alur kerja pengikisan web, akan ada banyak tugas yang awalnya dilakukan secara manual. Ini mungkin termasuk tahapan seperti verifikasi dan validasi data, pembersihan data, pemformatan, dan lainnya. Seringkali analis data menghabiskan berjam-jam menjalankan skrip di mesin lokal mereka. Mengingat besarnya jumlah data yang mungkin mereka tangani, skrip mungkin memerlukan waktu beberapa saat untuk dijalankan. Opsi yang lebih baik di sini adalah mengotomatiskan beberapa langkah setelah mendapatkan pulsa data. Seiring waktu, Anda harus menargetkan untuk mengotomatiskan lebih banyak tugas untuk meningkatkan efisiensi.

Pilih cloud publik daripada server khusus

Kecuali jika Anda membuat keputusan menggunakan aliran data di mana setiap milidetik diperhitungkan, Anda dapat menggunakan cloud publik alih-alih server khusus. Mungkin ada sedikit penurunan dalam kinerja tetapi menggunakan server khusus dalam jangka panjang, dapat membuat biaya pengikisan web Anda membengkak tanpa batas.

Alat Sumber Terbuka

Sebagian besar perangkat lunak berlisensi menghabiskan banyak biaya melalui langganan bulanan atau tahunan. Jika Anda memerlukan fitur tambahan seperti rotasi IP atau pembersihan data, Anda akan dikenakan biaya tambahan. Selain itu, sebagian besar alat berbayar ini akan hadir dengan beberapa batasan dan penambahan atau perubahan fitur baru apa pun dapat memakan waktu berbulan-bulan- jika disetujui.

Masalah Kepatuhan Outsourcing

Saat mengorek data dari seluruh web, Anda perlu melihat beberapa aspek hukum seperti

1. Apakah Anda menangkap informasi pribadi apa pun.
2. File robot.txt untuk situs web tersebut.
3. Aturan seputar data berada di belakang halaman login.
4. Menangani konten berhak cipta.
5. Memastikan penggunaan kembali konten tidak melanggar hukum.
6. Menyadari hukum lokasi geografis tempat Anda mengorek konten dan tempat tinggal pengguna akhir Anda.

Dan banyak lagi…

Karena kerumitan undang-undang digital global, mudah untuk menemukan diri Anda berada di pihak yang salah dalam tuntutan hukum karena satu kesalahan langkah. Di sisi lain, tidak setiap perusahaan memiliki tim hukum untuk menangani masalah seperti itu - biayanya mahal.

Sebagai gantinya, Anda dapat mengalihdayakan persyaratan hukum Anda sehingga Anda dapat meminta bantuan mereka setiap kali Anda menyiapkan alur pengikisan web baru atau memutuskan untuk membuat produk menggunakan data tergores. Layanan hukum berdasarkan permintaan untuk pengikisan web akan lebih masuk akal untuk perusahaan kecil atau menengah sedangkan departemen hukum Fortune 500 dapat menangani masalah seperti itu secara internal.

Jadikan Validasi Data lebih murah menggunakan Mesin

Satu peralihan yang dapat dilakukan perusahaan adalah menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk memvalidasi data alih-alih mendapatkan spesialis data. Seringkali puluhan analis menganalisis data mentah secara manual, membuat perubahan tertentu, membuat kolom baru, dan menormalkan data. Sebagian besar aktivitas ini dapat diotomatisasi dengan membuat alur kerja menggunakan alat seperti AWS Step Functions. Alur kerja ini dapat dikonfigurasi berdasarkan:

1. Apakah data Anda datang dalam bentuk streaming langsung atau batch.
2. Kuantitas data yang diproses secara berkala.
3. Jenis pemrosesan yang ingin Anda lakukan pada data.
4. Waktu yang dapat diterima yang dapat diambil titik data untuk melintasi alur kerja.
5. Kebutuhan untuk coba lagi, kembalikan dan jalankan kembali mekanisme.

Keuntungan terbesar dari alur kerja tersebut adalah jika Anda memang memerlukan sejumlah pemeriksaan manual, Anda dapat memiliki langkah manual dalam alur kerja di mana seseorang dapat melihat data, membuat perubahan jika diperlukan, dan menekan tombol untuk memindahkan alur kerja. ke langkah berikutnya.

Biarkan Skala Mendikte Persyaratan

Solusi pengikisan terbaik untuk entitas perusahaan dengan ribuan karyawan yang melayani di berbagai negara, mungkin tidak hemat biaya untuk perusahaan rintisan dengan 10 karyawan yang melayani satu kota. Oleh karena itu, mengambil ide scraping dari perusahaan lain mungkin tidak membantu. Selain itu, rencana pengikisan di perusahaan Anda mungkin juga perlu diperbarui saat Anda meningkatkan skala.

Segarkan Hanya yang telah Berubah

Misalkan Anda mengorek data dari situs web eCommerce. Anda memiliki beberapa poin data yang penting seperti deskripsi, properti, kebijakan pengembalian, harga, jumlah ulasan, peringkat, dan lainnya. Sekarang jika Anda me-refresh data ini secara teratur, Anda mungkin lebih suka me-refresh titik data yang berbeda pada interval yang berbeda. Misalnya, Anda dapat memperbarui harga per jam, ulasan dan peringkat setiap hari, dan poin data lainnya setiap bulan. Meskipun perubahan seperti itu terlihat kecil, ketika Anda mengalikan biaya dan upaya dengan beberapa juta, Anda akan menyadari betapa menyegarkan hanya apa yang Anda butuhkan yang dapat menyelamatkan Anda.

Menggunakan penyedia DaaS seperti PromptCloud

Tidak ada satu ukuran yang cocok untuk semua dalam hal pengikisan web, itulah sebabnya tim kami di PromptCloud memberikan solusi khusus untuk setiap perusahaan berdasarkan persyaratan pengikisan mereka. Solusi kami yang sepenuhnya dapat disesuaikan memungkinkan Anda memperbarui–

• Situs web tempat Anda perlu mengikis data.
• Frekuensi pengikisan data.
• Titik data yang akan diekstrak.
• Mekanisme di mana Anda ingin menggunakan data tergores.

Tidak peduli berapa banyak sumber yang Anda pasang, fitur agregator kami dapat membantu Anda mendapatkan data dalam satu aliran.

Bisnis memiliki jadwal yang ketat di mana mereka membutuhkan alur kerja dan berjalan cepat. Pengalaman kami membantu kami menyiapkan pipa pengikis dalam waktu singkat, begitu kami memiliki persyaratan. Kami juga membantu klien memahami kekacauan dalam data dengan menyediakan solusi end-to-end. Fitur lain yang berguna adalah

• Dikelola sepenuhnya tanpa layanan pemeliharaan yang disebarkan ke cloud.
• Dukungan cepat didukung oleh SLA yang kuat.
• Latensi rendah sehingga data sampai ke Anda tepat waktu.
• Skalabilitas tak terbatas berdasarkan kebutuhan Anda.
• Pemantauan dan pemeliharaan seluruh alur kerja scraping.

Karena kami mengenakan biaya berdasarkan jumlah data yang Anda gunakan, Anda tidak perlu khawatir tentang biaya tetap. Seperti solusi DaaS sejati, tagihan bulanan Anda hanya berdasarkan konsumsi data Anda. Jadi, berlanggananlah kepada kami sekarang dan dapatkan data dengan harga wajar tanpa mengambil jalan pintas hanya dalam 4 langkah:

1. Anda memberi kami persyaratan.
2. Kami memberi Anda data sampel.
3. Kami akan menyelesaikan penyiapan perayap jika Anda puas.
4. Data sampai ke tangan Anda, dalam format pilihan Anda dan melalui media pilihan.

Jadi pilihan ada di tangan Anda, dan inilah saatnya untuk mendapatkan kendali pengikisan web di tangan Anda sebelum biaya Anda mencapai puncaknya.