샘플 데이터가 좋습니다! 그러나 그것은 단지 절반의 이야기입니다

비즈니스 수준을 높이기 위해 웹 데이터 추출을 고려하고 있거나 스크랩을 하기 위해 DIY 웹 스크레이퍼 도구를 만지작거리고 있다면 웹의 매우 역동적인 특성이 뉴스가 되지 않아야 합니다. 웹 사이트는 매우 역동적이며 지속적으로 업데이트됩니다. 이러한 변경 사항은 대부분 미묘하지만 웹 사이트의 구조적 변경으로 인해 크롤러가 쓸모 없게 될 수 있으므로 웹 데이터 추출을 시작하는 모든 사람에게 심각한 문제가 됩니다.

완전 관리형 웹 데이터 추출 솔루션으로서 우리는 크롤러 설정, 데이터 저장, 중복 제거 및 웹 크롤링의 모든 것을 지속적으로 처리합니다.

그러나 우리는 데이터 추출 프로젝트를 전체적으로 평가하기 위해 샘플 데이터에만 의존하는 고객을 종종 봅니다. 제공된 샘플 데이터는 데이터가 전달될 때 어떻게 보일지 빠르게 알려 주지만, 처음 단계에서 원활한 크롤링을 보장하지 않아 놀랄 수 있습니다. 크롤러 설정은 처음에 나타나야 하는 문제를 제거해야만 안정적인 상태에 도달할 수 있습니다. 웹 크롤링 프로젝트를 평가하여 안정성을 확보하고 비즈니스에 데이터를 적용하는 데 최소 3개월이 걸리는 이유가 여기에 있습니다.

샘플 데이터에는 전체 그림이 표시되지 않습니다.

샘플 데이터가 원활한 반복 추출을 보장하지 않는다고 말하지만 전달된 데이터가 다르다는 의미는 아닙니다. 여기서 기억해야 할 중요한 점은 웹 페이지에서 데이터를 추출하여 샘플 데이터 파일을 만드는 것은 자동화된 웹 크롤러 설정으로 해당 사이트를 크롤링하는 것과 완전히 다르다는 것입니다. 샘플 데이터 추출에서 놓칠 자동화된 크롤링을 시작하면 재생되는 많은 웹 사이트 요소가 있습니다. 이러한 문제는 실제로 해결될 수 있지만 문제가 있을 때만 가능합니다. 이것이 우리가 착수하는 웹 스크래핑 프로젝트에 대해 3개월의 잠금 기간을 강조하는 이유입니다.

다음은 자동 크롤링이 시작된 후에만 찾아내고 수정할 수 있는 웹 크롤링의 몇 가지 문제입니다.

1. 데이터 중단 문제 극복

크롤링이 일회성 추출이 아닌 자동화될 때 웹사이트가 어떻게 작동할지 예측하기 어렵습니다. 샘플 데이터 추출에 표시되지 않을 수 있는 데이터 손실로 이어질 수 있는 문제가 있을 수 있습니다. 원인은 대상 사이트의 서버 구성에서 팝업 간섭, 리디렉션 및 끊어진 링크에 이르기까지 다양합니다. 이러한 문제는 샘플 데이터가 만들어지는 일회성 크롤링을 수행하여 식별할 수 없습니다. 크롤링이 정기적으로 실행되기 시작하면 표면에 나타나는 이러한 예기치 않은 문제를 해결하여 크롤러를 안정화합니다. 따라서 자동화된 크롤링의 초기 단계에서 데이터 흐름이 약간 중단되는 것은 정상이며 걱정할 필요가 없습니다. 원활한 크롤링을 위해 이러한 병목 현상을 즉시 수정합니다.

2. 전송 속도 최적화

웹 사이트의 속도는 DNS 공급자, 서버 품질 및 트래픽과 같은 예상치 못한 요인에 따라 달라집니다. 이 속도는 하루 중 시간대에 따라 많이 다를 수 있습니다. 사이트 속도는 사이트를 크롤링하는 데 걸리는 시간에 큰 영향을 미치기 때문에 각 웹사이트의 크롤링 시간을 최적화하여 전송 일정을 맞추는 데 시간이 걸립니다. 크롤링의 이러한 측면도 처음에는 예측할 수 없기 때문에 초기 단계에서 배달 시간에 약간의 불규칙성이 있는 것이 정상입니다.

웹 크롤링은 시간이 지남에 따라 완성될 수 있습니다.

인터넷에 있는 웹 사이트의 역동적이고 예측할 수 없는 특성을 감안할 때 모든 웹 크롤링 프로젝트에서 안정적인 속도에 도달하는 데 시간이 걸립니다. 거래의 일부인 예상치 못한 문제는 일반적으로 잠시 후에 시작되며 문제가 발생했을 때만 고칠 수 있습니다. 이것이 문제가 해결되고 크롤링이 원활하게 실행되는 안정적인 상태에 도달하기 전에 고객에게 최소 3개월 동안 머물 것을 촉구하는 이유입니다.

최종적으로 제공되는 가치 평가

다른 모든 것과 마찬가지로 웹 데이터 추출 프로젝트에서 파생된 결과를 평가하는 데 시간이 걸립니다. 데이터가 샘플 데이터만 평가하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 최종 결론에 도달하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 알아낼 수 있는 데이터에 대한 몇 가지 사항이 있습니다.

1. 저울은 관리가 가능한가?

빅 데이터를 처음 접하는 경우 많은 양의 데이터를 처리하는 것이 겁날 수 있습니다. 당사 솔루션은 확장 가능하고 대규모 요구 사항을 수용할 수 있지만 데이터가 들어오기 시작하면 빅 데이터 인프라 업그레이드가 필요할 수 있습니다. 데이터를 활용하기 위한 최적의 경로를 찾는 것은 시간이 지나면 마스터할 수 있는 것입니다.

2. 육체 노동이 필요합니까?

우리는 REST API를 포함한 다양한 전달 방법과 다양한 형식으로 데이터를 전달합니다. 이렇게 하면 데이터에 대해 수행할 수동 작업이 거의 남지 않는 것이 이상적입니다. 그러나 특정 요구 사항(데이터 소비 포함)에 따라 처리해야 할 수동 작업이 있을 수 있습니다. 이 경우 기술 인력을 고용하거나 기존 직원이 프로젝트를 처리하도록 교육할 수 있습니다.

3. 요구 사항 미세 조정

웹 데이터 추출 요구 사항은 데이터 세트에 익숙해지고 추가 활용 범위를 찾을 때 약간의 미세 조정이 필요한 경우가 많습니다. 대부분의 사람들은 프로젝트 초기에 특정 필드, 소스 웹사이트 및 크롤링 빈도를 간과합니다. 시간이 지남에 따라 무시된 일부 필드가 유용하거나 더 높은 빈도의 데이터를 원할 수 있습니다. 이는 데이터 추출 프로젝트가 어떻게 도움이 될 수 있는지 평가하기 전에 데이터 추출 프로젝트에 시간을 할애해야 함을 다시 한 번 분명히 합니다.

결론

모든 웹사이트가 똑같이 만들어지는 것은 아니며 반복되는 크롤링의 후반 단계에서 나타날 수 있는 문제는 처음에는 예측하기 어렵습니다. 무엇보다도 데이터 추출에서 가장 크고 어려운 과제는 지속적인 모니터링과 때때로 현명한 해결 방법이 필요한 크롤러의 유지 관리입니다. 웹 데이터 추출 여정을 시작할 때 웹 크롤링의 일부인 이러한 문제를 인식하고 작업할 적절한 시간을 주는 것이 중요합니다.