In diesem Artikel erfahren Sie mehr über verschiedene Faktoren, die die Kosten der Datenerfassung beeinflussen, sowie über Strategien zur Schätzung und Reduzierung dieser Kosten. Wir werden auch einige der Vor- und Nachteile von internem Scraping im Vergleich zu Lösungen von Drittanbietern behandeln.
Wichtige Faktoren, die die Kosten der Datenerfassung beeinflussen
Es gibt verschiedene Faktoren, die die Kosten der Datenerfassung beeinflussen können, beispielsweise die Anschaffungskosten und die Komplexität der Daten.
Datenkomplexität
Die Kosten für die Datenbeschaffung hängen stark von der Komplexität der Zieldaten ab. Die meisten modernen Websites verwenden JavaScript, um nach einer Benutzerinteraktion dynamische und interaktive Inhalte darzustellen. Wenn Web-Scraper den HTML-Quellcode der Webseite abrufen, enthält dieser daher keine nützlichen Daten. Scraper müssen auf Browser-Automatisierungstools wieSeleniumzurückgreifen, umdynamische Inhalte zu scrapen.
Die DOM-Struktur (Document Object Model) der Zielwebsite wirkt sich ebenfalls auf die Kosten der Datenerfassung aus. Wenn die gewünschten Daten beispielsweise tief in der DOM-Hierarchie verschachtelt sind, müssen Siemehrere Ebenen von Elementen durchlaufen,um die Datenzufinden, was den Prozess verlangsamt.
Die Datengröße und die Häufigkeit der Datenerfassung beeinflussen auch die Speicher- und Serveranforderungen, was sich auf das Endergebnis auswirken kann. Beispielsweise muss ein Datensatz mit Social-Media-Beiträgen möglicherweise häufig gescrapt werden und kann Text, Bilder oder Videos enthalten – all dies wirkt sich auf die Datengröße aus. Diese Faktoren erhöhen die Anforderungen an die Infrastruktur und steigern den Bedarf an Speicherplatz, Bandbreite und Rechenressourcen.
Website-Einschränkungen
Häufig verfügen Zielwebsites über Kontrollen, um Bot-Traffic zu erkennen und zu blockieren. Solche Kontrollen werden in der Regel hinzugefügt, um eine hohe Verfügbarkeit für menschlichen Traffic aufrechtzuerhalten, böswillige Akteure zu blockieren, unerwartete Serverkosten zu vermeiden oder das Scraping zu verhindern.
Werfen wir einen kurzen Blick auf einige der Hindernisse, auf die Sie bei der Datenerfassung stoßen können:
Ratenbegrenzung
Wenn Sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu viele Anfragen an einen Webserver senden, gibt der Server möglicherweise einen429-Fehleraus oder sperrt Ihre IP-Adresse für den Zugriff auf die Website. Um eine Ratenbegrenzung zu vermeiden, müssen Sie möglicherweise Ihre Anfragen drosseln oder einen Proxy-Server verwenden, um sie auf mehrere IP-Adressen zu verteilen. Diese Maßnahmen können jedoch den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Datenerfassung beeinflussen. Wenn Sie beispielsweise eine Verzögerung von einer Sekunde zwischen den Anfragen einfügen, um eine Ratenbegrenzung zu vermeiden, kann dies die Scraping-Zeiten verlängern und die Serverkosten erhöhen.
CAPTCHAs
Websites analysieren den eingehenden Traffic anhand von Faktoren wie IP-Adressen, Anmeldeversuchen und Nutzerverhalten, um verdächtigen oder Bot-Traffic von echten Nutzern zu unterscheiden. Auf der Grundlage dieser Signale kann die Website eineCAPTCHA-Prüfungdurchführen, um festzustellen, ob es sich bei dem Nutzer um einen Menschen oder einen Bot handelt. CAPTCHA ist ein Challenge-Response-Test, bei dem Website-Besucher eine Aufgabe oder ein Rätsel lösen müssen, um zu bestätigen, dass sie Menschen sind:
Um CAPTCHA-Aufforderungen zu umgehen, können Sie einen CAPTCHA-Löser verwenden, der jedoch die Geschwindigkeit des Web-Scrapings und die Kosten erheblich beeinflusst, je nach Umfang der mit CAPTCHA geschützten Webseiten, die Sie scrapen müssen.
IP-Blöcke
Wenn eine Website mehrere Verstöße gegen ihre Nutzungsbedingungen feststellt, z. B. zu viele Anfragen, automatisierten Traffic oder verdächtige Benutzerinteraktionen, kann die Website diese bestimmte IP-Adresse blockieren. Bestimmte Websites beschränken den Zugriff auch basierend auf der geografischen Region des Benutzers. Um Einschränkungen in diesen Szenarien zu vermeiden, können Sie ein virtuelles privates Netzwerk (VPN) oder einenProxy-Serververwenden, um den Traffic von verschiedenen IP-Adressen zu emulieren.
Ein Proxy-Server arbeitet auf Anwendungsebene und ermöglicht eine detaillierte Anpassung, indem verschiedene Server für unterschiedliche Anfragen verwendet werden. Ein VPN arbeitet auf Netzwerkebene und leitet alle Anfragen über eine einzige geschützte IP-Adresse weiter.
Wenn es um Web-Scraping geht,sind Proxys schneller, kostengünstiger und zuverlässiger, erfordern jedoch eine gewisse Ersteinrichtung. Für einfachere Scraping-Aufgaben kann ein VPN praktischer sein, da es einfacher einzurichten und oft kostenlos ist, jedoch weniger Flexibilität bei der Konfiguration bietet.
Kostenvoranschlag
Nachdem Sie nun die Herausforderungen der Datenerfassung und deren Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis verstanden haben, können Sie versuchen, die Kosten auf der Grundlage von Datenvolumen, Häufigkeit und Komplexität zu schätzen.
Datenvolumen
Mit zunehmender Datengröße können die Kosten für Speicherung, Bandbreite und Verarbeitung exponentiell steigen. Anhand der Basisinfrastrukturkosten können Sie eine Schätzung der Gesamtkosten auf der Grundlage des zu erfassenden Datenvolumens vornehmen:
Kosten = (Speicherkosten pro GB + Kosten für Bandbreite pro GB übertragener Daten + Serverkosten für die Erfassung von einem GB Daten) * Datenmenge in GB
Bevor Sie einen Datensatz erstellen, führen Sie eine Kostenanalyse für verschiedene Datengrößen durch, um sowohl die aktuellen als auch die zukünftigen Kosten zu schätzen. So können Sie unerwartete Überraschungen in Bezug auf die Beschaffungskosten und den Entwicklungsaufwand vermeiden.
Häufigkeit
Je nach Art der Daten müssen Sie diese möglicherweise häufig scrapen, um sicherzustellen, dass aktuelle Daten für die Verwendung verfügbar sind. Beispielsweise muss ein Datensatz zur Börse alle paar Minuten aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass er den Echtzeitwerten genau folgt.
Genau wie das Datenvolumen wirkt sich auch die Häufigkeit des Abrufens direkt auf die Bandbreite, den Speicherplatz und die Serverkosten aus. Sie können die Kosten mit dieser Formel schätzen:
Kosten = (Speicherkosten pro GB + Kosten der Bandbreite pro GB übertragener Daten + Serverkosten für den Erwerb von einem GB Daten) * Datenmenge in GB * Häufigkeit der Scraping-Aufgaben
Selbst kleine Scraping-Aufgaben können sich schnell summieren. Das tägliche Scraping des neuesten Feeds von Hacker News kostet beispielsweise nur wenige Dollar, da die Datenmenge gering ist. Eine Erhöhung der Häufigkeit auf alle zehn Minuten könnte die Kosten jedoch um das Hundertfache in die Höhe treiben.
Verhalten der Zielwebsite
Sie müssen technische Spikes durchführen, um die Struktur der Zieldaten und etwaige Einschränkungen zu verstehen. Diese Informationen sind entscheidend für die Schätzung der Datenbeschaffungskosten. Ein technischer Spike gibt den Teams die Zeit und die Ressourcen, die sie benötigen, um sich mit der Zielwebsite vertraut zu machen, ihre Datenstruktur zu verstehen und potenzielle Probleme aufzudecken, die das Scraping verlangsamen könnten.
Darüber hinaus ändern Websites wie E-Commerce-Plattformen, soziale Medien und Nachrichtenseiten häufig ihre Struktur oder Daten. Dies erfordert regelmäßige Aktualisierungen der Scraping-Skripte, was zu höheren Wartungskosten führt.
Technische Spikes können Teams auch dabei helfen, zu beurteilen, ob sie einen gebrauchsfertigen Datensatz kaufen sollten, anstatt einen von Grund auf neu zu erstellen.
Strategien zur Kostensenkung
Die Datenerfassung ist mit verschiedenen Herausforderungen und Komplexitäten verbunden, die die Kosten in die Höhe treiben können. Hier sind jedoch einige Strategien, mit denen Sie die Kosten senken können:
Proxy-Rotation
Proxy-Rotation ist eine Technik, die häufig für das Web-Scraping verwendet wird, bei der verschiedene IP-Adressen für die Verbindung zu einer Website verwendet werden, wodurch es für Websites schwierig wird, die Anfragen zu verfolgen. Sie können Trigger basierend auf dem Zeitrahmen, dem HTTP-Antwortcode oder der Anzahl der Anfragen implementieren. Eine effiziente Proxy-Rotation kann Ihnen helfen, Website-Beschränkungen zu umgehen und ein zuverlässiges und kostengünstiges Web-Scraping zu gewährleisten.
Beachten Sie, dass die manuelle IP-Rotation Einschränkungen hat. Beispielsweise können einige Randfälle mit bestimmten Antwortcodes übersehen werden oder die verfügbaren IPs können erschöpft sein. Stattdessen können Sie eine gezielte Lösung für die IP-Rotation verwenden, die eine bessere Stabilität mit Zugriff auf Millionen von geografisch verteilten IPs bietet. Spezielle Tools tragen zu einem reibungslosen Betrieb bei, indem sie IP-Sperren reduzieren und die Anzahl erfolgreicher Anfragen erhöhen.
Automatisierungstools
Die Verwaltung der internen Infrastruktur für die Datenerfassung und -speicherung kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn das Datenvolumen und die Häufigkeit zunehmen. Automatisierte Scraping-Tools und APIs können dazu beitragen, das Web-Scraping zu vereinfachen und Ihre Infrastruktur effizient zu skalieren.
Beispielsweise können sich Web-Scraper-APIs automatisch an Änderungen in der Datenstruktur einer Zielwebsite anpassen, Massenanfragen verwalten und effiziente Parsing- und Validierungsprozesse durchführen. Diese Funktionen helfen Teams bei einer schnelleren Bereitstellung und reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung und Wartung einer benutzerdefinierten Web-Scraping-Lösung erheblich. Tools wie die Bright Data Web Scraper API bieten einen aktuellen, kostengünstigen Zugriff auf strukturierte Daten von über hundert Websites.
Wenn die Kosten für die Erstellung eines benutzerdefinierten Datensatzes für Sie zu hoch sind, sollten Sie die Verwendung eines vorgefertigten Datensatzes in Betracht ziehen. Vorgefertigte Datensätze eliminieren den Großteil der Entwicklungs- und Infrastrukturkosten und bieten Ihnen Zugriff auf aktuelle, saubere und validierte Daten in einem Format Ihrer Wahl.
Serveroptimierung und Skalierung
Je nach den zu erfassenden Daten können Sie Optimierungen vornehmen, um den Anforderungen der Arbeitslast gerecht zu werden. Wenn Sie beispielsweise eine große Cloud-Instanz für einfache Daten-Scraping-Aufgaben verwenden, zahlen Sie möglicherweise für ungenutzte Ressourcen wie CPU oder Arbeitsspeicher. Sie können die Leistungsmetriken des Geräts überprüfen und Ihre Serverkonfiguration anpassen, um die richtige Menge an CPU, Arbeitsspeicher und Speicher zuzuweisen und so eine optimale Nutzung sicherzustellen.
Sie können auch geplante Workloads implementieren, um Extraktionsaufgaben zu verteilen und vorhandene Ressourcen außerhalb der Spitzenzeiten zu nutzen. Für einfache Extraktionsaufgaben sollten Sie serverlose Optionen wieAmazon Web Services (AWS) Lambdain Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass Sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen.
Interne Datenerfassungslösungen vs. Tools von Drittanbietern
Lassen Sie uns untersuchen, wie interne Datenerfassungslösungen im Vergleich zu Tools von Drittanbietern abschneiden und welche Faktoren Ihre Entscheidung für die eine oder andere Lösung beeinflussen könnten.
Vor- und Nachteile interner Datenerfassungslösungen
Eine interne Datenerfassungslösung bietet die Flexibilität, die Schritte der Extraktion, Verarbeitung oder Speicherung an spezifische Anforderungen anzupassen. Der Workflow lässt sich außerdem leicht in bestehende Datenquellen und interne Systeme integrieren, um die Daten anzureichern. Ein Immobilienunternehmen könnte beispielsweise Zillow-Angebote scrapen und diese mit seinen internen Käufer- oder Verkäuferdaten ergänzen.
Für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen, bietet ein interner Ansatz die vollständige Kontrolle über die Sicherheit und den Datenschutz bei der Datenerfassung und -speicherung. Außerdem vereinfacht er die Einhaltung von Compliance- und regulatorischen Anforderungen, da der gesamte Prozess intern bleibt.
Beachten Sie, dass eine interne Lösung mit erheblichen Entwicklungs-, Wartungs- und Infrastrukturkosten verbunden ist. Diese Systeme erfordern qualifizierte Fachkräfte, um Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Compliance zu gewährleisten. Mit zunehmendem Datenvolumen erfordern diese Systeme erhebliche Investitionen, um den Anforderungen gerecht zu werden.
Vor- und Nachteile von Datenerfassungstools von Drittanbietern
Mit Datenerfassungstools von Drittanbietern können Sie schnell loslegen und sich auf die geschäftlichen Anforderungen konzentrieren, anstatt sich mit der Infrastruktur und den Komplexitäten der Zielwebsite zu befassen. Tools von Drittanbietern kümmern sich automatisch um Probleme im Zusammenhang mit der Datenermittlung, der Bearbeitung von Massenanfragen, dem Parsing, der Bereinigung und der Parallelität und gewährleisten eine konsistente Leistung mit hoher Verfügbarkeit und unbegrenzter Skalierbarkeit, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Darüber hinaus bieten Lösungen von Drittanbietern eine integrierte Konformität mit bestimmten Vorschriften und bieten Konfigurationsoptionen zur Anpassung des Erfassungsprozesses.
Sie können Tools von Drittanbietern wie Web-Scraping-APIs, gebrauchsfertige Datensätze und Proxys für zuverlässiges, schnelles und kostengünstiges Web-Scraping nutzen. Diese Tools machen die Wartung einer dedizierten Infrastruktur überflüssig und sind daher eine kostengünstigere Option. Die meisten Web-Scraping-Lösungen bieten mehrere Preispakete mit unterschiedlichen Anfragequoten für kleine und große Unternehmen zur Auswahl. Infolgedessen wechseln immer mehr Unternehmen zu Web-Scraping-Lösungen von Drittanbietern, anstatt eine interne Infrastruktur zu unterhalten. Lesen Sie mehr über die besten Websites für Datensätze und die besten Scraping-Tools.
Beachten Sie, dass Tools von Drittanbietern im Vergleich zu internen Lösungen weniger Kontrolle über den Datenerfassungsprozess bieten. Es ist möglicherweise nicht möglich, bestimmte Sicherheitsrichtlinien während der Erfassungsphase durchzusetzen. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise verlangt, dass alle Daten in einer bestimmten geografischen Region verarbeitet werden, wird dies möglicherweise nicht von allen Datenerfassungstools von Drittanbietern unterstützt.
Bright Data zur Senkung der Datenerfassungskosten
Wenn Sie hochwertige, gebrauchsfertige und zuverlässige Daten sammeln möchten, ist Bright Data das richtige Tool für Sie. Mit unseren Web-Scraper-APIs und Proxy-Lösungen können Sie ganz einfach Daten von Hunderten von Websites scrapen.
Die Bright Data Web Scraper API bietet benutzerfreundliche und skalierbare APIs, die die Massenextraktion von Daten aus beliebten Websites wieYelp,Amazon undZillow im strukturierten JSON- oder CSV-Format ermöglichen. Mit der Web Scraper API müssen Sie keine komplexe Infrastruktur unterhalten, was Ihnen Zeit und Geld spart.
Darüber hinaus bieten die Proxy-Dienste von Bright Dataeine fortschrittliche Infrastruktur zur Umgehung von Einschränkungen der Ziel-Websites, was höhere Erfolgsraten und schnellere Reaktionszeiten ermöglicht. Bright Data bieteteine umfassende geografische Abdeckung, IP-Rotation, CAPTCHA-Löser und hohe Verfügbarkeit, sodass Sie ohne Einschränkungen auf Inhalte zugreifen können. Außerdem reduziert sich der Bedarf an einem dedizierten Team für die Entwicklung und Pflege der Datensätze.
Fazit
Datenvolumen, Extraktionshäufigkeit, Komplexität und Website-Beschränkungen wirken sich alle auf die Kosten der Datenerfassung aus. Sie können auch die Extraktion verlangsamen und mehr Verarbeitungsressourcen erfordern. Strategien wie IP-Rotation, automatisierte Scraping-Tools und Serveroptimierungen können dabei helfen, einige dieser Kosten zu verwalten und zu reduzieren.
Für ein effizienteres und kostengünstigeres Web-Scraping können Sie automatisierte Tools verwenden, die mit Website-Beschränkungen, IP-Rotation und komplexen Datenstrukturen umgehen können.Bright Databietet eine Reihe von Tools für die Erfassung von Webdaten in großem Umfang, ohne dass eine interne Infrastruktur unterhalten werden muss.
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