Viele Unternehmen stützen sich heute auf datenbasierte Entscheidungen, und Web-Scraping ist die wichtigste Methode, um große Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln.
Allerdings werden Websites von Jahr zu Jahr zu einem immer schwierigeren Ziel. Sie aktualisieren häufig ihre Struktur und ihr Layout, enthalten dynamische Elemente und wenden fortschrittliche Anti-Bot-Maßnahmen an.
Diese Hindernisse und die Notwendigkeit, die Betriebskosten zu optimieren, fördern den Übergang vom internen Web-Scraping zu cloudbasierten Diensten.
Internes Web-Scraping: Lohnt es sich noch?
Internes Web-Scraping, auch bekannt als lokales Scraping, ist der Prozess der Entwicklung und Wartung selbst erstellter Web-Scraping-Tools innerhalb einer Organisation oder individuell.
Lokales Web-Scraping beginnt mit der Erstellung benutzerdefinierter Skripte. Solche Tools werden in Programmiersprachen wie Python, Ruby oder JavaScript geschrieben, um Websites zu navigieren, HTML zu parsen und Daten zu extrahieren. Dazu gehört auch die Einrichtung der notwendigen Infrastruktur für das Hosting des Scrapers (oft Amazon AWS) und die Speicherung der Ausgabe.
Die Einrichtung einer internen Infrastruktur ist anfangs kostspielig. Unternehmen müssen in einen Entwickler investieren, genauer gesagt in die Zeit, die der Entwickler für die Erstellung eines Scrapers aufwendet, und in sein Fachwissen. Ein freiberuflicher Entwickler kann beispielsweise zwischen 30 und 150 US-Dollar pro Stunde kosten. Die Erstellung eines einfachen Skripts kann mehrere Stunden dauern, wobei jedoch die Kosten für Wartung, Skalierung und Infrastruktur, einschließlich Proxys, nicht berücksichtigt sind.
Eine interne Infrastruktur kann auf lange Sicht kostengünstiger sein als die Nutzung von Drittanbieterdiensten. Allerdings erfordert sie ein Maß an Skalierbarkeit und Engagement, das sich nicht jedes Unternehmen leisten kann.
Herausforderungen beim internen Web-Scraping
Werfen wir einen Blick auf einige der besonderen Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Durchführung ihrer Scraping-Aktivitäten intern begegnen. Diese Hindernisse hängen mit der sich ständig ändernden Natur von Websites und der Notwendigkeit zusammen, sich durch komplexe Strukturen zu navigieren.
Dynamische Inhalte. Viele moderne Websites laden Inhalte über JavaScript. Herkömmliche Web-Scraping-Tools wie Requests und BeautifulSoup können nur statische HTML-Inhalte extrahieren. Infolgedessen sind Entwickler zunehmend gezwungen, auf browserbasiertes Scraping zurückzugreifen, das um ein Vielfaches komplexer und ressourcenintensiver ist.
Anti-Bot-Systeme. Websites wenden häufig verschiedene Anti-Scraping-Maßnahmen an, um die automatisierte Datenerfassung zu verhindern. Google verwendet beispielsweise reCAPTCHA und Kohl’s, ein amerikanischer E-Commerce-Shop, nutzt Akamai-Dienste. Die Überwindung dieser und anderer Systeme erfordert Kenntnisse und Erfahrungen, die weit über einfache Techniken wie die Änderung des User-Agents hinausgehen.
Strukturelle Änderungen. Websites haben unterschiedliche Strukturen und Layouts. Dies erfordert die Erstellung eines separaten Parsers für jede Website. Schlimmer noch: Wenn eine Website Änderungen an ihrer Struktur vornimmt, kann dies dazu führen, dass der Scraper nicht mehr funktioniert. Daher muss das selbst erstellte Tool ständig gepflegt werden, um die Logik des Parsings und die Fehlerbehandlung anzupassen.
Proxy-Server. Proxys und Web-Scraping gehen Hand in Hand. Um IP-Sperren und Blacklisting zu umgehen, müssen Sie den geeigneten Proxy-Servertyp auswählen und dann einen Proxy-Pool von IP-Adressen pflegen, um eine Erkennung zu vermeiden. Außerdem muss die Proxy-Nutzung überwacht und eine Rotation implementiert werden. Das Abwägen von Kosten und Leistung erhöht die Komplexität zusätzlich.
Was ist cloudbasiertes Web-Scraping?
Man könnte sagen, dass ein Großteil des Web-Scrapings bereits cloudbasiert ist, da Ingenieure es vorziehen, ihren Code auf geografisch relevanten Remote-Servern zu hosten. Allerdings werden die meisten Aufgaben derzeit noch manuell ausgeführt, nur eben nicht vor Ort.
Um Entwicklungsaufwand und Betriebskosten zu sparen, entscheiden sich Unternehmen zunehmend dafür, Teile ihres Betriebs an Dateninfrastrukturanbieter wie Bright Data auszulagern. Das erste Ziel sind natürlich Proxy-Server, da hochwertige IPs wie Residential-Proxys für die interne Beschaffung unwirtschaftlich sind. In letzter Zeit gibt es jedoch eine steigende Nachfrage (und ein steigendes Angebot) nach der Auslagerung von Website-Entsperrung, Infrastrukturskalierung oder sogar des gesamten Datenerfassungszyklus an Spezialisten.
Cloud-basierte Scraper gibt es in verschiedenen Formen und Größen. Im Fall von Bright Data stehen drei Arten von Diensten zur Auswahl:
- Proxy-APIs
- Scraping-Browser
- Cloud-basierte Plattformen. Cloud-basierte Scraping-Plattformen bieten die meisten Funktionen. Solche Tools verfügen über eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Sie Skripte schreiben und ausführen, den Datenextraktions-Workflow verwalten und die gescrapten Daten in der Cloud speichern können. Mit Cloud-basierten Plattformen wie Web Scraper IDE können Benutzer End-to-End-Web-Scraping-Aufgaben ausführen, ohne die Infrastruktur verwalten oder komplexe Systeme lokal einrichten zu müssen.
Warum sollten Sie sich für cloudbasierte Tools entscheiden?
Hier sind die wichtigsten Gründe für die Wahl eines cloudbasierten Tools:
- Einfache Skalierung nach oben oder unten. Die meisten Anbieter bieten verschiedene Pakete an, die von kleinen Tarifen für einzelne Benutzer bis hin zu Unternehmen reichen, die große Datenmengen scrapen müssen.
- Sie müssen keinen Headless-Browser selbst betreiben. Bei lokalen Tools für Web-Scraping müssen Sie einen Headless-Browser selbst betreiben. Cloud-basierte Dienste übernehmen dies für Sie aus der Ferne.
- Umgehen Sie Anti-Bot-Systeme. Cloud-basierte Web-Scraping-Dienste verfügen über eine integrierte Proxy-Verwaltung. Sie wenden auch Techniken wie IP- und User-Agent-Rotation oder Request-Throttling an, um menschliches Verhalten nachzuahmen und eine Erkennung zu vermeiden.
- Keine Wartung. Cloud-basierte Dienste entlasten Sie von der Wartung und Verwaltung der Infrastruktur. Die Dienstanbieter kümmern sich um die Serverwartung, Software-Updates und andere technische Aspekte, sodass Sie sich ganz auf Ihre Scraping-Aufgaben konzentrieren können.
- Ein einziger Ansprechpartner. Wenn Sie einen Dienst abonnieren, können Sie über das Dashboard auf den Scraper zugreifen und ihn verwalten. Dies vereinfacht den Scraping-Workflow, da Sie in einer einzigen Umgebung arbeiten können. In den meisten Fällen sind solche Dienste groß genug, um die Bedürfnisse einzelner Benutzer und Unternehmen abzudecken.
Allerdings sind cloudbasierte Dienste nicht ohne Mängel. Benutzer haben weniger Kontrolle über die Ressourcen, da sie auf die spezifischen Features und Funktionen des Dienstes beschränkt sind.
Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist, dass Cloud-Dienste zwar flexible Preise haben, die Kosten jedoch steigen können, sobald Ihr Datenbedarf zunimmt. Beispielsweise ist JavaScript-Rendering ein sehr häufiger Preisbegründer, da ein vollständiger Browser eine größere Belastung darstellt als eine HTTP-Bibliothek.
Fazit
Eine interne Infrastruktur bietet zwar absolute Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten, bringt jedoch Herausforderungen wie das Scraping dynamischer Inhalte, den Umgang mit IP-Sperren und die Ressourcenverwaltung mit sich.
Cloud-basierte Web-Scraping-Dienste hingegen können moderne Websites problemlos navigieren, indem sie die meisten Hindernisse für den Benutzer beseitigen. Dadurch können sich Unternehmen mehr auf die Extraktion von Daten konzentrieren, anstatt sich mit technischen Komplexitäten auseinanderzusetzen.
