Hoy en día, muchas empresas se basan en decisiones basadas en datos, y el Scraping web es el método principal para recopilar grandes cantidades de información de diferentes fuentes.
Sin embargo, los sitios web se están convirtiendo en un objetivo cada vez más difícil. Actualizan con frecuencia su estructura y diseño, incluyen elementos dinámicos y aplican medidas avanzadas contra los bots.
Estos obstáculos y la necesidad de optimizar los costes operativos de las empresas fomentan la transición del Scraping web interno a los servicios basados en la nube.
Scraping web interno: ¿sigue mereciendo la pena?
El scraping web interno, también conocido como scraping local, es el proceso de desarrollar y mantener herramientas de scraping web creadas por uno mismo dentro de una organización o de forma individual.
El scraping web local comienza con la creación de scripts personalizados. Estas herramientas se escriben en lenguajes de programación como Python, Ruby o JavaScript para navegar por sitios web, realizar parseo de HTML y extraer datos. También incluye la configuración de la infraestructura necesaria para alojar el Scraper (a menudo Amazon AWS) y almacenar los resultados.
La configuración de una infraestructura interna es costosa al principio. Las empresas deben invertir en un desarrollador, para ser exactos, en el tiempo que este dedica a crear un Scraper y en su experiencia. Por ejemplo, un desarrollador autónomo puede costar entre 30 y 150 dólares por hora. La creación de un script sencillo puede llevar varias horas, pero esto no tiene en cuenta los costes de mantenimiento, escalabilidad e infraestructura, incluidos los Proxies.
A largo plazo, la infraestructura interna puede ser más rentable que el uso de servicios de terceros. Sin embargo, requiere un nivel de escala y compromiso que no todas las empresas pueden permitirse.
Retos del Scraping web interno
Veamos algunos de los retos específicos a los que se enfrentan las empresas al realizar operaciones de scraping internas. Estos obstáculos están relacionados con la naturaleza cambiante de los sitios web y la necesidad de navegar por estructuras complejas.
Contenido dinámico. Muchos sitios web modernos cargan contenido a través de JavaScript. Las herramientas tradicionales de Scraping web, como Requests y BeautifulSoup, solo pueden extraer contenido HTML estático. Como resultado, los desarrolladores se ven cada vez más obligados a recurrir al scraping basado en navegadores, que es mucho más complejo y requiere más recursos.
Sistemas antibots. Los sitios web suelen aplicar diversas medidas antirraspado para impedir la recopilación automatizada de datos. Por ejemplo, Google utiliza reCAPTCHA y Kohl’s, una tienda de comercio electrónico estadounidense, utiliza los servicios de Akamai. Superar estos y otros sistemas requiere conocimientos y experiencia que van mucho más allá de técnicas sencillas como cambiar el agente de usuario.
Cambios estructurales. Los sitios web tienen diferentes estructuras y diseños. Esto requiere la creación de un analizador sintáctico independiente para cada sitio web. Peor aún, si un sitio web realiza algún cambio en la estructura, puede provocar que el Scraper deje de funcionar. Por lo tanto, es necesario mantener constantemente la herramienta autoconstruida para adaptar la lógica de parseo y el manejo de errores.
Servidores proxy. Los proxies y el Scraping web van de la mano. Para superar las prohibiciones de IP y las listas negras, es necesario elegir el tipo de servidor proxy adecuado y, a continuación, mantener un grupo de direcciones IP para evitar la detección. También es necesario supervisar el uso de los proxies e implementar la rotación. Equilibrar el coste y el rendimiento añade otra capa de complejidad.
¿Qué es el Scraping web basado en la nube?
Se podría decir que gran parte del Scraping web ya está basado en la nube, ya que los ingenieros prefieren alojar su código en servidores remotos geográficamente relevantes. Sin embargo, en este momento la mayoría de las tareas todavía se realizan manualmente, simplemente no en las instalaciones.
Para ahorrar esfuerzos de ingeniería y costes operativos, las empresas optan cada vez más por descargar parte de sus operaciones a proveedores de infraestructura de datos como Bright Data. El primer objetivo son, por supuesto, los servidores Proxy, ya que las IP de calidad, como los Proxies residenciales, no son rentables de obtener internamente. Pero últimamente ha habido una creciente demanda (y oferta) de externalizar el desbloqueo de sitios web, el escalado de la infraestructura o incluso el ciclo completo de recopilación de datos a especialistas.
Los Scrapers web basados en la nube vienen en diversas formas y tamaños. En el caso de Bright Data, hay tres tipos de servicios entre los que elegir:
- API de Proxy
- Navegadores de scraping
- Plataformas basadas en la nube. Las plataformas de scraping basadas en la nube son las que tienen más funciones. Estas herramientas proporcionan una interfaz fácil de usar en la que se pueden escribir y ejecutar scripts, gestionar el flujo de trabajo de extracción de datos y almacenar los datos extraídos en la nube. Con plataformas basadas en la nube como Web Scraper IDE, los usuarios pueden realizar tareas de Scraping web de principio a fin sin tener que gestionar la infraestructura ni configurar sistemas complejos a nivel local.
¿Por qué elegir herramientas basadas en la nube?
Estas son las principales razones para elegir una herramienta basada en la nube:
- Escalabilidad fácil. La mayoría de los proveedores ofrecen diferentes paquetes que van desde planes pequeños dirigidos a usuarios individuales hasta empresas que necesitan extraer grandes cantidades de datos.
- No es necesario ejecutar un navegador sin interfaz por su cuenta. Con las herramientas de Scraping web locales, es necesario ejecutar un navegador sin interfaz por su cuenta. Los servicios basados en la nube se encargan de esto de forma remota por usted.
- Evita los sistemas antibots. Los servicios de Scraping web basados en la nube incluyen una gestión de Proxies integrada. También aplican técnicas como la rotación de IP y de agentes de usuario o la limitación de solicitudes para imitar el comportamiento humano y evitar la detección.
- Sin mantenimiento. Los servicios basados en la nube descargan la carga de mantener y gestionar la infraestructura. Los proveedores de servicios se encargan del mantenimiento del servidor, las actualizaciones de software y otros aspectos técnicos, lo que le permite centrarse en las tareas de scraping.
- Un único punto de contacto. Cuando se suscribe a un servicio, puede acceder y gestionar el Scraper a través del panel de control. Esto simplifica el flujo de trabajo de rascado al permitirle trabajar en un único entorno. En la mayoría de los casos, estos servicios son lo suficientemente grandes como para cubrir las necesidades de los usuarios individuales y las empresas.
Sin embargo, los servicios basados en la nube no están exentos de defectos. Los usuarios tienen menos control sobre los recursos, ya que están limitados a las características y funcionalidades específicas que ofrece el servicio.
Otra cosa a tener en cuenta es que, aunque los servicios en la nube tienen precios flexibles, el coste puede dispararse una vez que aumentan sus necesidades de datos. Por ejemplo, la representación de JavaScript es un modificador de precio muy común, ya que un navegador completo es más exigente que una biblioteca HTTP.
Conclusión
Si bien la infraestructura interna ofrece un control y una personalización absolutos, también plantea retos como el rastreo de contenidos dinámicos, el bloqueo de IP y la gestión de recursos.
Por otro lado, los servicios de Scraping web basados en la nube pueden navegar fácilmente por los sitios web modernos, ya que resuelven la mayoría de los obstáculos para el usuario. Como resultado, las empresas pueden centrarse más en la extracción de datos que en lidiar con complejidades técnicas.
