Эффективная система парсинга для извлечения данных
Внутренние данные, имеющиеся в организациях, ограничены по своему объему, что заставляет компании обращаться к сети Интернет для удовлетворения своих потребностей в данных. Однако извлечение этих данных таким образом, чтобы они имели смысл для бизнес-приложений, остается сложным процессом. Свидетельством тому является повышенный интерес средних и крупных организаций к созданию своей системы парсинга.
Необходимость эффективного парсинга данных из Интернета
Поиск и извлечение данных в Интернете может осуществляться несколькими способами. На самом деле, существует множество различных технологий, инструментов и методик, которые можно использовать, когда речь идет о парсинге. Однако не все они дают одинаковые результаты. Хотя использование инструментов автоматизации браузера для управления веб-браузером является одним из самых простых способов парсинга, он значительно медленнее, поскольку рендеринг занимает значительное количество времени.
Немногие DIY парсеры и библиотеки могут быть легко включены в конвейер парсинга веб-страниц. Кроме того, всегда есть возможность создать большинство из них с нуля, чтобы обеспечить максимальную эффективность и гибкость. Поскольку это дает гораздо больше возможностей для настройки, что жизненно важно для такого динамичного процесса, как парсинг, у нас есть созданная на заказ инфраструктура для сбора данных из Интернета.
Удовлетворение сложных требований к настройке парсера
Каждое требование по парсингу, которое мы получаем, является единственным в своем роде. Сайты, которые мы постоянно просматриваем, отличаются друг от друга технологией бэкенда, практикой кодирования и структурой навигации. Несмотря на все сложности, устранение болевых точек, связанных с парсингом, и предоставление готовых к использованию данных клиентам является нашим приоритетом.
Некоторые приложения, использующие веб-данные, требуют, чтобы данные извлекались с низкой задержкой. Это означает, что данные должны извлекаться в момент их обновления на целевом сайте с минимальной задержкой. Сравнение цен, например, требует данных с низкой задержкой. Оптимальный метод настройки парсера выбирается в зависимости от сферы применения данных. Мы гарантируем, что доставленные данные действительно помогут вашему приложению во всей своей полноте.
Как мы настроили наш конвейер для высокоэффективного парсинга
Мы постоянно совершенствуем и настраиваем нашу систему парсинга, чтобы расширить границы и улучшить ее производительность, включая время обработки и качество данных. Вот некоторые из улучшений производительности, которые мы недавно сделали.
1. Оптимизирован запрос к БД для улучшения времени реакции всей системы.
Все метаданные статистики сбора хранятся в базе данных, и все вместе это накапливается, превращаясь в значительный объем данных, которыми необходимо управлять. Наши парсеры должны делать запросы к этой базе данных, чтобы получить детали, которые направят их на выполнение следующего задания по парсингу. Обычно это занимает несколько секунд, поскольку метаданные извлекаются из базы данных.
Недавно мы оптимизировали этот запрос к базе данных, что существенно сократило время получения данных до долей секунды с примерно 4 секунд. Это сделало процесс ползания значительно быстрее и плавнее, чем раньше.
2. Распределенный подход к серверам, работающим в различных географических регионах
Вместо того чтобы использовать один сервер для поиска миллионов записей, мы развернули парсеры на нескольких серверах, расположенных в разных географических регионах. Поскольку извлечение выполняют несколько машин, нагрузка на каждый сервер будет значительно ниже, что, в свою очередь, поможет ускорить процесс извлечения.
Еще одним преимуществом является то, что некоторые сайты, доступ к которым возможен только из определенной географии, могут быть собраны при использовании распределенного подхода. Поскольку скорость работы при использовании распределенного подхода значительно увеличивается, наши клиенты могут наслаждаться более быстрым временем выполнения заказа.
3. Массовое индексирование для более быстрой дедупликации
Дублирование записей никогда не является признаком хорошего набора данных. Именно поэтому у нас есть система обработки данных, которая выявляет и удаляет дубликаты записей из данных, прежде чем предоставить их клиентам. Для этой задачи дедупликации выделена база данных NoSQL.
Недавно мы обновили эту систему для выполнения массового индексирования записей, что значительно увеличит время обработки данных, что в конечном итоге сократит общее время, затрачиваемое на поиск и доставку данных.
В заключение
Поскольку веб-данные стали неизбежным ресурсом для предприятий, работающих в различных отраслях промышленности, спрос на эффективный и оптимизированный парсинг сайтов вырос.
Мы прилагаем все усилия, чтобы поддерживать нашу систему парсинга в актуальном состоянии, экспериментируя, совершенствуя и извлекая уроки из каждого проекта, за который мы беремся. Это помогает нам поддерживать постоянную поставку чистых, структурированных данных, готовых к использованию нашими клиентами в рекордно короткие сроки.