이 글에서는 데이터 수집 비용에 영향을 미치는 다양한 요소와 이러한 비용을 추정하고 절감하는 전략에 대해 알아봅니다. 또한 사내 스크래핑과 제3자 솔루션의 장단점도 살펴보겠습니다.
데이터 수집 비용에 영향을 미치는 주요 요소
데이터 수집 비용에는 획득 비용과 데이터 복잡성 등 다양한 요인이 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 복잡성
데이터 획득 비용은 대상 데이터의 복잡성과 밀접한 상관관계가 있습니다. 대부분의 현대 웹사이트는 사용자 상호작용 후 동적·상호작용형 콘텐츠를 렌더링하기 위해 자바스크립트를 사용합니다. 따라서 웹 스크레이퍼가 웹 페이지의 HTML 소스를 가져올 때 유용한 데이터가 포함되지 않습니다. 스크레이퍼는동적 콘텐츠를 추출하기 위해셀레늄(Selenium)과 같은 브라우저 자동화 도구에 의존해야 합니다.
대상 웹사이트의 DOM(Document Object Model) 구조 역시 데이터 수집 비용에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 원하는 데이터가 DOM 계층 구조 깊숙이 중첩되어 있다면, 데이터를 찾기 위해여러 수준의 요소를 탐색해야하므로 프로세스가 느려집니다.
데이터 크기와 수집 빈도 역시 저장 공간 및 서버 요구 사항에 영향을 미쳐 최종 비용에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어 게시물 데이터셋은 자주 스크래핑해야 할 수 있으며 텍스트, 이미지, 동영상 등을 포함할 수 있는데, 이 모든 요소가 데이터 크기에 영향을 줍니다. 이러한 요소들은 인프라 요구 사항을 증가시켜 저장 공간, 대역폭, 컴퓨팅 자원을 늘리게 됩니다.
사이트 제한 사항
대상 웹사이트는 종종 봇 트래픽을 감지하고 차단하기 위한 검사를 시행합니다. 이러한 검사는 일반적으로 인간 트래픽에 대한 높은 가용성 유지, 악의적인 행위자 차단, 예상치 못한 서버 비용 방지, 스크래핑 억제를 위해 추가됩니다.
데이터 수집 시 마주칠 수 있는 몇 가지 장애물을 간략히 살펴보겠습니다:
속도 제한
주어진 시간 내에 웹 서버에 너무 많은 요청을 보내면 서버가429오류를발생시키거나 IP 주소의 웹사이트 접근을 차단할 수 있습니다. 속도 제한을 방지하려면 요청을 조절하거나 프록시 서버를 사용하여 여러 IP 주소로 분산해야 할 수 있습니다. 그러나 이러한 조치는 데이터 수집에 필요한 시간과 자원에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 속도 제한을 피하기 위해 요청 사이에 1초 지연을 추가하면 스크래핑 시간이 연장되고 서버 비용이 증가할 수 있습니다.
CAPTCHA
웹사이트는 IP 주소, 로그인 시도 횟수, 사용자 행동 등을 기반으로 유입 트래픽을 분석하여 의심스러운 트래픽이나 봇 트래픽을 실제 사용자와 구분합니다. 이러한 신호를 바탕으로 웹사이트는 사용자가 인간인지 봇인지 확인하기 위해CAPTCHA챌린지를 제시할 수 있습니다. CAPTCHA는 웹사이트 방문자가 인간임을 증명하기 위해 특정 작업이나 퍼즐을 완료하는 챌린지-응답 테스트입니다:
CAPTCHA 프롬프트를 우회하려면 CAPTCHA 솔버를 사용할 수 있지만, 스크래핑해야 하는 CAPTCHA 적용 웹페이지의 양에 따라 스크래핑 속도와 비용에 상당한 영향을 미칩니다.
IP 차단
웹사이트가 이용 약관 위반(과도한 요청, 자동화된 트래픽, 의심스러운 사용자 상호작용 등)을 여러 차례 감지하면 해당 IP 주소를 차단할 수 있습니다. 일부 웹사이트는 사용자의 지리적 지역을 기준으로 접근을 제한하기도 합니다. 이러한 제한을 피하려면 가상 사설망(VPN)이나프록시 서버를사용하여 다른 IP 주소에서 트래픽을 모방할 수 있습니다.
프록시 서버는 애플리케이션 수준에서 작동하여 다양한 요청에 다른 서버를 사용함으로써 세밀한 맞춤 설정이 가능합니다. VPN은 네트워크 계층에서 작동하여 모든 요청을 단일 보호된 IP를 통해 라우팅합니다.
웹 스크래핑의 경우프록시가 더 빠르고 저렴하며 안정적이지만 초기 설정이필요합니다. 단순한 스크래핑 작업에는 VPN이 설정하기 쉽고 무료인 경우가 많아 더 편리할 수 있지만, 구성 유연성은 상대적으로 낮습니다.
비용 추정
데이터 수집의 과제와 그로 인한 수익에 미치는 영향을 이해하셨다면, 이제 데이터 양, 빈도, 복잡성을 기준으로 비용을 추정해 볼 수 있습니다.
데이터 양
데이터 규모가 커질수록 이를 처리하는 데 필요한 저장 공간, 대역폭, 처리 비용은 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 기본 인프라 비용을 바탕으로 수집할 데이터 양에 따른 총 비용을 추정할 수 있습니다:
비용 = (GB당 저장 비용 + 전송된 데이터 GB당 대역폭 비용 + 1GB 데이터 수집을 위한 서버 비용) * 데이터 양(GB)
데이터셋 구축 전, 다양한 데이터 규모에 대한 비용 분석을 수행하여 현재 및 미래 비용을 추정하세요. 이를 통해 수집 비용과 개발 노력 측면에서 예상치 못한 문제를 피할 수 있습니다.
빈도
데이터 유형에 따라 최신 데이터를 확보하기 위해 자주 스크래핑해야 할 수 있습니다. 예를 들어 주식 시장 데이터셋은 실시간 값을 정확히 반영하기 위해 몇 분마다 업데이트해야 합니다.
데이터 양과 마찬가지로 스크래핑 빈도는 대역폭, 저장 공간, 서버 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음 공식을 사용하여 비용을 추정할 수 있습니다:
비용 = (GB당 저장 비용 + 전송된 데이터 GB당 대역폭 비용 + 1GB 데이터 획득 서버 비용) * 데이터 양(GB) * 스크래핑 작업 빈도
작은 스크래핑 작업도 빠르게 누적될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 크기가 작기 때문에 Hacker News 최신 피드를 하루에 한 번 스크래핑하는 데는 몇 달러만 들 수 있습니다. 그러나 빈도를 10분마다로 늘리면 비용이 최대 100배까지 증가할 수 있습니다.
대상 웹사이트 행동 분석
대상 데이터 구조와 적용된 제한 사항을 파악하기 위해 기술적 스파이크(spike)를 수행해야 합니다. 이 정보는 데이터 획득 비용을 추정하는 데 핵심적입니다. 기술적 스파이크는 팀이 대상 웹사이트에 익숙해지고, 데이터 구조를 이해하며, 스크래핑 속도를 저하시킬 수 있는 잠재적 문제를 발견하는 데 필요한 시간과 자원을 제공합니다.
또한 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어, 뉴스 사이트와 같은 웹사이트는 구조나 데이터를 자주 변경하는 경우가 많습니다. 이로 인해 스크래핑 스크립트를 정기적으로 업데이트해야 하므로 유지 관리 비용이 증가합니다.
기술적 스파이크는 팀이 데이터를 처음부터 생성하는 대신 즉시 사용 가능한 데이터 세트를 구매해야 할지 평가하는 데도 도움이 됩니다.
비용 절감 전략
데이터 수집에는 비용을 증가시킬 수 있는 다양한 도전과 복잡성이 따르지만, 비용을 절감하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:
프록시 로테이션
프록시 로테이션은 웹 스크래핑에 흔히 사용되는 기법으로, 서로 다른 IP 주소를 사용하여 웹사이트에 접속함으로써 웹사이트가 요청을 추적하기 어렵게 만듭니다. 시간대, HTTP 응답 코드 또는 요청 수를 기반으로 트리거를 구현할 수 있습니다. 효율적인 프록시 로테이션은 웹사이트 제한을 우회하고 안정적이고 비용 효율적인 웹 스크래핑을 보장하는 데 도움이 됩니다.
수동 IP 로테이션에는 한계가 있다는 점을 명심하세요. 예를 들어 특정 응답 코드가 발생하는 일부 특수 사례를 놓치거나 사용 가능한 IP가 고갈될 수 있습니다. 대신 수백만 개의 지리적으로 분산된 IP에 접근할 수 있어 더 나은 안정성을 제공하는 IP 로테이션 전용 솔루션을 사용할 수 있습니다. 전문 도구는 IP 차단 감소와 성공적인 요청 수 증가를 통해 원활한 운영을 가능하게 합니다.
자동화 도구
데이터 수집 및 저장을 위한 사내 인프라 관리는 특히 데이터 양과 빈도가 증가함에 따라 어려울 수 있습니다. 자동화된 스크래핑 도구와 API는 웹 스크래핑을 간소화하고 인프라를 효율적으로 확장하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 웹 스크레이퍼 API는 대상 웹사이트의 데이터 구조 변화에 자동으로 적응하며 대량 요청을 관리하고 효율적인 파싱 및 검증을 처리합니다. 이러한 기능은 팀이 더 빠르게 배포할 수 있도록 지원하여 맞춤형 웹 스크래핑 솔루션 구축 및 유지 관리에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여줍니다. Bright Data 웹 스크레이퍼 API와 같은 도구는 100개 이상의 웹사이트에서 구조화된 데이터에 대한 최신 비용 효율적인 접근을 제공합니다.
맞춤형 데이터셋 구축 비용이 너무 높다면 사전 구축된 데이터셋 사용을 고려해 보세요. 사전 구축된 데이터셋은 대부분의 개발 및 인프라 비용을 제거하며, 선택한 형식으로 신선하고 깨끗하며 검증된 데이터에 대한 접근을 제공합니다.
서버 최적화 및 확장
수집할 데이터에 따라 워크로드 요구사항에 맞춘 최적화를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 단순한 데이터 스크래핑 작업에 대형 클라우드 인스턴스를 사용하면 CPU나 메모리 같은 미사용 리소스에 대한 비용을 지불하게 될 수 있습니다. 장치 성능 지표를 검토하고 서버 구성을 조정하여 적절한 양의 CPU, 메모리, 스토리지를 할당함으로써 최적의 사용을 보장할 수 있습니다.
또한 작업 일정을 설정하여 추출 작업을 분산시키고 비수기 시간대에 기존 리소스를 활용할 수 있습니다. 경량 추출 작업의 경우Amazon Web Services(AWS) Lambda와같은 서버리스 옵션을 고려하여 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하도록 할 수 있습니다.
사내 데이터 수집 솔루션 대 타사 도구
사내 데이터 수집 솔루션과 타사 도구를 비교하고, 어느 쪽을 사용할지 결정하는 데 영향을 미칠 수 있는 요소를 살펴보겠습니다.
사내 데이터 수집 솔루션의 장단점
사내 데이터 수집 솔루션은 특정 요구 사항을 충족하도록 추출, 처리 또는 저장 단계를 맞춤화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 또한 워크플로를 기존 데이터 소스 및 내부 시스템과 쉽게 통합하여 데이터를 보강할 수 있습니다. 예를 들어, 부동산 회사는 Zillow 목록을 스크래핑하고 내부 구매자 또는 판매자 데이터로 목록을 보강할 수 있습니다.
민감한 데이터를 다루는 기업의 경우, 사내 접근 방식은 데이터 수집 및 저장의 보안과 개인정보 보호에 대한 완전한 통제권을 제공합니다. 또한 전체 프로세스를 사내에서 관리함으로써 규정 준수 및 규제 요건을 단순화합니다.
사내 솔루션은 상당한 개발, 유지보수 및 인프라 비용이 수반된다는 점을 유의해야 합니다. 이러한 시스템은 신뢰성, 속도 및 규정 준수를 보장하기 위해 숙련된 전문가를 필요로 합니다. 데이터가 증가함에 따라 요구 사항을 충족하기 위해 확장하기 위한 상당한 투자가 필요합니다.
제3자 데이터 수집 도구의 장단점
제3자 데이터 수집 도구를 사용하면 인프라 및 대상 웹사이트의 복잡성을 처리하는 대신 비즈니스 요구사항에 집중하며 신속하게 시작할 수 있습니다. 제3자 도구는 데이터 탐색, 대량 요청 처리, 파싱, 정리, 동시성 관련 문제를 자동으로 처리하여 성능 저하 없이 높은 가동 시간과 무제한 확장을 통한 일관된 성능을 보장합니다. 또한 제3자 솔루션은 특정 규정 준수를 기본적으로 지원하며 수집 프로세스를 맞춤 설정할 수 있는 구성 옵션을 제공합니다.
웹 스크래핑 API, 즉시 사용 가능한 데이터 세트, 프록시 등 제3자 도구를 활용하면 안정적이고 빠르며 비용 효율적인 웹 스크래핑이 가능합니다. 이러한 도구들은 전용 인프라 유지 관리의 필요성을 없애 더 저렴한 옵션이 됩니다. 대부분의 웹 스크래핑 솔루션은 소규모 및 대규모 기업을 대상으로 다양한 요청 할당량을 제공하는 여러 가격 패키지를 선택할 수 있게 합니다. 그 결과, 더 많은 기업들이 사내 인프라를 유지하는 대신 타사 웹 스크래핑 솔루션으로 전환하고 있습니다. 최고의 데이터셋 웹사이트와 최고의 스크래핑 도구에 대해 자세히 알아보세요.
사내 솔루션에 비해 타사 도구는 데이터 수집 과정에 대한 통제력이 낮다는 점을 유의하십시오. 수집 단계에서 특정 보안 정책을 적용하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 조직에서 모든 데이터를 특정 지역에서 처리해야 하는 경우, 모든 타사 데이터 수집 도구가 이를 지원하지 않을 수 있습니다.
데이터 수집 비용 절감을 위한 Bright Data
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Bright Data 웹 스크레이퍼 API는 사용하기 쉽고 확장 가능한 API를 제공하여Yelp,Amazon,Zillow와 같은 인기 웹사이트에서 구조화된 JSON 또는 CSV 형식으로 대량 데이터 추출을 가능하게 합니다. 웹 스크레이퍼 API를 사용하면 복잡한 인프라를 유지할 필요가 없어 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
또한 Bright Data의 프록시 서비스는대상 웹사이트 제한을 우회할 수 있는 고급 인프라를 제공하여 더 높은 성공률과 빠른 응답 시간을 보장합니다. Bright Data는광범위한 지역 커버리지, IP 로테이션, CAPTCHA 해결 기능, 고가용성을 제공하여 제한 없이 콘텐츠에 접근할 수 있게 합니다. 또한 데이터셋 개발 및 유지 관리를 위한 전담 팀의 필요성을 줄여줍니다.
결론
데이터 양, 추출 빈도, 복잡성, 웹사이트 제한은 모두 데이터 수집 비용에 영향을 미칩니다. 또한 추출 속도를 늦추고 더 많은 처리 자원을 요구할 수 있습니다. IP 로테이션, 자동 스크래핑 도구, 서버 최적화 같은 전략은 이러한 비용 일부를 관리하고 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
웹사이트 제한, IP 로테이션, 복잡한 데이터 구조를 처리할 수 있는 자동화 도구를 활용하면 보다 효율적이고 비용 효율적인 스크래핑이 가능합니다.Bright Data는사내 인프라 유지 관리 없이도 대규모 웹 데이터 수집을 위한 다양한 도구를 제공합니다.
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