클라우드 기반 웹 스크래핑

오늘날 많은 기업이 데이터 기반 의사 결정에 의존하며, 웹 스크래핑은 다양한 출처에서 대량의 정보를 수집하는 주요 방법입니다.

그러나 웹사이트는 해마다 더 까다로운 대상이 되고 있습니다. 구조와 레이아웃을 자주 업데이트하고, 동적 요소를 포함하며, 고급 봇 방지 조치를 적용하기 때문입니다.

이러한 장애물과 비즈니스 운영 비용 최적화 필요성은 사내 웹 스크래핑에서 클라우드 기반 서비스로의 전환을 촉진합니다.

사내 웹 스크래핑: 여전히 가치가 있을까?

사내 웹 스크래핑(로컬 스크래핑이라고도 함)은 조직 내에서 또는 개인적으로 자체 구축한 웹 스크래핑 도구를 개발하고 유지 관리하는 과정입니다.

로컬 웹 스크래핑은 맞춤형 스크립트 구축으로 시작됩니다. 이러한 도구는 Python, Ruby, JavaScript와 같은 프로그래밍 언어로 작성되어 웹사이트 탐색, HTML 파싱, 데이터 추출을 수행합니다. 또한 스크래퍼 호스팅(주로 Amazon AWS) 및 출력 저장용 필수 인프라 구축도 포함됩니다.

사내 인프라 구축은 초기 비용이 많이 듭니다. 기업은 개발자, 정확히 말하면 스크레이퍼 구축에 소요되는 개발자의 시간과 전문성에 투자해야 합니다. 예를 들어 프리랜서 개발자의 시간당 비용은 30~150달러입니다. 간단한 스크립트 구축에도 몇 시간이 소요될 수 있지만, 여기에는 유지보수, 확장성, 프록시 등 인프라 비용이 포함되지 않습니다.

장기적으로 보면 사내 인프라가 타사 서비스 이용보다 비용 효율적일 수 있습니다. 그러나 모든 기업이 감당할 수 있는 수준의 확장성과 헌신이 필요합니다.

사내 웹 스크래핑의 어려움

기업이 사내에서 스크래핑 작업을 운영할 때 직면하는 몇 가지 특정한 도전 과제를 살펴보겠습니다. 이러한 장애물은 웹사이트의 변화하는 특성과 복잡한 구조를 탐색해야 하는 필요성과 관련이 있습니다.

동적 콘텐츠. 많은 현대 웹사이트는 자바스크립트를 통해 콘텐츠를 로드합니다. Requests나 BeautifulSoup 같은 전통적인 웹 스크래핑 도구는 정적 HTML 콘텐츠만 추출할 수 있습니다. 결과적으로 개발자들은 점점 더 브라우저 기반 스크래핑에 의존해야 하는데, 이는 훨씬 더 복잡하고 자원을 많이 소모합니다.

반봇 시스템. 웹사이트는 자동화된 데이터 수집을 방지하기 위해 다양한 스크래핑 방지 조치를 적용합니다. 예를 들어 Google은 reCAPTCHA를, 미국 전자상거래 업체 Kohl’s는 Akamai 서비스를 사용합니다. 이러한 시스템들을 극복하려면 사용자 에이전트 변경 같은 단순한 기술을 훨씬 뛰어넘는 지식과 경험이 필요합니다.

구조적 변화. 웹사이트마다 구조와 레이아웃이 다릅니다. 이는 각 웹사이트마다 별도의 파서를 구축해야 함을 의미합니다. 더 심각한 문제는 웹사이트가 구조를 변경할 경우 스크레이퍼가 작동하지 않을 수 있다는 점입니다. 따라서 자체 구축 도구를 지속적으로 유지 관리하여 파싱 로직과 오류 처리를 적응시켜야 합니다.

프록시 서버. 프록시와 웹 스크래핑은 뗄래야 뗄 수 없는 관계입니다. IP 차단 및 블랙리스트 등재를 극복하려면 적절한 프록시 서버 유형을 선택한 후 탐지를 피하기 위해 IP 주소 풀을 유지 관리해야 합니다. 또한 프록시 사용량을 모니터링하고 로테이션을 구현해야 합니다. 비용과 성능 사이의 균형을 맞추는 것은 또 다른 복잡성을 더합니다.

클라우드 기반 웹 스크래핑이란?

엔지니어들이 지리적으로 적합한 원격 서버에 코드를 호스팅하는 것을 선호하기 때문에, 웹 스크래핑의 상당 부분이 이미 클라우드 기반이라고 할 수 있습니다. 그러나 현재 대부분의 작업은 여전히 수동으로 수행되며, 단지 사내에서 이루어지지 않을 뿐입니다.

엔지니어링 노력과 운영 비용을 절감하기 위해 기업들은 점점 더 Bright Data와 같은 데이터 인프라 제공업체에 운영의 일부를 위탁하고 있습니다. 첫 번째 대상은 물론 프록시 서버입니다. 주거용 프록시와 같은 고품질 IP를 사내에서 조달하는 것은 경제성이 떨어지기 때문입니다. 그러나 최근에는 웹사이트 차단 해제, 인프라 확장, 심지어 전체 데이터 수집 주기까지 전문가에게 아웃소싱하려는 수요(및 공급)가 증가하고 있습니다.

클라우드 기반 웹 스크레이퍼는 다양한 형태와 규모로 제공됩니다. Bright Data의 경우 선택 가능한 세 가지 서비스 유형이 있습니다:

프록시 API
스크래핑 브라우저
클라우드 기반 플랫폼. 클라우드 기반 스크래핑 플랫폼은 가장 많은 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 스크립트 작성 및 실행, 데이터 추출 워크플로 관리, 스크래핑된 데이터의 클라우드 저장이 가능한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. Web Scraper IDE와 같은 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 인프라 관리나 복잡한 시스템의 로컬 설정을 거치지 않고도 엔드투엔드 웹 스크래핑 작업을 수행할 수 있습니다.

클라우드 기반 도구를 선택해야 하는 이유

클라우드 기반 도구를 선택해야 하는 주요 이유는 다음과 같습니다:

쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 대부분의 제공업체는 개인 사용자를 위한 소규모 플랜부터 대량의 데이터를 스크래핑해야 하는 기업까지 다양한 패키지를 제공합니다.
헤드리스 브라우저를 직접 실행할 필요가 없습니다. 로컬 웹 스크래핑 도구를 사용할 경우 헤드리스 브라우저를 직접 실행해야 합니다. 클라우드 기반 서비스는 이를 원격으로 처리해 줍니다.
반봇 시스템을 우회합니다. 클라우드 기반 웹 스크래핑 서비스는 내장된 프록시 관리 기능을 제공합니다. 또한 IP 및 사용자 에이전트 로테이션, 요청 스로틀링 등의 기술을 적용하여 인간 행동을 모방하고 탐지를 피합니다.
유지보수 불필요. 클라우드 기반 서비스는 인프라 유지관리 부담을 덜어줍니다. 서비스 제공업체가 서버 유지보수, 소프트웨어 업데이트 등 기술적 측면을 처리하므로 스크래핑 작업에 집중할 수 있습니다.
단일 연락처. 서비스에 가입하면 대시보드를 통해 스크레이퍼에 접근하고 관리할 수 있습니다. 단일 환경에서 작업할 수 있어 스크래핑 워크플로우를 단순화합니다. 대부분의 경우, 이러한 서비스는 개인 사용자와 기업의 요구를 충족시키기에 충분히 규모가 큽니다.

그러나 클라우드 기반 서비스에도 단점이 있습니다. 사용자는 서비스가 제공하는 특정 기능과 성능에 제한되기 때문에 리소스에 대한 통제권이 상대적으로 적습니다.

또 다른 고려 사항은 클라우드 서비스가 유연한 가격 정책을 가졌음에도 데이터 수요가 증가하면 비용이 급증할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 자바스크립트 렌더링은 완전한 브라우저가 HTTP 라이브러리보다 더 많은 자원을 소모하기 때문에 매우 흔한 가격 변동 요소입니다.