Raspado Distribuido

Raspado distribuido es una técnica de extracción de datos web que aprovecha múltiples máquinas, servidores o instancias en la nube para paralelizar y escalar el proceso de recopilación de datos de sitios web. En lugar de depender de un solo sistema, el raspado distribuido distribuye las solicitudes a través de múltiples nodos para mejorar la eficiencia, reducir los riesgos de detección y manejar la recuperación de datos a gran escala.

También conocido como: Raspado web escalable, raspado paralelizado.

Comparaciones

• Raspado Distribuido vs. Raspado de Nodo Único: El raspado de nodo único se ejecuta en una máquina, limitando la velocidad y la escalabilidad, mientras que el raspado distribuido distribuye la carga de trabajo para un mejor rendimiento.

• Raspado Distribuido vs. Balanceo de Carga: Si bien ambas técnicas gestionan la distribución del tráfico, el raspado distribuido se centra específicamente en distribuir solicitudes web a través de múltiples IPs o ubicaciones para la extracción de datos.

Ventajas

• Aumenta la eficiencia al permitir la recopilación de datos en paralelo.

• Reduce el riesgo de prohibiciones de IP al distribuir solicitudes entre múltiples fuentes.

• Maneja tareas de raspado a gran escala que superan las capacidades de una sola máquina.

Desventajas

• Más complejo de configurar, requiriendo la orquestación de múltiples sistemas.

• Puede introducir costos de infraestructura más altos en comparación con el raspado de nodo único.

• Requiere gestionar la consistencia y deduplicación de los datos extraídos.

Ejemplo

Una empresa que extrae precios de productos de múltiples sitios de comercio electrónico implementa un sistema de raspado distribuido utilizando proxies en la nube, raspadores en contenedores y colas de tareas. Esta configuración asegura una recuperación de datos de alta velocidad mientras evita la detección al distribuir solicitudes a través de diferentes IPs y ubicaciones geográficas.