Распределенный сбор данных

Распределенный сбор данных - это веб-техника извлечения данных, которая использует несколько машин, серверов или облачных экземпляров для параллелизации и масштабирования процесса сбора данных с веб-сайтов. Вместо того чтобы полагаться на одну систему, распределенный сбор данных распределяет запросы между несколькими узлами, чтобы улучшить эффективность, снизить риски обнаружения и справляться с задачами по извлечению данных в больших масштабах.

Также известен как: Масштабируемый веб-сбор данных, параллельный сбор данных.

Сравнения

• Распределенный сбор данных против однозонного сбора данных: Однозонный сбор данных работает на одной машине, ограничивая скорость и масштабирование, в то время как распределенный сбор данных распределяет рабочую нагрузку для повышения производительности.

• Распределенный сбор данных против балансировки нагрузки: Хотя обе техники управляют распределением трафика, распределенный сбор данных конкретно сосредоточен на распределении веб-запросов между несколькими IP-адресами или локациями для извлечения данных.

Плюсы

• Увеличивает эффективность за счет параллельного сбора данных.

• Снижает риск блокировок IP, распределяя запросы между несколькими источниками.

• Позволяет справляться с задачами по сбору данных в больших масштабах, превышающими возможности одной машины.

Минусы

• Более сложен в настройке, требует оркестрации нескольких систем.

• Может привести к увеличению затрат на инфраструктуру по сравнению с однозонным сбором данных.

• Требует управления целостностью и дедупликацией собранных данных.

Пример

Компания, извлекающая цены на продукты с нескольких сайтов электронной коммерции, развертывает систему распределенного сбора данных, используя облачные прокси-серверы, контейнеризованные сборщики и очереди задач. Эта настройка обеспечивает высокоскоростное извлечение данных, избегая обнаружения, распределяя запросы между различными IP-адресами и географическими местоположениями.