Яке майбутнє чекає веб-скрейпінг
Зміст:
Бізнес-рішення, основані на аналізі мережевих даних, визначають розвиток сучасної промисловості. За даними Precedence Research, загальний обсяг ринку аналітики в цій сфері на початку 2023 року оцінювався в $41 мільярд доларів. Наслідком цього стало те, що кращі резидентні та мобільні проксі Dexodata використовуються для доступу в Мережу з геолокацією в ста з лишком країнах.
Онлайн-платформи для доступу до контенту з вибраною геолокацією сумісні з рішеннями на основі ШІ. Отже, коли хтось купує виділені проксі, він отримує доступ до одного з ключових компонентів — безпечному з'єднанню через віддалені проміжні вузли мережі, що забезпечують приватність користувача.
Раніше ми розповідали про історію індивідуальних проксі Dexodata та інших екосистем. Сьогодні ми звернемо увагу на майбутнє технології автоматизованого збору інтернет-даних.
Що таке скрейпінг за допомогою сайтів з проксі-серверами
Збір загальнодоступних даних з Мережі передбачає вивчення тисяч сторінок, і використання їх як джерела інформації. Рутинні дії при цьому повторюються мільйони разів через обсяги сучасного ринку. Алгоритми на базі штучного інтелекту (ШІ) беруть це на себе, залишається купити проксі з ротацією, щоб захистити власні IP та робочі акаунти.
Системи пошуку та збору публічних мережевих даних слугують для:
- Дизайну та виробництва продукту;
- Управління ризиками та прогнозування;
- Розробки маркетингових стратегій з урахуванням споживчих настроїв;
- Оптимізації ланцюга постачань;
- Відстеження конкурентів, їх досвіду на ринку.
Автоматизоване отримання інформації вимагає від гравців ринку оренди проксі на корпоративному рівні, тобто в обсягах, якісно та кількісно відрізняються від персонального користування.
Тенденції збору веб-даних
Існує три найбільш ймовірних характеристики майбутнього сфери скрейпінгу. Це:
- зростаюча роль ШІ,
- індивідуалізація готових ПЗ-рішень,
- розвиток ринку збору даних.
Вказані тенденції застосовні і до кращих резидентних проксі та мобільних, а також серверних IP. Нижче ми детальніше зупинимося на характеристиках кожного тренда з пунктів списку.
1. Зростаюча роль ШІ
Штучний інтелект слугує методом автоматизації, основаним на машинному навчанні, machine learning (ML). Алгоритми попереднього покоління, позбавлені функцій самообучення, здатні на:
- перегляд цільової сторінки,
- пошук необхідної інформації,
- завантаження даних,
- структурування підсумкової бази даних.
Програми-парсери з ШІ роблять те ж саме — і навіть більше. В їх функціонал включені, серед іншого:
- Пошук в Інтернеті URL за схожою тематикою;
- Пошук відомостей на кожному сайті за атрибутами class та type;
- Знання, де купити проксі;
- Автоматизація рутинних операцій;
- Обхід захисних алгоритмів сайтів;
- Доступ до контенту методами API;
- Збір інформації;
- Обробка, виправлення помилок;
- Вивід результату у форматах CSV, JSON, XLS і пр;
- Аналіз результатів, самообучення.
В нашому блозі вже розкривалася роль ШІ в зборі веб-даних через проксі-сервера з хорошою швидкістю. Інтелектуальні моделі використовують перераховані вище можливості без безпосереднього зовнішнього управління оператором.
ШІ застосовує знання, отримані під час навчання. Так автоматизована програма знаходить шаблони сторінок, розпізнає шукані текстові або мультимедійні фрагменти контенту, а потім витягує їх. Зникає необхідність окремо налаштовувати алгоритм для кожного сайту. Роботи з покращеним ШІ роблять це самі. В результаті підвищується точність збору даних при одночасному зменшенні кількості помилок і збоїв.
Машинне навчання, в т.ч. з застосуванням нейронних мереж, вимагає багато прикладів для початкового навчання алгоритмів. Це означає петабайти відомостей, для отримання яких знадобиться купити проксі з ротацією.
Переважна оренда проксі-екосистем, розрахованих на навантаження до ста одночасних з'єднань на порт. Перевірені платформи по роботі з веб-даними надають пули IP-адрес у містах Азії, Південної Америки, Європи та інших континентів. Це гарантує безсторонність моделей ШІ і в підсумку — релевантність отриманих даних. Dexodata пропонує купити проксі з ротацією адрес з списку геолокацій ста з лишком країн.
2. Індивідуалізація готових ПЗ-рішень
Програми та фреймворки для витягування даних на основі ШІ виконують повторювані дії швидше людини та ботів попереднього покоління. Особливо у випадках, пов'язаних з big data, включаючи масиви відомостей про зворотний зв'язок від пристроїв інтернету речей (IoT).
Збір загальнодоступних даних застосовується у всіх сферах промисловості, науки та культури. Кращі резидентні та мобільні проксі, а також серверні працюють посередниками для безперешкодного отримання та передачі інформації.
Для успішного скрейпінгу враховується специфіка збираних відомостей, їх розміщення, користувацька політика шуканого ресурсу і пр. Проксі-сервіси, кращі для збору веб-інформації, визначаються за сукупністю відгуків в інтернеті та результатами безкоштовних тестів платформи.
Моделі, керовані ШІ, стають все більш складними та вузькоспеціалізованими на рівні з ростом можливостей оренди проксі. Інтерфейс робота-збирача стандартизований і налаштовується під специфіку кожного завдання.
Хитрість у тому, що ПЗ повинно бути гнучким і легко кастомізованим. Тільки так вийде витягувати потрібний вид інформації з різних джерел, незалежно від того, що це: інтернет-магазини, користувацькі рейтинги, списки вакансій, юридичні терміни і пр. Інші вимоги до сучасних програмних рішень на основі ШІ при роботі з веб-даними включають високу сумісність з зовнішніми ресурсами, такими як сайти проксі-серверів, і зрозумілий інтерфейс API.
Делегувати збір веб-свідчень стало звичною процедурою. Через підрядні платформи розповсюджуються готові бази даних, або стороння компанія бере на себе збір даних під ключ. Підрядник знає, де купити проксі недорого, як налаштувати ПЗ і навчити ШІ.
3. Розвиток ринку збору даних
Дослідники з Precedent Research прогнозують, що до 2030 року ринок даних виросте втричі. Він стає все більш структурованим, поки все більше компаній, в тому числі малих, планують бізнес на основі веб-аналітики.
ШІ працює з неструктурованими масивами даних, розпізнаючи як письмові тексти, так і людську мову, аудіозаписи тощо. Прикладом подібного інтерпретатора людської мови в програмний код є ШІ-алгоритм ChatGPT. Серед іншого, він створює алгоритми для автоматизованого отримання веб-інформації за заданими параметрами, з вибором мови програмування.
Інструменти на базі ШІ, підключені через проксі-сервери, — це майбутнє витягування веб-даних на корпоративному рівні
Зростає і різноманітність SaaS-сервісів, реалізованих за допомогою оренди проксі. При цьому збільшується роль т.н. «альтернативних» даних. Це рідкісні і поки не популярні сети відомостей, таких як:
- регулюючі та патентні документи,
- користувацькі настрої,
- карти погоди,
- результати медичних обстежень: рентген, МРТ і ін.
Як бачите, розвиток скрейпінгу в Інтернеті пов'язаний з рішеннями на основі ШІ, незважаючи на те, що ті знаходяться на ранній стадії розробки. Кастомізація інструментів і експоненційний ріст — це не єдині тенденції ринку аналітики даних. Зростають занепокоєння збереженням персональних даних та застосуванням хмарних (cloud-based) рішень для витягування та обробки відомостей у Мережі.
Розпізнавання людської мови та друкованого тексту на основі машинного навчання вимагає оренди проксі в корпоративних масштабах. Кращі резидентні та мобільні проксі, а також серверні IP застосовуються для збору навчальних матеріалів, а в подальшому для приватної та безперебійної роботи програми.
Юридичний статус автоматизованих веб-збирачів з ШІ все ще обговорюється. Закон про комп'ютерне шахрайство та зловживання (CFAA) визнаний судом як не є підставою для припинення доступу з боку шуканої сторінки. Однак антиспам та інші захисні системи можуть у майбутньому перешкоджати збору інформації. За даними FinancesOnline, найчастіше складнощі у веб-аналітиці викликані програмами безпеки та обмеженням доступу.
Купуйте проксі з ротацією Dexodata — екосистеми збору даних бізнес-класу, що розширює можливості інтернет-аналітики. Зареєструйтеся та отримайте безкоштовний пробний доступ до проксі.
