在本文中，您将了解影响数据采集成本的不同因素，以及如何评估和降低这些成本的策略。我们还将探讨自建爬虫与使用第三方解决方案各自的优劣。
影响数据采集成本的关键因素
影响数据采集成本的因素很多，比如数据获取成本和数据复杂度等。
数据复杂度
获取数据的成本与目标数据的复杂度高度相关。大多数现代网站都使用 JavaScript 来渲染动态且具有交互性的内容，需要用户进行一些操作后才会加载。因此，当网络爬虫获取网页的 HTML 源代码时，里面往往不包含任何有用的数据。爬虫必须依赖像 Selenium 这类浏览器自动化工具来 抓取动态内容。
目标网站的 文档对象模型（DOM） 结构也会影响数据采集的成本。例如，如果您想要的数据嵌套在 DOM 层级的深处，就需要 穿过多个元素层级来定位数据，这会显著放慢处理速度。
数据规模以及采集频率也会影响存储和服务器需求，从而影响最终成本。举个例子，社交媒体帖子的数据集需要频繁采集，并且可能包含文本、图片或视频，这些都会影响数据规模。这些因素会增加对基础设施的需求，从而提高存储、带宽和计算资源的投入。
网站限制
通常，目标网站会有一些检测和屏蔽机器人流量的措施。这些措施通常用于保障对真实访问者的服务可用性、阻挡恶意行为者、避免不可预期的服务器成本或阻吓爬虫。
下面我们简单介绍一下在采集数据时可能会遇到的一些常见障碍：
速率限制
如果在给定时间内向一个 Web 服务器发送过多请求，服务器可能会返回 429 错误 或禁止您的 IP 地址访问该网站。为了 防止速率限制，您可以限制请求频率，或者使用代理服务器将请求分散到多个 IP 地址。但这些措施也会影响数据采集所需的时间和资源。比如，为了避免速率限制，如果在每次请求之间增加1秒的延迟，那么整个爬取过程就会变长，同时增加服务器成本。
CAPTCHA
网站通常会根据 IP 地址、登录尝试次数以及用户行为等来区分可疑或机器人流量与真实用户。一旦被认定为可疑流量，网站可能会向访问者显示 CAPTCHA 验证，以辨别请求方究竟是人还是机器。CAPTCHA 是一种挑战-应答测试，要求访问者完成某个小任务或谜题来确认自己是人类：
要绕过 CAPTCHA 验证，可以使用 CAPTCHA 识别工具，但会大幅影响爬取速度和成本，具体取决于需要爬取的页面中出现 CAPTCHA 的数量。
IP 封禁
如果某个网站检测到对使用条款的多次违规行为（例如请求过多、自动化流量或者可疑的用户操作），就可能会屏蔽该 IP 地址。一些网站也会基于访问者所处的地理位置来限制访问。为避免这类限制，可以使用虚拟专用网络（VPN）或 代理服务器，从而模拟来自不同 IP 地址的流量。
代理服务器在应用层工作，能够对不同请求使用不同的服务器进行更细粒度的定制。VPN 则在网络层工作，会将所有请求都路由到同一个受保护的 IP 上。
在网络爬虫场景中，代理通常更快、更便宜且更可靠，但需要一定的前期设置。对于简单的爬取需求，VPN 可能更便捷，因为它的设置更简单并且通常是免费的，但在配置灵活性方面要差一些。
成本估算
了解了数据采集所面临的挑战以及它们如何影响最终成本后，您就可以根据数据规模、频率和复杂度尝试估算成本。
数据规模
随着数据规模的扩大，用于处理它们的存储、带宽以及处理成本都会成倍增加。基于基础设施的单价成本，可以根据需要采集的数据量来估算总体成本：
成本 = （每 GB 的存储成本 + 每 GB 数据传输的带宽成本 + 获取 1 GB 数据的服务器成本） * 数据量（GB）复制
在构建数据集之前，应该对不同数据规模进行成本分析，以评估当前和未来可能需要投入的成本，从而避免在数据获取成本和开发工作上出现意料之外的支出。
频率
根据数据类型的不同，可能需要频繁地进行爬取以保证数据的时效性。举例来说，如果要获取股市数据，则需要每隔几分钟就进行更新，从而紧密跟踪实时行情。
和数据规模一样，爬取频率直接影响带宽、存储和服务器成本。可以使用如下公式来估算：
成本 = （每 GB 的存储成本 + 每 GB 数据传输的带宽成本 + 获取 1 GB 数据的服务器成本）
* 数据量（GB） * 爬取任务频率复制
即便是小规模的数据采集任务，也可能很快积少成多。比如，每天只爬一次 Hacker News 的最新内容，可能只需花费少量成本，因为数据量很小。然而，如果将频率提升到每10分钟抓取一次，成本就可能增加到之前的一百倍。
目标网站行为
在正式爬取前，您应当进行 技术调研（technical spike），以了解目标数据的结构以及网站所施加的任何限制。这些信息对帮助您评估数据获取成本非常关键。技术调研让团队有机会熟悉目标网站，理解其数据结构，同时发掘可能拖慢爬取速度的问题。
此外，一些网站（如电商平台、社交媒体、新闻网站）通常会频繁更改其结构或数据。这意味着您需要定期更新爬取脚本，从而增加维护成本。
技术调研也可以帮助团队评估是否应该选择购买现成的数据集，而不是从头开始收集。
降低成本的策略
数据采集过程中会遇到各种挑战和复杂性，从而推高成本。下面是一些帮助您减低成本的策略：
代理轮换
代理轮换是网络爬虫中常用的一种技巧，即在访问网站时使用不同的 IP 地址，从而使得网站难以跟踪请求。您可以根据时间段、HTTP 响应码或请求次数等来触发轮换。高效的代理轮换可以帮助您绕过网站限制，并确保稳定和低成本的网络爬取。
但需要注意，手动 IP 轮换在某些方面存在局限，例如可能无法覆盖某些特殊响应码的情况，或者出现可用 IP 耗尽的问题。相比之下，使用 专业的 IP 轮换解决方案会更稳定，因为它能够提供全球范围内数以百万计的 IP 地址。这类专业工具可以大幅降低 IP 被封禁的风险，并提高成功请求的数量。
自动化工具
自建数据采集和存储基础设施的挑战在于，当数据规模和采集频率上升后，管理难度就会增大。自动化爬取工具和 API 能够简化爬虫流程，并使您的基础设施更易于扩展。
比如，网页爬取 API 可以随着目标网站结构的变化自动适配，支持处理海量请求以及高效的解析和验证。这些特性大幅缩短团队的开发和维护时间，让您更快地投入生产。像 Bright Data Web Scraper API 这类工具可为您提供从上百个网站中获取最新、成本可控的结构化数据。
如果自建数据集的成本过高，您也可以选择预构建的数据集。预构建的数据集能够消除大部分开发和基础设施支出，同时以您所需的格式提供最新、干净且经过验证的数据。
服务器优化与弹性扩展
根据需要采集的数据类型，可以通过优化服务器，从而匹配实际的工作负载。比如，如果只是简单的爬取任务却使用了高规格的云主机，那么可能意味着您在为未被使用的 CPU 或内存资源付费。您可以通过查看设备性能指标并调整服务器配置（CPU、内存、存储等），以确保资源使用的最佳状态。
此外，您可以将爬取任务排程运行，并在非高峰时段利用现有资源。如果是轻量级的爬取，可考虑使用诸如 Amazon Web Services（AWS）Lambda 这样的无服务器方案，按实际使用的资源付费。
自建数据采集解决方案 vs. 第三方工具
下面我们来对比一下自建与第三方数据采集工具，并了解在选择时可能会影响决策的因素。
自建数据采集解决方案的优劣
自建数据采集能够在提取、处理和存储流程上拥有高度的灵活度，满足特定需求。同时，自建的工作流程也更容易与现有的数据源和内部系统进行集成，进一步丰富数据。例如，某家房地产公司可以 爬取 Zillow 的房源信息，再将这些房源与公司内部买家或卖家数据结合起来。
如果企业需要处理敏感数据，自建方案可以完全掌控数据采集和存储的安全性和隐私性，也更易于满足合规和监管要求。
然而，自建方案也意味着需要投入大量开发、维护和基础设施成本。系统需要具备专业人才来保证高可靠性、高速以及合规性。随着数据规模的增长，自建系统也要投入相应的成本来扩容以满足需求。
第三方数据采集工具的优劣
使用第三方数据采集工具，您可以快速上手并将更多精力投入到业务需求上，而无需对基础设施和目标网站的复杂性进行太多处理。第三方工具会自动处理与数据发现、大规模请求、解析、清洗和并发相关的问题，保证高性能、高可用性并可无限扩展且不影响效率。此外，许多第三方解决方案还 内置合规 功能并提供 可配置选项 来定制采集流程。
您可以利用第三方提供的网络爬取 API、预构建数据集以及代理来实现可靠、快速且具成本效益的爬虫。这些工具使您无需维护专门的基础设施，也能很好地控制开支。大多数网络爬虫解决方案都提供多种价格套餐，按不同的请求配额来适配不同规模的企业。因此，越来越多的公司 转而使用第三方的网络爬取解决方案 ，而不再自己维护基础设施。可参阅更多关于 最佳数据集网站 和 最佳网络爬虫工具的介绍。
需要注意的是，与自建方案相比，第三方工具对数据采集过程的可控性更低。一些特定的安全策略不一定能在第三方工具上实现。比如，如果您的组织要求所有数据处理都只能在某个地域进行，可能并不是所有第三方工具都支持此类需求。
Bright Data 助您降低数据采集成本
如果您想采集高质量、可直接使用且可靠的数据，Bright Data 不容错过。借助我们的网络爬取 API 和代理解决方案，您可以轻松地 从数百个网站爬取数据。
Bright Data Web Scraper API 提供易用且可扩展的 API，能批量提取 Yelp、Amazon、Zillow 等热门网站的数据，并将其转换为 JSON 或 CSV 等结构化格式。只需调用 Web Scraper API，无需维护复杂的基础设施，即可省时省钱。
除此之外，Bright Data 的代理服务为您提供高级基础设施来绕过目标网站的限制，提高成功率并缩短响应时间。Bright Data 在 全球范围 提供大量的 IP 选择，还具备 IP 轮换、CAPTCHA 识别和高可用性功能，让您能够访问任何被限制的内容，也不再需要专门的团队来开发和维护数据集。
总结
数据规模、采集频率、复杂度以及网站限制这些因素都会影响数据获取成本，同时也可能放慢采集速度并提高处理资源的需求。IP 轮换、自动化爬取工具和服务器优化等策略可以帮助控制和降低这些成本。
如果想要更高效、更经济地爬取数据，可以使用专门的自动化工具来应对网站限制、IP 轮换以及复杂的数据结构。Bright Data 提供了多种工具，可在无需自建基础设施的情况下，对海量网页内容进行数据采集。
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