웹 크롤러 개발자의 성공 비결 - 10배의 수익을 보장하는 분산 웹 크롤링 가이드!

웹 크롤러 개발자에게 분산 웹 크롤링 기술에 대해 소개하고 수익을 10배로 증가 시킬 수 있는 방법을 소개합니다.

0. 웹 크롤링이 중요하게 여겨지는 이유

점점 더 데이터 중심의 디지털 환경에서 웹 크롤링(웹 스크래핑)은 중요해지고 있습니다. 웹에서 대규모 데이터를 추출함으로써 기업들은 인사이트을 얻고, 의사 결정을 개선하며, 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
그러나 정확한 인사이트를 얻기 위해서는 대규모의 데이터가 필요로 하게되며, 대규모의 데이터를 획득하기 위해서 분산 웹 크롤링 방법을 필요로 하는 어려운 도전 과제에 직면하게 됩니다. 이 종합 가이드는 분산 웹 크롤링의 세계를 탐구하고 그 성공적인 구현을 위한 심층 전략을 알려드리겠습니다.
이 종합 가이드에서 분산 웹 크롤링(웹 스크래핑)의 세계로 깊이 들어가보세요. 그 원칙, 구현 전략, 관련 도구 및 기술, 고려해야 할 법적 및 윤리적 측면에 대해 알아보세요.
 
 

1. 웹 크롤링 이해와 분산 처리의 필요성

웹 스크래핑(Web Scraping), 또는 웹 크롤링(Web Crawling) 혹은 스파이더링(Spidering)이라고도 알려져 있으며, WWW(World Wide Web, 월드 와이드 웹)을 체계적으로 순회하여 웹사이트로부터 정보를 추출하는 작업을 포함합니다. 이는 일반적으로 웹 크롤러(Web Crawler) 또는 크롤링 봇(Crawling Bot)이라고 알려진 자동화된 스크립트에 의해 수행됩니다.
추출해야 할 데이터의 규모가 커짐에 따라 단일 컴퓨터(또는 단일 IP)나 크롤러가 효과적으로 부하를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이때 분산 웹 크롤링 기술이 활용되며, 여러 크롤러나 컴퓨터가 동시에 작업하여 데이터를 보다 효율적이고 빠르게 수집할 수 있게 합니다.
결과적으로 이러한 분산처리를 통해 누적되는 생산성 효율은 웹 크롤링 개발자에게 10배 이상의 많은 수익을 안겨줄 수 있습니다.
 
 

2. 분산 웹 크롤링의 원칙

  1. Scalability 확장성은 시스템이 증가된 작업량을 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 이것은 데이터 요구가 증가함에 따라 네트워크에 더 많은 웹 크롤러나 서버가 자동으로 추가 되어야 함을 의미합니다. AWS의 AutoScaling 기술을 활용하면 데이터 수집양이 늘어날 수록 서버 수를 늘리고, 데이터가 모두 수집 된 후에 다시 서버수를 최소한을 줄일 수 있습니다.
  1. Load Balancing 부하 분산은 네트워크 내 모든 스크레이퍼 간에 작업이 고르게 분배되도록 보장합니다. 특정 스크레이퍼의 과부하를 방지하고 자원의 효율적인 활용을 보장합니다.
  1. Fault Tolerance Fault Tolerance는 하나 이상의 크롤러가 데이터 처리에 실패한 경우에도 시스템이 계속 작동할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터가 중복되어 손실을 방지하는 등의 기술을 포함하고 있습니다.
 
 

3. 분산 웹 크롤링 구현: 단계별 가이드

Step-1. 크롤링 아키텍처 설계
첫 번째 단계는 분산 웹 크롤링을 용이하게 하는 아키텍처를 설계하는 것입니다. 이것은 마스터가 작업 크롤러에게 작업을 할당하는 마스터-워커 아키텍처일 수 있거나, 각 크롤러가 독립적인 피어 투 피어 아키텍처일 수 있습니다. 해시스크래퍼는 일반적인 “리스트-상세페이지” 구조의 경우 리스트에서 상세페이지 링크를 추출한 후 모든 상세페이지 작업을 한번에 요청하여 분산된 여러 서버에서 동시에 데이터를 수집 할 수 있도록 처리하여 빠른 처리속도로 데이터를 수집합니다.
 
Step-2. 확장성 및 부하 분산 구현 다음 단계는 아키텍처에서 확장성과 부하 분산을 구현하는 것입니다. 이것은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 부하 분산 알고리즘과 같은 다양한 도구와 기술을 사용하여 수행될 수 있습니다. 해시스크래퍼는 멀티클라우드(AWS, GCP, 국내 IDC, 자체 서버 등) 기반으로 데이터를 수집하고 있습니다.
 
Step-3. 장애 허용 보장 마지막 단계는 장애 허용을 보장하는 것입니다. 이것은 데이터의 중복 복사본을 만들고, 자동 시스템 검사를 설정하고, 복구 절차를 구현하는 것을 포함합니다. 해시스크래퍼는 `HsDynamicWorker`클래스를 상속받아 크롤러를 만들게 되는데 웹 크롤러에서 데이터수집에 실패할 경우 Exception을 발생시키게 되고 해당 작업은 Retry Queue(재시도 큐)에 들어가 수 차례 재시도를 수행합니다.
 
 

4. 분산 웹 크롤링을 위한 도구와 기술

분산 웹 크롤링을 빠르게 만들 수 있는 여러 도구와 기술이 있으며, 다음을 포함합니다:
  • 클라우드 컴퓨팅 플랫폼: AWS, Google Cloud, Azure와 같은 플랫폼은 분산 웹 크롤링을 위한 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
  • 웹 크롤링 프레임워크: Scrapy와 BeautifulSoup와 같은 프레임워크는 분산 웹 크롤링 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.
  • 빅 데이터 기술: Hadoop과 Spark와 같은 기술은 분산 웹 크롤링을 통해 추출된 대규모 데이터의 처리와 분석에 유용합니다.
 
 

5. 법적 및 윤리적 고려사항

분산 웹 크롤링은 데이터 추출 능력을 크게 향상시킬 수 있지만, 관련 법률과 웹사이트 이용 약관을 준수하는 것이 중요합니다. 이를 무시하면 법적 이슈(영업방해)를 초래할 수 있습니다.
순간적으로 트래픽이 높게 발생하거나 할 경우, 데이터를 추출하는 대상 사이트에 부하를 주기 때문에 이용자들에게 불편을 줄 수 있기 때문입니다. 따라서 적절한 Delay를 주고 데이터를 수집하는 것을 권장드립니다.
 
 

6. 결론: 데이터 중심의 성공을 위해 분산 웹 크롤링 활용하기

분산 웹 크롤링 기술을 마스터하면 비약적인 효율성 증가를 통해 방대한 데이터 자원을 얻을 수 있어, 기업에 향상된 인사이트와 의사 결정의 기반을 제공할 수 있습니다. 이렇게 나의 경쟁력을 높여
 

이 글도 함께 읽어보세요: