亮数据:数据采集行业痛点的利器

简介: 在数据驱动的时代,企业需高效采集大量数据以作出明智决策,但面临IP限制、验证码识别和效率低下的挑战。BrightData应运而生,提供丰富的代理IP资源、高匿名性和稳定性保障,以及智能IP更换策略,有效解决IP限制问题。其创新的亮数据浏览器工具,通过自动化和AI技术,突破复杂网站结构和反数据采集机制,降低抓取成本,提升效率。BrightData的解决方案已在多个行业中发挥作用,助力企业数字化转型。

零、前言

在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业生存与发展的核心驱动力。无论是市场趋势的洞察、用户行为的分析,还是产品迭代的决策,都离不开对海量数据的精准采集与高效处理。然而,面对互联网上的浩如烟海的信息,如何快速、准确地获取所需数据,成为摆在企业面前的一大难题。

数据采集技术作为数据采集的重要工具,在近年来得到了广泛的应用。然而,随着网络环境的日益复杂和网站反数据采集机制的升级,传统的数据采集技术已难以满足企业的需求。IP限制、验证码识别难题以及数据采集效率低下等问题,严重制约了数据采集技术的应用范围和效果。

正是在这样的背景下,BrightData应运而生,以其独特的技术优势和创新的解决方案,为数据采集数据采集行业带来了革命性的改变。作为一家专注于数据采集数据采集技术研发的公司,BrightData致力于为企业提供高效、稳定、安全的数据采集服务,帮助企业轻松应对数据采集过程中的各种挑战。

image.png

一、行业痛点分析

在数字化时代,数据的重要性日益凸显,它不仅是企业决策的基础,更是推动业务增长的关键要素。数据采集技术作为获取这些数据的重要手段,被广泛应用于各行各业。然而,在实际应用中,数据采集数据采集行业却面临着诸多痛点,这些痛点严重制约了数据采集技术的应用效果和企业的数据获取能力。

痛点一:IP限制问题
随着网络安全的日益重要,越来越多的网站为了保护自身的数据资源,采取了严格的IP访问限制措施。传统的数据采集技术由于使用固定的IP地址进行数据采集,往往容易触发网站的反数据采集机制,导致IP被封锁,进而无法继续访问目标网站。这种IP限制不仅降低了数据采集的工作效率,也增加了数据采集的成本和风险。据统计,高达XX%的数据采集任务因为IP限制而被迫中断,给企业带来了巨大的损失。

痛点二:验证码识别难题
随着反数据采集技术的不断发展,验证码的使用变得越来越普遍。验证码作为一种人机识别机制,旨在区分正常用户与数据采集程序。然而,对于传统的数据采集技术而言,验证码识别却成为了一道难以逾越的鸿沟。传统的OCR识别技术对于复杂多变的验证码往往效果不佳,而人工识别则效率低下且成本高昂。因此,验证码识别难题成为了数据采集数据采集行业的一大痛点,严重影响了数据采集的准确性和完整性。

痛点三:数据采集效率低下
传统的数据采集技术往往依赖于单一的数据源和固定的采集规则,难以应对复杂多变的网络环境。一方面,目标网站的数据结构可能随时发生变化,导致数据采集无法正确提取所需信息;另一方面,网络延迟、页面加载速度等因素也可能影响数据采集的工作效率。此外,对于大规模的数据采集任务,传统的数据采集技术往往难以胜任,容易出现采集速度慢、数据丢失等问题。这些问题不仅影响了企业的数据采集效率,也制约了企业对数据的深度挖掘和应用。

这些痛点的存在,不仅限制了数据采集技术在企业中的应用范围,也增加了数据采集的成本和风险。因此,解决这些痛点成为了数据采集数据采集行业亟待解决的问题。

二、BrightData代理IP服务解析

在数据采集数据采集的领域中,代理IP服务是突破IP限制、提高数据采集效率和稳定性的关键所在。作为行业的领军者,BrightData凭借其卓越的代理IP服务,为众多企业解决了数据采集过程中的IP限制问题,赢得了市场的广泛赞誉。
image.png

2.1、代理IP资源丰富多样

BrightData深知代理IP资源的质量和数量对于数据采集数据采集的重要性。因此,它投入大量资源,构建了一个庞大且多样化的代理IP池。这个代理IP池不仅包含了海量的IP地址,还覆盖了全球范围内的各个地区。无论是国内还是国外,无论是大城市还是小城镇,BrightData都能提供稳定可靠的代理IP资源,确保数据采集能够顺利访问目标网站。
同时,BrightData还注重代理IP的时效性。它采用先进的IP更新机制,确保代理IP池中的IP地址始终保持活跃状态,避免因为IP失效而导致数据采集中断。这种丰富的代理IP资源,使得BrightData在解决IP限制问题上具有得天独厚的优势。
image.png

2.2、高匿名性与稳定性保障

在数据采集数据采集过程中,高匿名性和稳定性是代理IP服务的两大核心要求。BrightData深知这一点,因此在代理IP服务的设计和实现上,始终将这两个要求放在首位。

BrightData的代理IP具有高匿名性特点。它采用先进的加密技术和混淆策略,确保数据采集在使用代理IP进行数据采集时,不会被目标网站识别为数据采集程序。这种高匿名性不仅有效降低了数据采集被封锁的风险,还提高了数据采集的成功率。

同时,BrightData还注重代理IP的稳定性。它采用多线路、多节点部署的方式,确保代理IP在网络传输过程中的稳定性和可靠性。此外,BrightData还建立了完善的监控系统,实时监测代理IP的使用情况和性能表现,一旦发现异常情况,立即进行处理和修复。这种稳定性保障使得BrightData的代理IP服务能够应对各种复杂的网络环境和数据采集需求。

2.3、智能IP更换策略提升效率

除了丰富的代理IP资源和高匿名性、稳定性保障外,BrightData还采用了智能IP更换策略,进一步提升数据采集的效率。

传统的数据采集技术往往采用固定的IP地址进行数据采集,一旦IP被封锁,就需要手动更换新的IP地址,这不仅效率低下,还容易错过重要的数据。而BrightData的智能IP更换策略则能够自动检测IP的使用情况和风险等级,一旦发现IP存在被封锁的风险,就会自动切换到新的可用IP,确保数据采集的连续性和稳定性。

这种智能IP更换策略不仅提高了数据采集的效率,还降低了人力成本。企业无需再担心IP被封锁的问题,只需专注于数据采集本身,从而提高了整体的工作效率。

BrightData的代理IP服务以其丰富的资源、高匿名性、稳定性和智能更换策略等特点,为企业解决了数据采集数据采集过程中的IP限制问题。通过使用BrightData的代理IP服务,企业能够轻松突破IP限制,实现高效、稳定的数据采集,为企业的决策和发展提供有力支持。

2.4、实操体验:BrightData代理IP服务

请首先进入首页,然后从中选择无限机房代理选项,点击开始使用。
image.png

请根据您的需求修改名字IP数,并在类型选择中勾选共享选项(因为IP地址会不断切换以提供更好的匿名性)。接下来,在IP数选择中设定数量为20,以满足您的使用需求。随后,选择IP归属地,此处您可以任意填写,没有特殊要求。

在进行在线ping值测试网站的过程中,我们特意将请求次数调至了最大值,以全面评估其性能。即便在如此高强度的请求下,我们所得到的延迟性结果依然保持在1秒以内,显示出该网站在响应速度上的卓越表现。

复制服务器地址

打开ping值在线测试网站 ,我们将服务器地址输入,立即执行确定请求的操作,在发送请求的环节中,可以根据实际需求手动设置请求次数。

经过详尽的测试,我们得出结论:延迟值无限接近于0,这充分说明了请求的速度异常迅速。在数据获取的过程中,这种极低的延迟确保了高效且流畅的数据传输。由此,我们可以明显看出,亮数据的延迟表现极为出色,几乎达到了理想中的零延迟状态。

三、BrightData 亮数据浏览器:解锁网页数据抓取新纪元

在数字化浪潮席卷而来的今天,数据已经成为了驱动业务发展的重要引擎。无论是市场研究、竞争分析还是用户行为洞察,都离不开对大量网页数据的抓取和分析。然而,随着网站反数据采集技术的不断升级,传统的数据抓取方式已经难以应对。这时,一款名为《亮数据浏览器》的革命性工具应运而生,它以其独特的优势和技术,为数据抓取领域带来了新的突破。

3.1、亮数据浏览器:定义与功能

亮数据浏览器是一款专为数据抓取设计的自动化浏览器工具。它不同于传统的无头浏览器,而是采用图形用户界面(GUI),使得整个抓取过程更加直观、易于操作。亮数据浏览器内置了自动网站解锁功能,能够轻松应对各种反数据采集机制,确保数据的顺利抓取。

通过亮数据浏览器,用户可以实现对多个网页的批量数据抓取。无论是需要JavaScript渲染的页面还是需要进行网页交互的场景(如悬停、点击、截图等),亮数据浏览器都能轻松应对。同时,它还支持Puppeteer、Playwright和Selenium等主流自动化框架,使得用户可以根据自己的需求选择合适的工具进行数据抓取。
image.png

3.2、亮数据浏览器的优势

高效稳定的批量抓取

亮数据浏览器能够一次性定位到多个页面,实现大规模数据的快速抓取。其高效的性能使得数据抓取过程更加迅速,大大提高了工作效率。同时,亮数据浏览器还具备强大的稳定性,能够长时间稳定运行,确保数据抓取的连续性和完整性。

强大的网站解锁功能

亮数据浏览器内置了自动网站解锁功能,能够自动调整以解锁新屏蔽,解决CAPTCHA、识别指纹、自动重试等问题。这使得亮数据浏览器在面对各种反数据采集机制时都能游刃有余,确保数据抓取的顺利进行。

兼容性与灵活性

亮数据浏览器兼容多种自动化工具,用户可以根据自己的需求选择合适的工具进行数据抓取。这种灵活性不仅满足了不同用户的需求,还提高了数据抓取的准确性和稳定性。同时,亮数据浏览器还提供了丰富的API接口,使得用户可以方便地与其他系统进行集成和对接。

可扩展性与成本优化

亮数据浏览器托管在强大的可高度扩展的基础架构之上,用户可以根据项目需求自由使用任意数量的浏览器进行数据抓取。这种弹性扩展能力不仅满足了大规模数据抓取项目的需求,还降低了用户的运营成本。同时,通过亮数据浏览器进行数据抓取,还可以节省大量基础架构成本,实现成本优化。

3.3、亮数据浏览器采用的技术

亮数据浏览器之所以能够在数据抓取领域取得如此显著的成效,离不开其采用的先进技术。

AI技术驱动

亮数据浏览器采用了先进的AI技术,能够自动学习和适应各种机器人检测系统。它会自动调整浏览器行为,以真实用户浏览器的形式出现在机器人检测系统中,从而实现了比代理更高的解锁成功率。这种智能化的解锁方式不仅提高了数据抓取的成功率,还降低了被网站封禁的风险。

集成化设计

亮数据浏览器采用了集成化设计,将多种功能集成于一个工具之中。通过API支持的一站式浏览器,用户可以方便地抓取公开网络数据,无需在不同的浏览器和工具之间切换。这种集成化的设计不仅简化了操作流程,还提高了工作效率。

3.4、亮数据浏览器解决的问题

在数据抓取领域,传统的方式往往面临着诸多挑战。例如,网站结构的复杂性、反数据采集机制的多样性以及数据抓取的高成本等。而亮数据浏览器的出现,正是为了解决这些问题。

应对复杂网站结构

面对复杂多变的网站结构,传统的数据抓取方式往往难以应对。而亮数据浏览器通过其强大的自动化功能,能够轻松应对各种复杂的网站结构,实现数据的顺利抓取。

突破反数据采集机制

随着反数据采集技术的不断升级,传统的数据抓取方式越来越难以突破网站的防线。而亮数据浏览器内置了自动网站解锁功能,能够轻松应对各种反数据采集机制,确保数据的顺利获取。

降低数据抓取成本

传统的数据抓取方式往往需要投入大量的人力、物力和时间成本。而亮数据浏览器通过其高效稳定的性能和可扩展的基础架构,能够大大降低数据抓取的成本,实现成本优化。

3.5、其他方面的优势

除了上述的核心优势外,亮数据浏览器还在其他方面表现出色。

用户体验优化

亮数据浏览器注重用户体验的优化,界面简洁明了,操作便捷。同时,它还提供了详细的使用文档和客服支持,使得用户能够轻松上手并解决使用过程中遇到的问题。

安全保障

在数据抓取过程中,安全性是至关重要的。亮数据浏览器采用了多种安全措施,确保用户数据的安全性和隐私性。同时,它还定期对系统进行更新和维护,以应对各种潜在的安全风险。

持续创新

亮数据浏览器团队一直致力于技术创新和产品升级。他们不断引入新的技术和功能,以满足用户不断变化的需求。

3.6、实操体验:Bright Data 亮数据浏览器

如图,我们选择亮数据浏览器
image.png

如图,填写名称,注意:解决方案名称是唯一的,添加后无法更改。
然后点击添加

会弹框提示确定是滞创建。选择确定。

新创建的内容界面中,在访问参数这里显示了主机的域名和ip,用户名和密码。

python环境:

pip3 install playwright

代码中的用户名,密码和主机要替换

import asyncio  
from playwright.async_api import async_playwright  

AUTH = 'USER:PASS'  
SBR_WS_CDP = f'wss://{AUTH}@brd.superproxy.io:9222'  

async def run(pw):  
    print('Connecting to Scraping Browser...')  
    browser = await pw.chromium.connect_over_cdp(SBR_WS_CDP)  
    try:  
        print('Connected! Navigating...')  
        page = await browser.new_page()  
        await page.goto('https://example.com', timeout=2*60*1000)  
        print('Taking page screenshot to file page.png')  
        await page.screenshot(path='./page.png', full_page=True)  
 print('Navigated! Scraping page content...')  
 html = await page.content()  
 print(html)  
 # CAPTCHA solving: If you know you are likely to encounter a CAPTCHA on your target page, add the following few lines of code to get the status of Scraping Browser's automatic CAPTCHA solver   
 # Note 1: If no captcha was found it will return not_detected status after detectTimeout   
 # Note 2: Once a CAPTCHA is solved, if there is a form to submit, it will be submitted by default  
 # client = await page.context.new_cdp_session(page)  
 # solve_result = await client.send('Captcha.solve', { 'detectTimeout': 30*1000 })   
 # status = solve_result['status']   
 # print(f'Captcha solve status: {status}')   
     finally:  
 await browser.close()  

async def main():  
    async with async_playwright() as playwright:  
        await run(playwright)  

if _name_ == '_main_':  
 asyncio.run(main())

运行脚本:

python main.py

四、总结

BrightData凭借其卓越的技术创新和优质服务,在数据采集领域取得了显著成就。其代理IP服务以高匿名性、高稳定性及大规模资源储备,为企业提供了安全、可靠的数据采集环境;亮数据浏览器以其独特的优势和技术,为数据抓取领域带来了新的突破。

BrightData成功应用于多个行业,如电商、金融和房地产,助力企业精准获取市场信息,实现业务目标。其优质服务也赢得了用户的广泛赞誉,为企业的数字化转型提供了有力支持。

我们期待BrightData在数据采集领域的持续发力,为行业发展注入新的活力。

相关文章
|
监控 双11 异构计算
3D全景沉浸式体验场景未来城质量保障方案总结
未来城是淘宝探索下一代互联网电商在3D场景中的创新尝试,借助了云端强大的GPU完成高清复杂的场景渲染,实现3A影视级画面,端到端200ms时延,用户无需下载大型的安装包,就可在淘宝APP上启用自己的3D形象在虚拟世界探索,完成任务、交易、社交等互动玩法。云端渲染既有移动端发版的一些特点,也有服务端部署的特性,本文重点从测试发布流程、功能体验、性能标准、监控排查几方面阐述了云渲染的质量保障策略。
140 0
|
SQL 存储 弹性计算
互联网、游戏等行业实时数仓构建最佳实践
互联网、游戏等行业客户基于Flink构建实时数仓,通过Logtail采集日志,使用Flink实现对日志的拆分、处理。
561 0
互联网、游戏等行业实时数仓构建最佳实践
|
存储 运维 监控
日志服务助力江娱互动实现游戏运维能力跃迁
阿里云日志服务SLS帮助江娱互动做了日志价值的最大化利用,包括业务监控、系统维稳、数据分析等。
548 0
日志服务助力江娱互动实现游戏运维能力跃迁
|
存储 数据采集 监控
一对一直播平台开发,利用监控系统展现业务价值
一对一直播平台开发,利用监控系统展现业务价值
|
人工智能 前端开发 算法
高德地图数据生产自动化技术的路线与实践
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德地图数据业务中心 王登 为大家带来的《高德地图数据生产自动化技术的路线与实践》。
323 0
高德地图数据生产自动化技术的路线与实践
|
监控 测试技术 API
巧用友盟+U-APM 实现移动端性能监测
善用工具可以高效地去监控App的性能问题,帮助开发者及时修复产品体验上的缺陷。市面上APM工具很多,因为笔者曾在项目中使用过U-App进行过应用信息的统计,在此来说一些使用友盟U-APM的体验。
巧用友盟+U-APM 实现移动端性能监测
|
数据可视化 大数据 调度
公安合成作战系统开发方案,大数据可视化分析平台建设
公安合成作战是指多个警种在统一的组织指挥下,为执行某项特定的任务,发挥各自的特长和优势,组合成为一个新的整体而进行的一种作战模式,该模式可实现信息的快速收集、分析、共享、流转及相关业务的综合应用,发挥各警种合成的整体效能,可在有限警力条件下实现快速反应、精确打击。
196 0
|
缓存 监控 数据可视化
闲鱼如何建设技术舆情治理体系 (多图多代码)
从日志、监控、性能检测几个方面建设了有日志可查、有数据可依的排查体系
3638 0
闲鱼如何建设技术舆情治理体系 (多图多代码)
|
消息中间件 数据采集 运维
在游戏运营行业,Serverless 如何解决数据采集分析痛点?
众所周知,游戏行业在当今的互联网行业中算是一棵常青树。在疫情之前的 2019 年,中国游戏市场营收规模约 2884.8 亿元,同比增长 17.1%。2020 年因为疫情,游戏行业更是突飞猛进。玩游戏本就是中国网民最普遍的娱乐方式之一,疫情期间更甚。据不完全统计,截至 2019 年,中国移动游戏用户规模约 6.6 亿人,占中国总网民规模 8.47 亿的 77.92%,可见游戏作为一种低门槛、低成本的娱乐手段,已成为大部分人生活中习以为常的一部分。
在游戏运营行业,Serverless 如何解决数据采集分析痛点?
|
机器学习/深度学习 消息中间件 存储
携程实时智能检测平台建设实践
Prophet基本覆盖了携程所有业务线,监控指标的数量达到10K+,覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。
携程实时智能检测平台建设实践