Масштабируемый парсинг в реальном времени: архитектура которая не падает.
Один скрипт в цикле — это не система. Вот минимальная архитектура для стабильного мониторинга.
Колонка задач (queue): Redis + Celery (Python) или BullMQ (Node). Задачи на парсинг URL складываются в очередь, воркеры берут и обрабатывают. Если один воркер упал — задача возвращается в очередь.
Ротация прокси: не используй один прокси для всех запросов. Пул из 20-50 резидентных IP с ротацией по каждому запросу — стандарт для серьёзного парсинга.
Распределённое хранение: PostgreSQL для структурированных данных (объявления, метрики), S3 или MinIO для скриншотов и HTML-снапшотов.
Мониторинг: Grafana + Prometheus показывают сколько задач обработано, сколько упало, какова средняя задержка. Без этого ты слепой.
Respect rate limits: не бомби один домен запросами. 1 запрос в 3-10 секунд с одного IP — граница между «умным краулером» и «DDoS-атакой». Первое легально, второе нет.
Результат: система которая работает 24/7, обновляет данные каждые 15-30 минут и не требует ручного вмешательства.
Методы конкурентной разведки
@spy_master_methods_arb
Масштабируемый парсинг в реальном времени: архитектура которая не падает.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Методы конкурентной разведки. Подписаться можно по ссылке: @spy_master_methods_arb.