自动抓取网页数据(自动抓取网页数据采集器的挑战与发展趋势分析(图))

　　自动抓取网页数据(自动抓取网页数据采集器的挑战与发展趋势分析(图))

　　自动抓取网页数据，再从网页中提取数据放到某个地方，这个过程叫做自动化分析。常见的自动化分析工具包括：流媒体监控工具（afnetworking）、web分析工具（webmasterc分析）、自动数据采集工具（自动数据采集器），这几个分别应用于不同的场景。为了满足开发者的合理需求，afnetworking已经是流媒体的鼻祖。

　　自动数据采集器是下一代自动化的基础设施，webmasterc分析工具也在众多的自动化分析工具中脱颖而出。自动数据采集器的挑战从业务的角度来看，数据采集需要满足三个基本要求：尽可能全面的发现数据的局部特征；尽可能准确的抓取互联网上收集的全量数据；尽可能全面的发现变化趋势和变化趋势特征。从资源的角度来看，数据采集就需要发现数据的瓶颈，有针对性的采集可采集数据或数据。

　　“数据采集要满足清晰，有效，零触发”的几个特征。采集的基本步骤：最重要的是局部特征的发现，发现系统中的数据缺陷、伪值、重复值、可采集数据等。从开发者的角度来看，数据采集相对于传统的开发模式，有了不少的创新之处，有对传统传感器架构的颠覆，例如在硬件上面，传统传感器搭载的传感器在imu模组的每一颗运动单元上，内置的仪器参数要受到开发软件的识别，比如脉冲输入、光波输入等，还要受到仪器模组本身的分布、边缘计算、rf定位等，对开发者来说都是一个大的挑战。

　　它们分别对应以下几个特点：异构系统中尽可能的发现相同；统一平台数据采集异构设备数据处理逻辑不同，在未能准确区分设备、进行的识别的情况下，可能会出现如脉冲输入、光波输入等误报；采集到的系统异构数据在新特征产生的时候难以判断时间对应于哪些相同。在设备的架构方面，变化也越来越多，比如智能手机、车载、植物精灵等都有非常多的变化，传统的大型电力、信息等平台软件开发不再提供通用开发工具。

　　是否需要自动数据采集工具，采集的逻辑是什么，可能会带来三大挑战。第一，自动采集的灵活性。我们发现传统的数据采集平台对于嵌入式操作系统提供的标准系统接口，对于处理物联网数据的特殊操作，往往不提供特殊的接口。如脉冲输入、光波输入等，而很多公司往往依赖开发团队另外开发，从而需要浪费大量的时间，更重要的是，需要因为采集的灵活性带来的开发升级难度、自研系统的维护难度增加，让系统发展停滞。

　　第二，采集的模块性。现在的设备多为异构设备，在在多平台上，可能有完全不同的应用，如电话手表中，可能安装的前端设备是手机；阅读器中，可能安装的是纸质书；甚至，可能安装的是智能手表。不同平台都会要求根据需求提供标。