데이터 구문 분석

소프트웨어 개발 영역에서, 특히 기술 팀과 긴밀하게 협력하는 경우 "데이터 구문 분석"이라는 용어를 접하게 될 것입니다. 기본적으로 데이터 구문 분석은 한 데이터 형식을 다른 데이터 형식으로 변환하는 프로세스로, 일반적으로 데이터를 더 접근하기 쉽고 읽기 쉬운 형식으로 렌더링합니다. 그러나 이러한 설명은 표면적인 내용일 뿐입니다.

이번 글에서는 프로그래밍에서의 파싱(parsing) 개념에 대해 더 깊이 살펴보겠습니다. 데이터 구문 분석에 수반되는 것이 무엇인지 살펴보고 구문 분석을 처리하는 기존 데이터 추출 솔루션을 선택하는 것과 사내 데이터 구문 분석기를 개발하는 것의 이점을 고려해 보겠습니다.

데이터 구문 분석 정의

데이터 구문 분석은 데이터를 구성하고 구조화하는 기본 기술이며, 그 정의는 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 이해를 단순화하기 위해 간단한 정의를 제공하겠습니다.

파싱이란 무엇입니까?

기본적으로 구문 분석은 HTML과 같이 구조화되지 않았거나 복잡한 데이터 형식의 형태인 데이터를 꼼꼼하게 검사하고 추출하는 프로세스입니다. 잘 설계된 파서는 미리 정의된 규칙과 논리를 준수하여 데이터 내의 관련 정보를 식별한 다음 이를 JSON, CSV 또는 구조화된 테이블과 같이 보다 관리하기 쉬운 형식으로 변환합니다.

파서는 본질적으로 특정 데이터 형식에 묶여 있지 않다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 대신, 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환할 수 있는 다목적 도구 역할을 합니다. 변환이 발생하는 방식과 결과 형식에 대한 구체적인 내용은 파서의 설계와 목적에 따라 다릅니다.

파서는 다음을 포함하여 다양한 기술과 도메인에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• Java 및 기타 프로그래밍 언어.
• HTML, XML 등의 마크업 언어.
• 데이터베이스에 사용되는 SQL과 같은 데이터 중심 언어.
• 모델링 언어.
• 스크립팅 언어.
• HTTP와 같은 인터넷 프로토콜.
• 그리고 더 많은.

후속 섹션에서는 데이터 구문 분석의 미묘한 차이를 더 자세히 살펴보고 내부 파서를 구축하는 것과 기성 데이터 추출 솔루션을 채택하는 것 사이의 고려 사항을 검토할 것입니다.

구축 또는 구매 — 결정하기

비즈니스 관점에서 보면 "우리 기술팀이 자체 데이터 파서를 구축해야 할까요, 아니면 아웃소싱을 선택해야 할까요?"라는 중요한 질문이 떠오릅니다. 일반적인 지침으로, 본능적으로 사내 파서를 구축하는 것이 미리 만들어진 도구를 구입하는 것보다 비용 효율적이라고 믿게 될 수 있습니다. 그러나 이 결정은 간단하지 않으며 구축 또는 구매 여부를 결정하기 전에 여러 요소를 신중하게 고려해야 합니다.

두 옵션 모두와 관련된 잠재적인 결과와 고려 사항을 살펴보겠습니다.

데이터 파서 구축

자신만의 데이터 파서 개발을 맡기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 이 결정은 다음과 같은 몇 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다.

1. 맞춤형 솔루션: 자신만의 파서를 구축하면 고유한 구문 분석 요구 사항에 맞게 정확하게 사용자 정의할 수 있는 자유가 부여됩니다. 특정 요구 사항에 맞게 세부적으로 조정할 수 있습니다.
2. 가격 조정: 많은 경우, 내부 파서를 구축하는 것이 특히 장기적으로 비용을 더 잘 통제할 수 있으므로 비용 효율적일 수 있습니다.
3. 자치: 파서의 업데이트 및 유지 관리와 관련된 의사 결정 프로세스를 완전히 제어할 수 있습니다. 이러한 수준의 자율성은 유리할 수 있습니다.

그러나 모든 노력과 마찬가지로 자신만의 파서를 구성하는 데에는 눈에 띄는 단점이 있습니다.

1. 자원 투자: 파서를 구축하려면 개발 프로세스를 전담하는 내부 팀을 모집하고 교육해야 합니다.
2. 유지 관리 오버헤드: 지속적인 유지 관리는 필수적이며 이는 추가적인 내부 비용과 시간 자원 할당으로 이어집니다.
3. 인프라 비용: 필요한 속도로 데이터를 처리할 수 있는 서버를 확보하고 구축해야 하며 추가 비용이 발생합니다.
4. 복잡한 의사결정: 제어권이 있는 동안 효과적인 파서 개발을 위해 올바른 결정을 내리는 것은 어려울 수 있습니다. 기술팀과의 긴밀한 협력은 매우 중요하며 계획과 테스트에 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
5. 자원 집약도: 상당한 양의 데이터를 구문 분석하기 위한 정교한 파서를 구축하려면 상당한 리소스와 시간이 필요합니다. 이러한 프로젝트에는 고도로 숙련되고 리소스 집약적인 개발자 팀이 필요합니다.

요약하자면, 자신만의 파서를 구축하면 이점이 있지만 리소스와 시간 측면에서 상당한 비용이 발생합니다. 이러한 투자는 대용량 데이터를 처리할 수 있는 정교한 파서를 개발할 때 특히 두드러집니다. 정보에 입각한 결정을 내리려면 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스를 신중하게 고려하는 것이 필수적입니다.

데이터 파서 획득

이제 기성 데이터 파서를 조달하는 옵션은 어떻습니까? 장점을 살펴보는 것부터 시작해 보겠습니다.

1. 자원 절약: 파서 구매를 선택하면 인적 자원에 대한 상당한 투자가 필요하지 않습니다. 파서 유지 관리 및 서버 관리를 포함한 모든 것은 공급자가 처리합니다.
2. 전문성과 신속한 지원: 발생하는 모든 문제는 해당 기술에 대한 광범위한 전문 지식과 친숙함을 보유한 공급업체가 신속하게 해결할 수 있습니다.
3. 신뢰성: 구매한 파서는 일반적으로 시장 요구 사항을 충족하도록 엄격한 테스트를 거쳐 미세 조정되어 충돌이나 성능 문제의 가능성을 줄입니다.
4. 시간과 의사결정: 파서 최적화 및 구축에 대한 책임은 아웃소싱 파트너에게 있으므로 귀중한 시간을 절약하고 의사 결정을 간소화할 수 있습니다.

그러나 파서를 구입할 때 고려해야 할 몇 가지 단점이 있습니다.

1. 비용 고려사항: 파서를 구입하는 것은 자체적으로 파서를 구축하는 것에 비해 초기 비용이 더 높을 수 있습니다.
2. 제한된 통제: 파서는 사전 설계된 솔루션이므로 파서의 복잡성을 제한적으로 제어할 수 있습니다.

이제 파서 구입의 이점이 매력적으로 보일 수 있지만 의사 결정에 도움이 되는 중요한 요소 중 하나는 필요한 파서의 특성을 평가하는 것입니다. 숙련된 개발자는 아마도 일주일 이내에 비교적 빠르게 기본 파서를 생성할 수 있습니다. 그러나 요구 사항이 복잡한 파서로 확장되는 경우 개발 일정이 수개월에 걸쳐 상당한 시간과 리소스를 소비할 수 있습니다.

또한 귀하의 선택은 귀하의 비즈니스 규모와 사용 가능한 리소스에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 충분한 리소스와 시간을 갖고 있는 대기업에서는 사내에서 파서를 구축하고 유지 관리하는 것을 고려할 수 있습니다. 대조적으로, 성장을 촉진하기 위해 효율성을 추구하는 소규모 기업은 파서를 구입하는 옵션이 더 매력적일 수 있습니다.

결론적으로, 파서 구축과 구매 사이의 결정은 특정 파서 요구 사항 및 사용할 수 있는 리소스에 맞춰야 합니다. 귀하의 비즈니스 요구 사항을 주의 깊게 평가하면 귀하의 고유한 상황에 가장 유리한 선택을 할 수 있게 될 것입니다.

전용 파서

당사의 주요 제품 중 하나는 지원되는 다양한 웹 사이트에서 사전 정의된 데이터 필드를 자동으로 추출하는 강력한 도구인 전용 파서(Dedicated Parser)입니다. 여기에는 Amazon, eBay, Walmart와 같은 주요 전자상거래 대기업은 물론 Google, Bing, Baidu 및 Yandex를 포함한 주요 검색 엔진이 포함됩니다.

당사의 전용 파서는 매일 상당한 양의 데이터를 처리하는 강력한 도구입니다. 좀 더 자세히 살펴보면, 2019년 2월에만 무려 120억 건에 달하는 요청을 처리했습니다. 그리고 이 숫자는 계속해서 급증하고 있습니다. 2019년 1분기 통계에 따르면 총 요청 수는 2018년 4분기에 비해 7.02% 증가했습니다. 이 수치는 파서의 확장성과 흔들리지 않는 성능을 입증합니다.

수년간의 헌신적인 개발을 통해 우리의 파서는 흔들리지 않는 효율성으로 모든 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 장비를 잘 갖추고 있습니다.

사용자 정의 파서

우리의 제안을 보완하는 것은 Scraper API의 귀중한 기능인 Custom Parser입니다. 이 도구는 사용자에게 구문 분석 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있는 권한을 부여하여 데이터 추출 작업에 필요한 유연성을 제공합니다. 본질적으로 이를 통해 사용자는 XPath 또는 CSS 선택기를 활용하여 HTML 또는 XML 문서를 탐색하고 특정 요소를 찾아냄으로써 모든 웹사이트에 맞는 자신만의 구문 분석 지침을 작성할 수 있습니다.

Custom Parser는 Dedicated Parser가 부족한 시나리오를 해결하는 다목적 솔루션 역할을 합니다. 이를 통해 사용자는 Dedicated Parser가 지원하는 플랫폼에서 다루지 않는 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 웹사이트가 지원되지만 원하는 정보를 찾기 어려운 경우에도 Custom Parser가 도움이 됩니다.

입증된 바와 같이, 효과적인 파서를 구축하는 과정은 단순한 노력과는 거리가 멀습니다. 이를 위해서는 복잡한 솔루션과 지속적인 개발 노력이 필요합니다. 끊임없이 진화하는 웹 사이트의 특성을 고려할 때 원하는 데이터 포인트에 지속적으로 액세스하고 추출하려면 지속적인 유지 관리 및 개선이 필수적입니다.

파서를 만들 것인지 구매할 것인지에 대한 오래된 질문이 다시 표면화됩니다. 처음부터 파서를 구성하는 것은 힘든 여정이며 최적의 성능을 보장하기 위해 수년간의 경험, 지속적인 개선 및 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 실제로 최종 결과는 시간과 자원 측면에서 상당히 많은 비용이 소요될 수 있습니다.

유용한 링크:

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/