식료품 가격 스크래핑: 어떤 매장, 어떤 구매자인가?
식료품 가격 스크래핑은 조용히 실패합니다. 매장 cookie가 누락되면 잘못된 매장의 실제 가격이 반환됩니다. 매장을 검증하는 방법과 단일 구매자 세션만으로는 부족한 이유를 다룹니다.
목록 집계 사이트를 넘어선 딜러 재고 스크래핑
딜러 재고 스크래핑은 집계 사이트가 아닌 개별 딜러 사이트에서 주로 실패합니다. 클라이언트 사이드 가격 책정, 소수의 플랫폼 템플릿, 그리고 데이터처럼 위장된 차단 문제를 분석합니다.
대안 데이터: 차단이 데이터 포인트처럼 보일 때
대안 데이터 파이프라인은 잘못된 모델보다 조용한 수집 실패로 인해 더 큰 손실을 겪습니다. 차단된 페이지가 어떻게 가짜 신호가 되는지, 그리고 이를 방지하는 방법을 알아봅니다.
대규모 앱 스토어 인텔리전스
앱 스토어 순위, 리뷰, 가격은 국가별로 다르며 매시간 변동합니다. 프로덕션 규모로 이를 수집하는 것은 스케줄링 및 인프라 문제입니다.
대규모 광고 검증: 지리적 진위성 문제
2025년 미국 프로그래매틱 광고는 무효 트래픽으로 370억 달러의 손실을 기록했습니다. 이 지출을 검증하려면 단순한 미국 데이터센터가 아니라 광고를 구매하는 모든 시장의 현지 모니터링이 필요합니다.
대규모 실시간 배당률: OddFeeds가 FourA에서 2억 5천만 request 피드를 운영하는 방법
OddFeeds가 FourA에서 월 2억 5천만 건 이상의 request와 50TB 규모로 실시간 스포츠 배당률 피드를 운영하며, 성공한 request에 대해서만 비용을 지불하는 방법입니다.
대규모 감성 분석을 위한 제품 리뷰 수집
리뷰 데이터는 JS 렌더링, 페이지네이션, 사이트 감지 로직 뒤에 숨어 있습니다. 감성 분석 모델에 유의미한 데이터를 공급하기 위해 집계 파이프라인에 필요한 요소를 살펴봅니다.
50-Save 장벽을 피하는 구인 게시판 스크래핑
2026년 구인 게시판 스크래핑은 오픈 웹에서 가장 까다로운 작업이 되었습니다. 변경된 사항과 인재 인텔리전스 팀의 데이터 수집 방법을 설명합니다.
재크롤링 문제: RAG 파이프라인 최신 상태 유지하기
RAG 지식 기반은 배포한 주부터 노후화됩니다. 엔지니어링 예산을 초과하지 않고 수백 개의 버티컬 소스를 재크롤링하는 방법을 소개합니다.
KORENA가 FourA를 통해 목재 가격 지수를 구축한 방법
KORENA는 산림 포털, 경매 PDF, 10개 통화를 기반으로 일일 유럽 목재 가격 지수를 구축했습니다. FourA는 그 이면의 request 레이어입니다.