So scrapen Sie Benutzerkonten auf Instagram und TikTok mit AWS

Suchen Sie nach einer sauberen, konformen Methode, um öffentliche Instagram- und TikTok-Kontodaten mit AWS zu sammeln? Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen einfachen, produktionsreifen Weg. Es konzentriert sich nur auf öffentliche Seiten, gleichmäßigen Durchsatz, geringe Kosten und klare operationale Leitplanken.

Für wen ist das

Wachstums-Teams und Analysten, die zuverlässige, strukturierte öffentliche Profildaten benötigen.
Ingenieure, die ETL-Pipelines ohne aufwändige Browserautomatisierung aufbauen.
Produkt-Teams, die Wettbewerber und Markttrends in kleinem Maßstab validieren.

Rechtliche & Ethische Grenzen

Sammeln Sie nur öffentliche Seiten; Umgehen Sie keine Logins, Berechtigungen oder privaten Inhalte.

Folgen Sie den Plattformbedingungen und den Anweisungen der Robots; halten Sie Ihre Rate und Parallelität vernünftig.

Dokumentieren Sie den geschäftlichen Zweck und behalten Sie den Nachweis zur Einhaltung.

Wenn Logins oder komplexe Interaktionen erforderlich sind, führen Sie eine rechtliche Überprüfung durch und fügen Sie Risikokontrollen hinzu, bevor Sie fortfahren.

Architekturübersicht (Minimal, Bewährt)

Einstieg

API Gateway exponiert einen gesteuerten Eingabepunkt und wendet Drosselung an.

Worker

AWS Lambda (Python) ruft öffentliche Profile ab und analysiert sichtbare Felder.

Speicherung

DynamoDB für strukturierte Profil-Schnappschüsse; S3 für rohe Seitenfragmente.

Entkopplung

SQS-Warteschlangen absorbieren Spitzen; Erfassung und Speicherung bleiben unabhängig.

Beobachtbarkeit

CloudWatch-Metriken/Benachrichtigungen; Orchestrierung mit Step Functions bei Bedarf.

Warum das funktioniert

Kleine, schnelle Lambdas halten Kaltstarts niedrig und Fehler begrenzt.
Queue-basierter Flow wandelt Spitzenlasten in stetige Workloads um.
DynamoDB bietet günstige Punktabfragen und einfache Upserts; S3 bietet langfristige Nachvollziehbarkeit.

Datenmodell Schnelle Referenz

Instagram Profil-Schnappschuss (Beispiel)

{
  "username": "acme",
  "name": "Acme Studio",
  "followers": 12450,
  "following": 315,
  "bio": "Design, motion, and daily experiments",
  "external_url": "https://acme.example",
  "is_private": false,
  "last_seen_at": "2025-10-18T09:00:00Z",
  "etl_version": "v1"
}

TikTok Profil-Schnappschuss (Beispiel)

{
  "handle": "acme",
  "followerCount": 89214,
  "followingCount": 105,
  "heartCount": 124019,
  "bioLink": "https://acme.example",
  "region": "US",
  "last_seen_at": "2025-10-18T09:00:00Z",
  "etl_version": "v1"
}

Rate Limiting & Zuverlässigkeitsprinzipien

Parallelitätsbegrenzungen pro Domain; exponentielles Backoff bei 4xx/5xx.

Drei Wiederholungen, dann Dead-Letter-Queue (DLQ); 1–2% der Erfolge werden zu S3 zur Prüfung übernommen.

Idempotente Upserts durch `username`/`handle`; Versionsänderungen getaggt mit `etl_version`.

Implementierung: Instagram (Praktische Schritte)

Schritt 1 — Eingaben

Stellen Sie eine username-Liste bereit (CSV/Tabelle). Batchen Sie sie durch SQS oder geplante Auslöser.

Schritt 2 — Abrufen

Fordern Sie die öffentliche Seite https://www.instagram.com/{username}/ an; analysieren Sie sichtbare JSON- oder strukturierte HTML-Blöcke.

Schritt 3 — Analysieren

Extrahieren Sie name, username, follower_count, following_count, bio, external_url, is_private.

Schritt 4 — Speichern

Upsert in DynamoDB (PK=username). Speichern Sie rohe Seitenausschnitte oder JSON-Fragmente in S3 zur Überprüfung.

Schritt 5 — Aktualisieren

Planen Sie mit CloudWatch (z.B. täglich oder wöchentlich) mit Jitter, um thundering herds zu vermeiden.

Notizen

Normalisieren Sie Zählungen; einige Seiten verbergen oder verzögern Zahlen. Greifen Sie bei Bedarf auf zwischengespeicherte Werte zurück.
Verfolgen Sie Latenz und Status in Protokollen: target, status, duration_ms, error_code.
Respektieren Sie regionale CDNs; passen Sie Zeitüberschreitungen und Nutzeragenten an, um vorübergehende Fehler zu reduzieren.

Gehen Sie bei der Feldpräsenz vorsichtig vor; halten Sie Parser tolerant gegenüber fehlenden oder umbenannten Schlüsseln.
Entprellen Sie wiederholte Anfragen für dasselbe Konto; zusammenführen Sie Duplikate innerhalb kurzer Zeitfenster.
Warnen Sie, wenn Fehlerraten 2% überschreiten; fügen Sie Beispieldaten in Benachrichtigungen für eine schnelle Triagierung ein.

Verwenden Sie Objekt-Tags für `platform`, `region` und `etl_version` zur Beschleunigung von Prüfungen und Lebenszyklusrichtlinien.

Geringe Parallelität: 150–450 ms pro Lambda-Ausführung; 100.000 monatliche Profile zu geringen Kosten, abhängig von Region und Netzwerk.

Optimieren Sie in dieser Reihenfolge: drosseln & zwischenspeichern > Queue-Entkopplung > Parser-Toleranz > nur dann headless Browser in Betracht ziehen.