Cómo Raspar Cuentas de Usuario en Instagram y TikTok con AWS

¿Buscas una manera limpia y conforme de recopilar datos de cuentas públicas de Instagram y TikTok con AWS? Esta guía te ofrece un camino simple y listo para producción. Se enfoca solo en páginas públicas, un rendimiento constante, bajo costo y guías operacionales claras.

Para quién es esto

Equipos de crecimiento y analistas que necesitan datos de perfiles públicos fiables y estructurados.
Ingenieros que construyen tuberías ETL sin automatización de navegador pesada.
Equipos de producto validando competidores y tendencias de mercado a escala modesta.

Límites Legales y Éticos

Recopila solo páginas públicas; no evadas inicios de sesión, permisos o contenido privado.

Sigue los términos de la plataforma y la guía de robots; mantén tu tasa y concurrencia razonables.

Documenta el propósito comercial y retén evidencia de auditoría para cumplimiento.

Si se requiere inicio de sesión o interacción compleja, realiza una revisión legal y añade controles de riesgo antes de proceder.

Descripción General de la Arquitectura (Minimal, Probada)

Ingreso

API Gateway expone un punto de ingreso controlado y aplica limitación.

Trabajadores

AWS Lambda (Python) obtiene perfiles públicos y analiza campos visibles.

Almacenamiento

DynamoDB para capturas estructuradas de perfiles; S3 para fragmentos de páginas crudas.

Desacoplamiento

Colas SQS absorben picos; la ingesta y la persistencia permanecen independientes.

Observabilidad

Métricas/alertas de CloudWatch; orquestación con Step Functions si es necesario.

Por qué esto funciona

Lambdas pequeñas y rápidas mantienen bajos los arranques en frío y contienen fallas.
El flujo basado en colas convierte picos en cargas de trabajo constantes.
DynamoDB ofrece búsquedas puntuales económicas y actualizaciones fáciles; S3 da trazabilidad a largo plazo.

Referencia Rápida del Modelo de Datos

Captura de perfil de Instagram (ejemplo)

{
  "username": "acme",
  "name": "Estudio Acme",
  "followers": 12450,
  "following": 315,
  "bio": "Diseño, movimiento y experimentos diarios",
  "external_url": "https://acme.example",
  "is_private": false,
  "last_seen_at": "2025-10-18T09:00:00Z",
  "etl_version": "v1"
}

Captura de perfil de TikTok (ejemplo)

{
  "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"
}

Principios de Limitación de Tasa y Fiabilidad

Límites de concurrencia por dominio; retroceso exponencial en 4xx/5xx.

Tres reintentos y luego a carta muerta (DLQ); muestrea el 1–2% de los éxitos a S3 para auditorías.

Actualizaciones idempotentes por `username`/`handle`; cambios de versión etiquetados con `etl_version`.

Implementación: Instagram (Pasos Prácticos)

Paso 1 — Entradas

Proporciona una lista de username (CSV/tabla). Agrúpalos a través de SQS o disparadores programados.

Paso 2 — Obtención

Solicita la página pública https://www.instagram.com/{username}/; analiza bloques JSON visibles o HTML estructurado.

Paso 3 — Análisis

Extrae name, username, follower_count, following_count, bio, external_url, is_private.

Paso 4 — Almacenamiento

Actualiza de manera idempotente en DynamoDB (PK=username). Guarda fragmentos de página crudos o fragmentos JSON en S3 para auditorías.

Paso 5 — Actualización

Programa a través de CloudWatch (ej. diario o semanal) con variación para evitar estampidas.

Notas

Normaliza conteos; algunas páginas ocultan o retrasan números. Recurre a valores en caché cuando sea necesario.
Registra latencia y estado en logs: target, status, duration_ms, error_code.
Respeta las CDNs regionales; ajusta tiempos de espera y agentes de usuario para reducir fallos transitorios.

Maneja la presencia de campos con cuidado; mantén analizadores tolerantes a claves faltantes o renombradas.
Desbancar solicitudes repetidas para la misma cuenta; fusiona duplicados dentro de ventanas cortas.
Alerta cuando las tasas de error superen el 2%; incluye cargas útiles de muestra en notificaciones para una rápida solución.

Disposición S3: `s3://bucket/raw/{platform}/{id}/{timestamp}.json` y `s3://bucket/parsed/{platform}/{id}/{timestamp}.json`.

Usa etiquetas de objeto para `platform`, `region`, y `etl_version` para acelerar auditorías y políticas de ciclo de vida.

Tableros: paneles por plataforma; códigos de error principales; profundidad de DLQ; concurrencia de Lambda; estimaciones de costos.

Costo y Rendimiento (Rangos Típicos)

Concurrencia ligera: 150–450 ms por ejecución de Lambda; 100k perfiles mensuales a bajo costo, dependiendo de la región y red.

Optimiza en este orden: limitar y almacenar en caché > desacoplamiento de colas > tolerancia del analizador > solo entonces considerar navegadores sin cabeza.