Automatisches Skalieren von Proxy-Pools: So erhöhen Sie IPs unter Last und sparen Budget

Bei der Arbeit mit großen Aufgabenvolumina — Scraping von Marktplätzen, Farmen von Konten, Massenposting in sozialen Netzwerken — wird ein statischer Proxy-Pool schnell zum Problem. Entweder zahlen Sie zu viel für ungenutzte IPs in Zeiten geringer Last oder Sie stoßen auf Sperren aufgrund unzureichender Adressen in Spitzenzeiten. Die automatische Skalierung des Proxy-Pools löst beide Probleme: Das System erhöht selbstständig die Anzahl der IP-Adressen entsprechend der aktuellen Last und reduziert sie, wenn die Aufgaben weniger werden.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man die automatische Skalierung für verschiedene Szenarien einrichtet: Scraping, Traffic-Arbitrage, Multi-Account-Management in sozialen Netzwerken und Arbeiten mit Marktplätzen. Wir zeigen spezifische Werkzeuge, Algorithmen zur Lastverteilung und Metriken zur Überwachung.

Was ist die Skalierung des Proxy-Pools und warum ist sie notwendig

Die Skalierung des Proxy-Pools ist die automatische Anpassung der Anzahl aktiver IP-Adressen je nach aktueller Last. Einfach ausgedrückt: Wenn viele Aufgaben anstehen, fügt das System Proxys hinzu, wenn es weniger sind — schaltet es überflüssige ab, um nicht für Leerlauf zu zahlen.

Ein klassisches Beispiel: Sie scrapen Preise auf Wildberries. An normalen Tagen genügen Ihnen 50 IP-Adressen für 10.000 Anfragen pro Stunde. Aber am Freitagabend und am Wochenende verschärft der Marktplatz die Limits, beginnt, wiederholte Anfragen von einer IP häufiger zu blockieren. Ohne Skalierung kaufen Sie entweder im Voraus 150 Proxys "für alle Fälle" (Überzahlung von 200% an Wochentagen) oder erhalten Sperren in Spitzenzeiten.

Mit automatischer Skalierung überwacht das System den Prozentsatz der Fehler 429 (Too Many Requests) und Captchas. Sobald der Wert 5% überschreitet — fügt es 20-30 IPs hinzu. Wenn die Last sinkt — schaltet es Überflüssige ab. Ergebnis: Sie zahlen nur für tatsächlich genutzte Proxys und verlieren keine Daten aufgrund von Sperren.

Hauptvorteile der automatischen Skalierung

• 40-60% Budgeteinsparung — Sie zahlen nur für aktiv genutzte IPs und nicht für einen statischen Pool "auf Maximum"
• Schutz vor Sperren — das System reagiert sofort auf den Anstieg von Fehlern und fügt Proxys hinzu, bevor es zu massiven Sperren kommt
• Stabile Arbeitsgeschwindigkeit — die Last wird gleichmäßig verteilt, es gibt keine Einbrüche in Spitzenzeiten
• Flexibilität für Aufgaben — verschiedene Skalierungsregeln können für Scraping, Account-Farming, Werbung eingerichtet werden

Wann ist automatische Skalierung erforderlich: 5 Szenarien

Die Skalierung des Proxy-Pools ist nicht immer notwendig. Wenn Sie 5 Instagram-Konten führen oder 100 Produkte pro Tag scrapen — reicht ein statischer Pool von 10-20 Proxys aus. Aber es gibt Aufgaben, bei denen man ohne automatische Verwaltung des Pools nicht auskommt.

1. Scraping von Marktplätzen mit variabler Last

Typische Situation für die Preisüberwachung auf Wildberries, Ozon, Yandex.Market. Zu normalen Zeiten (von 3:00 bis 10:00 Uhr) geben die Marktplätze die Daten problemlos weiter, die Limits sind weich. In Spitzenzeiten (von 18:00 bis 23:00 Uhr) beginnen strenge Einschränkungen: Captchas nach 3-5 Anfragen von einer IP, Blockierungen von Subnetzen, Verzögerungen bei den Antworten.

Beispiel: Sie scrapen 50.000 Produkte pro Tag. Nachts reichen 30 IPs für 2000 Anfragen pro Stunde von jedem. Abends erfordert dasselbe Volumen bereits 100-120 IPs, da das Limit auf 500-700 Anfragen pro IP sinkt. Ein statischer Pool von 120 Proxys arbeitet rund um die Uhr — Überzahlung von 75% in den Nachtstunden. Die Skalierung hebt den Pool automatisch auf 120 IPs von 18:00 bis 23:00 Uhr, hält zu anderen Zeiten 30-40.

2. Farming von Werbekonten für Facebook Ads und TikTok Ads

Arbitrageure erstellen und wärmen massenhaft Konten in Werbe-Dashboards. Aufgabe: innerhalb einer Woche 50 Facebook-Konten von Grund auf bis zum Start der ersten Kampagne hochzuziehen. Jedes Konto benötigt eine eigene IP (sonst verbindet der Chain-Ban alle Profile).

Aber die Konten werden ungleichmäßig gefarmt: In den ersten 2 Tagen sind 50 Profile aktiv (benötigen 50 Proxys), am 3.-4. Tag gehen einige Konten in "Ruhe" (20-30 IPs für aktive sind ausreichend), am 5.-7. Tag gibt es wieder einen Aktivitätshöhepunkt vor dem Start der Kampagnen (wieder 50 IPs). Mit der Skalierung verbindet das System Proxys nur für aktive Konten, Einsparungen von bis zu 50% in einer Woche.

3. Massenposting in Instagram und TikTok über SMM-Panels

SMM-Agenturen verwalten 50-200 Kundenkonten. Das Posting erfolgt nach Zeitplan: morgens (9:00-11:00) werden Stories veröffentlicht, nachmittags (14:00-16:00) — Posts im Feed, abends (19:00-21:00) — Reels und Kommentare. Zu anderen Zeiten stehen die Konten still.

Jedes Konto benötigt einen eigenen mobilen Proxy (Instagram bannt rigoros bei IP-Wechsel). Ein statischer Pool von 200 mobilen Proxys kostet 4000-6000$ pro Monat. Mit der Skalierung kann man einen Basis-Pool von 50 IPs für ständig aktive Konten halten und in den Stunden des Massenpostings zusätzlich 100-150 für 2-3 Stunden kaufen. Einsparung: bis zu 2000$ pro Monat.

4. Automatisierung von Aktionen in sozialen Netzwerken (Likes, Abonnements, Kommentare)

Promotion durch Mass-Following, Mass-Liking in Instagram, VK, TikTok. Aufgabe: 100 Konten führen täglich 200-300 Aktionen durch (Abonnements, Likes). Soziale Netzwerke überwachen die Aktivität nach Zeit: Wenn alle 100 Konten gleichzeitig anfangen zu liken — ist das ein rotes Flag für Anti-Fraud.

Die richtige Strategie: die Aktivität auf 12-16 Stunden verteilen, zu jedem Zeitpunkt arbeiten 20-30 Konten. Die Skalierung verbindet Proxys nur für aktive Profile. Statt 100 ständigen IPs reicht ein Pool von 30-40, der zwischen den Konten rotiert.

5. Testen von Werbekreativen aus verschiedenen Geos

Arbitrageure und Marketer testen, wie Werbung in Facebook Ads, Google Ads, Yandex.Direct aus verschiedenen Ländern und Städten aussieht. Aufgabe: 50 Kombinationen (10 Kreative × 5 Geos) innerhalb von 2 Stunden vor dem Start der Kampagne zu überprüfen.

Es werden Proxys aus bestimmten Standorten benötigt: USA (5 Bundesstaaten), Deutschland (3 Städte), Polen, Kasachstan, Ukraine. Ständig 50 IPs aus verschiedenen Geos zu halten, ist unwirtschaftlich — sie werden 2-3 Mal pro Woche für ein paar Stunden benötigt. Mit der Skalierung können Proxys stundenweise gemietet, Kreative getestet und dann abgeschaltet werden. Einsparung: statt 1500$ pro Monat für einen ständigen Pool — 200-300$ für einmalige Sitzungen.

Arten der Skalierung: vertikal vs. horizontal

Es gibt zwei Ansätze zur Skalierung des Proxy-Pools. Die Wahl hängt von der Art der Aufgabe, dem Budget und den Anforderungen an die Geschwindigkeit ab.

Vertikale Skalierung (Erhöhung der Limits pro IP)

Sie fügen keine neuen IP-Adressen hinzu, sondern erhöhen die Anzahl der Anfragen über bestehende Proxys. Zum Beispiel machen Sie statt 1000 Anfragen pro Stunde von einer IP 2000, indem Sie eine aggressivere Rotation der Sitzungen oder den Wechsel des User-Agents verwenden.

Wann es passt: Scraping von Websites mit weichen Limits (Nachrichtenseiten, Foren, offene APIs), wo Blockierungen selten sind. Sie sparen an der Anzahl der Proxys, riskieren jedoch, aufgrund einer übermäßigen Last gesperrt zu werden.

Vorteile: keine Notwendigkeit, IPs hinzuzufügen, einfacher zu verwalten, geringere Kosten für Proxys.

Nachteile: hohes Risiko von Sperren auf Plattformen mit Anti-Fraud (soziale Netzwerke, Marktplätze, Werbe-Dashboards). Nicht geeignet für Aufgaben, bei denen jedes Konto eine einzigartige IP benötigt.

Horizontale Skalierung (Hinzufügen neuer IPs)

Sie erhöhen die Anzahl der Proxys im Pool: waren es 50 IPs — sind es jetzt 100. Die Last wird gleichmäßig verteilt, jede Adresse arbeitet innerhalb sicherer Limits.

Wann es passt: Multi-Account-Management in sozialen Netzwerken (jedem Konto — seine IP), Farming von Werbe-Dashboards, Scraping von Marktplätzen mit strengen Limits, Arbeiten mit Anti-Detect-Browsern (Dolphin Anty, AdsPower, Multilogin).

Vorteile: minimales Risiko von Sperren, stabile Arbeit, geeignet für langfristige Aufgaben (Verwaltung von Konten über Monate).

Nachteile: höhere Kosten für Proxys, schwieriger, die automatische Verwaltung des Pools einzurichten.

Für die meisten Aufgaben im Zusammenhang mit sozialen Netzwerken, Werbe-Dashboards und Marktplätzen ist die horizontale Skalierung optimal. Vertikale macht nur für das Scraping von offenen Quellen mit minimalen Einschränkungen Sinn.

Metriken für die Skalierung: was zu überwachen ist

Damit das System automatisch Entscheidungen über das Hinzufügen oder Abschalten von Proxys trifft, müssen Schlüsselmetriken überwacht werden. Lassen Sie uns untersuchen, welche Indikatoren für verschiedene Aufgaben kritisch sind.

1. Fehlerquote (Error Rate)

Die wichtigste Metrik. Überwachen Sie das Verhältnis erfolgreicher Anfragen zur Gesamtzahl. Kritische Fehlercodes: 429 (Too Many Requests), 403 (Forbidden), 503 (Service Unavailable), sowie Timeouts und Captchas.

Normale Werte: für Scraping — bis zu 2-3% Fehler, für die Arbeit mit Konten in sozialen Netzwerken — bis zu 1%. Wenn der Wert den Schwellenwert überschreitet, sollte das System 20-30% Proxys zum aktuellen Pool hinzufügen.

Beispiel: Sie scrapen Wildberries, im Pool sind 50 IPs. Sie machen 5000 Anfragen pro Stunde, davon 200 geben den Fehler 429 zurück (4% Fehlerquote). Trigger für die Skalierung: 15 Proxys hinzufügen, um die Last auf jede IP von 100 auf 77 Anfragen pro Stunde zu senken.

2. Antwortzeit (Response Time)

Wenn der Server mit Anfragen von Ihrer IP überlastet ist, beginnt er langsamer zu antworten oder stellt die Anfragen in die Warteschlange. Wenn die durchschnittliche Antwortzeit um 30-50% vom Basiswert gestiegen ist — ist das ein Signal zur Skalierung.

Beispiel: Normalerweise antwortet Ozon innerhalb von 300-500 ms. In Spitzenzeiten ist die Antwortzeit auf 1200-1500 ms gestiegen. Das bedeutet, dass der Marktplatz Ihre Anfragen drosselt. Lösung: Proxys hinzufügen, um die Häufigkeit der Anfragen von jeder IP zu senken.

3. Anzahl der Captchas (CAPTCHA Rate)

Kritisch für das Scraping von Marktplätzen, Suchmaschinen, sozialen Netzwerken. Wenn mehr als 5% der Anfragen ein Captcha zurückgeben — ist der Pool überlastet.

Beispiel: Sie scrapen Google Shopping, von 1000 Anfragen haben 80 ein reCAPTCHA zurückgegeben (8%). Das System fügt automatisch 20 IPs hinzu, um die CAPTCHA-Rate auf 2-3% zu senken.

4. Proxy-Auslastung (Proxy Utilization)

Zeigt, welcher Prozentsatz der Proxys aktiv genutzt wird. Wenn die Auslastung unter 40% liegt — zahlen Sie zu viel für überflüssige IPs. Wenn sie über 85% liegt — arbeitet der Pool am Limit, hohes Risiko von Sperren.

Optimale Auslastung: 60-75%. Das ist das Gleichgewicht zwischen Einsparungen und Stabilität.

Beispiel: Im Pool sind 100 Proxys, 35 sind aktiv (Auslastung 35%). Das System schaltet 30 ungenutzte IPs ab und lässt 70 übrig. Einsparung: 30% des Budgets für Proxys.

5. Anzahl aktiver Aufgaben (Task Queue Length)

Wenn die Anzahl der Aufgaben in der Warteschlange größer ist, als das System mit dem aktuellen Pool verarbeiten kann — ist eine Skalierung erforderlich. Überwachen Sie die Länge der Warteschlange und die durchschnittliche Wartezeit.

Beispiel: Sie scrapen 10.000 Produkte. In der Warteschlange sind 3000 Aufgaben, der aktuelle Pool aus 40 IPs bearbeitet 500 Aufgaben pro Stunde. Die Zeit zur Erledigung aller Aufgaben: 6 Stunden. Wenn Sie 20 IPs hinzufügen, verkürzt sich die Zeit auf 4 Stunden.

Algorithmen zur automatischen Skalierung

Es gibt mehrere Ansätze zur automatischen Verwaltung der Größe des Proxy-Pools. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Vorhersehbarkeit der Last und den Anforderungen an die Reaktionsgeschwindigkeit ab.

1. Reaktive Skalierung (Reactive Scaling)

Das System reagiert auf aktuelle Metriken: Wenn die Fehlerquote den Schwellenwert überschreitet — fügt es Proxys hinzu, wenn die Auslastung sinkt — schaltet es Überflüssige ab. Der einfachste und beliebteste Ansatz.

Algorithmus: Alle 5-10 Minuten überprüft das System die Metriken. Wenn mindestens ein Indikator außerhalb der Norm liegt — trifft es eine Entscheidung zur Skalierung.

Vorteile: einfache Einrichtung, benötigt keine historischen Daten, funktioniert sofort.

Nachteile: reagiert mit Verzögerung (5-10 Minuten), sagt Spitzenlasten nicht im Voraus voraus. Wenn die Last plötzlich steigt — erhalten Sie Sperren, während das System Proxys hinzufügt.

Wann verwenden: Scraping mit relativ stabiler Last, wenn Spitzen vorhersehbar sind (z. B. tägliches Scraping zu denselben Zeiten).

2. Proaktive Skalierung (Proactive Scaling)

Das System analysiert historische Daten und sagt voraus, wann die Last steigen wird. Proxys werden im Voraus hinzugefügt, bevor Probleme auftreten.

Algorithmus: Basierend auf Daten der letzten 7-30 Tage erstellt das System einen Lastverlauf nach Stunden und Wochentagen. Zum Beispiel steigt die Fehlerquote jeden Freitag von 18:00 bis 23:00 von 2% auf 8%. Das System fügt automatisch Proxys am Freitag um 17:45 hinzu, um einen Anstieg der Fehler zu verhindern.

Vorteile: keine Verzögerung bei der Reaktion, Sperren werden verhindert, bevor sie auftreten, optimale Auslastung der Proxys.

Nachteile: erfordert die Ansammlung von Statistiken (mindestens 2-4 Wochen), kann mit unvorhersehbaren Lastspitzen nicht umgehen.

Wann verwenden: Aufgaben mit sich wiederholenden Lastmustern (Scraping von Marktplätzen, Preisüberwachung, regelmäßiges Posting in sozialen Netzwerken).

3. Hybride Skalierung (Hybrid Scaling)

Kombination aus reaktiven und proaktiven Ansätzen. Das System nutzt historische Daten zur Planung, reagiert aber auch sofort auf Anomalien.

Algorithmus: Die Hauptskalierung erfolgt nach Vorhersage (basierend auf Statistiken). Wenn jedoch die Metriken plötzlich außerhalb der Norm liegen — fügt das System dringend Proxys hinzu, ohne auf den geplanten Zeitpunkt zu warten.

Beispiel: Normalerweise ist die Last montags von 10:00 bis 12:00 stabil, das System hält 50 IPs. Aber an diesem Montag hat Wildberries die Anti-Fraud aktualisiert, die Fehlerquote ist auf 12% gestiegen. Der hybride Algorithmus fügt sofort 30 Proxys hinzu, obwohl laut Plan keine Skalierung erforderlich war.

Vorteile: maximale Stabilität, Schutz vor unvorhersehbaren Situationen, optimale Einsparungen.

Nachteile: schwieriger einzurichten, benötigt mehr Rechenressourcen zur Datenanalyse.

Wann verwenden: Kritische Aufgaben, bei denen Sperren nicht akzeptabel sind (Farming teurer Werbekonten, Betreuung von VIP-Kunden in einer SMM-Agentur).

4. Skalierung nach Zeitplan (Scheduled Scaling)

Die einfachste Variante: Sie legen manuell Regeln fest, wann Proxys hinzugefügt oder abgeschaltet werden sollen. Zum Beispiel: Von Montag bis Freitag von 9:00 bis 18:00 100 IPs halten, zu anderen Zeiten — 30 IPs.

Vorteile: maximale Einfachheit, benötigt keine Überwachung der Metriken, geeignet für Aufgaben mit festem Zeitplan.

Nachteile: Unflexibilität, Überzahlung in Zeiten geringer Last, Risiko von Sperren bei plötzlichen Spitzen.

Wann verwenden: Testen von Werbekreativen (Proxys nur zum Zeitpunkt des Kampagnenstarts benötigt), einmalige Scraping-Aufgaben.

Werkzeuge zur Implementierung: fertige Lösungen und APIs

Für die automatische Skalierung des Proxy-Pools können sowohl fertige Plattformen als auch eigene Skripte über die APIs der Anbieter verwendet werden. Lassen Sie uns beide Optionen untersuchen.

Fertige Plattformen mit automatischer Skalierung

Einige Dienste bieten integrierte Werkzeuge zur Verwaltung des Proxy-Pools an:

1. Bright Data (Luminati) — bietet eine Auto-Scaling-Funktion in den Enterprise-Tarifen. Das System erhöht automatisch den Pool bei steigender Last, aber die Kosten sind hoch (ab 500$ pro Monat für das Basispaket).

2. Smartproxy — bietet eine API zur Verwaltung der Anzahl der IPs in Echtzeit. Sie können ein Skript einrichten, das über die API Proxys basierend auf Metriken hinzufügt oder entfernt.

3. Oxylabs — bietet ein Dashboard zur Überwachung von Metriken (Error Rate, Response Time). Die Skalierung erfolgt manuell, kann aber über die API zur Automatisierung integriert werden.

Der Nachteil fertiger Plattformen sind die hohen Kosten und die Bindung an einen Anbieter. Wenn die Preise steigen oder die Qualität sinkt, erfordert der Wechsel zu einem anderen Anbieter eine Überarbeitung der gesamten Infrastruktur.

Selbstständige Implementierung über die APIs der Anbieter

Eine flexiblere Option ist es, ein Skript zu schreiben, das die Metriken Ihres Systems überwacht und über die API des Anbieters die Anzahl der Proxys verwaltet. Die meisten Anbieter bieten APIs für:

• Abfrage der Liste aktiver Proxys
• Hinzufügen neuer IPs zum Pool
• Abschalten ungenutzter Proxys
• Ändern der Geolokalisierung oder des Proxytyps

Beispiel für die Logik eines Skripts zur reaktiven Skalierung:

1. Überprüfen Sie alle 5 Minuten die Metriken (Error Rate, CAPTCHA Rate, Response Time)
2. Wenn die Error Rate > 3%:
   - Berechnen Sie, wie viele Proxys hinzugefügt werden müssen (20-30% des aktuellen Pools)
   - Senden Sie eine Anfrage an die API des Anbieters: N Proxys hinzufügen
   - Aktualisieren Sie die Konfiguration des Scrapers mit der neuen IP-Liste
3. Wenn die Proxy Utilization < 40%:
   - Bestimmen Sie ungenutzte Proxys (keine Anfragen in den letzten 30 Minuten)
   - Senden Sie eine Anfrage an die API: diese IPs abschalten
   - Aktualisieren Sie die Konfiguration des Scrapers
4. Protokollieren Sie alle Aktionen zur Analyse der Effizienz

Zur Überwachung der Metriken können Sie verwenden:

• Prometheus + Grafana — kostenlose Tools zur Sammlung und Visualisierung von Metriken. Richten Sie ein Dashboard mit Grafiken zur Error Rate, Response Time, Proxy Utilization ein.
• Datadog — Plattform zur Überwachung (ab 15$ pro Monat). Es gibt fertige Integrationen mit beliebten Scrapers.
• Custom Skripte — einfachste Variante: ein Skript in Python oder Node.js, das alle 5 Minuten Metriken aus den Logs des Scrapers abfragt und Entscheidungen zur Skalierung trifft.

Integration mit Anti-Detect-Browsern

Wenn Sie mit Multi-Account-Management über Dolphin Anty, AdsPower, Multilogin oder GoLogin arbeiten, kann die Skalierung der Proxys über die APIs dieser Browser automatisiert werden:

Dolphin Anty API — ermöglicht das Erstellen neuer Profile mit einzigartigen Proxys, das Aktualisieren von IPs für bestehende Profile, das massenhafte Wechseln von Proxys für eine Gruppe von Konten.

Beispiel-Szenario: Sie farmen 50 Facebook-Konten. Das Skript überwacht, wie viele Konten derzeit aktiv sind. Wenn 30 aktiv sind — hält es 30 Proxys. Wenn die Aktivität auf 45 steigt — fügt es über die API von Dolphin 15 neue Profile mit neuen IPs hinzu.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Skalierung für verschiedene Aufgaben

Lassen Sie uns spezifische Szenarien für die Einrichtung der automatischen Skalierung für beliebte Aufgaben betrachten.

Szenario 1: Scraping von Marktplätzen (Wildberries, Ozon)

Aufgabe: 50.000 Produkte täglich scrapen, Preise alle 6 Stunden aktualisieren. Die Last ist ungleichmäßig: Nachts gibt der Marktplatz die Daten leicht weiter, abends beginnen die Sperren.

Schritt 1: Bestimmen Sie den Basis-Pool. Starten Sie das Scraping in den Nachtstunden (3:00-6:00) mit minimaler Anzahl an Proxys. Überwachen Sie, wie viele IPs benötigt werden, um die Error Rate < 2% zu halten. Zum Beispiel reichen für 50.000 Produkte 30 residential Proxys aus.

Schritt 2: Sammeln Sie Statistiken über eine Woche. Notieren Sie die Error Rate und CAPTCHA Rate nach Stunden. Sie werden sehen, dass von 18:00 bis 23:00 die Fehler auf 8-12% steigen und Captchas in 10% der Anfragen erscheinen.

Schritt 3: Richten Sie proaktive Skalierung ein. Erstellen Sie eine Regel: jeden Tag um 17:45 60 Proxys hinzufügen (insgesamt 90 IPs), um 23:15 60 abschalten (Rückkehr zu 30 IPs).

Schritt 4: Fügen Sie einen reaktiven Trigger für Anomalien hinzu. Wenn die Error Rate zu irgendeinem Zeitpunkt 5% überschreitet — fügen Sie dringend 20 Proxys hinzu.

Ergebnis: Statt eines ständigen Pools von 90 IPs (Kosten 180-270$ pro Monat) zahlen Sie für 30 IPs rund um die Uhr + 60 IPs für 6 Stunden am Tag. Einsparung: 40-50% des Budgets.

Szenario 2: Farming von Facebook Ads-Konten

Aufgabe: 100 Werbekonten innerhalb eines Monats erstellen und wärmen. Jedes Konto benötigt eine einzigartige IP, die Aktivität ist ungleichmäßig verteilt.

Schritt 1: Teilen Sie die Konten in Gruppen nach Farming-Stufen auf: neu (1-3 Tage), Aufwärmen (4-10 Tage), bereit für den Start (11-30 Tage). Neue benötigen tägliche Aktivität, bereit für den Start — 2-3 Mal pro Woche.

Schritt 2: Richten Sie die Skalierung nach Aktivität ein. In der ersten Woche sind alle 100 Konten aktiv — 100 Proxys erforderlich. In der zweiten Woche gehen 40 Konten in den "bereit"-Modus über (benötigen Proxys nur 3 Tage pro Woche) — der Pool kann auf 70 IPs an Wochentagen, 100 IPs an Tagen der Aktivität der bereit für den Start-Konten reduziert werden.

Schritt 3: Verwenden Sie die API von Dolphin Anty für das automatische Wechseln der Proxys. Das Skript überwacht den Aktivitätszeitplan jedes Kontos. Wenn ein Konto heute nicht aktiv ist — wird sein Proxy abgeschaltet und für ein anderes Profil verwendet.

Ergebnis: Statt 100 ständigen Proxys halten Sie einen Pool von 60-70 IPs, die zwischen den Konten rotieren. Einsparung: 30-40% des Budgets ohne Risiko von Chain-Bans.

Szenario 3: Massenposting in Instagram

Aufgabe: Eine SMM-Agentur verwaltet 150 Kundenkonten. Das Posting erfolgt nach Zeitplan: 9:00-11:00 (Stories), 14:00-16:00 (Posts), 19:00-21:00 (Reels).

Schritt 1: Bestimmen Sie die Spitzenzeiten. In den Momenten des Massenpostings sind alle 150 Konten aktiv, zu anderen Zeiten — 20-30 (Antworten auf Kommentare, Durchsehen des Feeds).

Schritt 2: Richten Sie die Skalierung nach Zeitplan ein. Von 8:45 bis 11:15 erhöhen Sie den Pool auf 150 IPs, von 11:15 bis 13:45 reduzieren Sie auf 30 IPs, von 13:45 bis 16:15 wieder 150 IPs, und so weiter.

Schritt 3: Verwenden Sie mobile Proxys für kritische Konten (VIP-Kunden, verifizierte Profile) — sie benötigen eine ständige IP. Für die anderen können Sie residential Proxys mit zeitlicher Rotation verwenden.

Ergebnis: Basis-Pool aus 30 mobilen Proxys für VIP-Konten (600$ pro Monat) + 120 residential Proxys, die 9 Stunden am Tag arbeiten (Einsparung von 60% im Vergleich zur 24/7-Miete). Gesamte Einsparung: 1500-2000$ pro Monat.

Kostenoptimierung: wie man nicht zu viel für Proxys bezahlt

Automatische Skalierung ist nicht nur ein Schutz vor Sperren, sondern auch ein Einsparungsinstrument. Lassen Sie uns spezifische Taktiken zur Senkung der Kosten untersuchen.

1. Kombinieren Sie Proxy-Typen für die Aufgaben

Nicht alle Aufgaben erfordern teure residential oder mobile Proxys. Verwenden Sie einen hybriden Ansatz:

• Residential Proxys — für kritische Aufgaben: Farming von Konten, Arbeiten mit Werbe-Dashboards, Posting in sozialen Netzwerken.
• Mobile Proxys — nur für VIP-Konten und Plattformen mit strenger Anti-Fraud (Instagram, TikTok für verifizierte Profile).
• Rechenzentrums-Proxys — für das Scraping von offenen Quellen, Preisüberwachung auf Websites ohne aggressives Anti-Fraud.

Beispiel: Sie scrapen Avito. Verwenden Sie Rechenzentrums-Proxys für das Sammeln von Anzeigen (5-10 Mal günstiger als residential). Für das Veröffentlichen von Anzeigen wechseln Sie zu residential Proxys — Avito überprüft IPs strenger beim Veröffentlichen.

2. Richten Sie aggressives Abschalten ungenutzter Proxys ein

Viele halten einen "Puffer" von Proxys für Spitzenlasten, vergessen jedoch, diese nach einem Rückgang abzuschalten. Richten Sie automatisches Abschalten von IPs ein, die in den letzten 30-60 Minuten nicht verwendet wurden.

Beispiel: Im Pool sind 100 Proxys, 60 sind aktiv. Nach 30 Minuten Leerlauf schaltet das System automatisch 20 der am wenigsten genutzten IPs ab. Einsparung: 20% des Budgets täglich.

3. Verwenden Sie stundenweise Miete für einmalige Aufgaben

Einige Anbieter bieten Bezahlung nach tatsächlicher Nutzung (pay-as-you-go) oder stundenweise Miete an. Dies ist vorteilhaft für:

• Testen von Werbekreativen (Proxys nur für 1-2 Stunden benötigt)
• Einmaliges Scraping großer Datenmengen
• Überprüfung der Verfügbarkeit von Websites aus verschiedenen Geos

Statt eines monatlichen Abonnements für 50 IPs (150-300$) mieten Sie diese für 3 Stunden (5-15$).

4. Überwachen Sie die Auslastung und passen Sie den Basis-Pool an

Analysieren Sie einmal pro Woche die Statistiken zur Auslastung der Proxys. Wenn die durchschnittliche Auslastung stabil unter 50% liegt — reduzieren Sie den Basis-Pool um 20-30%.

Beispiel: Sie halten einen Basis-Pool von 80 IPs, die durchschnittliche Auslastung beträgt 35%. Reduzieren Sie den Basis-Pool auf 50 IPs, richten Sie die Skalierung auf 80-100 in Spitzenzeiten ein. Einsparung: 30-40$ pro Monat.

Typische Fehler bei der Skalierung und wie man sie vermeidet

Selbst richtig eingerichtete Skalierung kann aufgrund verbreiteter Fehler ineffektiv arbeiten. Lassen Sie uns die häufigsten Probleme untersuchen.

Fehler 1: Zu langsame Reaktion auf den Anstieg der Last