Mise à l'échelle automatique du pool de proxies : comment augmenter les IP sous charge et économiser votre budget

Lors de la gestion de grandes quantités de tâches — scraping de marketplaces, farming de comptes, publication massive sur les réseaux sociaux — un pool de proxies statique devient rapidement problématique. Vous payez soit trop cher pour des IP inutilisées pendant les périodes de faible charge, soit vous faites face à des blocages en raison d'un manque d'adresses aux moments de pointe. La mise à l'échelle automatique du pool de proxies résout les deux problèmes : le système augmente automatiquement le nombre d'adresses IP en fonction de la charge actuelle et les réduit lorsque le nombre de tâches diminue.

Dans cet article, nous allons examiner comment configurer la mise à l'échelle automatique pour différents scénarios : scraping, arbitrage de trafic, multi-comptes sur les réseaux sociaux et travail avec des marketplaces. Nous montrerons des outils spécifiques, des algorithmes de répartition de charge et des métriques pour le suivi.

Qu'est-ce que la mise à l'échelle du pool de proxies et pourquoi est-ce nécessaire

La mise à l'échelle du pool de proxies est le changement automatique du nombre d'adresses IP actives en fonction de la charge actuelle. En termes simples : lorsque les tâches sont nombreuses, le système ajoute des proxies, lorsque les tâches sont peu nombreuses — il désactive les surplus pour ne pas payer pour du temps d'inactivité.

Un exemple classique : vous scrapez les prix sur Wildberries. En temps normal, 50 adresses IP suffisent pour 10 000 requêtes par heure. Mais le vendredi soir et le week-end, le marketplace renforce les limites, commence à bloquer plus souvent les requêtes répétées d'une même IP. Sans mise à l'échelle, vous devez soit acheter à l'avance 150 proxies "au cas où" (surcoût de 200 % en semaine), soit faire face à des blocages pendant les heures de pointe.

Avec la mise à l'échelle automatique, le système suit le pourcentage d'erreurs 429 (Trop de requêtes) et de captchas. Dès que le taux dépasse 5 % — il ajoute 20-30 IP. Lorsque la charge diminue — il désactive les surplus. Au final : vous ne payez que pour les proxies réellement utilisés et vous ne perdez pas de données à cause des blocages.

Principaux avantages de la mise à l'échelle automatique

• Économie de 40-60 % du budget — vous ne payez que pour les IP activement utilisées, et non pour un pool statique "au maximum"
• Protection contre les blocages — le système réagit instantanément à l'augmentation des erreurs et ajoute des proxies avant l'apparition de blocages massifs
• Vitesse de travail stable — la charge est répartie uniformément, il n'y a pas de baisses de performance pendant les heures de pointe
• Flexibilité pour les tâches — il est possible de configurer différentes règles de mise à l'échelle pour le scraping, le farming de comptes, la publicité

Quand la mise à l'échelle automatique est-elle nécessaire : 5 scénarios

La mise à l'échelle du pool de proxies n'est pas toujours nécessaire. Si vous gérez 5 comptes Instagram ou scrapez 100 produits par jour — un pool statique de 10-20 proxies sera suffisant. Mais il existe des tâches où la gestion automatique du pool est indispensable.

1. Scraping de marketplaces avec une charge variable

Situation typique pour le suivi des prix sur Wildberries, Ozon, Yandex.Market. Pendant les heures normales (de 3h00 à 10h00 du matin), les marketplaces fournissent facilement des données, les limites sont souples. Pendant les heures de pointe (de 18h00 à 23h00), des restrictions sévères commencent : captchas après 3-5 requêtes d'une même IP, blocages de sous-réseaux, délais de réponse.

Exemple : vous scrapez 50 000 produits par jour. La nuit, 30 IP suffisent pour 2000 requêtes par heure chacune. Le soir, le même volume nécessite déjà 100-120 IP, car la limite tombe à 500-700 requêtes par IP. Un pool statique de 120 proxies fonctionne 24h/24 — surcoût de 75 % pendant les heures nocturnes. La mise à l'échelle augmente automatiquement le pool à 120 IP de 18h00 à 23h00, le reste du temps, il maintient 30-40.

2. Farming de comptes publicitaires Facebook Ads et TikTok Ads

Les arbitragistes créent massivement et réchauffent des comptes dans les tableaux de bord publicitaires. L'objectif : faire passer 50 comptes Facebook de zéro à la première campagne en une semaine. Chaque compte nécessite une IP distincte (sinon, le chain-ban lie tous les profils).

Mais les comptes ne sont pas farmés de manière uniforme : pendant les 2 premiers jours, 50 profils sont actifs (besoin de 50 proxies), au 3ème-4ème jour, certains comptes partent en "repos" (20-30 IP suffisent pour les actifs), au 5ème-7ème jour, il y a à nouveau un pic d'activité avant le lancement des campagnes (encore 50 IP). Avec la mise à l'échelle, le système connecte des proxies uniquement pour les comptes actifs, économisant jusqu'à 50 % en une semaine.

3. Publication massive sur Instagram et TikTok via des panneaux SMM

Les agences SMM gèrent 50-200 comptes clients. La publication se fait selon un calendrier : le matin (9h00-11h00), des stories sont publiées, l'après-midi (14h00-16h00) — des posts dans le fil d'actualité, le soir (19h00-21h00) — des reels et des commentaires. Pendant le reste du temps, les comptes sont inactifs.

Chaque compte a besoin d'un proxy mobile distinct (Instagram bloque sévèrement le changement d'IP). Un pool statique de 200 proxies mobiles coûte 4000-6000$ par mois. Avec la mise à l'échelle, vous pouvez maintenir un pool de base de 50 IP pour les comptes constamment actifs, et pendant les heures de publication massive, acheter encore 100-150 pour 2-3 heures. Économie : jusqu'à 2000$ par mois.

4. Automatisation des actions sur les réseaux sociaux (likes, abonnements, commentaires)

Promotion via le mass-following, mass-liking sur Instagram, VK, TikTok. Objectif : 100 comptes effectuent 200-300 actions par jour (abonnements, likes). Les réseaux sociaux surveillent l'activité dans le temps : si les 100 comptes commencent à aimer en même temps — c'est un signal d'alarme pour l'anti-fraud.

La bonne stratégie : répartir l'activité sur 12-16 heures, à chaque instant, 20-30 comptes sont actifs. La mise à l'échelle connecte des proxies uniquement pour les profils actifs. Au lieu de 100 IP permanentes, un pool de 30-40 suffit, qui est rotatif entre les comptes.

5. Test des créatifs publicitaires de différentes géographies

Les arbitragistes et les marketeurs testent à quoi ressemble la publicité dans Facebook Ads, Google Ads, Yandex.Direct depuis différents pays et villes. Objectif : vérifier 50 combinaisons (10 créatifs × 5 géos) en 2 heures avant le lancement de la campagne.

Des proxies de localisations spécifiques sont nécessaires : États-Unis (5 États), Allemagne (3 villes), Pologne, Kazakhstan, Ukraine. Maintenir en permanence 50 IP de différentes géos n'est pas rentable — elles ne sont nécessaires que 2-3 fois par semaine pendant quelques heures. Avec la mise à l'échelle, vous pouvez louer des proxies pour une heure, tester les créatifs, puis les désactiver. Économie : au lieu de 1500$ par mois pour un pool permanent — 200-300$ pour des sessions ponctuelles.

Types de mise à l'échelle : verticale vs horizontale

Il existe deux approches pour la mise à l'échelle du pool de proxies. Le choix dépend du type de tâche, du budget et des exigences en matière de vitesse.

Mise à l'échelle verticale (augmentation des limites sur IP)

Vous n'ajoutez pas de nouvelles adresses IP, mais augmentez le nombre de requêtes via les proxies existants. Par exemple, au lieu de 1000 requêtes par heure avec une IP, vous en faites 2000, en utilisant une rotation de sessions plus agressive ou en changeant l'agent utilisateur.

Quand cela convient : scraping de sites avec des limites souples (portails d'actualités, forums, API ouvertes), où les blocages sont rares. Vous économisez sur le nombre de proxies, mais risquez d'être bloqué pour avoir dépassé une charge raisonnable.

Avantages : pas besoin d'acheter des IP, plus facile à gérer le pool, moins de coûts pour les proxies.

Inconvénients : risque élevé de blocages sur les plateformes avec anti-fraud (réseaux sociaux, marketplaces, tableaux de bord publicitaires). Ne convient pas aux tâches où chaque compte a besoin d'une IP unique.

Mise à l'échelle horizontale (ajout de nouvelles IP)

Vous augmentez le nombre de proxies dans le pool : 50 IP deviennent 100. La charge est répartie uniformément, chaque adresse fonctionne dans des limites sécurisées.

Quand cela convient : multi-comptes sur les réseaux sociaux (chaque compte — sa propre IP), farming de tableaux de bord publicitaires, scraping de marketplaces avec des limites strictes, travail avec des navigateurs anti-détection (Dolphin Anty, AdsPower, Multilogin).

Avantages : risque minimal de blocages, fonctionnement stable, convient pour des tâches à long terme (gestion de comptes pendant des mois).

Inconvénients : coûts plus élevés pour les proxies, plus difficile à configurer la gestion automatique du pool.

Pour la plupart des tâches liées aux réseaux sociaux, aux tableaux de bord publicitaires et aux marketplaces, la mise à l'échelle horizontale est optimale. La mise à l'échelle verticale a du sens uniquement pour le scraping de sources ouvertes avec des restrictions minimales.

Métriques pour la mise à l'échelle : ce qu'il faut suivre

Pour que le système prenne automatiquement des décisions concernant l'ajout ou la désactivation de proxies, il est nécessaire de configurer le suivi des métriques clés. Examinons les indicateurs critiques pour différentes tâches.

1. Pourcentage d'erreurs (Taux d'erreur)

La métrique la plus importante. Suivez le rapport entre les requêtes réussies et le nombre total. Codes d'erreur critiques : 429 (Trop de requêtes), 403 (Interdit), 503 (Service non disponible), ainsi que les timeouts et les captchas.

Valeurs normales : pour le scraping — jusqu'à 2-3 % d'erreurs, pour le travail avec des comptes sur les réseaux sociaux — jusqu'à 1 %. Si le taux dépasse le seuil, le système doit ajouter 20-30 % de proxies au pool actuel.

Exemple : vous scrapez Wildberries, dans le pool 50 IP. Vous effectuez 5000 requêtes par heure, dont 200 retournent l'erreur 429 (4 % de taux d'erreur). Déclencheur de mise à l'échelle : ajouter 15 proxies pour réduire la charge sur chaque IP de 100 à 77 requêtes par heure.

2. Temps de réponse (Temps de réponse)

Lorsque le serveur est surchargé par des requêtes de votre IP, il commence à répondre plus lentement ou met les requêtes en file d'attente. Si le temps de réponse moyen a augmenté de 30-50 % par rapport à la base — c'est un signal pour la mise à l'échelle.

Exemple : normalement, Ozon répond en 300-500 ms. Pendant les heures de pointe, le temps de réponse a augmenté à 1200-1500 ms. Cela signifie que le marketplace limite vos requêtes. Solution : ajouter des proxies pour réduire la fréquence des appels de chaque IP.

3. Nombre de captchas (Taux de CAPTCHA)

Critique pour le scraping de marketplaces, de moteurs de recherche, de réseaux sociaux. Si plus de 5 % des requêtes retournent un captcha — le pool est surchargé.

Exemple : vous scrapez Google Shopping, sur 1000 requêtes, 80 retournent reCAPTCHA (8 %). Le système ajoute automatiquement 20 IP pour réduire le taux de CAPTCHA à 2-3 %.

4. Utilisation des proxies (Utilisation des proxies)

Montre quel pourcentage de proxies est activement utilisé. Si l'utilisation est inférieure à 40 % — vous payez trop cher pour des IP supplémentaires. Si elle est supérieure à 85 % — le pool fonctionne à pleine capacité, avec un risque élevé de blocages.

Utilisation optimale : 60-75 %. C'est un équilibre entre économie et stabilité.

Exemple : dans le pool de 100 proxies, 35 sont actifs (utilisation de 35 %). Le système désactive 30 IP inutilisées, en laissant 70. Économie : 30 % du budget pour les proxies.

5. Nombre de tâches actives (Longueur de la file d'attente des tâches)

Si le nombre de tâches dans la file d'attente dépasse ce que le système peut traiter avec le pool actuel — une mise à l'échelle est nécessaire. Suivez la longueur de la file d'attente et le temps d'attente moyen.

Exemple : vous scrapez 10 000 produits. Il y a 3000 tâches dans la file d'attente, le pool actuel de 40 IP traite 500 tâches par heure. Temps d'exécution de toutes les tâches : 6 heures. Si vous ajoutez 20 IP, le temps sera réduit à 4 heures.

Algorithmes de mise à l'échelle automatique

Il existe plusieurs approches pour la gestion automatique de la taille du pool de proxies. Le choix de l'algorithme dépend de la prévisibilité de la charge et des exigences en matière de vitesse de réaction.

1. Mise à l'échelle réactive (Mise à l'échelle réactive)

Le système réagit aux métriques actuelles : si le taux d'erreur dépasse le seuil — il ajoute des proxies, si l'utilisation diminue — il désactive les surplus. C'est l'approche la plus simple et la plus populaire.

Algorithme : toutes les 5-10 minutes, le système vérifie les métriques. Si au moins un indicateur sort des normes — il prend une décision de mise à l'échelle.

Avantages : simplicité de configuration, ne nécessite pas de données historiques, fonctionne dès la sortie de la boîte.

Inconvénients : réagit avec un délai (5-10 minutes), ne prédit pas les pics de charge à l'avance. Si la charge augmente brusquement — vous obtiendrez des blocages pendant que le système ajoute des proxies.

Quand utiliser : scraping avec une charge relativement stable, lorsque les pics sont prévisibles dans le temps (par exemple, scraping quotidien à des heures fixes).

2. Mise à l'échelle proactive (Mise à l'échelle proactive)

Le système analyse les données historiques et prédit quand la charge augmentera. Les proxies sont ajoutés à l'avance, avant l'apparition des problèmes.

Algorithme : sur la base des données des 7-30 derniers jours, le système construit un graphique de charge par heure et par jour de la semaine. Par exemple, chaque vendredi de 18h00 à 23h00, le taux d'erreur passe de 2 % à 8 %. Le système ajoute automatiquement des proxies le vendredi à 17h45 pour prévenir l'augmentation des erreurs.

Avantages : pas de délai de réaction, les blocages sont évités avant leur apparition, utilisation optimale des proxies.

Inconvénients : nécessite l'accumulation de statistiques (minimum 2-4 semaines), ne gère pas les pics de charge imprévisibles.

Quand utiliser : tâches avec des modèles de charge répétitifs (scraping de marketplaces, suivi des prix, publication régulière sur les réseaux sociaux).

3. Mise à l'échelle hybride (Mise à l'échelle hybride)

Combinaison des approches réactive et proactive. Le système utilise des données historiques pour la planification, mais réagit également instantanément aux anomalies.

Algorithme : la mise à l'échelle principale se fait par prévision (sur la base des statistiques). Mais si les métriques sortent brusquement des normes — le système ajoute d'urgence des proxies, sans attendre le moment prévu.

Exemple : normalement, les lundis de 10h00 à 12h00, la charge est stable, le système maintient 50 IP. Mais ce lundi, Wildberries a mis à jour son anti-fraud, le taux d'erreur a augmenté à 12 %. L'algorithme hybride ajoute instantanément 30 proxies, même si la mise à l'échelle n'était pas prévue.

Avantages : stabilité maximale, protection contre les situations imprévisibles, économie optimale.

Inconvénients : plus difficile à configurer, nécessite plus de ressources de calcul pour l'analyse des données.

Quand utiliser : tâches critiques où les blocages sont inacceptables (farming de comptes publicitaires coûteux, gestion de clients VIP dans une agence SMM).

4. Mise à l'échelle programmée (Mise à l'échelle programmée)

L'option la plus simple : vous définissez manuellement les règles pour ajouter ou désactiver des proxies. Par exemple : du lundi au vendredi de 9h00 à 18h00, maintenir 100 IP, le reste du temps — 30 IP.

Avantages : simplicité maximale, ne nécessite pas de suivi des métriques, convient pour les tâches avec un calendrier clair.

Inconvénients : rigidité, surcoût pendant les périodes de faible charge, risque de blocages lors de pics soudains.

Quand utiliser : test des créatifs publicitaires (besoin de proxies uniquement au moment du lancement des campagnes), tâches ponctuelles de scraping.

Outils pour la mise en œuvre : solutions prêtes à l'emploi et API

Pour la mise à l'échelle automatique du pool de proxies, vous pouvez utiliser à la fois des plateformes prêtes à l'emploi et des scripts personnalisés via les API des fournisseurs. Examinons les deux options.

Plateformes prêtes à l'emploi avec mise à l'échelle automatique

Certains services proposent des outils intégrés pour gérer le pool de proxies :

1. Bright Data (Luminati) — dispose d'une fonction de mise à l'échelle automatique dans les forfaits Enterprise. Le système augmente automatiquement le pool lorsque la charge augmente, mais le coût est élevé (à partir de 500$ par mois pour le forfait de base).

2. Smartproxy — propose une API pour gérer le nombre d'IP en temps réel. Vous pouvez configurer un script qui ajoute ou supprime des proxies via l'API en fonction des métriques.

3. Oxylabs — dispose d'un tableau de bord avec suivi des métriques (taux d'erreur, temps de réponse). La mise à l'échelle est manuelle, mais peut être intégrée via l'API pour l'automatisation.

L'inconvénient des plateformes prêtes à l'emploi est leur coût élevé et leur dépendance à un seul fournisseur. Si les prix augmentent ou si la qualité diminue, le passage à un autre fournisseur nécessitera une refonte de toute l'infrastructure.

Mise en œuvre autonome via les API des fournisseurs

Une option plus flexible consiste à écrire un script qui surveille les métriques de votre système et gère le nombre de proxies via l'API du fournisseur. La plupart des fournisseurs offrent des API pour :

• Obtenir la liste des proxies actifs
• Ajouter de nouvelles IP au pool
• Désactiver les proxies inutilisés
• Changer de géolocalisation ou de type de proxy

Exemple de logique de script pour la mise à l'échelle réactive :

1. Vérifiez les métriques toutes les 5 minutes (Taux d'erreur, Taux de CAPTCHA, Temps de réponse)
2. Si le Taux d'erreur > 3 % :
   - Calculez combien de proxies doivent être ajoutés (20-30 % du pool actuel)
   - Envoyez une requête à l'API du fournisseur : ajouter N proxies
   - Mettez à jour la configuration du scraper avec la nouvelle liste d'IP
3. Si l'Utilisation des proxies < 40 % :
   - Identifiez les proxies inutilisés (aucune requête au cours des 30 dernières minutes)
   - Envoyez une requête à l'API : désactiver ces IP
   - Mettez à jour la configuration du scraper
4. Loguez toutes les actions pour analyser l'efficacité

Pour le suivi des métriques, vous pouvez utiliser :

• Prometheus + Grafana — outils gratuits pour la collecte et la visualisation des métriques. Configurez un tableau de bord avec des graphiques pour le Taux d'erreur, le Temps de réponse, l'Utilisation des proxies.
• Datadog — plateforme de surveillance (à partir de 15$ par mois). Dispose d'intégrations prêtes à l'emploi avec des scrapers populaires.
• Scripts personnalisés — option la plus simple : un script en Python ou Node.js qui interroge les métriques des logs du scraper toutes les 5 minutes et prend des décisions sur la mise à l'échelle.

Intégration avec des navigateurs anti-détection

Si vous travaillez avec le multi-comptes via Dolphin Anty, AdsPower, Multilogin ou GoLogin, la mise à l'échelle des proxies peut être automatisée via l'API de ces navigateurs :

API Dolphin Anty — permet de créer de nouveaux profils avec des proxies uniques, de mettre à jour les IP pour les profils existants, de changer massivement de proxies pour un groupe de comptes.

Exemple de scénario : vous farmiez 50 comptes Facebook. Le script surveille combien de comptes sont actifs à ce moment-là. Si 30 sont actifs — il maintient 30 proxies. Si l'activité augmente à 45 — via l'API Dolphin, il ajoute 15 nouveaux profils avec de nouvelles IP.

Guide de configuration étape par étape pour différentes tâches

Examinons des scénarios spécifiques pour configurer la mise à l'échelle automatique pour des tâches populaires.

Scénario 1 : Scraping de marketplaces (Wildberries, Ozon)

Tâche : scraper 50 000 produits quotidiennement, mettre à jour les prix toutes les 6 heures. La charge est inégale : la nuit, le marketplace fournit facilement des données, le soir, les blocages commencent.

Étape 1 : Déterminez le pool de base. Lancez le scraping pendant les heures nocturnes (3h00-6h00) avec un minimum de proxies. Suivez combien d'IP sont nécessaires pour un Taux d'erreur < 2 %. Par exemple, pour 50 000 produits, 30 proxies résidentiels suffisent.

Étape 2 : Collectez des statistiques pendant une semaine. Notez le Taux d'erreur et le Taux de CAPTCHA par heure. Vous constaterez qu'entre 18h00 et 23h00, les erreurs augmentent à 8-12 %, et les captchas apparaissent dans 10 % des requêtes.

Étape 3 : Configurez la mise à l'échelle proactive. Créez une règle : chaque jour à 17h45, ajouter 60 proxies (total 90 IP), à 23h15, désactiver 60 (retour à 30 IP).

Étape 4 : Ajoutez un déclencheur réactif en cas d'anomalies. Si à tout moment le Taux d'erreur dépasse 5 % — ajouter d'urgence 20 proxies.

Résultat : au lieu d'un pool permanent de 90 IP (coût 180-270$ par mois), vous payez pour 30 IP 24h/24 + 60 IP pendant 6 heures par jour. Économie : 40-50 % du budget.

Scénario 2 : Farming de comptes Facebook Ads

Tâche : créer et réchauffer 100 comptes publicitaires en un mois. Chaque compte nécessite une IP unique, l'activité est inégale.

Étape 1 : Divisez les comptes en groupes selon les étapes du farming : nouveaux (1-3 jours), réchauffement (4-10 jours), prêts à être lancés (11-30 jours). Les nouveaux nécessitent une activité quotidienne, les prêts — 2-3 fois par semaine.

Étape 2 : Configurez la mise à l'échelle en fonction de l'activité. Au cours de la première semaine, les 100 comptes sont actifs — besoin de 100 proxies. Au cours de la deuxième semaine, 40 comptes passent en mode "prêts" (nécessitent des proxies seulement 3 jours par semaine) — vous pouvez réduire le pool à 70 IP en semaine, 100 IP les jours d'activité des comptes prêts.

Étape 3 : Utilisez l'API Dolphin Anty pour le changement automatique de proxies. Le script surveille le calendrier d'activité de chaque compte. Si un compte n'est pas actif aujourd'hui — son proxy est désactivé et utilisé pour un autre profil.

Résultat : au lieu de 100 proxies permanents, vous maintenez un pool de 60-70 IP, qui sont rotatifs entre les comptes. Économie : 30-40 % du budget sans risque de chain-bans.

Scénario 3 : Publication massive sur Instagram

Tâche : Une agence SMM gère 150 comptes clients. La publication se fait selon un calendrier : 9h00-11h00 (stories), 14h00-16h00 (posts), 19h00-21h00 (reels).

Étape 1 : Déterminez les heures de pointe. Pendant les périodes de publication massive, tous les 150 comptes sont actifs, le reste du temps — 20-30 (réponses aux commentaires, consultation du fil d'actualité).

Étape 2 : Configurez la mise à l'échelle selon le calendrier. De 8h45 à 11h15, augmentez le pool à 150 IP, de 11h15 à 13h45, réduisez à 30 IP, de 13h45 à 16h15, à nouveau 150 IP, et ainsi de suite.

Étape 3 : Utilisez des proxies mobiles pour les comptes critiques (clients VIP, profils vérifiés) — ils ont besoin d'une IP permanente. Pour les autres, vous pouvez utiliser des résidents avec une rotation selon le calendrier.

Résultat : un pool de base de 30 proxies mobiles pour les comptes VIP (600$ par mois) + 120 résidents, qui fonctionnent 9 heures par jour (économie de 60 % par rapport à une location 24h/24). Économie totale : 1500-2000$ par mois.

Optimisation des coûts : comment ne pas trop payer pour les proxies

La mise à l'échelle automatique n'est pas seulement une protection contre les blocages, mais aussi un outil d'économie. Examinons des tactiques spécifiques pour réduire les dépenses.

1. Combinez les types de proxies selon les tâches

Toutes les tâches ne nécessitent pas des proxies résidentiels ou mobiles coûteux. Utilisez une approche hybride :

• Proxies résidentiels — pour les tâches critiques : farming de comptes, travail avec des tableaux de bord publicitaires, publication sur les réseaux sociaux.
• Proxies mobiles — uniquement pour les comptes VIP et les plateformes avec un anti-fraud strict (Instagram, TikTok pour les profils vérifiés).
• Proxies de centres de données — pour le scraping de sources ouvertes, le suivi des prix sur des sites sans anti-fraud agressif.

Exemple : vous scrapez Avito. Pour collecter des annonces, utilisez des proxies de centres de données (5-10 fois moins chers que les résidents). Pour publier des annonces, passez aux résidents — Avito vérifie plus strictement les IP lors de la publication.

2. Configurez la désactivation agressive des proxies inutilisés

Beaucoup gardent un "réserve" de proxies pour les pics de charge, mais oublient de les désactiver après la baisse. Configurez la désactivation automatique des IP qui n'ont pas été utilisées au cours des 30-60 dernières minutes.

Exemple : dans un pool de 100 proxies, 60 sont actifs. Après 30 minutes d'inactivité, le système désactive automatiquement 20 des IP les moins utilisées. Économie : 20 % du budget quotidiennement.

3. Utilisez la location horaire pour les tâches ponctuelles

Certains fournisseurs proposent un paiement en fonction de l'utilisation réelle (pay-as-you-go) ou une location horaire. C'est avantageux pour :

• Tester des créatifs publicitaires (besoin de proxies pendant 1-2 heures)
• Scraping ponctuel de grandes quantités de données
• Vérifier la disponibilité d'un site depuis différentes géos

Au lieu d'un abonnement mensuel pour 50 IP (150-300$), vous les louez pour 3 heures (5-15$).

4. Surveillez l'utilisation et ajustez le pool de base

Une fois par semaine, analysez les statistiques d'utilisation des proxies. Si l'utilisation moyenne est constamment inférieure à 50 % — réduisez le pool de base de 20-30 %.

Exemple : vous maintenez un pool de base de 80 IP, avec une utilisation moyenne de 35 %. Réduisez le pool de base à 50 IP, configurez la mise à l'échelle à 80-100 pendant les heures de pointe. Économie : 30-40$ par mois.

Erreurs courantes lors de la mise à l'échelle et comment les éviter

Même une mise à l'échelle correctement configurée peut fonctionner de manière inefficace en raison d'erreurs courantes. Examinons les problèmes les plus fréquents.

Erreur 1 : Réaction trop lente à l'augmentation de la charge