プロキシプールの自動スケーリング：完全ガイド

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大量のタスクを処理する際、マーケットプレイスのパーシング、アカウントのファーミング、ソーシャルメディアでの大量投稿など、静的なプロキシプールはすぐに問題になります。負荷が低い時期に未使用のIPに対して過剰に支払うか、ピーク時にアドレスが不足してブロックに直面するかのどちらかです。プロキシプールの自動スケーリングは、両方の問題を解決します: システムは現在の負荷に応じてIPアドレスの数を自動的に増やし、タスクが減少するとそれを減らします。

この記事では、パーシング、トラフィックのアービトラージ、ソーシャルメディアでのマルチアカウント、マーケットプレイスでの作業など、さまざまなシナリオに対する自動スケーリングの設定方法を説明します。具体的なツール、負荷分散のアルゴリズム、監視のためのメトリクスを示します。

プロキシプールのスケーリングとは何か、なぜ必要か

プロキシプールのスケーリングとは、現在の負荷に応じてアクティブなIPアドレスの数を自動的に変更することです。簡単に言えば、タスクが多いときはシステムがプロキシを追加し、少ないときは余分をオフにして無駄な支払いを避けます。

クラシックな例として、Wildberriesの価格をパーシングする場合を考えます。通常の日には、1時間あたり10,000リクエストに対して50のIPアドレスで十分です。しかし、金曜日の夜や週末には、マーケットプレイスが制限を厳しくし、1つのIPからの再リクエストをブロックすることが増えます。スケーリングなしでは、150のプロキシを「念のため」に事前に購入するか（平日で200%の過剰支払い）、ピーク時にブロックされることになります。

自動スケーリングでは、システムが429エラー（リクエストが多すぎる）とCAPTCHAの割合を監視します。指標が5%を超えると、20〜30のIPを追加します。負荷が減少すると、余分をオフにします。結果として、実際に使用されるプロキシにのみ支払い、ブロックによってデータを失うことはありません。

重要: スケーリングは特にレジデンシャルプロキシにとって重要であり、1つのIPのコストはデータセンターのプロキシよりもはるかに高いです。未使用のアドレスに対する過剰支払いは、プロキシの予算の50〜70%を占める可能性があります。

自動スケーリングの主な利点

予算の40〜60%の節約 — 静的なプール「最大値」ではなく、アクティブに使用されているIPのみに支払います。
ブロックからの保護 — システムはエラーの増加に即座に反応し、大量のバンが発生する前にプロキシを追加します。
安定した作業速度 — 負荷が均等に分散され、ピーク時に落ち込むことはありません。
タスクに応じた柔軟性 — パーシング、アカウントのファーミング、広告のために異なるスケーリングルールを設定できます。

自動スケーリングが必要な時: 5つのシナリオ

プロキシプールのスケーリングは常に必要ではありません。Instagramで5つのアカウントを運営したり、1日に100の商品をパーシングしたりする場合、10〜20の静的なプロキシプールで十分です。しかし、自動管理なしでは解決できないタスクもあります。

1. 変動する負荷のあるマーケットプレイスのパーシング

Wildberries、Ozon、Yandex.Marketの価格を監視するための典型的な状況です。通常の時間帯（午前3時から午前10時）では、マーケットプレイスはデータをスムーズに提供し、制限は緩やかです。ピーク時間帯（午後6時から午後11時）では、厳しい制限が始まり、1つのIPからの3〜5リクエスト後にCAPTCHAが表示され、サブネットがブロックされ、応答が遅れます。

例: 1日に50,000の商品をパーシングします。夜間は、各IPから1時間あたり2,000リクエストのために30のIPが必要です。夕方には、同じ量が100〜120のIPを必要とします。なぜなら、制限が1IPあたり500〜700リクエストに落ちるからです。120の静的なプロキシプールは24時間稼働し、夜間に75%の過剰支払いが発生します。スケーリングは、午後6時から午後11時までプールを120のIPに引き上げ、その他の時間は30〜40を維持します。

2. Facebook AdsおよびTikTok Adsの広告アカウントのファーミング

アービトラージャーは、広告管理者でアカウントを大量に作成し、育てます。タスク: 1週間で50のFacebookアカウントをゼロから初めて、最初のキャンペーンを開始します。各アカウントには別々のIPが必要です（さもなければ、チェーンバンがすべてのプロファイルを結びつけます）。

しかし、アカウントは均等にファーミングされません: 最初の2日間は50のプロファイルがアクティブに動作します（50のプロキシが必要）、3〜4日目には一部のアカウントが「休憩」に入ります（アクティブなためには20〜30のIPが十分）、5〜7日目にはキャンペーンの開始前に再びアクティビティのピークが訪れます（再び50のIPが必要）。スケーリングを使用すると、システムはアクティブなアカウントのためにのみプロキシを接続し、1週間で最大50%の節約が可能です。

3. SMMパネルを介したInstagramおよびTikTokでの大量投稿

SMMエージェンシーは、50〜200のクライアントアカウントを管理します。投稿はスケジュールに従って行われます: 朝（9:00〜11:00）にストーリーが公開され、昼（14:00〜16:00）にはフィードに投稿され、夕方（19:00〜21:00）にはリールやコメントが行われます。それ以外の時間はアカウントがアイドル状態になります。

各アカウントには別々のモバイルプロキシが必要です（InstagramはIPの変更に対して厳しくバンします）。200のモバイルプロキシの静的プールは、月に4,000〜6,000ドルかかります。スケーリングを使用すると、常にアクティブなアカウントのために50のIPの基本プールを維持し、大量投稿の時間帯にさらに100〜150を2〜3時間購入できます。節約: 月に最大2,000ドル。

4. ソーシャルメディアでのアクションの自動化（いいね、フォロー、コメント）

Instagram、VK、TikTokでのマスフォロー、マスいいねを通じたプロモーション。タスク: 100のアカウントが1日に200〜300のアクション（フォロー、いいね）を実行します。ソーシャルメディアは時間によるアクティビティを追跡します: すべての100のアカウントが同時にいいねを始めると、これはアンチフロッドに対する赤信号です。

正しい戦略: アクティビティを12〜16時間に分散させ、常に20〜30のアカウントが稼働します。スケーリングはアクティブなプロファイルのためにのみプロキシを接続します。100の常時IPの代わりに、アカウント間でローテーションする30〜40のプールで十分です。

5. 異なる地域からの広告クリエイティブのテスト

アービトラージャーやマーケティング担当者は、異なる国や都市からのFacebook Ads、Google Ads、Yandex.Directの広告がどのように見えるかをテストします。タスク: キャンペーン開始前の2時間で50の組み合わせ（10のクリエイティブ×5地域）を確認します。

特定のロケーションからのプロキシが必要です: アメリカ（5州）、ドイツ（3都市）、ポーランド、カザフスタン、ウクライナ。常に異なる地域から50のIPを維持するのは非効率的です — それらは週に2〜3回、数時間必要です。スケーリングを使用すると、プロキシを1時間借りてクリエイティブをテストし、オフにできます。節約: 常時プールの1,500ドルの代わりに、1回のセッションで200〜300ドル。

スケーリングの種類: 垂直 vs 水平

プロキシプールのスケーリングには2つのアプローチがあります。選択はタスクのタイプ、予算、速度の要件によります。

垂直スケーリング（IPのリミットを増やす）

新しいIPアドレスを追加するのではなく、既存のプロキシを介してリクエストの数を増やします。たとえば、1つのIPから1時間あたり1,000リクエストの代わりに2,000リクエストを行い、より攻撃的なセッションのローテーションやユーザーエージェントの切り替えを使用します。

適している場合: ブロックがまれなソフトリミットのあるサイトのパーシング（ニュースポータル、フォーラム、オープンAPI）。プロキシの数を節約できますが、合理的な負荷を超えた場合にバンを受けるリスクがあります。

利点: IPを追加購入する必要がなく、プールの管理が簡単で、プロキシのコストが低く抑えられます。

欠点: アンチフロッドがあるプラットフォームでのブロックリスクが高い（ソーシャルメディア、マーケットプレイス、広告管理者）。各アカウントにユニークなIPが必要なタスクには適していません。

水平スケーリング（新しいIPの追加）

プール内のプロキシの数を増やします: 50のIPから100のIPに増やします。負荷が均等に分散され、各アドレスは安全なリミット内で動作します。

適している場合: ソーシャルメディアでのマルチアカウント（各アカウントに1つのIP）、広告管理者のファーミング、厳しいリミットのあるマーケットプレイスのパーシング、アンチデテクトブラウザ（Dolphin Anty、AdsPower、Multilogin）を使用する場合。

利点: ブロックのリスクが最小限で、安定した動作が可能で、長期的なタスク（数ヶ月にわたるアカウントの運営）に適しています。

欠点: プロキシのコストが高く、プールの自動管理を設定するのが難しいです。

基準	垂直スケーリング	水平スケーリング
IPの数	変更なし	負荷に応じて増加
IPへの負荷	増加（バンのリスク）	安全なリミット内に留まる
コスト	低い（固定プール）	変動（アクティブなIPに対して支払う）
適しているタスク	厳しいアンチフロッドのないサイトのパーシング	ソーシャルメディア、マーケットプレイス、マルチアカウント
ブロックのリスク	リミットを超えた場合は高い	低い（負荷が分散されている）

ソーシャルメディア、広告管理者、マーケットプレイスに関連するほとんどのタスクには、水平スケーリングが最適です。垂直スケーリングは、最小限の制限のあるオープンソースのパーシングにのみ意味があります。

スケーリングのためのメトリクス: 何を追跡するか

システムが自動的にプロキシを追加またはオフにする決定を下すためには、主要なメトリクスの監視を設定する必要があります。さまざまなタスクにとって重要な指標を見てみましょう。

1. エラー率 (Error Rate)

最も重要なメトリクスです。成功したリクエストの比率を全体の数に対して追跡します。重要なエラーコード: 429（リクエストが多すぎる）、403（禁止）、503（サービス利用不可）、およびタイムアウトとCAPTCHA。

正常な値: パーシングの場合は2〜3%のエラー、ソーシャルメディアのアカウントでの作業の場合は1%まで。指標がしきい値を超えた場合、システムは現在のプールに20〜30%のプロキシを追加する必要があります。

例: Wildberriesをパーシングし、プールに50のIPがあります。1時間に5,000リクエストを行い、そのうち200が429エラーを返します（エラー率4%）。スケーリングのトリガー: 各IPの負荷を100から77リクエストに減らすために15のプロキシを追加します。

2. 応答時間 (Response Time)

サーバーがあなたのIPからのリクエストで過負荷になると、応答が遅くなるか、リクエストがキューに入れられます。平均応答時間が基本値から30〜50%増加した場合は、スケーリングの信号です。

例: 通常、Ozonは300〜500ミリ秒で応答します。ピーク時に応答時間が1,200〜1,500ミリ秒に増加しました。これは、マーケットプレイスがあなたのリクエストを制限していることを意味します。解決策: プロキシを追加して、各IPからのリクエスト頻度を減らします。

3. CAPTCHAの数 (CAPTCHA Rate)

マーケットプレイス、検索エンジン、ソーシャルメディアのパーシングにとって重要です。リクエストの5%以上がCAPTCHAを返す場合、プールは過負荷です。

例: Google Shoppingをパーシングし、1,000リクエストのうち80がreCAPTCHAを返します（8%）。システムは自動的に20のIPを追加して、CAPTCHA率を2〜3%に減らします。

4. プロキシの利用率 (Proxy Utilization)

どの程度のプロキシがアクティブに使用されているかを示します。利用率が40%未満の場合、余分なIPに対して過剰に支払っています。85%以上の場合、プールは限界で動作しており、ブロックのリスクが高いです。

最適な利用率: 60〜75%。これは、節約と安定性のバランスです。

例: プールに100のプロキシがあり、35がアクティブに動作しています（利用率35%）。システムは30の未使用のIPをオフにし、70を残します。節約: プロキシの予算の30%。

5. アクティブタスクの数 (Task Queue Length)

キュー内のタスクがシステムが現在のプールで処理できる数を超える場合、スケーリングが必要です。キューの長さと平均待機時間を追跡します。

例: 10,000の商品をパーシングしています。キューに3,000のタスクがあり、現在のプールは40のIPで1時間に500のタスクを処理します。すべてのタスクを完了するまでの時間: 6時間。20のIPを追加すると、時間は4時間に短縮されます。

自動スケーリングのための推奨しきい値:

Error Rate > 3% → 20〜30%のプロキシを追加
Response Timeが40%増加 → 15〜20%のプロキシを追加
CAPTCHA Rate > 5% → 25〜30%のプロキシを追加
Proxy Utilization > 85% → 20%のプロキシを追加
Proxy Utilization < 40% → 20〜30%のプロキシをオフにする
Task Queue Length > 現在のパフォーマンスの2倍 → 30〜40%のプロキシを追加

自動スケーリングのアルゴリズム

プロキシプールのサイズを自動的に管理するためのいくつかのアプローチがあります。アルゴリズムの選択は、負荷の予測可能性と反応速度の要件によります。

1. リアクティブスケーリング (Reactive Scaling)

システムは現在のメトリクスに反応します: エラー率がしきい値を超えた場合はプロキシを追加し、利用率が低下した場合は余分をオフにします。最も簡単で人気のあるアプローチです。

アルゴリズム: 5〜10分ごとにシステムがメトリクスをチェックします。いずれかの指標が基準を超えた場合、スケーリングの決定を下します。

利点: 設定が簡単で、履歴データを必要とせず、すぐに動作します。

欠点: 遅延反応（5〜10分）、ピーク負荷を事前に予測しません。負荷が急増した場合、システムがプロキシを追加するまでにブロックが発生します。

使用する場合: 比較的安定した負荷のパーシング、ピークが時間的に予測可能な場合（たとえば、毎日の同じ時間にパーシング）。

2. プロアクティブスケーリング (Proactive Scaling)

システムは履歴データを分析し、負荷が増加するタイミングを予測します。問題が発生する前にプロキシが事前に追加されます。

アルゴリズム: 過去7〜30日のデータに基づいて、時間帯や曜日ごとの負荷のグラフを作成します。たとえば、毎週金曜日の午後6時から午後11時まで、エラー率が2%から8%に増加します。システムは金曜日の午後5時45分に自動的にプロキシを追加して、エラーの増加を防ぎます。

利点: 反応の遅延がなく、ブロックが発生する前に防止され、プロキシの最適な利用が可能です。

欠点: 統計の蓄積が必要（最低でも2〜4週間）、予測不可能な負荷の急増には対応できません。

使用する場合: 繰り返しの負荷パターンがあるタスク（マーケットプレイスのパーシング、価格監視、ソーシャルメディアでの定期的な投稿）。

3. ハイブリッドスケーリング (Hybrid Scaling)

リアクティブとプロアクティブのアプローチの組み合わせです。システムは履歴データを使用して計画しますが、異常に即座に反応します。

アルゴリズム: 基本的なスケーリングは予測に基づいて行われます（統計に基づいて）。しかし、メトリクスが急激に基準を超えた場合、システムは予定の時間を待たずに緊急にプロキシを追加します。

例: 通常、月曜日の午前10時から正午までの負荷は安定しており、システムは50のIPを維持します。しかし、この月曜日にWildberriesがアンチフロッドを更新し、エラー率が12%に増加しました。ハイブリッドアルゴリズムは、計画ではスケーリングが必要ないにもかかわらず、即座に30のプロキシを追加します。

利点: 最大の安定性、予測不可能な状況からの保護、最適な節約。

欠点: 設定が難しく、データ分析により多くの計算リソースが必要です。

使用する場合: ブロックが許容できない重要なタスク（高価な広告アカウントのファーミング、SMMエージェンシーでのVIPクライアントの管理）。

4. スケジュールによるスケーリング (Scheduled Scaling)

最も簡単なオプション: 手動でプロキシを追加またはオフにするルールを設定します。たとえば、月曜日から金曜日の午前9時から午後6時まで100のIPを維持し、それ以外の時間は30のIPを維持します。

利点: 最大の簡単さ、メトリクスの監視を必要とせず、明確なスケジュールのあるタスクに適しています。

欠点: 柔軟性がなく、低負荷時に過剰支払いが発生し、突然のピーク時にブロックのリスクがあります。

使用する場合: 広告クリエイティブのテスト（キャンペーン開始時にのみプロキシが必要）、単発のパーシングタスク。

実装のためのツール: 既製のソリューションとAPI

プロキシプールの自動スケーリングには、既製のプラットフォームとプロバイダーのAPIを介して自分のスクリプトを使用できます。両方のオプションを見てみましょう。

自動スケーリングを備えた既製のプラットフォーム

一部のサービスは、プロキシプールを管理するための組み込みツールを提供しています:

1. Bright Data (Luminati) — エンタープライズプランにAuto-Scaling機能があります。システムは負荷の増加時にプールを自動的に増加させますが、コストは高いです（基本パッケージで月500ドルから）。

2. Smartproxy — リアルタイムでIPの数を管理するためのAPIを提供しています。メトリクスに基づいてプロキシを追加または削除するスクリプトを設定できます。

3. Oxylabs — メトリクス（エラー率、応答時間）を監視するためのダッシュボードがあります。スケーリングは手動ですが、自動化のためにAPIを介して統合できます。

既製のプラットフォームの欠点は、高コストと1つのプロバイダーへの依存です。価格が上昇したり、品質が低下した場合、別のプロバイダーへの移行にはインフラ全体の再構築が必要です。

プロバイダーのAPIを介した独自の実装

より柔軟なオプションは、メトリクスを監視し、プロバイダーのAPIを介してプロキシの数を管理するスクリプトを書くことです。ほとんどのプロバイダーは以下のためのAPIを提供しています:

アクティブなプロキシのリストを取得する
プールに新しいIPを追加する
未使用のプロキシをオフにする
ジオロケーションやプロキシのタイプを変更する

リアクティブスケーリングのためのスクリプトのロジックの例:

1. 5分ごとにメトリクスをチェック（エラー率、CAPTCHA率、応答時間）
2. エラー率 > 3%の場合:
   - 追加するプロキシの数を計算（現在のプールの20〜30%）
   - プロバイダーのAPIにリクエストを送信: Nのプロキシを追加
   - 新しいIPリストでパーサーの設定を更新
3. プロキシの利用率 < 40%の場合:
   - 未使用のプロキシを特定（最後の30分間リクエストがない）
   - APIにリクエストを送信: これらのIPをオフにする
   - パーサーの設定を更新
4. 効率分析のためにすべてのアクションをログに記録

メトリクスを監視するために使用できるもの:

Prometheus + Grafana — メトリクスの収集と視覚化のための無料ツール。エラー率、応答時間、プロキシ利用率のグラフを持つダッシュボードを設定します。
Datadog — 監視プラットフォーム（月15ドルから）。人気のあるパーサーとの統合が用意されています。
カスタムスクリプト — 最も簡単なオプション: PythonまたはNode.jsのスクリプトで、5分ごとにパーサーのログからメトリクスを取得し、スケーリングの決定を下します。

アンチデテクトブラウザとの統合

Dolphin Anty、AdsPower、Multilogin、GoLoginを介してマルチアカウントを操作している場合、これらのブラウザのAPIを介してプロキシのスケーリングを自動化できます:

Dolphin Anty API — ユニークなプロキシで新しいプロファイルを作成し、既存のプロファイルのIPを更新し、アカウントグループのためにプロキシを一括で切り替えることができます。

シナリオの例: 50のFacebookアカウントをファーミングしています。スクリプトは現在アクティブなアカウントの数を監視します。アクティブなアカウントが30の場合、30のプロキシを維持します。アクティビティが45に増加した場合、Dolphin APIを介して15の新しいプロファイルを新しいIPで追加します。

さまざまなタスクのためのスケーリングのステップバイステップ設定

人気のあるタスクのための自動スケーリング設定の具体的なシナリオを見てみましょう。

シナリオ1: マーケットプレイスのパーシング (Wildberries, Ozon)

タスク: 毎日50,000の商品をパーシングし、6時間ごとに価格を更新します。負荷は不均一です: 夜間、マーケットプレイスはデータを簡単に提供し、夕方にはブロックが始まります。

ステップ1: 基本プールを定義します。夜間（午前3時〜午前6時）に最小限のプロキシでパーシングを開始します。エラー率が2%未満になるために必要なIPの数を追跡します。たとえば、50,000の商品には30のレジデンシャルプロキシが必要です。

ステップ2: 1週間の統計を収集します。時間ごとのエラー率とCAPTCHA率を記録します。午後6時から午後11時まで、エラーが8〜12%に増加し、リクエストの10%でCAPTCHAが表示されることがわかります。

ステップ3: プロアクティブスケーリングを設定します。毎日午後5時45分に60のプロキシを追加するルールを作成します（合計90のIP）、午後11時15分に60をオフにします（30のIPに戻ります）。

ステップ4: 異常時のためのリアクティブトリガーを追加します。エラー率が5%を超えた場合は、緊急に20のプロキシを追加します。

結果: 90のIPの固定プール（コスト180〜270ドル/月）の代わりに、24時間30のIPを維持し、1日6時間60のIPを追加します。節約: 予算の40〜50%。

シナリオ2: Facebook Adsのアカウントのファーミング

タスク: 100の広告アカウントを1ヶ月で作成し、育てます。各アカウントにはユニークなIPが必要で、アクティビティは不均一に分散されています。

ステップ1: アカウントをファーミングの段階ごとにグループに分けます: 新しい（1〜3日）、育成（4〜10日）、キャンペーン開始の準備が整った（11〜30日）。新しいアカウントは毎日のアクティビティが必要で、準備が整ったアカウントは週に2〜3回です。

ステップ2: アクティビティに基づいてスケーリングを設定します。最初の週はすべての100のアカウントがアクティブで、100のプロキシが必要です。2週目には40のアカウントが「準備完了」モードに移行し（週に3日プロキシが必要）、プールを平日には70のIP、アクティブなアカウントの日には100のIPに減らすことができます。

ステップ3: Dolphin AntyのAPIを使用してプロキシを自動的に切り替えます。スクリプトは各アカウントのアクティビティスケジュールを監視します。アカウントが今日作動していない場合、そのプロキシはオフになり、他のプロファイルに使用されます。

結果: 100の固定プロキシの代わりに、アカウント間でローテーションする60〜70のIPのプールを維持します。節約: チェーンバンのリスクなしで予算の30〜40%。

シナリオ3: Instagramでの大量投稿

タスク: SMMエージェンシーは150のクライアントアカウントを管理します。投稿はスケジュールに従って行われます: 9:00〜11:00（ストーリー）、14:00〜16:00（投稿）、19:00〜21:00（リール）。

ステップ1: ピーク時間を特定します。大量投稿の瞬間にはすべての150のアカウントがアクティブで、それ以外の時間は20〜30（コメントへの返信、フィードの閲覧）です。

ステップ2: スケジュールに基づいてスケーリングを設定します。8:45から11:15までプールを150のIPに引き上げ、11:15から13:45まで30のIPに減らし、13:45から16:15まで再び150のIPにします。

ステップ3: 重要なアカウント（VIPクライアント、認証されたプロファイル）にはモバイルプロキシを使用します — それらには固定IPが必要です。他のアカウントには、スケジュールに基づいてローテーションするレジデンシャルを使用できます。

結果: VIPアカウント用の30のモバイルプロキシの基本プール（600ドル/月）+ 9時間稼働する120のレジデンシャル（24時間の賃貸に比べて60%の節約）。総節約: 月に1,500〜2,000ドル。

コスト最適化: プロキシに過剰に支払わない方法

自動スケーリングは、ブロックからの保護だけでなく、コスト削減の手段でもあります。具体的なコスト削減戦略を見てみましょう。

1. タスクに応じてプロキシの種類を組み合わせる

すべてのタスクが高価なレジデンシャルまたはモバイルプロキシを必要とするわけではありません。ハイブリッドアプローチを使用します:

レジデンシャルプロキシ — 重要なタスクのため: アカウントのファーミング、広告管理者での作業、ソーシャルメディアでの投稿。
モバイルプロキシ — VIPアカウントおよび厳しいアンチフロッドのあるプラットフォーム（認証されたプロファイルのためのInstagram、TikTok）のみ。
データセンタープロキシ — オープンソースのパーシング、攻撃的なアンチフロッドのないサイトでの価格監視のため。

例: Avitoをパーシングします。広告を収集するためには、データセンタープロキシを使用します（レジデンシャルの5〜10倍安価）。広告を掲載する際にはレジデンシャルに切り替えます — Avitoは掲載時にIPを厳しくチェックします。

2. 未使用のプロキシを積極的にオフにする設定を行う

多くの人がピーク負荷に備えてプロキシを「ストック」していますが、負荷が減った後にそれをオフにすることを忘れます。最後の30〜60分間使用されていないIPを自動的にオフにする設定を行います。

例: プールに100のプロキシがあり、60がアクティブに動作しています。30分間アイドル状態の場合、システムは自動的に20の最も使用されていないIPをオフにします。節約: 毎日20%の予算。

3. 単発のタスクのために時間単位でのレンタルを使用する

一部のプロバイダーは、実際の使用に基づく支払い（pay-as-you-go）または時間単位のレンタルを提供しています。これは以下のために有利です:

広告クリエイティブのテスト（1〜2時間のプロキシが必要）
大量のデータを単発でパーシングする
異なる地域からのサイトの可用性を確認する

50のIPの月額サブスクリプション（150〜300ドル）の代わりに、3時間レンタル（5〜15ドル）を行います。

4. 利用率を監視し、基本プールを調整する

週に1回、プロキシの利用率の統計を分析します。平均利用率が安定して50%未満の場合、基本プールを20〜30%削減します。

例: 80のIPの基本プールを維持し、平均利用率が35%です。基本プールを50のIPに削減し、ピーク時に80〜100にスケーリングします。節約: 月に30〜40ドル。

スケーリング時の一般的な間違いとその回避方法

正しく設定されたスケーリングでも、一般的な間違いのために非効率的に動作することがあります。最も一般的な問題を見てみましょう。

エラー1: 負荷の増加に対する反応が遅すぎる

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プロキシプールの自動スケーリング：負荷に応じたIPの増加とコスト削減方法