프록시 회전: 랜덤, 라운드 로빈, 최소 연결 수

```html

프록시 풀로 작업할 때 — 마켓플레이스를 파싱하거나, 계정을 생성하거나, 안티디텍트 브라우저를 통해 광고를 실행할 때 — 품질 높은 IP 주소를 보유하는 것뿐만 아니라 이를 올바르게 회전시키는 것도 중요합니다. 잘못된 회전 전략은 차단, 특정 프록시의 과부하 및 불안정한 작업으로 이어질 수 있습니다. 이 기사에서는 랜덤(무작위), 라운드로빈(순차적) 및 최소 연결(가장 적은 부하)의 세 가지 주요 전략을 분석하고, 각 전략이 특정 작업에 어떻게 적합한지 보여줍니다.

프록시 회전이란 무엇이며 왜 필요한가

프록시 회전은 요청을 수행할 때 프록시 풀의 IP 주소 간에 자동으로 전환하는 것입니다. 모든 작업에 대해 동일한 프록시를 사용하는 대신, 시스템은 여러 서버 간에 부하를 분산시킵니다. 이는 익명성과 차단 방지가 중요한 작업에 매우 중요합니다.

예를 들어, Wildberries에서 가격을 파싱한다고 가정해 보십시오. 모든 요청을 하나의 IP에서 보내면 마켓플레이스는 의심스러운 활동을 빠르게 감지하고 주소를 차단합니다. 회전은 이 문제를 해결합니다 — 각 요청은 새로운 IP에서 발생하여 서로 다른 위치의 다양한 사용자 행동을 모방합니다.

회전을 사용하는 주요 이유는 다음과 같습니다:

차단 방지: 사이트는 하나의 IP에서 대량의 활동을 감지하지 않습니다.
부하 분산: 프록시가 과부하되지 않으며, 작업 속도가 더 안정적입니다.
실제 사용자 모방: 요청이 자연스럽게 보입니다.
제한 우회: 많은 플랫폼이 하나의 IP에서 분당 요청 수를 제한합니다.

그러나 회전 전략은 중요합니다. 단순히 프록시를 무작위로 전환하면 불균형한 부하가 발생할 수 있습니다 — 일부 서버는 과부하되고, 다른 서버는 유휴 상태가 됩니다. 세 가지 주요 전략과 그 적용을 분석해 보겠습니다.

랜덤(무작위 회전): 언제 사용해야 하는가

랜덤(무작위 회전)은 가장 간단한 전략입니다. 시스템은 각 요청에 대해 풀에서 무작위로 프록시를 선택합니다. 어떤 논리도 없고, 부하를 고려하지도 않으며 — 단순히 랜덤입니다.

랜덤 회전은 어떻게 작동하는가

10개의 프록시 풀을 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 각 새로운 요청 시 시스템은 1에서 10까지의 무작위 숫자를 생성하고 해당 프록시를 선택합니다. 이론적으로는 많은 요청이 있을 경우 부하가 균등하게 분산되지만, 실제로는 불균형이 발생할 수 있습니다 — 하나의 프록시가 연속으로 3개의 요청을 받을 수 있고, 다른 프록시는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.

예시: Ozon에서 100개의 상품을 파싱하고 있습니다. 랜덤 회전은 프록시 №1을 통해 15개의 요청, 프록시 №2를 통해 8개의 요청, 프록시 №3을 통해 12개의 요청 등을 보낼 수 있습니다. 분포는 불균형하지만, 소량의 경우에는 큰 문제가 되지 않습니다.

랜덤 회전의 장점

구현의 용이성: 프록시 상태를 추적할 필요가 없습니다.
예측 불가능성: 패턴을 식별하기가 더 어렵습니다.
낮은 오버헤드: 카운터나 통계를 저장할 필요가 없습니다.
소량에 적합: 10-20개의 프록시와 시간당 100-200개의 요청이 있는 경우에 적합합니다.

랜덤 회전의 단점

불균형한 부하: 일부 프록시는 과부하되고, 다른 프록시는 유휴 상태가 됩니다.
재사용 위험: 하나의 프록시가 연속으로 여러 요청을 받을 수 있습니다.
예측 불가능성: 부하를 계획하고 풀을 최적화하기가 어렵습니다.
고부하에 적합하지 않음: 수천 개의 요청이 있을 경우 불균형이 심각해질 수 있습니다.

랜덤을 언제 사용해야 하는가

랜덤 회전은 예측 불가능성이 중요하고 요청량이 적은 작업에 적합합니다:

소량의 데이터 파싱(시간당 500-1000 요청까지)
패턴을 찾는 안티프로드 시스템과 작업할 때
더 복잡한 전략 설정 전에 프록시 풀 테스트
속도보다 최대한의 익명성이 중요한 작업

이러한 목적에는 주거용 프록시가 적합합니다 — 이들은 실제 가정 사용자의 IP를 가지고 있어 회전이 더욱 자연스럽습니다.

라운드로빈(순차적): 부하의 균등 분배

라운드로빈(순환 회전)은 프록시가 엄격하게 순차적으로 선택되는 전략입니다. 시스템은 첫 번째부터 마지막까지 목록을 순회한 후 다시 시작으로 돌아가서 사이클을 반복합니다. 이는 완전히 균등한 부하 분배를 보장합니다.

라운드로빈은 어떻게 작동하는가

5개의 프록시 풀을 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 요청은 프록시 №1을 통해, 두 번째는 №2를 통해, 세 번째는 №3을 통해, 네 번째는 №4를 통해, 다섯 번째는 №5를 통해, 여섯 번째는 다시 №1을 통해 진행됩니다. 각 프록시는 정확히 동일한 수의 요청을 받습니다 — 100개의 요청을 보냈다면 각 프록시는 정확히 20개의 요청을 처리합니다.

예시: 1000개의 상품이 있는 Wildberries 카탈로그를 파싱하고 있습니다. 라운드로빈은 풀의 각 프록시가 정확히 1000 ÷ 프록시_수의 요청을 처리하도록 보장합니다. 10개의 프록시가 있다면 각 프록시는 정확히 100개의 요청을 받습니다.

라운드로빈의 장점

완벽한 분배: 각 프록시는 동일한 부하를 받습니다.
예측 가능성: 각 프록시가 처리할 요청 수를 쉽게 계산할 수 있습니다.
구현의 용이성: 현재 위치 카운터만 필요합니다.
자원 최적화: 어떤 프록시도 유휴 상태가 되지 않습니다.
대량에 적합: 수천 개의 요청에서 안정적인 작업을 보장합니다.

라운드로빈의 단점

예측 가능한 패턴: 안티프로드 시스템이 IP의 순환 변경을 감지할 수 있습니다.
프록시 상태를 고려하지 않음: 하나의 프록시가 느리면 여전히 자신의 몫을 받습니다.
장애 발생 시 문제: 프록시가 다운되면 건너뛰거나 교체하는 로직이 필요합니다.
이질적인 풀에 적합하지 않음: 프록시 속도가 다르면 빠른 프록시는 유휴 상태가 됩니다.

라운드로빈을 언제 사용해야 하는가

라운드로빈은 안정성과 균등한 부하가 중요한 작업에 최적의 선택입니다:

대량의 마켓플레이스 파싱(Wildberries, Ozon, Yandex.Market) — 시간당 수천 개의 요청
경쟁사 가격 모니터링 — N분마다 정기적인 확인
안정적인 응답 속도가 중요한 API 작업
모든 프록시가 대략 동일한 속도와 품질을 가진 작업
예측 가능한 부하 시나리오 — 얼마나 많은 요청을 보낼지 알고 있습니다.

파싱 및 모니터링에는 데이터 센터 프록시가 적합합니다 — 이들은 빠르고 안정적이며 라운드로빈에서 최대 성능을 발휘합니다.

최소 연결(가장 적은 부하): 고부하 작업을 위한

최소 연결(가장 적은 연결 수)은 각 프록시의 활성 연결을 추적하고 새로운 요청을 가장 적은 부하의 서버로 전송하는 스마트한 전략입니다. 이는 실시간 동적 부하 균형입니다.

최소 연결은 어떻게 작동하는가

시스템은 현재 각 프록시가 처리하고 있는 활성 연결(요청)의 수를 지속적으로 추적합니다. 새로운 요청이 들어오면 최소 활성 연결 수를 가진 프록시를 선택합니다. 프록시 №1이 3개의 요청을 처리하고, 프록시 №2가 7개의 요청을 처리하며, 프록시 №3이 1개의 요청을 처리하고 있다면, 새로운 요청은 프록시 №3을 통해 진행됩니다.

예시: 50개의 병렬 스레드를 가진 파서를 실행하고 있습니다. 일부 요청은 빠르게 처리되고(200ms), 다른 요청은 느리게 처리됩니다(2000ms). 최소 연결은 자동으로 더 많은 요청을 빠른 프록시로 보내고, 느린 프록시는 더 적은 부하를 받습니다. 결과적으로 최대 파싱 속도가 달성됩니다.

최소 연결의 장점

최적의 성능: 빠른 프록시가 더 많은 요청을 처리합니다.
적응성: 각 프록시의 속도에 자동으로 적응합니다.
이질적인 풀 작업: 다양한 속도의 프록시를 혼합할 수 있습니다.
과부하에 대한 내구성: 프록시가 느려지면 자동으로 부하가 줄어듭니다.
병렬 작업에 이상적: 동시에 수십 개의 요청이 수행될 때.

최소 연결의 단점

구현의 복잡성: 각 프록시의 상태를 실시간으로 추적해야 합니다.
오버헤드: 추가 메모리와 계산이 필요합니다.
순차 작업에 적합하지 않음: 요청이 하나씩 진행되면 이점이 사라집니다.
모니터링 필요: 연결의 열림/닫힘을 정확하게 추적해야 합니다.

최소 연결을 언제 사용해야 하는가

최소 연결은 병렬 처리가 필요한 고부하 작업에 적합합니다:

20개 이상의 병렬 스레드를 가진 대량 파싱
다양한 속도의 프록시 풀 작업(예: 주거용 및 데이터 센터 혼합)
최대 처리 속도가 중요한 작업
서버 응답 시간이 예측 불가능한 시나리오(API의 가변 부하)
소셜 미디어 또는 마켓플레이스를 위한 고부하 봇

이러한 작업에는 종종 모바일 프록시와 데이터 센터를 조합하여 사용합니다 — 모바일은 중요한 요청(인증, 계정 작업)에 사용하고, 데이터 센터는 대량 파싱에 사용합니다.

전략 비교 표

세 가지 전략을 하나의 표로 정리하여 빠르게 비교해 보겠습니다:

기준	랜덤	라운드로빈	최소 연결
부하 분배	불균형	완벽하게 균형	최적(속도 기준)
구현의 복잡성	매우 간단	간단	복잡함
성능	보통	좋음	최대
예측 가능성	예측 불가능	예측 가능	적응형
소량에 적합	✅ 예	✅ 예	❌ 과도함
대량에 적합	❌ 아니요	✅ 예	✅ 예
이질적인 풀 작업	❌ 나쁨	❌ 나쁨	✅ 훌륭함
패턴 방지	✅ 높음	❌ 낮음	⚠️ 보통
병렬 요청	⚠️ 보통	✅ 좋음	✅ 훌륭함

귀하의 작업에 적합한 전략 선택하기

회전 전략 선택은 특정 작업, 요청량 및 프록시 유형에 따라 달라집니다. 인기 있는 시나리오를 분석해 보겠습니다.

마켓플레이스 파싱(Wildberries, Ozon, Avito)

요청량: 시간당 1000-10000 요청
추천: 라운드로빈
이유: 균등한 부하 분배, 예측 가능한 속도, 안정적인 작업. 모든 프록시가 동일한 부하를 받는 것이 중요합니다.

설정: 10-20개의 주거용 또는 데이터 센터 프록시 풀, 각 요청마다 회전. 마켓플레이스가 공격적으로 차단하는 경우, 하나의 IP에서 요청 간 1-3초의 지연을 추가하십시오.

소셜 미디어에서의 멀티 계정 관리(Instagram, TikTok, VK)

요청량: 10-50 계정, 하루 100-500 작업
추천: 랜덤
이유: 예측 불가능성이 중요합니다. 소셜 미디어의 안티프로드 시스템은 패턴을 분석하며, 순차적 회전은 자동화를 드러낼 수 있습니다. 랜덤은 실제 사용자의 행동을 모방합니다.

설정: 각 계정에 대해 별도의 모바일 또는 주거용 프록시. 계정 변경 시에만 회전하고, 하나의 세션 내에서는 IP가 변경되지 않습니다. 지문 관리를 위해 안티디텍트 브라우저(Dolphin Anty, AdsPower)를 사용하십시오.

중재를 위한 계정 생성(Facebook Ads, TikTok Ads)

요청량: 20-100 계정, 7-14일 동안의 워밍업
추천: 랜덤, 계정에 IP 고정
이유: 각 계정은 안정적인 "지리적 위치"를 가져야 합니다. 계정 간의 회전은 무작위이지만, 하나의 계정 내에서는 IP가 몇 주 동안 변경되지 않습니다.

설정: "1 계정 = 1 모바일 프록시"로 연결. 랜덤은 새로운 계정을 생성할 때 프록시를 선택하는 데만 사용됩니다. 세션 내에서는 회전이 없습니다.

고부하 대량 파싱(검색 엔진, 집계기)

요청량: 시간당 10000개 이상의 요청, 20개 이상의 병렬 스레드
추천: 최소 연결
이유: 최대 처리 속도. 빠른 프록시는 더 많은 요청을 처리하고, 느린 프록시는 전체 시스템을 느리게 하지 않습니다.

설정: 50-100개의 데이터 센터 프록시 풀. 프록시 관리자 또는 로드 밸런서를 통해 활성 연결 모니터링(HAProxy, Nginx). 다운된 프록시는 자동으로 제외됩니다.

경쟁사 가격 모니터링(정기적인 확인)

요청량: 30-60분마다 100-500 요청
추천: 라운드로빈
이유: 예측 가능한 부하, 트래픽 소비 계획이 용이합니다. 균등한 분배는 어떤 프록시도 과부하되지 않도록 보장합니다.

설정: 5-10개의 주거용 프록시 풀. 각 요청마다 회전. IP 차단을 추적하기 위해 결과 로깅.

회전 설정 시 일반적인 실수

올바르게 선택된 전략도 설정 오류로 인해 작동하지 않을 수 있습니다. 자주 발생하는 문제를 살펴보겠습니다.

오류 1: 세션 내 회전(멀티 계정 관리용)

문제: Instagram 계정에 대해 5분마다 프록시 회전을 설정했습니다. 결과는 의심스러운 활동으로 인한 차단입니다(모스크바에서 로그인 후, 5분 후 상트페테르부르크에서, 또 5분 후 카잔에서).

해결책: 계정 작업 시 프록시는 세션 전체에 걸쳐 고정되어야 합니다(더 나아가 몇 주 또는 몇 달 동안). 회전은 계정 간에만 이루어져야 하며, 하나의 계정 내에서는 이루어지지 않아야 합니다.

오류 2: 안티프로드 방지를 위한 라운드로빈 사용

문제: 공격적인 보호 기능이 있는 사이트를 파싱하며 라운드로빈을 사용합니다. 안티프로드는 요청이 동일한 IP(1-2-3-4-5-1-2-3...)에서 순환적으로 진행되는 것을 감지하고 전체 풀을 차단합니다.

해결책: 스마트한 보호 기능이 있는 사이트에서는 랜덤을 사용하거나 요청 간에 무작위 지연을 추가하여 패턴을 파괴하십시오.

오류 3: 너무 작은 프록시 풀

문제: 3개의 프록시와 시간당 1000개의 요청이 있습니다. 이상적인 회전이 있더라도 각 프록시는 시간당 ~333개의 요청을 받게 되어 의심스럽게 보입니다.

해결책: 최적의 풀 크기를 계산하십시오. 대부분의 작업에 대해 하나의 IP에서 시간당 20-50개의 요청이 안전합니다. 1000개의 요청이 필요하다면 최소 20-50개의 프록시를 사용하십시오.

오류 4: 다운된 프록시 무시

문제: 하나의 프록시가 작동을 멈췄지만 라운드로빈은 여전히 그 프록시로 요청을 보냅니다. 매 N번째 요청이 오류로 실패합니다.

해결책: 프록시 상태 모니터링을 설정하십시오. 오류가 발생하면 5-10분 동안 프록시를 자동으로 풀에서 제외하고, 이후 다시 확인하십시오. 대부분의 프록시 관리자는 헬스 체크를 지원합니다.

오류 5: 순차 작업에 최소 연결 사용

문제: 요청을 하나씩(병렬 없이) 보내고 있지만 최소 연결을 설정했습니다. 결과적으로 모든 요청이 하나의 프록시를 통해 진행되며, 선택 시 항상 0개의 활성 연결을 가지게 됩니다.

해결책: 최소 연결은 병렬 처리(10개 이상의 동시 요청) 시에만 의미가 있습니다. 순차 작업에는 라운드로빈이나 랜덤을 사용하십시오.

결론

프록시 회전 전략 선택은 추상적인 이론이 아니라 작업 속도, 안정성 및 차단 방지에 직접적인 영향을 미치는 구체적인 해결책입니다. 랜덤은 예측 불가능성이 중요하고 요청량이 적은 작업에 적합합니다 — 소셜 미디어에서의 멀티 계정 관리, 계정 생성, 안티프로드 시스템과의 작업. 라운드로빈은 대량 파싱 및 모니터링에 최적의 선택으로, 균등한 부하와 예측 가능성이 필요합니다. 최소 연결은 병렬 처리와 최대 속도가 중요한 고부하 시스템에 적합합니다.

가장 중요한 규칙은 보편적인 전략은 존재하지 않는다는 것입니다. 작업을 분석하십시오: 요청량, 대상 사이트 유형, 익명성 요구 사항, 병렬 처리 여부. 설정을 실험하고, 결과를 기록하며, 차단을 추적하십시오. 올바른 회전과 품질 높은 프록시의 조합은 차단 없이 안정적인 작업을 제공합니다.

아직 귀하의 작업에 적합한 프록시 유형을 결정하지 못했다면, 주거용 프록시로 시작하는 것을 추천합니다 — 이들은 다목적으로 사용 가능하며 높은 신뢰도를 가지고 있어 대부분의 시나리오에 적합합니다. 고부하 파싱에는 데이터 센터를 고려하고, 모바일 애플리케이션 및 소셜 미디어 작업에는 모바일 프록시를 고려하십시오.

```

프록시 회전 전략: 랜덤 vs 라운드 로빈 vs 최소 연결 - 무엇을 선택할까