Residenziale vs Datacenter Proxies per Scraping

Residenziale vs Datacenter Proxies: Che è meglio per Scraping?

La scelta tra proxy residenziali e datacenter è una delle decisioni più consequenziali in qualsiasi progetto di raschiamento. La scelta sbagliata costa denaro, tempo e qualità dei dati. Processi residenziali utilizzare gli IP assegnati dagli ISP alle famiglie reali, mentre proxy datacenter provengono da server in data center commerciali. Ognuno ha punti di forza distinti per la raschiatura, e la scelta migliore dipende dai vostri obiettivi, budget e scala.

Questo articolo fornisce un confronto diretto specificamente per la demolizione dei casi di utilizzo, con i dati reali dei tassi di successo, l'analisi dei costi e un quadro decisionale che puoi applicare al tuo progetto.

Per un confronto più ampio, compresi i proxy mobili, vedere i nostri Residenziale vs Datacenter vs Mobile Proxies Guida. Per i concetti di proxy fondamentali, iniziare con Guida completa ai proxy Web Scraping.

Come i sistemi anti-bot vedere ogni tipo di proxy

La differenza fondamentale deriva dalla reputazione dell'IP. I sistemi anti-bot mantengono database di intervalli IP e i loro tipi associati ASN (numero di sistema automatico):

Quando un sito web vede una richiesta da un IP residenziale, sembra identico a una persona normale che naviga da casa. Un datacenter IP, invece, segnala immediatamente l'accesso automatizzato perché nessun utente reale naviga da un server AWS o Hetzner.

Tassi di successo per Tipo di destinazione

I tassi di successo variano notevolmente a seconda della sofisticazione del sito di destinazione. Ecco cosa ci si può aspettare in pratica:

Più difficile è l'obiettivo, più ampio è il divario tra i tassi di successo residenziali e datacenter. Per gli obiettivi protetti, i proxy residenziali non sono solo migliori — sono spesso l'unica opzione possibile.

Analisi dei costi

I proxy residenziali costano più per GB, ma i tassi di successo più elevati spesso li rendono più economici per una richiesta di successo. Eseguiamo i numeri:

Scenario: 100.000 pagine di prodotto da Amazon

Mentre i proxy del datacenter sembrano più economici a prima vista, il costo effettivo dipende fortemente dal bersaglio. Per obiettivi facili, i proxy datacenter risparmiano denaro. Per obiettivi duri come Amazon o Google, i retries supplementari e i guasti restringono o eliminano il vantaggio dei costi.

Costi nascosti di bassi tassi di successo

• Rifiuti di tempo: Le richieste fallite richiedono ancora tempo. Un tasso di successo del 40% significa 2.5x la durata della striscia.
• Ustioni IP: Gli IP del datacenter bloccati spesso rimangono bloccati per giorni, riducendo il vostro pool utilizzabile.
• Monitoraggio della testata: Più fallimenti significa maggiore gestione degli errori, riprova logica e monitoraggio delle infrastrutture.
• Freschezza dei dati: Il completamento più lento significa meno dati freschi — critici per il monitoraggio dei prezzi e il monitoraggio SEO.

Velocità e prestazioni

I proxy Datacenter generalmente hanno una minore latenza e una maggiore produttività perché si collegano direttamente attraverso l'infrastruttura ad alta velocità. Prossi residenziali percorso attraverso reti di consumo, che può aggiungere 50-200m di latenza.

Per velocità raw su obiettivi non protetti, i proxy del datacenter vincono. Ma per gli obiettivi protetti, il tempo salvato dalla latenza inferiore è oscurato dal tempo perso a fallimenti e ritiri.

Attuazione: Testare entrambi i tipi

Prima di impegnarsi a un tipo, benchmark sia contro i vostri obiettivi reali. Ecco un quadro di prova:

Python Benchmark

import requests
import time
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class BenchmarkResult:
    proxy_type: str
    total_requests: int
    successful: int
    failed: int
    avg_latency_ms: float
    total_bandwidth_mb: float
    @property
    def success_rate(self) -> float:
        return self.successful / self.total_requests if self.total_requests else 0
def benchmark_proxy(proxy_url: str, target_urls: list[str], proxy_type: str) -> BenchmarkResult:
    """Benchmark a proxy type against target URLs."""
    successful = 0
    failed = 0
    latencies = []
    total_bytes = 0
    for url in target_urls:
        start = time.time()
        try:
            resp = requests.get(
                url,
                proxies={"http": proxy_url, "https": proxy_url},
                timeout=30
            )
            latency = (time.time() - start) * 1000
            latencies.append(latency)
            if resp.status_code == 200:
                successful += 1
                total_bytes += len(resp.content)
            else:
                failed += 1
        except Exception:
            failed += 1
    return BenchmarkResult(
        proxy_type=proxy_type,
        total_requests=len(target_urls),
        successful=successful,
        failed=failed,
        avg_latency_ms=sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
        total_bandwidth_mb=total_bytes / (1024 * 1024),
    )
# Test against your actual targets
test_urls = ["https://example.com/page/" + str(i) for i in range(100)]
residential = benchmark_proxy(
    "http://USERNAME:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080",
    test_urls,
    "residential"
)
print(f"Residential: {residential.success_rate:.1%} success, "
      f"{residential.avg_latency_ms:.0f}ms avg latency")
print(f"  {residential.successful}/{residential.total_requests} succeeded, "
      f"{residential.total_bandwidth_mb:.1f} MB transferred")

Node.js Benchmark

const HttpsProxyAgent = require('https-proxy-agent');
const fetch = require('node-fetch');
async function benchmarkProxy(proxyUrl, targetUrls, proxyType) {
  let successful = 0, failed = 0;
  const latencies = [];
  let totalBytes = 0;
  for (const url of targetUrls) {
    const agent = new HttpsProxyAgent(proxyUrl);
    const start = Date.now();
    try {
      const res = await fetch(url, { agent, timeout: 30000 });
      latencies.push(Date.now() - start);
      if (res.ok) {
        successful++;
        const buf = await res.buffer();
        totalBytes += buf.length;
      } else {
        failed++;
      }
    } catch {
      failed++;
    }
  }
  return {
    proxyType,
    total: targetUrls.length,
    successful,
    failed,
    successRate: successful / targetUrls.length,
    avgLatencyMs: latencies.reduce((a, b) => a + b, 0) / latencies.length || 0,
    totalMB: totalBytes / (1024 * 1024),
  };
}
// Test residential proxies
const result = await benchmarkProxy(
  'http://USERNAME:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080',
  testUrls,
  'residential'
);
console.log(`${result.proxyType}: ${(result.successRate * 100).toFixed(1)}% success`);

Quadro di decisione

Utilizzare questo albero di decisione per scegliere il tipo di proxy giusto per il vostro progetto di raschiatura:

Scegli i proxy residenziali Quando:

• Siti di destinazione con forte protezione anti-bot (Amazon, Google, social media)
• Il tasso di successo conta più del costo per GB
• Hai bisogno di IP geo-targeted per i dati localizzati
• Il progetto richiede elevata precisione e completezza dei dati
• State raschiando a scala moderata (fino a milioni di pagine al giorno)

Scegli i proxy Datacenter Quando:

• Siti di destinazione con protezione minima (blog, API pubbliche, dati aperti)
• La velocità e il throughput raw sono la priorità
• Il bilancio è molto stretto e gli obiettivi non sono aggressivi
• Hai bisogno di enormi connessioni concorrenti (mousands)
• I dati non sono tempo-sensibili (puoi provare richieste fallite durante la notte)

Considera un approccio ibrido quando:

• Raschiare obiettivi facili e duri
• Alcune pagine sono critiche (informazioni sul prodotto) mentre altre non critiche (immagini, beni statici)
• Si desidera ottimizzare i costi senza sacrificare l'affidabilità

Perché ProxyHat si concentra su Residenziali

ProxyHat fornisce prox rotanti residenziali perché offrono i più alti tassi di successo attraverso la gamma più ampia di obiettivi. Con una piscina di milioni di IP residenziali attraverso 190+ paesiHai capito?

• 95%+ tassi di successo sulla maggior parte degli obiettivi, comprese le principali piattaforme
• Rotazione IP automatica attraverso il gateway gate.proxyhat.com:8080
• sessioni appiccicose quando hai bisogno di persistenza di sessione
• Geo-targeting per paese, stato o città
• Pay-per-GB prezzi che scala con il vostro utilizzo

Esplorare Prezzo di ProxyHat per trovare il piano giusto, o leggere il documentazione per iniziare.

Per le guide di configurazione specifiche del linguaggio, vedere Utilizzo di Proxies in Python♪ Utilizzo di Proxies in Node.jso Utilizzo dei proxy in Go.

Domande frequenti

I proxy residenziali sono sempre meglio del datacenter per la raschiatura?

Non sempre. Per gli obiettivi con protezione minima (blog, API pubbliche, portali di dati aperti), i proxy datacenter offrono una migliore velocità e costi più bassi. I proxy residenziali sono superiori quando si mirano a siti protetti come Amazon, Google o piattaforme di social media.

Posso mescolare i proxy residenziali e datacenter in un unico progetto?

Si'. Molte squadre utilizzano proxy datacenter per richieste non critiche (immagini, CSS, API pubbliche) e proxy residenziali per pagine protette (dati di prodotto, risultati SERP). Questo approccio ibrido ottimizza sia il costo che il tasso di successo.

Perché i proxy residenziali sono più costosi?

Gli IP residenziali sono forniti da veri clienti ISP che optano per reti proxy. L'offerta è limitata e l'infrastruttura per indirizzare il traffico attraverso le connessioni dei consumatori è complessa. Tuttavia, il tasso di successo più elevato spesso rende i proxy residenziali più economici per una richiesta di successo su obiettivi difficili.

Come faccio a sapere quale tipo di proxy richiede il mio obiettivo?

Eseguire un benchmark. Invia 100 richieste attraverso ogni tipo di proxy e confronta i tassi di successo. Se il successo del datacenter scende al di sotto dell'80%, residenziale è la scelta migliore. Per la maggior parte dei siti commerciali con qualsiasi livello di protezione del bot, i proxy residenziali supereranno.