Residential vs Datacenter Proxies for Scraping

Residential vs Datacenter Proxies: Co jest lepsze do skrobania?

Wybór pomiędzy proxy mieszkaniowe i proxy datacenter jest jedną z najbardziej konsekwentnych decyzji w każdym projekcie scrating. Zły wybór kosztuje pieniądze, czas i jakość danych. Proxy mieszkalne wykorzystanie IP przypisanych przez dostawców usług internetowych do rzeczywistych gospodarstw domowych, proxy datacenter pochodzą z serwerów w komercyjnych centrach danych. Każdy ma wyraźne mocne strony do skrobania, a najlepszy wybór zależy od celów, budżetu i skali.

Ten artykuł zapewnia porównanie head- to- head specjalnie do zeskrobywania przypadków użycia, z danych realnego wskaźnika sukcesu, analizy kosztów i ram decyzji można zastosować do projektu.

Dla szerszego porównania, w tym mobilne proxy, zobacz nasz Residential vs Datacenter vs Mobile Proxies Przewodnik. Dla podstawowych koncepcji proxy, zacząć od Kompletny przewodnik do Web Scraping Proxies.

Jak systemy Anti- Bot Zobacz każdy typ proxy

Podstawowa różnica polega na reputacji IP. Systemy antybotowe utrzymują bazy danych zakresów IP i związanych z nimi typów ASN (Autonomiczny System Number):

Kiedy strona internetowa widzi wniosek z adresu IP, wygląda identycznie do osoby regularnie przeglądając z domu. Z drugiej strony dane IP natychmiast sygnalizują zautomatyzowany dostęp, ponieważ żaden prawdziwy użytkownik nie przegląda serwera AWS lub Hetzner.

Wskaźniki sukcesu według typów docelowych

Wskaźniki sukcesu różnią się dramatycznie w zależności od wyrafinowania miejsca docelowego. Oto czego można się spodziewać w praktyce:

Im trudniejszy jest cel, tym większa jest różnica pomiędzy wskaźnikami sukcesu w zakresie mieszkań i danych. W przypadku celów chronionych proxy mieszkaniowe nie są tylko lepsze - są często jedyną realną opcją.

Analiza kosztów

Proxy mieszkaniowe kosztują więcej na GB, ale wyższe wskaźniki sukcesu często sprawiają, że są tańsze na udane żądanie. Sprawdźmy liczby:

Scenariusz: 100.000 Strony produktów z Amazon

Podczas gdy proxy datacenter wyglądają taniej na pierwszy rzut oka, rzeczywisty koszt zależy w dużym stopniu od celu. Dla łatwych celów, proxy datacenter zaoszczędzić pieniądze. Dla trudnych celów, takich jak Amazon lub Google, dodatkowe powtórzenia i niepowodzenia wąskie lub wyeliminować przewagę kosztową.

Ukryte koszty niskich stawek sukcesów

• Odpady czasu: Nieudane żądania nadal wymagają czasu. 40% wskaźnik sukcesu oznacza 2,5 razy więcej czasu czołgania.
• Oparzenia IP: Zablokowane IP datacenter często pozostają zablokowane na kilka dni, kurcząc swój użyteczny basen.
• Monitorowanie ogólne: Więcej niepowodzeń oznacza większą obsługę błędów, ponowną logikę i infrastrukturę monitorowania.
• świeżość danych: Wolniejsze ukończenie oznacza mniej świeże dane - kluczowe dla monitorowania cen i śledzenia SEO.

Prędkość i wydajność

Proxy Datacenter mają zazwyczaj mniejszą opóźnienie i wyższą przepustowość, ponieważ łączą się bezpośrednio poprzez infrastrukturę dużych prędkości. Proxy mieszkaniowe prowadzą przez sieci konsumenckie, które mogą dodać 50-200 m opóźnienia.

Dla surowej prędkości na niechronionych celach, proxy datacenter wygrać. Ale dla celów chronionych, czas zaoszczędzony przez niższe opóźnienie jest przyćmiony czasem utraconym na porażki i powtórki.

Realizacja: Testowanie obu typów

Przed zobowiązaniem się do jednego typu, porównaj oba z rzeczywistymi celami. Oto ramy badań:

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`);

Ramy decyzji

Użyj tego drzewa decyzji, aby wybrać odpowiedni typ proxy dla projektu scrating:

Wybierz profile mieszkaniowe Kiedy:

• Targeting witryn o silnej ochrony anty-bot (Amazon, Google, media społecznościowe)
• Stawka sukcesu ma więcej niż koszt na GB
• Do zlokalizowanych danych potrzebne są geoukierunkowane IP
• Projekt wymaga wysokiej dokładności i kompletności danych
• Jesteś drapanie w umiarkowanej skali (do milionów stron dziennie)

Wybierz profile Datacenter Kiedy:

• Ukierunkowanie stron z minimalną ochroną (blogi, publiczne API, otwarte dane)
• Priorytetem jest wysoka prędkość i przepustowość
• Budżet jest bardzo napięty, a cele nie są agresywne
• Potrzebujesz masywnych połączeń równoległych (tysiące)
• Dane nie są wrażliwe na czas (można ponownie wypróbować nieudane żądania z dnia na dzień)

Rozważ podejście hybrydowe, gdy:

• Drapiesz łatwe i trudne cele
• Niektóre strony są krytyczne (szczegóły produktu), inne nie są krytyczne (obrazy, aktywa statyczne)
• Chcesz zoptymalizować koszty bez poświęcania niezawodności

Dlaczego ProxyHat koncentruje się na mieszkaniach

ProxyHat zapewnia rotacyjne proxy mieszkaniowe ponieważ zapewniają one najwyższe wskaźniki sukcesu w najszerszym zakresie celów. Z puli milionów mieszkalnych IP w całym 190 + państwaMasz:

• 95% + wskaźnik sukcesu w przypadku większości celów, w tym głównych platform
• Automatyczne obracanie IP przez bramę gate.proxyhat.com:8080
• Namacalne sesje, kiedy potrzebujesz wytrwałości sesji
• Cel geograficzny według kraju, państwa lub miasta
• Pay- per- GB ceny, które skaluje z wykorzystaniem

Poznaj Ceny proksyHat znaleźć właściwy plan, lub przeczytać dokumentacja Na początek.

Wskazówki dotyczące ustawień dla poszczególnych języków, patrz: Korzystanie z proxies w Python, Korzystanie z Proxies w Node.jslub Korzystanie z proxies in Go.

Często zadawane pytania

Czy proxy mieszkaniowe są zawsze lepsze niż dane do skrobania?

Nie zawsze. Dla celów z minimalną ochroną (blogi, publiczne API, otwarte portale danych), proxy datacenter oferują lepszą prędkość i niższe koszty. Proxy mieszkaniowe są lepsze, gdy celują w chronione strony, takie jak Amazon, Google czy platformy mediów społecznościowych.

Czy mogę mieszać proxy mieszkaniowe i datacenter w jednym projekcie?

Tak. Wiele zespołów korzysta z proxy datacenter dla niekrytycznych wniosków (obrazy, CSS, publiczne API) i proxy mieszkaniowe dla stron chronionych (dane produktu, wyniki SERP). To podejście hybrydowe optymalizuje zarówno koszty jak i wydajność.

Dlaczego proxy mieszkaniowe są droższe?

Lokalne IP są pozyskiwane od prawdziwych klientów ISP, którzy wybierają się do sieci proxy. Zaopatrzenie jest ograniczone, a infrastruktura do przekierowania ruchu poprzez połączenia z klientami jest złożona. Jednak wyższy wskaźnik sukcesu często sprawia, że proxy mieszkaniowe tańsze na udane żądanie na trudne cele.

Skąd mam wiedzieć, jakiego typu proxy wymaga mój cel?

Zrób punkt odniesienia. Wyślij 100 żądań za pośrednictwem każdego typu proxy i porównaj wskaźniki sukcesu. Jeśli sukces datacenter spadnie poniżej 80%, lepiej wybrać mieszkanie. Dla większości komercyjnych miejsc o dowolnym poziomie ochrony bot, proxy mieszkalne będą lepsze.