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모범 사례

Shifter가 프로젝트에 적합한지 확인하는 가장 빠른 방법은 실제 워크로드, 즉 프로덕션에서 실행할 것과 동일한 요청을 실행하고 그 결과를 솔직하게 읽어보는 것입니다. 다음 방법을 따르면 오해를 부르는 테스트가 아니라 깔끔하고 대표성 있는 테스트를 얻을 수 있습니다.

IP를 어떻게 회전시킬지는 작업의 필요에 따라 달라져야 합니다.

  • 요청별 로테이션(기본값): 게이트웨이 p.shifter.io:443을 통한 모든 요청마다 새로운 레지덴셜 IP가 할당됩니다. 스크래핑, 크롤링, 가격 수집, SERP 작업 등 각 요청이 독립적으로 처리되는 작업에 가장 적합합니다.
  • 고정 세션(Sticky sessions): 세션 id(sid)와 TTL(time-to-live)을 사용하여 설정된 시간 동안 동일한 IP를 유지합니다. 로그인, 장바구니, 결제 등 여러 단계가 하나의 IP를 유지해야 하는 흐름에 가장 적합합니다. 예를 들어 customer-USERNAME-sid-9f3a2b7c-ttl-600은 약 600초 동안 하나의 IP를 유지합니다.

기본 원칙: 단계들이 서로 종속적이라면 세션을 사용하고, 그렇지 않다면 로테이션을 사용하십시오. 자세한 내용은 세션을 참고하십시오.

많은 사이트가 위치에 따라 콘텐츠, 가격, 재고 여부를 다르게 표시합니다.

  • 타겟이 위치에 민감하다면, 국가, 지역, 도시 또는 ASN을 기준으로 타겟팅하여 해당 시장의 실제 사용자가 보는 화면을 테스트에 반영하십시오. 예를 들어 customer-USERNAME-country-us-state-newyork-city-newyork와 같이 사용합니다.
  • 사용 사례에 위치가 중요하지 않다면 타겟팅 범위를 넓게 유지하십시오. 지나치게 좁히면 사용 가능한 IP 풀이 줄어들어 성공률이 낮아질 수 있으며, 이는 아무런 이점이 없습니다.

모든 파라미터는 지오 타겟팅을 참고하십시오.

부하를 분산시키는 것이 대개 강력한 테스트와 부실한 테스트를 가르는 차이입니다.

  • 하나의 대상에 과도하게 요청을 몰아넣기보다, 요청을 시간과 IP에 걸쳐 분산시키십시오. 요청별 로테이션을 사용하면 IP는 이미 계속 바뀌므로, 주요 조절 변수는 동시성과 타이밍입니다.
  • 처음에는 적당한 동시성으로 시작해 성공률을 관찰한 다음 점차 늘려가십시오. 강도를 높일수록 성공률이 떨어진다면, 이는 프록시 한계에 부딪힌 것이 아니라 해당 타겟에 비해 너무 빠르게 요청하고 있다는 의미입니다.
  • 작고 다양한 지연을 추가하고, 실패한 요청은 새로운 IP로 재시도하십시오. 로테이션 환경에서는 재시도 시 자연스럽게 다른 출구 IP로 연결되므로, 차단은 부드러운 신호로 받아들이고 속도를 늦춘 뒤 재시도하며 계속 진행하십시오.

워크로드에 맞는 제품 선택하기

섹션 제목: “워크로드에 맞는 제품 선택하기”

잘못된 제품을 선택하는 것이 트라이얼 성능이 저조한 가장 흔한 원인입니다.

  • 레지덴셜 프록시: 로테이팅 레지덴셜 IP를 사용하여 트래픽이 다수의 실제 사용자처럼 보이게 합니다. 스크래핑, 모니터링, 광고 검증, 시장 조사, SERP 수집에 적합합니다.
  • ISP 프록시: 청구 기간 전체 동안 동일한 도시와 ISP(ASN)를 유지합니다. 계정 관리, 긴 결제 또는 로그인 세션, 특정 도시와 ISP에서의 광고 확인에 적합합니다.

확신이 서지 않는다면 제품 선택하기를 참고하여 진행하십시오.

몇 번의 테스트 호출이 아니라 실제 수치를 근거로 판단하십시오.

  • 프로덕션 수준의 볼륨에서 성공률과 데이터 품질을 확인하십시오. 소수의 실패는 정상적인 현상이며, 중요한 것은 규모 있는 상황에서의 비율입니다.
  • 프록시를 통해 IP Info(http://ip-info.com/json)와 같은 IP 조회 엔드포인트로 요청을 보내 IP와 국가를 확인함으로써, 실제로 원하는 출구로 연결되고 있는지 확인하십시오.
  • 결과가 이상해 보인다면, 네트워크 탓을 하기 전에 다음 세 가지를 확인하십시오. 로테이션 또는 세션 방식이 작업에 맞는지, 타겟 위치가 올바르게 설정되었는지, 동시성이 지나치게 높지 않은지입니다.

테스트가 트래픽, 타겟, 타이밍 면에서 프로덕션을 더 정확히 반영할수록, 트라이얼이 실제로 알려주는 정보도 더 많아집니다. 실제 상황처럼 설정하면, 결정은 저절로 내려집니다.