এআই ডেটা সংগ্রহের জন্য প্রক্সি: স্থিতিশীলতা বনাম স্কেল ট্রেডঅফ

আপনার প্রশিক্ষণ ডেটা ফিড দ্রুত চাহিদার কারণে থমকে যাচ্ছে, অথবা আরও খারাপ, একটি উচ্চ-দাবির ক্রল চলাকালীন অর্ধেক পথেই ব্লক হচ্ছে। এর মূল কারণ প্রায়শই একই: AI ডেটা সংগ্রহের জন্য ভুল প্রক্সি নির্বাচন বা পরিচালনা করা। এই গাইডটি স্থিতিশীলতা এবং স্কেলকে কীভাবে ভারসাম্য করা যায়, সঠিক প্রক্সি মিশ্রণটি কীভাবে নির্বাচন করা যায় এবং একটি পাইপলাইন কীভাবে তৈরি করা যায় যা বাস্তব অ্যান্টি-বট চাপ সহ্য করে তা দেখায়। আপনি যা পাবেন: একটি ক্ষেত্র-পরীক্ষিত কাঠামো যা আপনার প্রক্সি কৌশল নির্ধারণ, বাস্তবায়ন এবং যাচাই করতে সহায়তা করবে।

প্রক্সিগুলি AI ডেটা সংগ্রহকারীদের জিও-নির্দিষ্ট কন্টেন্টে অ্যাক্সেস করতে, লোড বিতরণ করতে এবং ব্লক কমাতে দেয়। ট্রেডঅফটি সহজ: আরও স্কেল প্রায়শই সেশন স্থিতিশীলতা কমিয়ে দেয়, যখন স্থিতিশীলতার উপর অত্যধিক ফোকাস থ্রুপুটকে থামিয়ে দিতে পারে। সেরা পদ্ধতি হল উদ্দেশ্য অনুযায়ী প্রক্সি প্রকারগুলি ব্যবহার করা, সতর্ক সমান্তরালতা এবং প্রতিক্রিয়া লুপ।

কেন স্থিতিশীলতা বনাম স্কেল ডেটা দলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ

যদি আপনি এমন মডেল বা ড্যাশবোর্ড পরিচালনা করেন যা প্রতিদিন পরিবর্তিত হয়, তাহলে সংগ্রহে ফাঁকগুলি ডেটা ড্রিফট তৈরি করে। এটি মডেলের সঠিকতা এবং অন্তর্দৃষ্টির সময়কে ক্ষতিগ্রস্ত করে। অন্যদিকে, প্রক্সিগুলিকে অতিরিক্ত স্কেল করা ব্লক রেট বাড়াতে এবং পুনরায় চেষ্টা বাড়াতে পারে, যা মার্জিনকে ক্ষয় করে।

একটি অবকাঠামোগত দৃষ্টিকোণ থেকে, স্থিতিশীলতা মানে সেশনগুলি দীর্ঘ সময় ধরে টিকে থাকে যাতে কম ব্লক রেটের সাথে কাজ সম্পন্ন করা যায়। স্কেল মানে উচ্চ অনুরোধের পরিমাণ বজায় রাখা যা সফল প্রতিক্রিয়ার জন্য গ্রহণযোগ্য খরচ। উভয়কেই অপ্টিমাইজ করা একটি চলমান টিউনিং সমস্যা, একবারের পছন্দ নয়।

বাস্তবে স্থিতিশীলতা-স্কেল বক্ররেখা

• সমান্তরালতা খুব দ্রুত চাপলে আপনি WAFs, ক্যাপচা, বা সফট ব্যান ট্রিগার করেন।
• আইপিগুলি খুব ঘন ঘন রোটেট করলে আপনি সেশন স্টেট বা শপিং কার্ট হারান।
• সেশনগুলি খুব দীর্ঘ রাখলে আপনি সন্দেহজনক দেখান বা কুকি জমা করেন যা আপনার বটের ফিঙ্গারপ্রিন্ট করে।

বিন্দুর পরিবর্তে বক্ররেখায় চিন্তা করুন। ছোট শুরু করুন, বিভিন্ন সমান্তরালতা এবং রোটেশন উইন্ডোর অধীনে ব্লক রেট এবং সফলতার হার পরিমাপ করুন, তারপর চাপ দেখতে বক্ররেখার ডান দিকে চলে যান। সেখানে একটু পিছনে ফিরে যান এবং স্বয়ংক্রিয় স্কেল গার্ড সেট করুন।

AI সংগ্রহের জন্য ডেটা সেন্টার পুলগুলি কখন ব্যবহার করবেন

ডেটা সেন্টার আইপিগুলি দ্রুত, পূর্বানুমানযোগ্য এবং খরচ-কার্যকর। এগুলি স্থির সম্পদ, ভারী বট প্রতিরোধ ছাড়া মূল্য পৃষ্ঠা, পাবলিক ডক্স এবং API-এর মতো এন্ডপয়েন্টগুলির জন্য ভাল কাজ করে যা বিস্তৃত ক্লাউড পরিসরের জন্য গ্রহণযোগ্য।

• উচ্চ-থ্রুপুট পুলের জন্য সেরা যেখানে লেটেন্সি এবং খরচ গুরুত্বপূর্ণ।
• প্রতি ডোমেইনে কঠোর সমান্তরালতা সীমা এবং অভিযোজিত ব্যাকঅফের সাথে জোড়া দিন।
• লগইন প্রবাহ এবং চেকআউট পাথগুলিতে আরও কঠোর রেট সীমার প্রত্যাশা করুন।

প্যাটার্ন এবং সীমাবদ্ধতার গভীর দৃষ্টির জন্য দ্রুত ডেটা সেন্টার প্রক্সি দেখুন।

কখন আবাসিক নেটওয়ার্কগুলি যুক্তিসঙ্গত

আবাসিক আইপিগুলি ভোক্তা ডিভাইস এবং স্থানীয় ISP এর মাধ্যমে রুট করা হয়। এগুলি সাধারণ ব্যবহারকারীর ট্রাফিকের সাথে আরও ভালভাবে মিশে যায় এবং প্রায়শই কঠিন লক্ষ্যগুলিতে ব্লক কমিয়ে দেয়।

• গতিশীল পৃষ্ঠাগুলির জন্য সেরা, ভারী জাভাস্ক্রিপ্ট, এবং অ্যান্টি-বট চেকের পিছনের প্রবাহ।
• বিজ্ঞাপন যাচাইকরণ, স্থানীয় ইনভেন্টরি, বা স্থানীয়কৃত SERPs-এ জিও সঠিকতার জন্য উপকারী।
• প্রতি অনুরোধে উচ্চতর খরচ প্রত্যাশা করুন; কম ব্লক এবং পুনরায় চেষ্টা হার দিয়ে অফসেট করুন।

যদি আপনার লক্ষ্যগুলি ক্যাপচা বা ডিভাইস চেক চাপ দেয়, তবে প্রতি প্রচেষ্টায় সফলতা বাড়ানোর জন্য আবাসিক প্রক্সি দিয়ে শুরু করার কথা বিবেচনা করুন।

ব্যবহার কেসগুলি পছন্দ নির্ধারণ করে, বিপরীত নয়

আপনার লক্ষ্যগুলি সংবেদনশীলতা এবং প্রয়োজনীয় সেশন আচরণের দ্বারা মানচিত্র করুন, তারপর সেই অনুযায়ী প্রক্সি নির্বাচন করুন। সাধারণ বালতি:

• কম-ফ্রিকশন: পাবলিক তালিকা, স্থির কন্টেন্ট, FAQ বা নীতি পৃষ্ঠা।
• মাঝারি-ফ্রিকশন: ই-কমার্স ক্যাটাগরি পৃষ্ঠা, ভ্রমণ অনুসন্ধান, মৌলিক ফিল্টার।
• উচ্চ-ফ্রিকশন: কার্ট, চেকআউট, অ্যাকাউন্ট এলাকা, লগইন সহ শ্রেণীবিভাগ।

আরও উদাহরণ এবং প্যাটার্ন এই সাধারণ প্রক্সি ব্যবহার কেস এ কভার করা হয়েছে।

স্থিতিশীলতা এবং স্কেল ভারসাম্য রাখার আর্কিটেকচার প্যাটার্ন

একটি স্থিতিশীল প্রক্সি পাইপলাইন সহজভাবে শুরু হয় এবং শুধুমাত্র তখনই জটিলতা যোগ করে যখন এটি নির্ভরযোগ্যতা বা থ্রুপুট কিনতে পারে।

1. সেশন ব্যবস্থাপনা

• কুকি, কার্ট, বা পেজিনেশন নির্ভরশীল প্রবাহের জন্য স্টিকি সেশন ব্যবহার করুন।
• একক শট GET-এর জন্য, ঘূর্ণন সহ সংক্ষিপ্ত সেশন সম্পর্ককে কমিয়ে দেয়।
• কোডে প্রতি-হোস্ট সেশন নিয়ম পিন করুন, গ্লোবাল সেটিংসে নয়।

2. রোটেশন এবং ব্যাকঅফ

• সংকেতের উপর রোটেট করুন: 429/403 স্পাইক, ক্যাপচা ইভেন্ট এবং বাড়তে থাকা TTFB।
• রোটেশন উইন্ডো এবং পুনরায় চেষ্টা বিলম্বে জিটার যোগ করুন।
• প্রতি ডোমেইনের জন্য তাদের নিজস্ব QPS সিলিং সহ কিউ রাখুন।

3. সমান্তরাল নিয়ন্ত্রণ

• গরম স্পট এড়াতে ASN/ISP প্রতি সমান্তরাল সংযোগ টিউন করুন।
• লক্ষ্য ডোমেইনের জন্য টোকেন বালতি ব্যবহার করুন।
• সফলতার হার N মিনিট ধরে স্থির থাকলে কর্মীদের স্কেল করুন।

4. পরিবহন পছন্দ

• স্থির বা অর্ধ-স্থির পৃষ্ঠার জন্য HTTP ক্লায়েন্ট দিয়ে শুরু করুন।
• শুধুমাত্র প্রয়োজন হলে হেডলেস ব্রাউজার ব্যবহার করুন (JS রেন্ডারিং, WebGL চেক)।
• পুনরাবৃত্তি অনুরোধ কমাতে HTML ফ্র্যাগমেন্ট এবং অ্যাসেট ক্যাশ করুন।

5. স্বাস্থ্য এবং ফেইলওভার

• তাত্ক্ষণিক ফেইলওভারের জন্য দ্বিতীয় প্রোক্সির একটি ছোট স্ট্যান্ডবাই পুল রাখুন।
• ব্লক স্পাইকগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে র‍্যাম্প-ডাউন করুন এবং পুনরুদ্ধারের সময় র‍্যাম্প-আপ করুন।
• কেবল স্ট্যাটাস কোড নয়, অনন্য ত্রুটি ফিঙ্গারপ্রিন্ট লগ করুন।

গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্স (এবং কিভাবে সেগুলি ব্যবহার করবেন)

প্রতি ডোমেইন এবং প্রতি প্রোক্সি টাইপের জন্য এই সংকেতগুলি ট্র্যাক করুন:

• ব্লক হার: 403/429 বা ক্যাপচা ওয়ালে ফিরে আসা অনুরোধের শতাংশ।
• সফলতার হার: 2xx বা বৈধ HTML সিলেক্টর পাওয়া গেছে।
• সেশন স্থিতিশীলতা: বাধ্যতামূলক রোটেশন ছাড়া প্রতি সেশনে গড় পৃষ্ঠার সংখ্যা।
• জিও সঠিকতা: উদ্দেশ্য অঞ্চলে সমাধান করা অনুরোধের অংশ।
• লেটেন্সি: প্রথম বাইটের জন্য সময় (TTFB) এবং রেন্ডার করা প্রবাহের জন্য সম্পূর্ণ লোড।
• সফল প্রতিক্রিয়ার জন্য খরচ (CPSR): মোট প্রোক্সি + কম্পিউট খরচ / সফল প্রতিক্রিয়া।

ফর্মুলা: CPSR = (proxy_cost + compute_cost + captcha_cost) / successful_responses। সোজা কথায়: আপনি প্রতি উপকারী পৃষ্ঠা সংগ্রহের জন্য কত টাকা দেন।

পাইলটের মধ্যে যাচাই করার জন্য উদাহরণ লক্ষ্য:

• কম-ফ্রিকশন লক্ষ্যগুলিতে ব্লক হার 5–10% এর নিচে।
• পেজিনেটেড ক্যাটাগরি ক্রলগুলিতে সেশনের স্থিতিশীলতা 3–6 পৃষ্ঠা।
• বিজ্ঞাপন চেকের জন্য জিও সঠিকতা 95% এর উপরে।

মাঠ থেকে দুটি সংক্ষিপ্ত দৃশ্যপট

দৃশ্যপট 1: স্কেলে খুচরা মূল্য ট্র্যাকিং

• ডেটাসেন্টার আইপিতে শুরু করে, সফলতা কম ভলিউমে উচ্চ ছিল কিন্তু পিক সময়ে পড়ে গিয়েছিল।
• ক্যাটাগরি পৃষ্ঠাগুলিকে ডেটাসেন্টারে কঠোর প্রতি-ডোমেইন QPS-এ পরিবর্তন করা এবং পণ্য বিশদ পৃষ্ঠাগুলিকে স্থিতিশীলতার জন্য আবাসিকের কাছে স্থানান্তর করা, পুনরায় চেষ্টা অর্ধেক করে দিয়েছে।
• নেট ফলাফল: প্রোক্সি ইউনিট খরচ বেড়েছে তবুও ভাল CPSR।

দৃশ্যপট 2: গতিশীল JS সহ ভ্রমণ অনুসন্ধান

• প্রাথমিক হেডলেস + আবাসিক কাজ করেছে, কিন্তু খরচ বেড়ে গেছে।
• অনুসন্ধান ফর্মটি প্রি-রেন্ডারিং এবং স্থির বান্ডেলগুলি ক্যাশিং করার ফলে দলের HTTP ক্লায়েন্টের মাধ্যমে আরও পরিষেবা দেওয়া সম্ভব হয়েছে।
• ডেটাসেন্টার আইপিগুলি স্থির অ্যাসেটগুলি পরিচালনা করেছে; আবাসিক বুকিং প্রবাহে রয়ে গেছে।

এর জন্য সতর্ক থাকুন

• লক্ষ্য সহনশীলতার পরিবর্তে কর্মী সংখ্যা ভিত্তিতে সমান্তরালতা বাড়ানো।
• সংকেতের প্রতিক্রিয়া জানানো ছাড়া একটি নির্দিষ্ট সময়সূচীতে আইপি রোটেট করা।
• যখন টেক্সট-শুধু ক্লায়েন্টগুলি পার্স করতে পারে তখন হেডলেস ব্রাউজারগুলি অতিরিক্ত ব্যবহার করা।
• ASN/ISP বৈচিত্র্য উপেক্ষা করা; এক প্রদানকারীর থেকে বেশি আইপি ব্লক ট্রিগার করে।
• ক্যাপচাগুলিকে ব্যর্থতা হিসাবে বিবেচনা করা পরিবর্তে কৌশল পরিবর্তনের সংকেত হিসাবে।
• সন্দেহ বাড়ানোর জন্য কুকি জারগুলি বাড়তে দেওয়া।

স্ক্র্যাপিং প্যাটার্ন এবং অ্যান্টি-বট চাপ

অ্যান্টি-বট সিস্টেমগুলি ভলিউমের বৃদ্ধি, একই হেডার এবং পূর্বনির্ধারিত পথগুলি খুঁজে পায়। ছোট পরিবর্তনগুলি গুরুত্বপূর্ণ।

• অনুরোধগুলি স্ট্যাগার করুন এবং নেভিগেশন অর্ডারে এলোমেলোতা যোগ করুন।
• OS এবং ডিভাইসের সাথে সম্পর্কিত বাস্তবসম্মত পরিবারের মধ্যে ব্যবহারকারী-এজেন্টগুলি রোটেট করুন।
• সেশনগুলি শুধুমাত্র যেখানে এটি সহায়ক হয় সেখানে পুনরায় ব্যবহার করুন; অন্যথায় স্বল্প-জীবিত সেশনগুলিকে পছন্দ করুন।
• লক্ষ্যগুলি HTML স্ন্যাপশট প্রকাশ করলে সার্ভার-সাইড রেন্ডারিংকে অগ্রাধিকার দিন।

প্যাটার্নগুলির একটি বিস্তৃত ওভারভিউয়ের জন্য, এই ওয়েব স্ক্র্যাপিং ব্যবহার কেস এবং অনুশীলনগুলি দেখুন।

AI ডেটা সংগ্রহের জন্য প্রোক্সি: স্থিতিশীলতা-প্রথম পছন্দ

আপনার গুণমানের বারটি পৌঁছানোর জন্য সবচেয়ে কম জটিল সেটআপ দিয়ে শুরু করুন। মেট্রিকগুলি স্থির থাকলে স্কেল যোগ করুন।

• যদি লক্ষ্যটি পাবলিক এবং সহনশীল হয়, তবে প্রথমে কঠোর QPS সহ ডেটাসেন্টার চেষ্টা করুন।
• যদি আপনি প্রাথমিক 403/429 স্পাইক বা ক্যাপচা দেখতে পান, তবে মূল প্রবাহগুলি আবাসিকের কাছে স্থানান্তর করুন।
• উভয় বিকল্প প্রস্তুত রাখুন। সঠিক উত্তর ডোমেইন এবং সপ্তাহের ভিত্তিতে পরিবর্তিত হতে পারে।

AI ডেটা সংগ্রহের জন্য সঠিক প্রোক্সিগুলি হল সেগুলি যা CPSR কমিয়ে আনে যখন তাজা SLA এবং সম্মতি নিয়মগুলি পূরণ করে। অন্য কিছু একটি ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য ছাড়া একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা।

বাস্তবায়ন চেকলিস্ট

• প্রতি ডোমেইনের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন: সাফল্যের হার, ব্লক হার, তাজা তথ্য।
• লক্ষ্য ফ্রিকশন এবং ভৌগলিক প্রয়োজন অনুযায়ী প্রাথমিক প্রক্সি প্রকার নির্বাচন করুন।
• সংরক্ষিত সমান্তরালতা এবং জিটার সহ রোটেশন সেট করুন।
• ব্লক, ক্যাপচা এবং পুনরায় চেষ্টা করার কাঠামোবদ্ধ লগ সংগ্রহ করুন।
• ৭-১০ দিনের পাইলট চালান, একবারে শুধুমাত্র একটি ফ্যাক্টর পরিবর্তন করুন।
• মেট্রিক ড্রিফটে গার্ডরেল এবং সতর্কতা লক করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাস্য

Q1: নতুন লক্ষ্য জন্য ডেটাসেন্টার এবং আবাসিকের মধ্যে কিভাবে সিদ্ধান্ত নেব?

• একটি সংক্ষিপ্ত প্রোব দিয়ে শুরু করুন। যদি 2xx সাফল্য মাঝারি QPS এ উচ্চ থাকে এবং কোন ক্যাপচা না আসে, তবে ডেটাসেন্টার ঠিক থাকতে পারে। যদি আপনি 403/429 বা গতিশীল পরীক্ষা দ্রুত পান, তবে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপগুলি আবাসিকের দিকে পরিবর্তন করুন এবং পুনরায় পরীক্ষা করুন।

Q2: সেশন স্থিতিশীলতার জন্য একটি ভাল রোটেশন নীতি কি?

• সময়ের উপর নয়, সংকেতের উপর রোটেট করুন। কার্ট বা পেজিনেশনের জন্য স্টিকি সেশন ব্যবহার করুন, এবং ব্লক স্পাইক বা ক্যাপচা অনুযায়ী রোটেট করুন। কর্মীদের মধ্যে সমন্বিত প্যাটার্ন এড়াতে এলোমেলো জিটার যোগ করুন।

Q3: সাফল্যের হার ছাড়াও ROI কিভাবে পরিমাপ করব?

• CPSR এবং তাজা তথ্যের সময় ব্যবহার করুন। যদি আবাসিক খরচ বেশি হয় কিন্তু পুনরায় চেষ্টা এবং মানব সমাধান অর্ধেক করে, তবে এটি CPSR উন্নত করতে পারে। মেট্রিকগুলিকে রাজস্ব চালক যেমন মূল্য সঠিকতা বা বিজ্ঞাপন যাচাইকরণ কভারেজের সাথে যুক্ত করুন।

Q4: AI ডেটা সংগ্রহের জন্য কি আমাকে হেডলেস ব্রাউজার দরকার?

• শুধুমাত্র যখন লক্ষ্য ভারী জাভাস্ক্রিপ্ট বা ডিভাইস পরীক্ষা নির্ভর করে। প্রথমে HTTP ক্লায়েন্টগুলি চেষ্টা করুন। যেখানে হেডলেস প্রয়োজন, খরচ এবং লেটেন্সি কম রাখতে সম্পদ ক্যাশে করুন এবং সেশনগুলি প্রি-ওয়ার্ম করুন।

Q5: হঠাৎ ব্লক স্পাইকগুলির সাধারণ কারণগুলি কি?

• সমান্তরালতা বৃদ্ধি, পুনর্ব্যবহৃত ফিঙ্গারপ্রিন্ট, বা একই ASN থেকে খুব বেশি অনুরোধ। সাম্প্রতিক ডিপ্লয়গুলি পর্যালোচনা করুন, QPS কমান, IP পুল রোটেট করুন, এবং যেখানে প্রয়োজন সেখানে হেডার বা TLS ফিঙ্গারপ্রিন্টগুলি রিফ্রেশ করুন।

Q6: ক্যাপচাগুলি কিভাবে পরিচালনা করব?

• এগুলিকে একটি রাউটিং সংকেত হিসাবে বিবেচনা করুন। QPS কমান, সেই প্রবাহের জন্য একটি উচ্চ-বিশ্বাসযোগ্য প্রক্সি প্রকারে পরিবর্তন করুন, অথবা পথ পরিবর্তন করুন। ছোট, উচ্চ-মূল্যের সেগমেন্টগুলির জন্য ক্যাপচা সমাধান সংরক্ষণ করুন।

Q7: স্থানীয়কৃত সামগ্রীর জন্য ভৌগলিক সঠিকতা কিভাবে নিশ্চিত করব?

• প্রতিটি ব্যাচের আগে IP অঞ্চলের বৈধতা যাচাই করুন এবং ভাষা বা মুদ্রার চিহ্নগুলির জন্য পৃষ্ঠাগুলি নমুনা করুন। দ্রুত ড্রিফট সনাক্ত করতে পরিচিত ভৌগলিকভাবে লক করা পৃষ্ঠাগুলির একটি ছোট নিয়ন্ত্রণ তালিকা রাখুন।

সমাপ্তি চিন্তা এবং পরবর্তী পদক্ষেপ

স্থিতিশীলতা এবং স্কেলের মধ্যে ভারসাম্য একটি এককালীন সেটিং নয়। এটি একটি লুপ: প্রোব, পরিমাপ, সমন্বয়। ডেটাসেন্টার পুলগুলি সহনশীল লক্ষ্যগুলিতে খরচ-কার্যকর থ্রুপুট দেয়। আবাসিক নেটওয়ার্কগুলি কঠিন লক্ষ্যগুলিতে সেশন স্থিতিশীলতা বাড়ায়। বিজয়ী সেটআপটি প্রতিটি ডোমেইনের চাপের জন্য প্রক্সি প্রকার, সমান্তরালতা এবং রোটেশন মেলে।

পরবর্তী পদক্ষেপ:

• আপনার শীর্ষ পাঁচটি ডোমেইনের মধ্যে উভয় প্রক্সি প্রকার নিয়ে দুই সপ্তাহের পাইলট চালান।
• সাফল্যের হার, ব্লক হার, সেশন স্থিতিশীলতা, ভৌগলিক সঠিকতা এবং CPSR ট্র্যাক করুন।
• যেখানে কার্ভ বাঁকায় গার্ডরেল লক করুন, তারপর ধীরে ধীরে স্কেল করুন।

গভীর ডুবের জন্য, প্রক্সি প্রকার, ব্যবহার কেস এবং বাস্তবায়ন প্যাটার্ন সম্পর্কে SquidProxies-এর প্রযুক্তিগত সম্পদগুলি অন্বেষণ করুন। যদি আপনাকে আপনার দলের জন্য সংক্ষিপ্ত করতে হয়, তবে এই গাইডটি শেয়ার করুন এবং আজ একটি ছোট বেঞ্চমার্ক পরিকল্পনা শুরু করুন। AI ডেটা সংগ্রহের জন্য সঠিক প্রক্সিগুলি কম CPSR, কম সতর্কতা এবং স্থির ডেটা তাজা হিসাবে প্রদর্শিত হবে।