Memilih Proxy untuk Pelatihan AI: Apa yang Kebanyakan Tim Salah

Ini tahun 2026, dan Anda akan berpikir bahwa infrastruktur dasar pengembangan AI sudah terpecahkan. Namun, dalam percakapan dengan tim dari startup tahap awal hingga perusahaan mapan, satu pertanyaan muncul dengan keteraturan yang gigih: bagaimana kita benar-benar memilih dan mengelola proxy untuk pengumpulan data? Percakapan itu jarang dimulai di sana, tentu saja. Dimulai dengan model yang berkinerja buruk di geografi tertentu, atau pipeline scraping yang tiba-tiba, secara misterius, mulai mengembalikan lebih banyak CAPTCHA daripada data. Pertanyaan proxy adalah sakit kepala backend yang akhirnya memaksa dirinya ke depan.

Instingnya, terutama di bawah tekanan waktu, adalah memperlakukannya sebagai masalah pengadaan sederhana. Temukan penyedia, beli paket, sambungkan endpoint, dan lanjutkan. Di sinilah perbedaan pertama dan paling umum antara harapan dan kenyataan terjadi.

Perbaikan Cepat yang Tidak Pernah Bertahan

Jalan yang paling menggoda adalah mengoptimalkan untuk satu variabel yang mudah diukur: biaya. Logikanya tampak masuk akal—pengumpulan data adalah permainan volume, dan proxy adalah pengeluaran berulang. Mengapa membayar lebih? Tim sering kali melakukan pengujian skala kecil dengan segelintir IP “murah dan andal”, melihat tingkat keberhasilan 95%, dan mendaftar. Masalah muncul dalam skala besar dan seiring waktu.

Apa yang tidak ditangkap oleh pengujian awal itu adalah perilaku kumpulan IP. Jaringan proxy residensial yang murah mungkin menarik dari perangkat dengan waktu aktif yang tidak dapat diprediksi. IP yang berfungsi sempurna pada jam 2 siang waktu setempat mungkin mati pada jam 2 pagi. Pipeline Anda tidak gagal dengan anggun; ia kehabisan waktu, mencoba lagi, dan menciptakan hambatan. Tiba-tiba, waktu rekayasa Anda, yang jauh lebih mahal daripada langganan proxy apa pun, dikonsumsi oleh debugging masalah koneksi dan penulisan logika coba lagi yang kompleks.

Perangkap umum lainnya adalah terlalu menekankan “anonimitas tinggi” sebagai fitur biner. Asumsinya adalah bahwa jika proxy “elite” atau “anonimitas tinggi”, itu sudah cukup. Tetapi anonimitas bukanlah satu-satunya jejak. Konsistensi penting. Jika data pelatihan Anda memerlukan interaksi berurutan dari lokasi virtual yang sama—mensimulasikan sesi pengguna selama menit atau jam—Anda memerlukan sesi lengket atau IP yang konsisten dari kota atau ISP yang sama. Berputar melalui kumpulan global IP anonimitas tinggi itu sendiri dapat menjadi pemicu deteksi, karena menyajikan ketidakmungkinan statistik seorang pengguna yang berteleportasi melintasi benua di antara permintaan.

Ketika Penskalaan Membuat Segalanya Lebih Rapuh

Praktik yang berhasil untuk bukti konsep menjadi liabilitas ketika Anda mengoperasionalkan. Mengelola daftar beberapa ratus IP proxy secara manual dalam spreadsheet memang membosankan tetapi mungkin. Mengelola puluhan ribu, dengan tingkat keberhasilan, lokasi geografis, dan data ASN yang terkait, adalah pekerjaan penuh waktu. Tim sering kali tidak menyadari bahwa mereka telah membangun lapisan infrastruktur tersembunyi dan manual sampai runtuh.

Demikian pula, mengandalkan satu penyedia proxy untuk semua kasus penggunaan adalah risiko penskalaan. Penyedia yang sangat baik untuk scraping web generik AS mungkin memiliki cakupan yang buruk di Asia Tenggara atau mungkin diblokir secara universal oleh platform media sosial tertentu yang tiba-tiba perlu Anda akses. Seluruh strategi pengumpulan data Anda kemudian disandera oleh keterbatasan jaringan satu vendor. Diversifikasi bukan hanya konsep keuangan; ini adalah taktik keandalan inti untuk pipeline data.

Asumsi paling berbahaya dari semuanya adalah bahwa pilihan proxy adalah keputusan satu kali. Internet adalah lingkungan yang adversarial. Situs web memperbarui mekanisme pertahanan mereka. Jaringan proxy terdeteksi dan masuk daftar hitam. Lanskap hukum untuk pengumpulan data bergeser. Solusi proxy yang bekerja sempurna pada Q1 2026 mungkin sama sekali tidak memadai pada Q3. Namun, sebagian besar tim tidak memiliki proses untuk evaluasi kesehatan proxy yang berkelanjutan dan otomatis, memperlakukannya sebagai infrastruktur yang diatur dan dilupakan seperti server.

Bergeser dari Alat ke Sistem

Titik balik bagi banyak tim datang ketika mereka berhenti bertanya “layanan proxy mana yang harus kami beli?” dan mulai bertanya “apa yang dibutuhkan sistem pengumpulan data kami agar andal dan representatif?”

Ini menggeser fokus ke kriteria yang penting dalam produksi:

• Tingkat Keberhasilan Seiring Waktu, Bukan pada Satu Titik Waktu: Ini bukan tentang tes 5 menit. Ini tentang mengukur tingkat keberhasilan, latensi, dan persentase waktu habis selama berminggu-minggu, di berbagai situs target dan pada waktu yang berbeda dalam sehari. Data ini harus dimasukkan kembali untuk secara otomatis memprioritaskan subnet IP yang berkinerja buruk.
• Presisi Geografis & Kontekstual: Apakah Anda memerlukan IP dari “Inggris Raya,” atau lebih spesifik lagi dari London di ISP Virgin Media? Kekhususan persyaratan data pelatihan Anda harus menentukan granularitas pemilihan proxy Anda. Model yang dilatih pada tren ritel lokal membutuhkan data lokasi yang lebih halus daripada yang menganalisis sentimen berita global.
• Overhead Integrasi: Berapa banyak upaya rekayasa yang diperlukan untuk mengintegrasikan, memutar, dan mengelola proxy? Layanan dengan API sederhana yang menangani rotasi otomatis dan menyediakan log permintaan terperinci menghemat berminggu-minggu waktu pengembang dibandingkan dengan daftar kombinasi IP:port kosong.
• Sumber Etis dan Legal: Ini telah bergeser dari perhatian niche menjadi persyaratan arus utama. Asal usul IP proxy penting. Jaringan yang transparan tentang persetujuan dan tidak bergantung pada SDK eksploitatif yang terkubur dalam aplikasi seluler gratis mengurangi risiko reputasi dan hukum jangka panjang.

Di sinilah pendekatan sistematis menggantikan pendekatan taktis. Misalnya, beberapa tim sekarang memelihara dasbor internal kecil yang melacak metrik utama per sumber proxy dan per domain target. Mereka mungkin menggunakan penyedia utama seperti Bright Data untuk keandalan dan kontrol geografis granularnya di pasar inti, sambil melengkapi dengan penyedia spesialis untuk wilayah atau domain yang sangat sulit. Sistem dirancang untuk gagal, untuk membandingkan, dan untuk memberikan data untuk keputusan pengadaan berikutnya.

Peran Infrastruktur Terkelola

Dalam konteks ini, alat seperti Bright Data bukan hanya vendor proxy; mereka berfungsi sebagai lapisan infrastruktur terkelola yang mengabstraksi serangkaian masalah yang sulit. Ketika Anda memerlukan kombinasi kota-ISP tertentu untuk pekerjaan pengumpulan data selama seminggu, Anda dapat memintanya secara terprogram tanpa harus membangun hubungan dengan telekomunikasi lokal. Jaringan mereka dibangun untuk skala dan pola akses mesin, bukan manusia, yang secara signifikan mengubah profil keandalan.

Nilainya bukan pada daftar fitur, tetapi pada pengurangan beban kognitif dan kerja operasional. Ini memungkinkan tim untuk fokus pada apa data yang akan dikumpulkan dan bagaimana melatih model, daripada mengapa aliran data mengering semalam karena seluruh subnet masuk daftar hitam.

Ketidakpastian yang Tetap Ada

Bahkan dengan pendekatan sistematis, ketidakpastian tetap ada. Perlombaan senjata antara pengumpul data dan pembela situs web menjamin bahwa tidak ada solusi yang permanen. Peraturan seperti GDPR dan undang-undang kasus yang berkembang seputar pelanggaran persyaratan layanan dan penipuan komputer menciptakan kabut hukum yang bergeser. Nasihat yang paling jujur adalah membangun untuk kemampuan beradaptasi. Lapisan manajemen proxy Anda harus dapat ditukar dan modular sebisa mungkin.

Selanjutnya, batas antara data “publik” untuk pelatihan model dan materi pribadi atau berhak cipta sedang digambar ulang di pengadilan dan badan legislatif di seluruh dunia. Proxy yang andal memberi Anda data; itu tidak memberi tahu Anda apakah Anda harus mengumpulkannya. Itu adalah panggilan penilaian yang terpisah, dan semakin penting.

FAQ (Pertanyaan yang Sebenarnya Ditanyakan)

T: Haruskah kita menggunakan proxy pusat data saja? Mereka cepat dan murah. J: Untuk pengumpulan HTML generik skala besar dari situs dengan langkah-langkah anti-bot minimal, mereka bisa berhasil. Tetapi untuk apa pun yang meniru interaksi manusia—terutama di platform seperti media sosial, agregator perjalanan, atau e-niaga—rentang IP kolektif mereka sering kali menjadi yang pertama diblokir. Mereka adalah alat untuk pekerjaan tertentu yang terbatas.

T: Apakah memutar proxy setelah setiap permintaan selalu merupakan strategi terbaik? J: Tidak, sering kali sebaliknya. Ini menciptakan pola yang mudah terdeteksi. Untuk banyak tugas, mempertahankan sesi dari satu IP untuk urutan tindakan logis (cari, klik, lihat) lebih “manusiawi” dan kecil kemungkinannya memicu alarm. Cocokkan pola dengan perilaku pengguna nyata yang Anda simulasikan.

T: Bagaimana kita mulai mengevaluasi penyedia? J: Jangan mulai dengan halaman penjualan mereka. Tentukan 2-3 tugas pengumpulan data Anda yang paling penting dan representatif. Dapatkan uji coba dari beberapa penyedia. Jalankan tugas yang sama secara bersamaan selama 48-72 jam. Ukur tidak hanya tingkat keberhasilan, tetapi juga konsistensi waktu respons, kelengkapan data yang dikembalikan, dan kejelasan log ketika ada yang gagal. Biarkan kasus penggunaan spesifik Anda menjadi hakim.

T: Kami memiliki anggaran kecil. Apakah ini masalah yang bisa dipecahkan untuk kami? J: Ya, tetapi membutuhkan lebih banyak kreativitas. Anda mungkin memfokuskan pengeluaran Anda pada sejumlah kecil IP residensial atau seluler berkualitas tinggi dan andal untuk target Anda yang paling penting, dan menggunakan solusi proxy berputar sumber terbuka yang di-host sendiri (dengan sangat hati-hati dan pertimbangan etis) untuk pengumpulan massal yang kurang penting. Kuncinya adalah menjadi sengaja—jangan biarkan kendala anggaran mendorong Anda ke bagian pasar yang paling kacau dan tidak terkelola.

Pelajaran inti, yang diulang di seluruh tim, adalah ini: proxy bukanlah komoditas. Mereka adalah komponen dinamis dan kritis dari kesehatan pipeline data Anda. Memilihnya lebih sedikit tentang menemukan satu jawaban yang benar dan lebih banyak tentang membangun sistem yang dapat mengajukan, dan menjawab, pertanyaan yang tepat seiring waktu.