1. 开源模型落地的真实断层为什么Gemma 4发布后开发者第一反应不是“跑通模型”而是“我的数据在哪”Gemma 4开源的消息刷屏那天我正蹲在公司机房里给一台老旧的Dell R730加装第二块A10显卡。同事甩来链接时我下意识点开GitHub仓库扫了一眼README.md里的pip install gemma和几行推理示例——然后立刻切回终端敲了条curl -I https://example-news-site.com。这不是反常是过去三年做AI工程化交付养成的肌肉记忆。Gemma 4再强它也不是个能自己上网查天气的活物它像一把刚磨好的瑞士军刀但刀鞘里没有配套的指南针、水壶和急救包。这把刀真正开始干活的第一步从来不是调用model.generate()而是确保它能稳定、持续、合规地拿到最新鲜的“食材”实时新闻、电商价格、社交媒体情绪、政策原文、财报PDF……这些数据不会自动飞进你的GPU显存它们卡在防火墙后面、藏在JavaScript渲染的DOM里、被Cloudflare的挑战页面挡着或者干脆只对东京IP开放。你可能已经试过用Python的requests库抓几个网页结果发现返回的是空div或跳转到验证码页也可能在云服务器上部署好Gemma 4的API服务结果模型推理准确率很高但输入的数据是三天前的旧闻客户直接问“你们这AI是不是活在平行宇宙”——这就是开源大模型落地最真实的断层模型能力与数据管道能力严重错配。Gemma 4的权重文件可以秒级下载但构建一条从互联网源头到模型输入层的、抗封禁、低延迟、高保真的数据流水线往往需要数周调试。而这个环节官方文档从不教你开源社区教程也极少覆盖因为它的技术栈横跨网络协议、前端逆向、分布式调度、法律合规和硬件资源管理。我见过太多团队把80%精力花在模型微调上却用一个裸IPtime.sleep(5)的脚本扛数据采集最后在上线前一周被目标网站全站封禁整个项目延期。所以这篇笔记不讲Gemma 4的架构图或LoRA微调参数我们直击那个被所有人忽略的“脏活”当模型已就位如何让数据像自来水一样稳定流入关键词里虽然写着“None”但实际场景中网络抓取Web Scraping、代理基础设施Proxy Infrastructure、实时数据管道Real-time Data Pipeline、AI模型数据依赖AI Model Data Dependency这四个词才是真正的核心。它们不是可选模块而是Gemma 4这类开源模型在生产环境中存活的氧气。接下来的内容全部基于我在金融舆情监控、跨境电商比价、政务信息聚合三个真实项目中的踩坑记录——没有理论推演只有哪条命令能跑通、哪个IP段被封得最狠、哪种代理轮换策略让日均抓取量从2万飙升到12万的实操细节。2. 数据管道设计为什么“先抓数据再喂模型”是最大误区2.1 模型需求倒推抓取架构Gemma 4不是通用爬虫而是特定任务的“数据饥渴者”很多开发者一上来就想着“建个爬虫集群把全网数据都抓下来”这是典型的本末倒置。Gemma 4的开源特性决定了它必须为具体业务服务而不同业务对数据的要求天差地别。比如我们为某券商做的港股实时舆情分析系统Gemma 4的任务是每15分钟生成一份《恒生科技指数成分股负面事件预警报告》。这个任务对数据的要求非常苛刻时效性必须获取过去15分钟内发布的新闻、股吧帖子、财经博主微博延迟超过3分钟即失效来源可信度只接受证监会备案媒体、港交所公告、彭博/路透快讯排除自媒体和论坛灌水帖结构化强度需要精确提取“涉事公司名称”“事件类型监管处罚/高管变动/财务造假”“影响评级高/中/低”而非整篇文本地域隔离香港本地新闻需用HK IP访问内地监管文件需用CN IP避免因IP归属地错误导致内容过滤。如果按传统思路建一个通用爬虫你会遇到灾难性问题抓取新浪财经时用CN IP没问题但切换到香港《明报》网站对方CDN直接返回403 Forbidden因为其WAF规则明确拒绝非HK/SG/IP段请求为提升速度启用多线程结果同一IP在10秒内请求20次触发Cloudflare的“行为分析引擎”后续所有请求被扔进验证码地狱抓到的股吧帖子全是JavaScript动态渲染requests返回空壳HTML而Selenium又太重单机并发超3个就内存爆满。解决方案不是堆硬件而是用Gemma 4的任务需求反向定义抓取架构。我们最终拆解出三层数据管道管道层级输入源处理方式输出格式Gemma 4输入适配L1 原始采集层新浪财经、东方财富、雪球、港交所披露易、明报、南华早报分布式代理池 浏览器指纹模拟 动态JS渲染Playwright原始HTML/JSON API响应不直接输入模型仅作原始素材库L2 清洗解析层L1输出的原始数据基于规则的HTML提取lxml NLP实体识别spaCy 时效性校验发布时间戳解析结构化JSON{company:腾讯控股,event_type:高管变动,timestamp:2024-06-15T14:22:03Z}直接作为模型prompt的context部分L3 语义增强层L2结构化数据 Gemma 4自身知识Gemma 4 Zero-shot分类判断事件影响等级 同义词扩展将“辞任”映射为“离职”“卸任”增强后JSON{impact_level:high,synonyms:[离职,卸任]}最终输入模型的完整prompt这个架构的关键在于L1层完全解耦于模型它只负责“活着”L2/L3层才与Gemma 4深度协同。我们用Kubernetes部署L1采集节点每个节点绑定固定地理区域的代理IP如东京节点只配JP代理并设置严格的QPS阈值每IP每分钟≤30次L2清洗服务则用Rust编写单核处理速度比Python快4.7倍L3层直接调用本地部署的Gemma 4-2B模型API实现“数据进来语义标签出去”的毫秒级闭环。这种设计让数据管道具备了真正的弹性——当某家媒体升级反爬策略时只需替换L1的解析器不影响下游模型逻辑。2.2 代理不是“插件”而是数据管道的“血管系统”看到这里你可能会想“不就是买个代理服务吗IPFLY、Bright Data这些不都标榜全球IP” 但现实残酷得多。我在测试12家主流代理服务商时用同一套Gemma 4舆情系统做了压力对比结果令人震惊服务商72小时连续抓取成功率平均响应延迟msJP IP稳定性24h内掉线次数对Cloudflare Bypass成功率单IP并发上限A某低价数据中心代理41%89017次12%1B某知名住宅代理63%12405次38%3CIPFLY企业版98.2%3200次89%8D自建树莓派代理池87%2102次76%6数据背后是技术本质差异数据中心代理Datacenter Proxy的IP段是公开的各大网站WAF数据库里早已标记为“爬虫高危”Cloudflare甚至会直接拦截其TLS握手而高质量住宅代理Residential Proxy的IP来自真实家庭宽带其ASN号、地理位置、历史行为模式都符合人类用户特征通过率自然碾压前者。但住宅代理也有陷阱——某些服务商所谓的“住宅IP”其实是IDC机房伪装的我们用curl -s https://httpbin.org/ip \| jq .origin配合whois查询ASN当场揭穿三家供应商的虚假宣传。更关键的是代理的会话保持能力。Gemma 4做电商比价时需要模拟真实用户完成“搜索→筛选→翻页→加入购物车”全流程。如果每次请求都随机分配新IP目标网站会立刻判定为“机器人集群攻击”。我们最终采用的方案是为每个目标网站如Amazon JP、Rakuten分配专属代理会话组同一会话组内所有请求复用同一个住宅IP相同User-Agent匹配的Cookie Jar会话生命周期设为4小时到期后自动切换至新IP并重新登录用预存的账号凭证所有会话状态存储在Redis中支持K8s节点故障时无缝迁移。这套机制让Rakuten商品页的抓取成功率从52%提升至99.3%且完全规避了账号封禁——因为系统看起来就是一个日本家庭主妇每天上午10点准时打开浏览器比价。20.3 安全与合规不是法律条文背诵而是工程化风控清单“合规”二字在开发者口中常沦为口号但在Gemma 4数据管道中它是必须写进代码的硬约束。我们曾因忽略一条细节在某政务信息聚合项目中遭遇重大事故系统抓取某省发改委官网的招标公告使用了常规的requests代理结果被对方安全团队溯源到我们的云服务器IP发来律师函警告“涉嫌非法获取计算机信息系统数据”。根本原因在于该网站robots.txt明确禁止/zbgg/路径的爬取而我们的爬虫未遵守。从此我们将合规检查嵌入数据管道每个环节形成可执行的工程化清单提示以下检查必须在L1采集层代码中强制实现任何绕过都将触发告警并终止任务Robots.txt动态校验每次请求前先GET目标域名根目录下的robots.txt解析User-agent: *和Disallow:规则缓存1小时若当前URL匹配Disallowed路径立即跳过并记录日志Rate Limit硬编码每个目标域名独立配置max_requests_per_minute值取该站robots.txt中Crawl-delay值的倒数如Crawl-delay: 10→qps0.1超限请求直接sleepReferer伪造白名单仅允许伪造来自Google、Bing等搜索引擎的Referer禁止伪造目标站自身Referer防CSRF检测UA指纹动态轮换维护一个包含200真实浏览器UA字符串的池子每次请求随机选取并同步更新Accept-Language如ja-JP,ja;q0.9对应JP IP法律声明页强制访问首次访问某站前先GET其/legal/、/terms/、/privacy/页面解析其中关于网络爬虫的条款若存在“禁止自动化访问”字眼自动加入黑名单。这套机制看似繁琐但它让我们的系统在3年运营中零法律纠纷且意外提升了抓取成功率——因为真实用户也不会在1秒内狂点10个链接我们的节流策略反而让WAF认为“这是个手速正常的访客”。3. 实操核心从零搭建Gemma 4数据管道的七步法3.1 环境准备别在GPU上浪费时间先搞定你的“数据入口”部署Gemma 4前请务必确认你的数据管道基础设施已就绪。我见过太多团队在A100服务器上折腾FP16量化结果发现代理IP连目标网站的DNS都解析不了。以下是经过12个项目验证的最小可行环境清单代理基础设施必须使用住宅代理Residential Proxy数据中心代理Datacenter Proxy仅用于测试推荐IPFLY企业版因其提供geo-location pinning地理围栏锁定可确保JP IP永远不返回SG内容配置代理认证http://username:passwordjp-residential.ipfly.io:8080注意密码需URL编码含/或字符时网络诊断工具# 检查代理连通性关键 curl -x http://user:passjp.ipfly.io:8080 -I https://httpbin.org/ip # 验证DNS解析是否被污染常见于某些代理 dig 8.8.8.8 httpbin.org short dig 1.1.1.1 httpbin.org short # 两者结果必须一致否则代理DNS劫持 # 测试TLS握手Cloudflare敏感点 openssl s_client -connect httpbin.org:443 -proxy jp.ipfly.io:8080 2/dev/null | grep Verify return code # 正常应返回 Verify return code: 0 (ok)基础依赖安装# Ubuntu 22.04 LTS环境推荐避免CentOS的SSL库冲突 sudo apt update sudo apt install -y python3-pip python3-dev libpq-dev libxml2-dev libxslt1-dev # 关键Python库版本锁定 pip3 install playwright1.42.0 lxml4.9.3 redis4.6.0 aiohttp3.8.5 playwright install chromium # 必须安装Selenium已淘汰注意不要用pip install -U全局升级Gemma 4的依赖如JAX与爬虫库存在版本冲突。我们用venv隔离环境python3 -m venv scraper_env source scraper_env/bin/activate3.2 代理池构建不是简单轮询而是带健康检查的智能路由一个裸IP列表轮询是自杀行为。我们构建的代理池包含三层健康检查# proxy_manager.py import asyncio import aiohttp from redis import Redis import json class SmartProxyPool: def __init__(self, redis_urlredis://localhost:6379): self.redis Redis.from_url(redis_url) self.proxy_list self._load_proxies() # 从配置文件加载IP列表 async def _health_check(self, proxy_url: str) - bool: 异步健康检查测试代理连通性、延迟、Cloudflare绕过能力 try: timeout aiohttp.ClientTimeout(total10) async with aiohttp.ClientSession(timeouttimeout) as session: # 第一步测试基础连通性 async with session.get(https://httpbin.org/ip, proxyproxy_url, sslFalse) as resp: if resp.status ! 200: return False # 第二步测试Cloudflare绕过关键 async with session.get(https://www.cloudflare.com, proxyproxy_url, sslFalse, headers{User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36}) as resp: # Cloudflare成功返回200失败则返回503或跳转 if resp.status 503 or cloudflare not in str(resp.url): return False return True except Exception as e: return False def get_proxy(self, target_domain: str) - str: 根据目标域名返回最优代理带地理匹配 # 从Redis获取该域名的历史成功率每小时更新 success_rate self.redis.hget(fproxy:stats:{target_domain}, success_rate) if success_rate and float(success_rate) 0.95: # 高成功率域名复用上次IP会话保持 return self.redis.get(fproxy:session:{target_domain}) or self._select_by_geo(target_domain) # 否则选择地理匹配且健康的新IP return self._select_by_geo(target_domain) def _select_by_geo(self, domain: str) - str: 根据域名后缀选择地理代理.jp→JP IP, .cn→CN IP geo_map {.jp: jp, .cn: cn, .de: de, .us: us} for suffix, region in geo_map.items(): if domain.endswith(suffix): # 从Redis获取该region的健康IP列表 proxies self.redis.lrange(fproxy:healthy:{region}, 0, -1) if proxies: return proxies[0].decode() return self.proxy_list[0] # 默认fallback这个代理池的核心价值在于它把“代理可用性”变成了可量化的指标。我们每10分钟用上述_health_check扫描所有代理将结果写入Redis Hashproxy:stats:amazon.co.jp→{success_rate:0.982, avg_latency_ms:320}。当Gemma 4任务请求amazon.co.jp数据时系统优先选择成功率0.95的IP且自动复用该IP维持会话——这才是工业级数据管道的起点。3.3 Playwright驱动为什么放弃Selenium以及如何绕过Cloudflare的终极技巧Selenium在2024年已彻底过时。其Java进程臃肿、内存泄漏严重单机并发超5个就崩溃。Playwright是唯一能兼顾性能与可靠性的选择但默认配置仍会被Cloudflare识别。以下是我们在12个被Cloudflare保护的网站包括日本乐天、德国Zalando上实测有效的绕过方案# browser_controller.py from playwright.async_api import async_playwright import asyncio async def create_stealth_browser(proxy_url: str): 创建具备反检测能力的Playwright浏览器实例 p await async_playwright().start() # 关键配置模拟真实用户行为链 browser await p.chromium.launch( headlessTrue, args[ --no-sandbox, --disable-setuid-sandbox, --disable-blink-featuresAutomationControlled, # 隐藏自动化特征 --disable-featuresIsolateOrigins,site-per-process, # 防止跨域检测 f--proxy-server{proxy_url.split()[1]} # 提取代理地址去掉认证 ], # 指定Chrome版本必须与目标网站兼容 channelchrome # 使用系统Chrome非Chromium ) context await browser.new_context( # 伪造真实设备指纹 user_agentMozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36, viewport{width: 1920, height: 1080}, # 关键启用WebGL和Canvas欺骗 java_script_enabledTrue, bypass_cspTrue, # 设置真实字体Cloudflare检测点 extra_http_headers{ Accept-Language: ja-JP,ja;q0.9,en-US;q0.8,en;q0.7, Sec-Ch-Ua: Chromium;v124, Google Chrome;v124, Not-A.Brand;v99, Sec-Ch-Ua-Mobile: ?0, Sec-Ch-Ua-Platform: Windows } ) # 注入JavaScript绕过Webdriver检测必加 await context.add_init_script( Object.defineProperty(navigator, webdriver, { get: () undefined }); window.chrome {runtime: {}}; Object.defineProperty(navigator, plugins, { get: () [1, 2, 3, 4, 5] }); ) return browser, context # 使用示例 async def scrape_amazon_jp(): proxy http://user:passjp.ipfly.io:8080 browser, context await create_stealth_browser(proxy) page await context.new_page() await page.goto(https://www.amazon.co.jp, wait_untilnetworkidle) # 等待Cloudflare挑战消失最多30秒 try: await page.wait_for_function( () window.performance.timing.loadEventEnd 0, timeout30000 ) except: # 若超时说明被Challenge切换IP重试 print(Cloudflare challenge detected, switching proxy...) await context.close() await browser.close() return await scrape_amazon_jp() # 递归重试 # 提取商品标题真实DOM操作 title await page.query_selector(span#productTitle) if title: return await title.text_content() return None这套方案的核心在于它不试图“欺骗”Cloudflare而是让自己成为Cloudflare信任的“合法用户”。通过精确控制User-Agent、Accept-Language、Sec-Ch-Ua头配合WebGL指纹模拟和JavaScript注入让Cloudflare的行为分析引擎判定“这是一个真实的Windows Chrome用户正在日本东京浏览”。我们在Zalando.de上实测该方案使首次访问通过率从12%提升至89%且无需等待验证码。3.4 数据清洗用Gemma 4自身能力做结构化提取而非正则硬编码传统爬虫用正则表达式提取价格、标题但网站HTML结构一变就全崩。Gemma 4的强项在于理解语义我们将其能力下沉到清洗层# semantic_extractor.py import requests import json def extract_with_gemma(text: str, prompt_template: str) - dict: 利用本地Gemma 4 API进行语义提取 prompt_template示例请从以下文本中提取1. 商品名称2. 当前价格数字单位日元3. 是否有折扣是/否。只返回JSON无其他文字。 # 调用本地Gemma 4 API假设部署在http://localhost:8000/v1/completions payload { prompt: prompt_template \n\n文本 text[:2000], # 截断防超长 max_tokens: 256, temperature: 0.1, # 低温度保证确定性 stop: [\n] } response requests.post( http://localhost:8000/v1/completions, jsonpayload, timeout30 ) if response.status_code 200: try: # Gemma 4返回JSON字符串直接解析 result json.loads(response.json()[choices][0][text].strip()) return result except json.JSONDecodeError: # 解析失败返回空字典由上游处理 return {} else: return {} # 在清洗流程中调用 def clean_product_page(html_content: str) - dict: # 先用lxml提取主体文本去广告、导航栏 from lxml import html tree html.fromstring(html_content) main_text .join(tree.xpath(//main//text() | //article//text())) # 用Gemma 4做语义提取 prompt 请从以下网页文本中提取 1. 商品全称精确到型号如Apple iPhone 15 Pro Max 256GB); 2. 当前售价纯数字不含货币符号如129800; 3. 是否显示折扣标识是/否; 4. 库存状态有货/缺货/预售。 只返回标准JSON字段名小写无额外说明。 return extract_with_gemma(main_text, prompt) # 示例调用 sample_html htmlbodyh1Apple iPhone 15 Pro Max 256GB/h1span classprice¥129,800/spanspan classdiscount限时8折/span/body/html result clean_product_page(sample_html) # 返回{product_name: Apple iPhone 15 Pro Max 256GB, price: 129800, discount: 是, stock_status: 有货}这种方法的优势在于网站改版时你只需调整prompt模板无需重写XPath或CSS选择器。我们在乐天市场项目中当对方将价格标签从span classprice改为div># task_scheduler.py import redis import json import time class RedisStreamScheduler: def __init__(self, redis_urlredis://localhost:6379): self.redis redis.from_url(redis_url) def schedule_task(self, target_url: str, priority: int 0, delay: int 0): 发布爬取任务到Redis Stream task { url: target_url, priority: priority, created_at: int(time.time()), retry_count: 0, proxy_region: self._infer_region(target_url) # 自动推断地理区域 } # 写入Stream按priority排序高优任务放前面 self.redis.xadd(scrape:queue, {data: json.dumps(task)}, id*, maxlen10000) def get_next_task(self) - dict: 消费者获取下一个任务按priority升序 # Redis Stream本身不支持排序我们用ZSET做优先级索引 task_id self.redis.zpopmin(scrape:priorities) # 获取最高优任务ID if not task_id: return None # 从Stream读取实际任务数据 task_data self.redis.xread({bscrape:queue: task_id[0][0]}, count1) if task_data: return json.loads(task_data[0][1][0][1][bdata]) return None def _infer_region(self, url: str) - str: 根据URL推断目标区域 if .co.jp in url or rakuten.co.jp in url: return jp elif .de in url or zalando.de in url: return de return us # 使用示例启动一个消费者 def worker(): scheduler RedisStreamScheduler() while True: task scheduler.get_next_task() if task: try: # 执行抓取此处调用Playwright result scrape_with_playwright(task[url], task[proxy_region]) # 存储结果到Redis Hash key fscrape:result:{task[url].replace(/, _)} scheduler.redis.hset(key, mapping{status: success, data: json.dumps(result)}) except Exception as e: # 重试机制 if task[retry_count] 3: task[retry_count] 1 task[delay] 60 * (2 ** task[retry_count]) # 指数退避 scheduler.schedule_task(task[url], task[priority], task[delay])这个方案只有不到200行代码却实现了优先级调度金融新闻priority10永远比博客文章priority1先执行自动重试失败任务按指数退避延迟重发状态追踪所有任务状态存于Redis可随时用redis-cli查看零依赖无需安装RabbitMQ或配置Celery Beat。我们在跨境电商项目中用此方案支撑日均50万次抓取任务Redis内存占用1.2GB远低于Celery的3GB。3.6 Gemma 4集成不是简单API调用而是构建“数据-模型”协同工作流Gemma 4的本地部署只是开始关键是如何让它与数据管道深度咬合。我们摒弃了“先存数据库再查”的笨办法构建了内存级协同流# gemma_workflow.py import asyncio from typing import List, Dict import aiohttp class GemmaDataWorkflow: def __init__(self, gemma_api_url: str http://localhost:8000): self.gemma_api_url gemma_api_url async def run_realtime_analysis(self, structured_data: List[Dict]) - List[Dict]: 对结构化数据进行实时分析如舆情分级、价格预测 structured_data示例[{title:iPhone降价,source:rakuten,price:129800}, ...] # 构建批量Prompt减少API调用次数 batch_prompt 你是一个专业的电商分析师。请对以下商品价格信息进行分析\n for i, item in enumerate(structured_data): batch_prompt f{i1}. {item[title]}当前价{item[price]}日元来源{item[source]}\n batch_prompt 请输出JSON数组每个元素包含item_id对应序号、price_trend上涨/下跌/平稳、urgency高/中/低。 # 异步调用Gemma 4 API async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post( f{self.gemma_api_url}/v1/completions, json{ prompt: batch_prompt, max_tokens: 512, temperature: 0.3 } ) as resp: if resp.status 200: result await resp.json() try: # Gemma 4返回JSON字符串解析为列表 analysis json.loads(result[choices][0][text].strip()) return analysis except: return [] else: return [] def generate_report(self, analysis_results: List[Dict]) - str: 将分析结果转化为人类可读报告 report 【Gemma 4实时分析报告】\n for r in analysis_results: report f- {r[item_id]}: 价格趋势{r[price_trend]}紧急度{r[urgency]}\n return report # 在数据管道中调用 async def main_pipeline(): # 1. 抓取原始数据Playwright raw_data await scrape_rakuten_products() # 2. 清洗为结构化数据Gemma 4辅助 structured [clean_product_page(html) for html in raw_data] # 3. Gemma 4实时分析 workflow GemmaDataWorkflow() analysis await workflow.run_realtime_analysis(structured) # 4. 生成报告并推送 report workflow.generate_report(analysis) send_to_slack(report) # 推送至运维群这个工作流的价值在于它让Gemma 4不再是“黑盒推理器”而是数据管道中一个可编程的智能节点。你可以随时替换run_realtime_analysis方法接入微调后的领域模型或添加人工审核环节。在金融项目中我们甚至让Gemma 4生成SQL查询语句直接操作PostgreSQL数据库提取关联数据——这才是开源模型的真正威力它让你有能力把AI能力编织进业务毛细血管。3.7 监控与告警用Prometheus暴露关键指标告别“盲人摸象”没有监控的数据管道就像没有仪表盘的飞机。我们用Prometheus暴露5个核心指标指标名类型说明告警阈值scrape_success_rateGauge过去5分钟抓取成功率 95%proxy_health_scoreGauge代理池健康分0-100 80gemma_inference_latency_msHistogramGemma 4推理延迟分布P95 1500msredis_queue_lengthGaugeRedis Stream任务队列长度 5000cloudflare_bypass_rateGaugeCloudflare绕过成功率 85%# metrics_exporter.py from prometheus_client import Gauge, Histogram, start_http_server import time # 定义指标 SCRAPE_SUCCESS_RATE Gauge(scrape_success_rate, Scraping success rate over 5 minutes) PROXY_HEALTH_SCORE Gauge(proxy_health_score, Proxy pool health score