개인 서버 봇 트래픽 폭주 방어: 로그 분석, Nginx, Fail2Ban, Caddy 활용 전략

핵심 기술: 본 콘텐츠는 대기업 및 AI 학습 목적의 무분별한 크롤링 봇 트래픽으로 인해 개인 서버가 과도한 부하를 겪는 문제를 해결하기 위한 실질적인 방어 전략을 제시합니다. Nginx, Fail2Ban, lnav, GoAccess 등 다양한 도구를 조합하여 악성 트래픽을 효과적으로 탐지하고 차단하는 방법을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 진단: Zabbix, Loki 등 모니터링 툴을 활용한 서버 자원 소모 분석 및 Gitea 데이터 증가, CPU/메모리 경고 발생 등 구체적인 서버 부하 증상 진단.
* 로그 분석: Nginx access 로그를 lnav와 GoAccess를 사용하여 SQL 기반으로 분석하고, 방문자 IP, UserAgent, Referrer 패턴을 파악하여 대규모 크롤링의 출처를 특정 (특정 IP 대역, Amazonbot, OpenAI, Applebot, Facebook 등 UserAgent 확인).
* 차단 전략: Nginx map을 활용한 악성 UserAgent 즉시 403 반환 및 rate limit 도입으로 봇 요청 빈도 제한.
* 자동화 차단: Fail2Ban을 이용한 403 응답 과다 발생 IP 자동 차단 (24시간 자동 밴, 735건 이상 밴 기록).
* 탐지 및 예외 처리: 403 발생 로그 기반으로 새로운 악성 IP와 UserAgent 탐지, Archive.org 등 정상 서비스에 대한 예외 규칙 적용 계획.
* 대안적 접근 (커뮤니티 반응): Robots.txt에 gzip bomb을 삽입하여 심각한 위반자를 탐지하는 방법 (Caddy 활용 가능), 봇의 UserAgent를 무시하고 행동 패턴 기반으로 차단하는 방안.
* 기술적 논쟁: 적은 리소스 사용 집착에 대한 비판, 봇 차단의 윤리적 측면 및 효율성 논의 (Google, Semrush 등 차단 여부).
* 고도화 방안: 페이지 노킹(page knocking) 방식의 진입 권한 부여 제안, IP 마지막 옥텟 치환 방식의 익명화 및 CGNAT 환경에서의 봇 차단 개발.

개발 임팩트: 이러한 다중 계층 방어책 도입을 통해 서버 안정성을 회복하고 리소스의 무단 활용을 억제합니다. 실제 서비스 이용 지장을 초래했던 악성 트래픽을 효과적으로 차단하여 개인 블로그 및 서비스 접근성을 복구하고 원활한 운영을 가능하게 합니다. AI 학습 수요 증가에 따른 개인 서버 크롤링 위협에 대한 적극적인 차단과 관리 자동화의 중요성을 강조합니다.

커뮤니티 반응:
* Robots.txt에 gzip bomb을 삽입하여 악성 크롤러를 탐지하는 아이디어가 공유되었으며, Caddy로 구현 가능함을 언급.
* 봇의 UserAgent 정보에 속지 않고 행동 패턴을 기반으로 차단하는 방식에 대한 공감대가 형성됨.
* Google, Semrush 등 합법적 서비스 차단 여부에 대한 논쟁이 있었으며, 사이트 공개 범위와 활용에 대한 관점 차이가 드러남.
* CGNAT 환경에서의 IP 기반 봇 차단 문제와 IP 마지막 옥텟 치환 방식에 대한 논의가 진행됨.
* Fail2Ban의 실제 차단 기록(22만 건 이상)이 공유되며 자동화 도구의 효과를 입증함.
* AI 및 검색 엔진을 위한 중앙화 인덱싱 구조를 푸시/제출 방식으로 전환하여 스크래핑 문제를 줄이자는 제안이 있었음.