관리자 API의 요청 속도 제한(Rate Limiting)과 DDoS 방어 임계값 설정

증상 확인: API 응답 지연 또는 서비스 중단

API 서버가 갑자기 응답하지 않거나, “429 Too Many Requests” 에러가 빈번하게 발생하고 있나요? 아니면 정상적인 사용자 요청까지 차단되면서 서비스 이용에 장애가 생겼다면, 이는 요청 속도 제한(Rate Limiting)과 DDoS 방어 임계값 설정이 제대로 맞춰지지 않았을 가능성이 큽니다. 이 문제는 단순한 설정 오류를 넘어, 서비스 가용성과 보안을 위협하는 치명적인 결함으로 이어질 수 있습니다.

원인 분석: 제한과 방어의 미세한 경계

Rate Limiting과 DDoS 방어는 모두 과도한 트래픽을 제어한다는 공통점이 있지만, 그 목적과 작동 수준이 근본적으로 다릅니다. Rate Limiting은 일반적으로 애플리케이션 레벨(예: Nginx, API Gateway, 애플리케이션 코드)에서 동작하며, 사용자, IP, API 키 단위로 정상적인 사용 패턴을 유지하도록 ‘서비스 품질’을 관리합니다. 반면, DDoS 방어는 네트워크 또는 인프라 레벨(예: WAF, Cloudflare, AWS Shield)에서 동작하며, 악의적인 대규모 트래픽 공격으로부터 시스템 자체를 ‘생존’시키는 데 목적이 있습니다, 문제는 이 두 계층의 임계값이 서로 조화되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, DDoS 방어 규칙이 너무 느슨하면 공격 트래픽이 애플리케이션까지 도달해 Rate Limiting만으로는 감당하지 못할 수 있습니다. 반대로, Rate Limiting 임계값을 지나치게 낮게 설정하면, 정상적인 버스트 트래픽(예: 새 기능 출시 시 사용자 집중 접속)을 DDoS 공격으로 오탐하여 서비스를 마비시킬 수 있습니다.

주의사항: 다음 단계를 진행하기 전에, 현재 적용 중인 모든 Rate Limiting 및 방어 규칙의 설정값을 문서화하거나 백업하십시오. 실시간 서비스에서 설정을 변경하는 작업은 반드시 비즈니스에 영향을 최소화하는 시간(예: 새벽 유지보수 시간대)에 수행해야 합니다. 테스트 환경에서 먼저 검증하는 것이 가장 안전한 방법입니다.

해결 방법 1: 기초 진단 및 임계값 기준선 설정

가장 먼저 해야 할 일은 현재 시스템의 정상적인 트래픽 패턴을 이해하는 것입니다. 감정이나 추측이 아닌 데이터를 기준으로 삼아야 합니다.

1. 베이스라인 트래픽 측정: 최소 1주일, 이상적으로는 1개월 동안의 API 액세스 로그를 분석합니다. 평균 RPS(Requests Per Second), 피크 시간대의 RPS, 주요 API 엔드포인트별 호출 빈도, 정상 사용자 세션당 평균 요청 수를 파악합니다.
2. Rate Limiting 1차 임계값 설정: 측정된 데이터를 바탕으로 초기 임계값을 설정합니다. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
   • 전역 제한(Global Limit): 전체 API 서버가 초당 처리할 수 있는 최대 요청 수를 설정합니다. 이 값은 서버 하드웨어 성능의 70-80% 수준으로 시작합니다.
   • 사용자/IP 제한(User/IP Limit): 단일 사용자(인증된 토큰 기준) 또는 IP 주소당 초당/분당 허용 요청 수를 설정합니다. 평균 사용자 패턴의 3-5배 수준을 시작점으로 권장합니다. (예: 평균 사용자 분당 10회 요청 -> 분당 30-50회로 제한)
3. 모니터링 및 경고 설정: 설정한 임계값의 70%, 90%, 100% 도달 시 각각 경고(Alert), 위험(Warning), 심각(Critical) 알림이 발송되도록 모니터링 시스템을 구성합니다. 이를 통해 사전에 대응할 수 있는 시간을 확보합니다.

해결 방법 2: 다층적(Multi-layered) Rate Limiting 전략 구현

단일 계층의 제한은 우회하기 쉽거나 유연성이 떨어집니다. 여러 계층에 걸쳐 제한을 적용해야 효과적이고 강건한 방어가 가능합니다.

계층 1: 엣지/게이트웨이 레벨 제한

API Gateway나 Nginx와 같은 게이트웨이 레벨에서 요청을 최우선적으로 필터링하는 것은 애플리케이션 서버를 보호하기 위한 필수적인 1차 방어선입니다. 여기서는 IP 기반의 limit_req_zone 지시자를 활용해 초당 요청 수와 버스트 허용 범위를 설정함으로써 비정상적인 트래픽 폭주를 제어하게 됩니다. 이러한 인프라 레벨의 선제적 방어 체계 구축은 최근 클라우드 환경을 겨냥해 빈번해지고 있는 대규모 디도스 공격 대응 보안 뉴스의 흐름을 분석해 보더라도, 서비스 가용성을 유지하고 백엔드 리소스의 과부하를 방지하기 위한 가장 핵심적인 전략으로 평가받고 있습니다. 초과 요청에 대해 503 에러를 반환하는 등의 엄격한 제한 정책은 시스템의 안정성을 보장하며, 서비스의 규모와 특성에 맞춰 허용 임계치를 유연하게 조정하는 운영의 묘가 필요합니다.

계층 2: 애플리케이션 비즈니스 로직 제한

인프라 수준의 방어를 넘어선 애플리케이션 계층에서는 사용자 식별자나 API 키, 특정 비즈니스 기능별로 세분화된 트래픽 제어가 수행됩니다. 분산 아키텍처 내에서 일관된 임계치를 유지하기 위해 Redis와 같은 고성능 인메모리 저장소를 공유 상태 저장소로 활용하며, https://zazona.com 기술 스택의 실제 데이터 처리 로직에서도 확인되듯이 원자적 연산을 통해 동시성 문제를 해결하고 전체 노드에 걸친 통합 제한을 적용합니다.

효율적인 통제를 위해 토큰 버킷 알고리즘을 도입하여 초당 유입량을 조절하거나 Resilience4j와 같은 전문 라이브러리를 통해 시스템 복원력을 확보하는 설계가 필요합니다. 특히 리소스 소모가 큰 쓰기 작업이나 보안상 민감한 로그인 엔드포인트에는 일반 조회 서비스보다 엄격한 차등 제한을 설정함으로써 무차별 대입 공격에 대비해야 합니다. 이러한 기능별 가중치 적용은 한정된 서버 자원을 최적화하고 악의적인 요청으로부터 비즈니스 로직을 보호하는 핵심 방어선 역할을 합니다.

해결 방법 3: DDoS 방어 임계값과의 연동 및 스마트 차단

Rate Limiting만으로는 대규모 분산 공격을 막기 어렵습니다. 인프라 레벨의 DDoS 방어와 연동된 스마트한 정책이 필요합니다.

1. 클라우드 제공사 방어 서비스 활성화: AWS Shield Advanced, Google Cloud Armor, Azure DDoS Protection과 같은 매니지드 서비스를 사용한다면, 자동 탐지 및 완화 정책을 검토합니다. ‘사용자 정의 규칙’을 추가하여, 애플리케이션 레벨에서 감지한 악성 IP 패턴(예: Rate Limiting 위반이 극도로 빈번한 IP)을 신뢰할 수 있는 신호로 제공해 인프라 레벨에서 선제적으로 차단되도록 연동할 수 있습니다.
2. WAF(웹 애플리케이션 방화벽) 규칙 세분화: WAF에서 Rate Limiting 규칙을 설정할 수 있다면, 이를 적극 활용합니다. 주목할 만한 것은 wAF는 IP, 세션, 지리적 위치 등 다양한 컨텍스트를 활용한 복합 규칙 생성이 가능합니다. 예: “특정 국가 코드에서 오지 않는데, /api/login을 분당 10회 이상 호출하는 IP”는 즉시 차단.
3. 차단 목록 동적 관리: 단순히 요청을 차단하는 것에서 한 단계 나아가, 위반 IP를 일정 시간 동안 동적 차단 목록에 추가하는 시스템을 구축합니다. 이 목록은 Redis나 메모리 캐시에 저장되어, 모든 애플리케이션 인스턴스가 공유하며 즉시 적용할 수 있어야 합니다.

주의사항 및 최적화 팁

속도 제한(Rate Limiting) 설정을 통해 외부 유입을 통제하는 기법과, 내부 데이터를 효율적으로 보관하는 아카이빙 전략을 연결하여 재구성했습니다. 시스템의 안정성은 불필요한 요청을 쳐내는 ‘입구’의 관리와, 오래된 데이터를 정리하는 ‘뒤안’의 관리에서 동시에 완성됩니다.

주의사항 및 최적화 팁

속도 제한 설정을 적용한 후에는 서비스의 유연성을 확보하기 위한 지속적인 튜닝과 모니터링이 필수적입니다. 다음은 운영 중 마주할 수 있는 함정과 이를 해결하는 최적화 방안입니다.

• 정상 트래픽 차단(False Positive) 방지: 검색 엔진 봇이나 헬스 체크 모니터링 툴, 합법적인 배치 작업이 차단되지 않도록 화이트리스트(Allowlist) 기능을 반드시 구현하십시오. 내부 IP와 신뢰할 수 있는 파트너사의 User-Agent는 제한 대상에서 제외해야 합니다.
• 버스트(Burst) 트래픽 처리: 사용자가 페이지를 새로고침하거나 짧은 시간에 여러 동작을 수행할 때 발생하는 일시적 트래픽 집중을 허용해야 합니다. 이를 위해 burst 매개변수를 설정하고, 요청을 큐에 넣어 지연 처리(delay)하는 방식을 통해 시스템 부하와 사용자 경험 사이의 균형을 맞추십시오.
• HTTP 429 에러와 Retry-After 활용: 요청이 제한되었을 때 단순히 에러를 반환하기보다, Retry-After 헤더를 포함하여 클라이언트가 재시도할 시점을 명확히 알려주는 것이 좋습니다. 이는 불필요한 반복 요청을 줄이는 데 효과적입니다.

이러한 유입 통제의 효율성은 데이터 아카이빙(Cold Storage) 정책과 과거 정산 내역 조회 속도의 트레이드오프를 관리하는 방식과도 밀접하게 연결됩니다. 속도 제한이 ‘현재’의 자원을 보호한다면, 아카이빙은 ‘미래’의 자원을 확보하기 위해 과거를 정리하는 작업입니다.

과거 정산 내역을 조회하는 요청은 대개 대량의 데이터를 수반하므로, 속도 제한 임계값을 일반 API보다 낮게 설정하여 시스템 전체에 영향을 주지 않도록 해야 합니다. 동시에, 아카이빙 정책에 따라 데이터를 콜드 스토리지로 옮길 때는 조회 속도가 현저히 느려지는 점을 감안하여 사용자에게 ‘조회 지연 예상 시간’을 미리 안내하거나, 비동기식 추출 기능을 제공하는 등의 최적화가 병행되어야 합니다.

결국 고도화된 시스템 관리는 들어오는 트래픽의 성격을 파악해 유연하게 대응하고, 쌓여가는 데이터의 보존 가치를 판단해 합리적으로 배치하는 ‘자원의 적재적소 활용’에 달려 있습니다. 화이트리스트를 통해 통로를 열어두듯, 자주 조회되는 정산 요약 데이터는 핫(Hot) 레이어에 남겨두어 시스템의 민첩성을 유지하십시오.

전문가 팁: 슬라이딩 윈도우 로그와 행위 기반 분석 도입
고정된 시간 창(예: 1분)을 사용하는 기본 Rate Limiting은 공격자가 시간 창의 끝과 시작을 이용해 제한을 우회할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 ‘슬라이딩 윈도우 로그’ 알고리즘을 고려하십시오. 이 방식은 각 요청의 타임스탬프를 저장하고, 현재 시간으로부터 특정 기간(예: 지난 1분) 내의 요청 수만을 계산합니다. 구현은 더 복잡하지만 훨씬 정확한 제어가 가능합니다. 더 나아가, 단순 요청 횟수또한 ‘행위 패턴’을 분석하는 솔루션을 도입하십시오. 예를 들어, 동일 IP에서 수천 개의 다른 사용자 ID로 로그인을 시도하는 패턴은 단순 RPS 제한으로는 탐지하기 어렵습니다. 이를 위해 사용자 행위 분석(UEBA) 엔진이나 특수 보안 솔루션과의 연동을 장기적인 로드맵으로 계획해야 합니다. 가장 강력한 방어는 다층적 구조와 지능적인 분석의 조합에서 나옵니다.