개인 학습용. chatgpt 검색 내용. 

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User
→ Cloudflare
→ Route53
→ ALB
→ EC2 / ECS / Origin Server

로그인 API 초당 100회 초과
→ 차단

Client
→ Cloudflare
→ Route53
→ ALB
→ ECS / EC2

개인 학습용 chatgpt 검색 내용. 

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WAAP란?

WAAP = Web Application and API Protection

즉,

👉 웹 서비스와 API를 공격으로부터 보호하는 보안 체계입니다.

예전의 단순한 WAF를 넘어서

• 웹 애플리케이션 보호
• API 보호
• Bot 공격 방어
• DDoS 방어

까지 포함한 개념입니다.

1. 왜 WAAP가 필요한가

예전에는

방화벽 + WAF

만으로 충분했지만,

지금은

• API 공격 증가
• Bot 공격 증가
• 계정 탈취
• Credential Stuffing
• Layer 7 DDoS
• OWASP Top 10 공격

이 훨씬 많아졌습니다.

그래서

👉 “웹 + API 전체를 보호하는 통합 보안”

이 필요해졌고 그게 WAAP입니다.

2. WAAP 구성 요소

① WAF (Web Application Firewall)

가장 기본

막는 것:

• SQL Injection
• XSS
• RCE
• Path Traversal
• Command Injection
• File Inclusion

즉

👉 웹 공격 방어의 핵심

② API Protection

요즘 더 중요

막는 것:

• API Abuse
• Broken Authentication
• Excessive Data Exposure
• Schema Violation
• Token Abuse

즉

👉 REST / GraphQL / Mobile API 보호

③ Bot Management

자동화 공격 방어

막는 것:

• Credential Stuffing
• Account Takeover
• Scraping
• Fake Signup
• Inventory Hoarding

예:

로그인 무차별 대입 공격

④ DDoS Protection

대량 공격 방어

막는 것:

• L3/L4 공격
• L7 HTTP Flood
• SYN Flood
• UDP Flood

즉

👉 서비스 다운 방지

⑤ Rate Limiting

과도한 요청 제한

예:

1초에 1000번 로그인 시도
→ 차단

⑥ Threat Intelligence

공격자 IP / 악성 봇 차단

• Known bad IP
• ASN 차단
• Geo Blocking
• Reputation 기반 차단

3. WAF vs WAAP 차이

한 줄:

👉 WAF는 WAAP의 일부

4. 대표적인 WAAP 솔루션

Cloud 기반

• Cloudflare
• Akamai
• Imperva
• F5
• Amazon Web Services WAF + Shield + API Gateway

On-Premise

• F5 BIG-IP
• Imperva SecureSphere
• Fortinet
• Palo Alto

5. AWS에서 WAAP 구성 예시

Client
→ Cloudflare
→ Route53
→ ALB
→ ECS / EC2

여기서

Cloudflare가

• WAF
• Bot
• DDoS
• Rate Limit

을 담당하면

👉 이미 WAAP 구조

AWS 내부에서는

• ALB
• Security Group
• Shield
• WAF

가 추가 방어

6. 실무에서 자주 보는 오해

오해 ①

“WAF 있으면 WAAP다”

→ 아님

WAF만 있으면 부족

오해 ②

“AWS WAF = 완전한 WAAP”

→ 보통 부족

Bot/API 보호가 약함

오해 ③

“CDN 쓰면 보안도 된다”

→ 아님

CDN ≠ WAAP

7. 보안팀 관점 핵심 질문

실제로는 이렇게 봅니다

질문 1

API까지 보호되는가?

질문 2

Bot 공격 막는가?

질문 3

DDoS 대응 가능한가?

질문 4

자동 정책 업데이트 되는가?

질문 5

False Positive 관리 가능한가?

8. 한 줄 정리

👉 WAF = 웹 공격 차단기

👉 WAAP = 웹 + API + Bot + DDoS 전체 방어 체계

즉

👉 “WAF보다 훨씬 큰 개념”

chatgpt 검색한 내용. 

다른 부분은 찾아보세요. 

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ALB는
Application Load Balancer 입니다.

쉽게 말하면:

👉 “들어오는 웹 요청(HTTP/HTTPS)을 여러 서버로 똑똑하게 분배해주는 장비”

1. 어디에 위치하나

보통 구조는 이렇게 됩니다.

Client
 → Cloudflare
 → Route53
 → ALB
 → EC2 / ECS / EKS / Lambda

즉,

• Cloudflare : 인터넷 앞단 보호 + CDN + WAF
• Amazon Route 53 : DNS
• AWS Application Load Balancer : 실제 요청 분산
• EC2/ECS : 실제 애플리케이션 서버

2. ALB가 하는 일

① 트래픽 분산 (Load Balancing)

예:

사용자 10,000명 접속
→ 서버 1대가 아니라
→ 서버 10대로 나눠서 처리

서버가 죽지 않게 해줌

② URL 기반 라우팅

예:

/api/* → API 서버
/admin/* → 관리자 서버
/video/* → 영상 서버

경로별로 다른 서버로 보냄

③ 도메인 기반 라우팅

예:

api.company.com → API 서버
admin.company.com → Admin 서버

④ HTTPS 인증서 처리

• SSL/TLS 종료
• 인증서 연결

즉 서버는 내부에서 HTTP만 써도 됨

⑤ Health Check

서버가 살아있는지 계속 확인

서버 죽음 → 자동 제외

매우 중요

3. 왜 Nginx 대신 ALB?

둘 다 가능하지만:

• ALB → AWS 관리형
• Nginx → 직접 운영

즉

👉 운영 부담 줄이려면 ALB

4. ALB vs NLB 차이

5. 한 줄 정리

👉 ALB = 웹 서비스용 스마트 분배기
👉 NLB = 초고속 네트워크용 분배기

개인 학습용. chat gpt 검색 내용. 

틀릴 수 있으며 정확한 내용은 한번 더 검색해보세요. 

0.  개요

OTel Collector는 OpenTelemetry Collector를 줄여서 부르는 말입니다.
애플리케이션이나 서버에서 발생하는 Telemetry 데이터(Logs / Metrics / Traces)를 수집하고, 가공하고, 원하는 곳으로 전달하는 중간 허브 역할을 합니다.

쉽게 말하면:

애플리케이션 → OTel Collector → 모니터링 시스템

구조입니다.

EKS / ECS / EC2 / Lambda
        ↓
OTel Collector
        ↓
CloudWatch / X-Ray / OpenSearch / AMP / AMG

1. 왜 필요한가?

예를 들어 서비스가 여러 개 있다고 하면

• API 서버
• DB 서버
• Redis
• Kubernetes
• AWS 서비스

이 모든 곳에서

• CPU 사용률
• 응답 시간
• 에러 로그
• API Trace

같은 데이터를 각각 수집해야 합니다.

직접 각각을

• Prometheus
• Grafana
• Datadog
• Jaeger

로 보내면 관리가 복잡해집니다.

그래서 중간에 Collector를 두고

한 번 모아서 → 변환 → 필터링 → 전달합니다.

2. 주요 기능

OTel Collector는 크게 3가지 역할을 합니다.

(1) Receiver

데이터를 받는 역할

예:

• OTLP
• Prometheus scrape
• Jaeger
• Zipkin
• Fluent Forward
• Syslog

즉,

"어디서 데이터를 받을까?"

를 담당합니다.

(2) Processor

데이터를 가공하는 역할

예:

• batch 처리
• sampling
• filtering
• memory limit
• attribute 추가

즉,

"받은 데이터를 어떻게 다룰까?"

입니다.

(3) Exporter

최종 목적지로 보내는 역할

예:

• Prometheus
• Grafana Tempo
• Jaeger
• AWS CloudWatch
• Datadog
• Elasticsearch

즉,

"어디로 보낼까?"

입니다.

3. 예시 구성

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:

processors:
  batch:
  memory_limiter:

exporters:
  prometheus:
    endpoint: "0.0.0.0:8889"

service:
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [prometheus]

의미:

애플리케이션에서 metric 수집
→ batch 처리
→ Prometheus로 전달

4. Agent mode vs Gateway mode

Agent mode

각 서버마다 설치

App → Local Collector → Backend

장점:

• 빠름
• 로컬 정보 수집 쉬움

Gateway mode

중앙 집중형

App → Central Collector → Backend

장점:

• 관리 쉬움
• 정책 통일 가능

실제 운영

보통 둘 다 사용합니다.

Agent + Gateway

형태가 많습니다.

5. Kubernetes에서 자주 사용

특히

Kubernetes
환경에서는 거의 필수급입니다.

이유:

• Pod가 계속 생성/삭제됨
• 서비스가 많음
• Trace 중요
• 중앙 관리 필요

그래서

• DaemonSet (Agent)
• Deployment (Gateway)

형태로 많이 구성합니다.

6. 한 줄 정의

아주 쉽게

observability 데이터의 프록시 서버

조금 전문적으로

telemetry pipeline engine

7. 핵심 요약

한 줄로 끝내면:

“Prometheus 이전 시대의 exporter가 아니라
observability 전체를 통합하는 중간 플랫폼”