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Kubernetes와 함께하는 웹 스크래핑의 IP 차단 극복: 촉박한 마감에 대응하는 DevOps 접근

발행: (2026년 2월 1일 오후 07:09 GMT+9)
6 min read
원문: Dev.to

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도전 과제

주요 과제는 대상 웹사이트에서 IP 차단이나 속도 제한 없이 대량의 데이터를 수집하는 것이었습니다. 전통적인 접근 방식은 종종 IP 주소를 회전시키거나 프록시를 사용하는데, 높은 가용성을 유지하면서 대규모로 관리하는 것은 복잡하고 자원이 많이 소모됩니다.

Solution Overview

Kubernetes를 활용하여, 프록시 풀을 동적으로 관리하고 IP를 효율적으로 회전시키며 스크래핑 패턴이나 차단에 대한 변화에 신속하게 적응하는 아키텍처를 설계했습니다. 자동화, 확장성, 다운타임 최소화에 중점을 두었습니다.

구현 세부 사항

1. 인프라 설정

우리는 스크래핑 부하 변동을 처리하기 위해 자동 확장 기능이 설정된 Kubernetes 클러스터를 배포했습니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:

apiVersion: v1
kind: Deployment
metadata:
  name: proxy-manager
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: proxy-manager
  template:
    metadata:
      labels:
        app: proxy-manager
    spec:
      containers:
      - name: proxy-manager
        image: myregistry/proxy-rotator:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: PROXY_API_KEY
          value: "your-proxy-api-key"
        - name: MAX_RETRIES
          value: "5"

이 컨테이너는 프록시 풀을 관리하고, IP 회전을 수행하며, IP 상태를 모니터링합니다.

2. 동적 IP 회전

프록시 API와 사내 로직을 결합하여 Proxy Manager가 각 요청마다 새로운 IP를 동적으로 할당합니다. 아래는 회전 로직을 보여주는 예시입니다:

import requests
import random

proxies = [
    {'ip': 'proxy1', 'status': 'active'},
    {'ip': 'proxy2', 'status': 'active'}
]

def get_next_proxy():
    active_proxies = [p for p in proxies if p['status'] == 'active']
    return random.choice(active_proxies)['ip']

# Use in your scraper
current_proxy = get_next_proxy()
response = requests.get(
    'https://targetwebsite.com/data',
    proxies={'http': current_proxy, 'https': current_proxy}
)

3. 차단 감지 및 자동 페일오버

차단을 완화하기 위해 스크래퍼는 IP 차단을 나타내는 특정 HTTP 상태 코드나 응답 패턴을 감시합니다. 차단이 감지되면 시스템이 자동으로 새로운 프록시를 요청하고 재시도합니다.

if response.status_code in [403, 429] or "ban" in response.text.lower():
    # Mark current proxy as banned
    for p in proxies:
        if p['ip'] == current_proxy:
            p['status'] = 'banned'
    # Acquire new proxy
    current_proxy = get_next_proxy()
    # Retry request
    response = requests.get(
        'https://targetwebsite.com/data',
        proxies={'http': current_proxy, 'https': current_proxy}
    )

4. 모니터링 및 스케일링

Kubernetes의 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)는 CPU/메모리 또는 성공률, 오류와 같은 사용자 정의 메트릭을 기반으로 스크래퍼 인스턴스를 동적으로 조정합니다. 이를 통해 시스템은 부하가 증가해도 탄력적이고 신속하게 대응할 수 있습니다.

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: scraper-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: scraper
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

결론

Kubernetes를 사용하여 탄력적이고 확장 가능하며 적응형 스크래핑 인프라를 오케스트레이션하면 팀이 마감 압박 하에 신속하게 움직일 수 있습니다. 동적 프록시 관리, 실시간 차단 감지, 자체 확장 메커니즘이 결합되어 IP 차단을 효율적으로 우회하면서 높은 데이터 처리량을 유지합니다.

이 접근 방식은 즉각적인 스크래핑 문제를 해결할 뿐만 아니라, 머신러닝 기반 차단 예측, 보다 정교한 IP 회전 전략, 더 나은 자원 활용 등 미래 확장을 위한 견고한 프레임워크를 제공합니다. 자동화와 컨테이너 오케스트레이션은 안티‑스크래핑 조치를 효율적이고 지속 가능하게 극복하는 데 귀중한 도구임이 입증되었습니다.

참고문헌

  • “Effective Web Scraping with Kubernetes and Proxy Management,” 데이터 엔지니어링 저널, 2021.
  • “Automating Proxy Rotation and Ban Detection,” ACM 웹 과학 컨퍼런스, 2022.
  • Kubernetes Documentation: Horizontal Pod Autoscaler

QA 팁

전문가 팁: 일회용 테스트 계정을 생성하려면 TempoMail USA를 사용하세요.

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