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  • 영화 7만8,000여 편의 데이터를 제공하던 The Numbers가 2026년 3월 5일 갑자기 중단됐고, 30년 된 시스템을 겨냥한 대규모 자동 트래픽과 보안 탐색 탓에 기존 사이트를 폐기하고 최소 기능만 복구함
  • 전체 트래픽에서 사람의 비중은 약 10% 에 불과했으며, 2025년 12월부터 프롬프트 기반 수집과 에이전트형 AI 트래픽이 급증해 운영진 업무 시간의 약 90%가 기존 사이트 유지에 투입됨
  • 로그에서는 정상적인 수집뿐 아니라 데이터 조기 접근이나 조작을 노린 것으로 보이는 백도어 탐색도 발견됐지만, 실제 장애 원인과 공격 주체는 확인되지 않음
  • The Numbers 데이터가 Polymarket의 영화 흥행 예측 시장을 판정하는 기준으로 쓰이면서 공개 전 데이터가 거래상 우위를 제공할 수 있고, AI 도구는 오래된 사이트의 취약점을 저렴하게 탐색할 수 있게 함
  • AI 크롤러는 독자를 돌려주지 않으면서 막대한 비용과 장애를 유발해 개방형 웹의 교환 관계를 무너뜨리며, 오래된 코드와 소규모 운영진에 의존하는 독립 아카이브·뉴스·포럼·참조 사이트가 특히 취약함

영화 산업의 데이터 기반이 사라진 일주일

  • The Numbers는 박스오피스 매출, 제작비, 홈비디오, 스트리밍 데이터를 직접 조사해 제공하며 연간 방문자가 800만 명 이상인 영화 데이터 사이트임
    • 언론인, 학계, 영화 제작자, 예측 시장과 Guinness World Records가 권위 있는 자료로 사용함
    • 2026년 초 데이터베이스에는 영화 78,396편, 극장 개봉 기록 178,375건, 인물 236,176명이 들어 있었음
  • 사이트는 2026년 3월 5일 중단된 뒤 일주일 넘게 돌아오지 않았고, 3월 13일 새 인프라에서 축소판으로 복구됨
    • 과거 차트, 영화별 페이지, Report Builder 등이 사라지고 최신 박스오피스 수치 중심의 최소 기능만 남음
    • 구체적인 안내 없이 재구축 메시지만 표시되자 이용자들이 분노했고, 유료 상품 전환을 위한 의도적 기능 축소라는 의혹까지 나옴

1997년에 시작된 30년 된 시스템

  • 수학자이자 전 IBM 소프트웨어 개발자인 Bruce Nash는 1997년 10월 17일 영화 300편을 추적하는 Geocities 사이트를 시작함
    • Access 데이터베이스에서 HTML을 생성해 Geocities에 올리고, Hollywood Stock Exchange 게시판에서 영화 주식 거래에 활용할 박스오피스 분석을 알린 것이 출발점이었음
    • 당시 20주년 회고문은 현재 Internet Archive의 보관본으로만 남아 있음
  • 수십 년간 확장된 기존 사이트는 약 16만 개의 소스 파일로 약 200만 페이지를 제공하고 있었음

AI 크롤러가 만든 두 차례의 트래픽 파동

  • 초기 25년 동안에는 사람, 비교적 규칙을 잘 지키는 검색 엔진, 개인 프로젝트용 수집기가 주된 방문자였고 과도한 수집자는 찾아 차단할 수 있었음
  • 첫 번째 변화는 2024년 무렵 AI 학습용 크롤러가 검색 엔진 수집에 합류하면서 시작됨
    • AI 크롤러는 검색 엔진보다 규칙을 덜 지키는 경향이 있어 사이트를 안정적으로 유지하기 위한 관리 작업이 늘어남
    • 2024년에는 전체 웹에서 자동 트래픽이 사람 트래픽을 넘어섰고, 이후 Cloudflare 집계에서는 봇이 웹페이지 요청의 57.5% 에 도달함
  • 두 번째 파동은 2025년 12월 무렵 시작됐으며, 프롬프트에 응답해 사이트를 수집하는 AI 에이전트와 사용자가 직접 만든 에이전트가 트래픽을 더욱 키움
    • The Numbers 방문량 중 사람이 직접 탐색하는 비중은 약 10%였고, 나머지는 AI 봇과 자동화 트래픽이었음
    • 12월부터 3월 초까지 운영진은 업무 시간의 약 90% 를 기존 사이트 유지에 쓰고 남는 시간에 새 시스템을 개발함

크롤러에 라이선스 경로를 알린 대응

  • 운영진은 LLM이 읽을 수 있는 안내를 사이트에 넣어 데이터를 직접 수집하는 대신 라이선스 구매 방법을 답하도록 유도함
    • 이후 데이터 라이선스 문의가 약 10배로 늘어남
  • 트래픽 완화책은 효과가 있었지만, 30년 된 코드와 16만 개의 파일을 방어하면서 서비스를 계속 운영해야 하는 구조적 부담은 해소하지 못함

서버 중단과 보안 탐색 흔적

  • 서버는 3월 5일 새벽 무너졌고, 운영진은 처음에 AI 트래픽 부하만을 원인으로 의심함
  • 로그에서는 정상 URL을 이용한 접근과 함께 백도어를 찾는 시도가 발견됨
    • 누군가 사이트 공개 전 데이터에 접근하거나 사용자에게 제공되는 데이터를 조작하려 했을 가능성이 있음
    • 수개월간 자동화된 수집과 탐색이 있었지만, 최종 장애를 무엇이 일으켰고 누가 실행했는지는 확인되지 않음
  • 사이버보안 전문가의 조언에 따라 기존 서버는 다시 켜지 않음
    • 백업을 복구하면 이미 오랫동안 취약점을 탐색한 공격자에게 16만 개의 레거시 파일을 다시 노출하게 됨
    • 기존 서버는 재가동 후 수분 안에 다시 중단될 수 있다고 판단해 새 인프라에 최소 기능 버전을 구축함

예측 시장이 영화 데이터에 부여한 금전적 가치

  • Polymarket은 영화 개봉 주말 성적 시장을 운영하며 The Numbers의 Daily Box Office Performance시장 판정 기준으로 지정함
  • 개별 주말 시장은 보통 수만~수십만 달러 규모이고, 동시에 열려 있는 영화 흥행 시장 전체에는 수백만 달러가 걸리기도 함
  • 공개 전에 The Numbers의 데이터를 볼 수 있다면 매주 다른 거래자보다 먼저 결과를 파악해 선행 거래할 수 있음
  • 예측 시장은 거의 모든 데이터를 금전적 가치로 바꿀 수 있고, 저렴한 AI 도구는 사이트 침입의 기술 장벽을 낮추며 대규모 에이전트 봇은 기존 웹 인프라의 취약성을 확대함

AI가 낮춘 사이버 공격의 진입 장벽

  • Anthropic은 2025년 11월 AI가 조율한 최초의 문서화된 사이버 첩보 캠페인을 공개함
    • 국가 지원 조직이 약 30개 기관을 공격했으며 AI가 작업의 80~90% 를 수행함
    • 사람은 캠페인마다 4~6개의 의사결정 지점에만 개입함
    • 정교한 사이버 공격의 장벽은 크게 낮아졌고 계속 낮아질 것으로 보임
  • Anthropic의 이전 위협 보고서에 따르면 기술력이 부족한 범죄자도 과거 수년의 훈련이 필요했던 랜섬웨어 개발 같은 복잡한 작업을 AI로 수행함
  • 자율형 AI 침투 테스트 도구 XBOW는 약 1,060건의 취약점을 제출하며 HackerOne 미국 순위 1위에 오름
  • 알려진 취약점이 존재할 가능성이 큰 30년 된 사이트는 AI 도구가 저렴하게 탐색하기에 적합한 공격 표면이며, 과거 소규모 사이트를 보호하던 전문성 장벽이 크게 약해짐

전면 재구축에 나선 The Numbers

  • 공개 사이트는 중단됐지만 The Numbers의 핵심 수익원은 영향을 받지 않아 사업 자체는 유지됨
    • 무료 사이트는 최근 몇 년간 광고 의존도가 높지 않았음
    • 대량 데이터를 판매하는 OpusData, 영화 제작자와 투자자용 비교 분석 보고서, Business Report가 주요 사업임
  • 영화 78,396편, 개봉 기록 178,375건, 인물 236,176명을 제공할 웹사이트를 처음부터 다시 구축해야 하므로 기능을 한꺼번에 복원하지 못하고 있음
  • 운영진은 2026년의 공개 웹사이트가 상대해야 할 이용자를 여섯 부류로 구분함
    • 사람
    • 검색 엔진
    • LLM 학습 작업
    • 프롬프트 기반 AI 트래픽
    • 에이전트형 AI
    • 예측 시장 거래자
  • 과거에는 콘텐츠·광고·SEO 세 요소에 집중했다면 이제 모든 설계 결정에서 약 8~10개 요소를 고려해야 함
  • 새 사이트는 여섯 이용자 유형을 모두 지원하면서 OpusData 서비스와 Business Report 구독자 기능을 추가하고, 일반 이용자에게 기존 데이터를 개선된 형태로 돌려주는 것을 목표로 함

크롤링 비용과 돌아오지 않는 방문자

  • Cloudflare의 플랫폼별 집계에서 사이트가 추천 방문자 한 명을 얻기 위해 허용하는 크롤링 규모는 크게 달랐음
    • Google은 방문자 한 명당 약 5페이지를 수집함
    • OpenAI는 1,000페이지 이상을 수집함
    • Anthropic은 38,000페이지 이상을 수집함
  • 검색 엔진이 콘텐츠를 읽는 대신 독자를 보내주던 개방형 웹의 교환 관계가 AI 크롤러에서는 작동하지 않음
  • 대량 수집은 소규모 사이트의 대역폭 비용을 높이고 서비스 전체를 중단시킬 수 있음

다른 사이트가 겪은 대규모 수집 피해

  • Read the Docs에서는 한 크롤러가 한 달 동안 압축 HTML 73TB를 내려받아 대역폭 비용이 5,000달러 이상 발생함
  • iFixit은 Anthropic 크롤러에서 하루 100만 건의 요청을 기록함
  • 직원 7명의 3D 스캔 판매업체 Triplegangers는 영업시간 중 OpenAI 봇 때문에 중단됐고, CEO는 이를 사실상 DDoS 공격이라고 평가함
  • SourceHut 운영자는 매주 업무 시간의 20~100% 를 AI 크롤러 대응에 쓰며 주당 수십 차례의 짧은 장애를 겪음
  • Linux 뉴스 사이트 LWN은 수백만 개 IP에서 들어오는 크롤러 트래픽을 분산 서비스 거부 공격으로 판단함
  • GNOME 오픈소스 프로젝트가 측정한 트래픽의 약 97% 는 봇이었음
  • 한 대학 도서관은 목록 서비스를 유지하기 위해 48시간 동안 IP 주소 1만6,000개를 차단함

Wikipedia가 겪은 비용과 독자 감소

  • Wikimedia Foundation은 2025년 4월 봇이 Wikipedia 페이지 조회의 약 35% 를 차지하지만, 처리 비용이 가장 높은 트래픽에서는 최소 65%를 차지한다고 집계함
    • 크롤러가 사람이 거의 읽지 않는 페이지까지 대량으로 가져가기 때문에 비용 비중이 더 높음
  • 6개월 뒤 Wikipedia의 사람 페이지 조회는 전년 대비 약 8% 감소
    • 이용자들이 Wikipedia를 직접 방문하지 않고 AI 요약에서 지식을 얻는 일이 늘어남
    • AI 시스템은 콘텐츠를 대규모로 가져가는 동시에 원래 사이트가 받을 독자도 줄임

기존 인터넷의 전제가 무너진 상황

  • AI 도구는 강력하면서도 파괴적이며, 실제 환경에서 대중에 의해 실시간으로 시험되고 있음
  • 기존 개방형 웹은 다음 전제 위에 구축됐지만 모두 현재 상황과 맞지 않음
    • 방문자의 대부분은 사람임
    • 트래픽은 독자 수와 대체로 비례함
    • 사이트 제공 비용은 운영자가 얻는 가치와 연결됨
  • AI의 유용성을 부정하는 문제와 별개로, 현재의 웹은 누구나 접근할 수 있는 AI 모델의 힘과 규모에 대비되지 않았음

크롤링 과금과 기본 차단 실험

  • Cloudflare는 사이트가 AI 크롤러에 페이지당 비용을 부과하는 pay-per-crawl을 출시함
  • 이후 콘텐츠가 AI 답변에 실제로 사용될 때 게시자에게 비용을 지급하는 pay-per-use 모델을 발표함
  • 9월 15일부터 Cloudflare 고객의 광고 기반 페이지는 비용을 내지 않는 mixed-use 크롤러를 기본 차단할 예정임
  • 이러한 정책의 성패는 AI 기업이 기술적으로 우회하지 않고 과금 체계에 참여하는지에 달려 있음

독립 웹사이트 전체에 대한 경고

  • The Numbers는 과도한 기계 트래픽과 침입 가능성 사이에서 사이트 전체를 잃었지만, 공개 웹사이트가 사업의 전부는 아니어서 생존할 수 있었음
  • 독일 섬유업체 ZEGO는 37년간 운영됐으나 3월 사이버 공격으로 생산이 6주간 중단된 뒤 파산을 신청함
  • 독립 아카이브, 취미 데이터베이스, 지역 뉴스, 포럼, 참조 사이트는 오래된 코드와 소규모 팀 또는 개인 운영자에게 의존하면서 축적된 공동 지식을 보존하고 있음
  • The Numbers는 더 나은 구조로 복구 중이며, 기존 인터넷을 위해 만들어진 소규모 사이트를 계속 사용하고 지원하는 일이 생존에 직접 연결됨

댓글과 토론

Hacker News 의견들
  • 진지하게 묻자면 예측 시장이 TheNumbers.com에 새 수익원이 될 수 있지 않을까? 공격자 일부는 공개 전 수치를 얻어 예측 시장에서 확실한 정보로 베팅하려 했을 가능성이 있음
    명백한 내부자 거래라 매우 비윤리적이지만, PolyMarket CEO는 내부자 거래가 서비스 취지의 일부라고 밝힌 적도 있음: https://youtu.be/ZN4njIQcSR4?si=ztyTtgjeHSJbNjSZ&t=1566

  • 핵심은 에이전트가 사이트를 두들긴다는 데 그치지 않고, 악용 가능한 잠재적 취약점이 있다는 것임. 사이트가 중단됐다가 데이터와 디자인을 크게 축소해 돌아온 이유도 여기에 있음
    악성 사용자가 The Numbers의 공개 전 데이터에 접근하면 매주 다른 거래자보다 먼저 답을 알고 선행매매할 수 있음

    • 예측 시장 거래자들이 결과를 선행매매하려 했다면, 시장 종료 전에 일정한 거래 중단 완충 시간을 두는 방식으로 예측 시장 측에서 막아야 함
  • 무료 사이트를 망가뜨려 사용자를 유료 제품으로 몰려는 의도적인 먹튀였다는 Reddit 추측을 보며, 앞으로 무료 자원이 더 줄어들지 고민하게 됨
    예전에는 누군가 비슷한 문제를 해결하는 데 쓰길 바라며 작은 도구를 오픈소스로 공개했지만, 이제는 그것이 긁혀 학습 데이터가 되고 나중에 수익화된다는 사실 때문에 무료 웹에 기여하기가 꺼려짐. 유용한 무료 사이트 운영자들이 화낼 만함

    • 타인의 사이트를 긁어 수익화하는 일은 대규모 언어 모델 유행 전부터 있었고, 달라진 것은 규모
      불쾌한 방식으로 작업물이 쓰이는 데서 끝나지 않고 유지보수 비용과 시간이 늘어 실제 피해까지 발생함
    • 최근 GitHub 별 200개를 받은 오픈소스 프로젝트를 비공개로 전환했음. 다른 프로젝트가 기반으로 삼고 출처를 밝히는 것은 괜찮았지만, 대규모 언어 모델은 전부 빨아들여 가공한 뒤 자기 것처럼 내놓음
    • 사람들이 결국 다른 곳에 돈을 내고 접근할 데이터라면 왜 무료로 제공해야 하는가? AI를 무분별하게 쓰는 탓에 인터넷 전반이 극단적인 탐욕으로 흐를 수 있으며, Google이 사람들이 검색 결과 2쪽을 보지 않는 습관을 이용해 작은 사이트를 죽인 것과 비슷함
    • 모델이 내 소프트웨어로 학습해 더 좋아지길 바라기 때문에 가능한 한 많이 오픈소스로 공개함
    • 다음 AGPL, 어쩌면 일반 GPL에는 소스 자료를 이용한 폐쇄형 모델 학습 금지가 명시될 듯함. 이상적으로는 공개 가중치 모델도 전체 학습 과정을 공유하지 않는다면 금지해야 함
  • 몇 년 전 코로나19 기간 미국 정부의 소상공인 지원금과 DOJ가 기소한 사기 대출을 조회하는 사이트를 운영했음. 전체 공개 데이터 약 10GB를 무료로 내려받을 수 있었고 후원금은 누적 약 2천 달러였음
    그런데 AI 크롤러는 첫 화면의 전체 다운로드 링크 대신 검색 조건의 모든 조합을 페이지 순회하며 수십 테라바이트의 HTML을 받아 갔음. CloudFront 캐시와 효율적인 백엔드에도 월 네트워크 비용만 약 1천 달러가 되어 다음 달 사이트를 닫았음

    • BigQuery의 공개 데이터세트를 쓰면 사용자가 복잡한 SQL을 실행하더라도 비용은 사용자가 부담하고, 제공자는 저장 공간 비용만 내면 됨
    • Hetzner 전용 서버는 인바운드와 아웃바운드가 무제한이며, 서버 경매에서 월 약 40달러에 고성능 장비를 구할 수 있음
      다만 결제를 놓치면 일주일 정도 안에 서버가 삭제될 수 있으니 절대 연체하면 안 됨
    • 그것들은 AI 크롤러가 아니라, 보안 서비스 구매를 유도하고 기존 브라우저 독점을 강화하려고 여론을 조성하는 DDoS 공격자일 가능성이 있음
    • AWS 기반 구축은 재정적 시한폭탄과 같음
    • AI 크롤러가 검색 엔진 같은 기존 크롤러보다 왜 더 큰 부하를 일으켰는지 궁금함. 더 철저하게 훑었는지, 더 자주 방문했는지 알고 싶음
  • 변화한 트래픽 구성에 대응할 오픈소스 기술 패턴과 라이브러리가 필요하지 않을까? 수백만 개의 작은 사이트와 창작자는 대규모 자동 접근을 직접 방어할 역량이 없으며, 유용한 콘텐츠일수록 공격적 크롤링을 받아 운영 비용과 불안정성이 커짐
    에이전트 식별, 속도 제한, 트래픽 분류, 접근 정책, 캐시, 검증 절차, 로깅, 출처 확인, 사용 통제를 포함한 공동체 관리 도구가 필요함. 각 운영자가 혼자 새로 만들기보다 오늘날 자동화 트래픽에 맞는 강력한 공통 규칙을 제공해야 함

    • 봇넷에 맞선 공동 대응이 필요함. 정체를 밝히고 규칙을 따르는 선량한 봇은 차단하기 쉽지만, 실제 사용자처럼 행동하며 주거용 프록시 뒤에 숨는 악성 봇은 거의 막을 수 없음
      감염된 스마트 TV와 휴대폰의 프록시 접근권을 공개적으로 판매하는 기업도 있으므로 해당 IP 데이터베이스를 만들어 차단할 수 있지 않을까? 차단 안내를 통해 가정 내 감염 기기를 검사하도록 유도하면 근원부터 해결할 가능성이 있음: https://news.ycombinator.com/item?id=49000864
    • 공동체의 해법은 robots.txt 준수였지만 법적 의무가 아닌 신사협정이라 AI 크롤러들이 무시했음
      결국 기존의 트래픽 폭주 제어 수단으로 돌아오게 됨. 제안된 도구는 Slashdot 효과, DDoS, 과도한 검색 엔진 크롤링을 막는 데 수십 년간 쓰였고 Cloudflare 같은 기업이 이미 이 분야를 이끌어 왔음
    • 이 문제에 기술 관료적 해법은 없다고 봄. 부유한 이들이 특별한 이유도 없이 돈으로 인터넷을 DDoS하고 있으므로, 당사자를 찾아 벌금이나 징역을 부과해야 함. 주거용 프록시 제공업체부터 시작할 만함
  • AI 기업은 정말로 비용은 사회화하고 이익은 사유화함. The Numbers 같은 사이트는 AI 공세를 버티는 비용을 떠안지만 AI 기업으로부터 아무것도 돌려받지 못함

    • 다만 사이트에 대규모 언어 모델용 안내를 추가한 뒤 라이선스 문의가 10배 늘었다고 함. 실제 계약 대금이 지급됐는지는 기사에 나오지 않음
      크롤러가 양질의 전체 데이터에 라이선스 비용을 냈다면 문제없었겠지만, 공개 전 데이터에 접근하려고 취약점까지 찾기 시작한 것이 핵심임
    • 돌려받는 것이 없을 뿐 아니라 추가 비용까지 부담함
  • 무료 공개 영역은 정적 사이트 생성기로 다시 만들고 봇 인식 CDN을 결합하기에 이상적인 사이트로 보임. 그러면 합리적인 비용으로 오랫동안 운영할 수 있을 것 같음
    기존·신규 아키텍처와 사이트 유지를 위해 도입한 완화 및 확장 전략도 궁금함

    • 이 문제는 20년 전 Varnish Cache와 Coral CDN으로 이미 해결됐음. 봇은 최근 웹 서버가 얼마나 비효율적으로 변했는지를 드러낼 뿐임
      2000년대의 허술한 PHP 사이트도 초당 약 200건, 정적 사이트는 1,000건 이상 처리했고 Node.js는 협력형 스레딩으로 초당 10만 건을 내세웠음. 반면 오늘날 사이트는 ORM과 N+1 문제로 수백~수천 번의 데이터베이스 질의를 실행해 응답이 500ms 이상 걸리고 동시 사용자 1,000명에도 부담을 느낌
      언어와 데이터베이스에 독립적인 러시안 돌 캐시와 의존 데이터의 정확한 캐시 무효화가 보편화되지 못했음. Laravel의 touch 이벤트와 Redis 질의 캐시까지 시도해 봤지만 캐시 무효화는 사실상 미해결 문제이며, 직접 구현하지 말고 초기부터 패키지와 샤딩 같은 전략을 고려해야 함
      웹이 BitTorrent처럼 가까운 피어에서 콘텐츠를 받는 P2P 콘텐츠 주소 지정 저장소가 됐어야 하지만 HTTPS/SSL과 브라우저 보안 모델이 걸림돌이었음. 신뢰 네트워크나 영지식 증명까지 필요할 수 있어, 당분간은 진부한 사람 확인 화면에 갇힐 듯함
    • 접근 방식상 거의 정적 게시만으로도 뛰어난 보안 모델을 만들 수 있고, 어차피 재작성할 시점이었던 듯함. 대규모 언어 모델의 도움을 받으면 이제는 주말 정도의 작업일 수도 있음
  • 2015년에 당시 유일하게 실시간 영화표 판매 데이터를 제공하던 Applaudience를 시작했고, 보정 과정에서 TheNumbers.com 수치와 비교하곤 했음
    지금은 다른 사업을 하지만 직접 만든 기술 중 여전히 가장 좋아하는 것이라 언젠가 되살리고 싶음

  • 대형 AI 기업의 크롤러는 robots.txt에서 각각 ClaudeBot, Claude-SearchBot, Claude-User, GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, Google-Extended, Google-Extended-Factual, BingbotDisallow: /를 지정해 차단할 수 있음

    • 규칙을 지키는 크롤러에만 통함. 스마트 TV나 휴대폰 앱 등 소비자 기기를 활용하고, 때로는 인터넷 연결 제공의 대가로 보상까지 주는 봇은 따르지 않음. 해킹된 칫솔 같은 기기까지 동원될 가능성이 있음: https://news.ycombinator.com/item?id=49000864
    • 유용하지만 전부 허용하거나 전부 차단하는 방식에 가까움. Google이 crawl-delay를 지원해 서버 여건에 맞춰 조절할 수 있다면 좋겠지만 지원하지 않음: https://developers.google.com/crawling/docs/robots-txt/robots-txt-spec#syntax
      차단하면 검색 유입도 더 줄어들 것으로 보임
    • ClaudeBot은 적어도 지난달까지 디렉터리 URL의 끝 슬래시를 제거하는 버그가 있었음. 링크에는 슬래시가 있는데도 이를 빼고 요청한 뒤 Caddy의 리디렉션을 받고 다시 올바른 URL을 요청함
      그 결과 대부분의 하위 디렉터리 URL에 불필요한 요청이 한 번씩 추가됨
    • 운영 중인 사이트 네트워크의 봇 트래픽 중 90% 가 주거용 봇을 통한 헤드리스 Chrome이며 사실상 차단 불가능함. Google조차 막지 못해 AdSense 수치까지 부풀림
    • 도시락 상자에 먹지 말라는 스티커를 붙이면 내가 안 먹을 것이라는 수준의 방어임
  • 오래된 러시아어 라디오 방송을 보관한 작은 사이트 http://radar.lv를 운영하는데, 예전에는 미국 트래픽이 5%였지만 최근에는 90% 가 미국에서 들어옴
    월 1TB까지 감당할 수 있어 다행이며 크롤링 자체에는 반대하지 않지만 실제 방문자의 안정성이 걱정됨. Cloudflare가 최근 만든 방문 결제 기능을 켤지 고민 중임
    개인 블로그는 정적 생성기를 쓰지만 이 아카이브는 수년간 보안 패치가 끊긴 오래된 Drupal을 사용한다는 문제도 있음