웨비나속 Q&A
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[질문]1.기존 Active-Standby DR 체계와 비교했을 때, Active-Active 기반 Always-On 아키텍처가 제공하는 가장 큰 비즈니스적·기술적 가치는 무엇이라고 보시는지요? 2.Active-Active 환경에서 데이터 일관성(Data Consistency)과 무중단 서비스 가용성을 동시에 확보하기 위해 어떤 아키텍처 및 운영 전략이 필요한지요? 3.멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 환경으로 확장될 경우, Active-Active DR 구축 시 고려해야 할 핵심 기술적 과제와 해결 방안은 무엇인지요? 4.Always-On DR 체계 도입 과정에서 기업들이 가장 많이 겪는 장애 요인이나 운영상의 어려움은 무엇이고, 이를 최소화하기 위한 권장 접근 방법은 무엇인지요? 5.AI, 실시간 분석, 디지털 서비스 확대 등으로 인해 시스템 가용성 요구가 높아지는 상황에서, 향후 DR 아키텍처는 어떤 방향으로 진화할 것으로 전망하시는지요?
1. Active-Active DR은 양센터 active 운영으로 재해시에도 서비스 중단이 없다는 점이 큰 가치입니다. 2. TAC는 Global lock 및 캐시 퓨전 등을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. 한 인스턴스에 장애가 발생하더라도 다른 인스턴스로 자동으로 접속되며 무중단 서비스가 가능합니다. 3. 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 등은 환경에 따라 클라우드 인프라, 네트워크 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 4. 데이터 중요도에 따라 다양하겠지만, 운영 환경 및 중요도에 맞게 목표 RTO, RPO에 따른 적절한 리소스 규모, 아키텍처 등을 설계하는 과정, 최적화하는 과정등이 있을 것으로 보입니다. Peak 부하를 기준으로 리소스 산정 등의 방법을 권장 드립니다. 5. 개인적으로 향후에는 부하 분산 및 자율 운영 재해 복구를 통한 즉시 서비스를 복구할 수 있는 방향으로 진화할 것이라고 생각합니다.
티맥스티베로
2026-06-23 14:17
[질문] 액티브 액티브 아키텍처에서 양방향 실시간 데이터 동기화 시 발생하는 네트워크 지연과 데이터 정합성 충돌 문제를 물리적 거리가 떨어진 재해복구센터 간에 어떻게 해결하셨는지 궁금합니다
네트워크 지연 전용선으로 대역폭을 확보하는 것이 기본 전제이며, RPO가 0이 아닌 수 초~수십 초 수준이 되므로, 업무 특성상 허용 가능한 RPO 범위를 고객과 협의해서 결정할 수 있습니다. 데이터 정합성 충돌 Active-Active에서 양쪽이 동시에 동일 Row를 변경하는 Write Conflict가 핵심 문제입니다. ProSync에서는 이를 Timestamp 기반 Last-Write-Wins 또는 Source 우선 정책으로 해결합니다. 다만 이것만으로는 부족한 경우, 설계 단계에서 테이블 혹은 업무 단위로 쓰기 주도 사이트를 분리하는 방식을 씁니다.
티맥스티베로
2026-06-23 14:12
해당 세션 영상 혹시 recording 되고 제공 되나요?
네. 추후 데이터넷TV와 YouTube 데이터넷TV채널에서 재시청 가능합니다.
데이터넷TV
2026-06-23 14:09
확인 감사합니다.
조하나
2026-06-23 14:12
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[질문] 최근 공격은 취약점 악용보다 비즈니스 프로세스를 역이용하는 형태가 증가하고 있는데 이러한 공격을 모델링하는 방법이 궁금합니다
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[질문] 정상적인 API 사용 패턴과 대규모 데이터 수집 자동화 행위를 구분하기 위한 핵심 특성이 무엇인지요?
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[질문] 동일한 API 호출이라도 사용자의 업무 문맥에 따라 정상과 비정상이 달라질 수 있는데 문맥 기반 탐지가 어느 수준까지 구현되고 있는지 궁금합니다
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[질문] 브라우저 지문 정보가 지속적으로 변조되는 환경에서는 탐지 모델이 어떤 요소를 신뢰 기준으로 사용하는지 궁금합니다
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[질문] 최근 공격은 취약점을 찾기보다 정상 기능을 조합하여 의도하지 않은 결과를 만드는 방향으로 진화하고 있는데 비즈니스 로직 자체를 위협 모델링하는 방법론이 존재하는지 궁금합니다
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[질문] 제로 트러스트 환경에서도 인증된 AI 에이전트가 악성 행위를 수행할 수 있는데 이를 탐지하기 위한 행동 기반 신뢰 평가 모델이 존재하는지 궁금합니다
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[질문] AI 기반 자동화 공격이 요청 간격, 헤더 정보, 세션 유지 패턴까지 정상 사용자와 유사하게 생성할 경우 현재 탐지 엔진은 어떤 특징값을 가장 중요하게 활용하는지요?
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[질문] API 호출 시퀀스 기반 탐지 모델을 운영할 경우 정상 사용자 행동 변화로 인한 오탐률 증가는 어떻게 제어하는지 궁금합니다
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[질문] 단기 토큰과 장기 토큰을 혼합 사용하는 환경에서 자동화 공격 탐지 정확도에 차이가 있는지 궁금합니다
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[질문] AI Agent가 OAuth 토큰을 활용하여 장시간 API를 호출하는 환경에서는 토큰 탈취보다 토큰 오남용이 더 큰 위협이 될 수 있는데 이에 대한 탐지 방안이 궁금합니다
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[질문] 생성형 AI 기반 공격은 기존 자동화 공격과 달리 상황에 따라 행동을 변경하는 적응형 공격 특성을 가지는데 정적 탐지 모델이 이러한 공격을 지속적으로 탐지할 수 있는지 궁금합니다
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[질문] AI 에이전트가 실제 사용자 브라우저를 직접 제어하는 환경에서는 사람과 봇을 구분하는 기존 개념 자체가 무의미해질 수 있는데 향후 봇 탐지 기술은 어떤 기준으로 신뢰성을 판단하게 될지 궁금합니다
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[질문] 봇 탐지 모델의 오탐률 감소와 탐지율 향상 사이의 균형은 어떤 기준으로 설정하는지 궁금합니다
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[질문] 실제 기업 환경에서 Good Bot, AI Agent, 파트너 자동화 트래픽, 악성 봇을 구분하기 위한 가장 효과적인 평가 기준은 무엇이며, 보안 정책이 사용자 경험을 훼손하지 않으면서도 위험 기반으로 동적으로 적용되도록 설계하는 방법이 궁금하며 봇 공격으로 인한 매출 손실, 광고비 낭비, 재고 왜곡, 고객 이탈, 데이터 유출 등의 영향을 정량화(경영진에게 KPI형태로 보고)할 수 있는 방법이 있을까요?
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[질문] Bot Management와 API Security 중 우선 투자해야 한다면 어떤 기준으로 결정해야 하나요?
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