AI 게이트웨이가 무엇인가요?
AI 게이트웨이 서비스
By 앤드류 젱 •
AI 게이트웨이 서비스
AI 게이트웨이가 무엇인가요?
날짜
2025. 11. 24.
저자
앤드류 젱
AI와 LLM의 부상은 우리가 구축하고 고객 경험을 제공하는 응용 프로그램을 혁신하고 있습니다. 이는 기술 진화의 교차점에서 새로운 여정을 시작하는 우리의 산업에서 중추적인 순간 중 하나입니다. 과거의 교차점은 모바일의 부상, 클라우드의 부상, 마이크로서비스의 부상 등이 있었습니다. 어떤 사람들은 AI가 인터넷의 탄생만큼 혁신적이라고 말하기도 합니다.
OneRouter의 CTO로서 API의 세계에 관여하고 있는 저는 AI 사용이 기본적으로 API에 의해 구동되고 있다는 것을 알 수밖에 없습니다:
AI를 사용할 때, 기본 API에 의해 구동되는 브라우저 프롬프트가 있어도 API를 통해 사용합니다.
AI가 세상과 상호작용할 때, API를 통해 이루어지며, 이는 점점 더 많은 제품과 서비스가 AI에 의해 소비되는 것을 원하기 때문에 API 수의 기하급수적인 증가를 촉발할 것입니다.
따라서 API의 세속적 추세는 AI의 채택에 의해 강화되고 있습니다. 오늘날 인터넷 트래픽의 83% 이상이 API 트래픽입니다. 이제 새로운 범주의 AI 트래픽이 생겼습니다. 오늘날 우리의 API 트래픽의 대다수는 모바일 및 웨어러블 장치와 같은 비브라우저 경험에 의해 이미 구동되고 있으며, AI는 세계에서 새롭게 추가되는 API 트래픽의 큰 부분을 차지할 준비가 되어 있습니다.
AI 게이트웨이는 LLM 운영에 질서, 보안 및 효율성을 제공합니다. 여러분의 앱과 AI 모델 간의 필수 제어 지점으로서, 접근을 관리하고 usage을 모니터링하며 책임 있는 AI 배포를 보장합니다.
왜 지금 AI 게이트웨이에 주목해야 할까요?
오늘날, 그 어느 때보다도 조직들은 세 가지 중요한 영역에서 증가하는 위험에 직면해 있습니다:
보안 및 규정 준수: 민감한 데이터를 보호하고 발전하는 규제를 사전에 충족하십시오.
비용 및 효율성: 지나치게 늘어난 LLM 비용을 억제하고 AI 지출을 최적화하십시오.
거버넌스 및 미래 준비성: 기업 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 데 자신감을 가지세요.
간단히 말해서, AI 게이트웨이 는 선택이 아니라 지속 가능하고 안전한 AI 채택을 위한 필수 요소입니다.
이 그래프는 API 트래픽의 유형을 보여줍니다. 앞으로 몇 년 동안 AI에 의해 얼마나 많은 API 트래픽이 차지될까요?
AI 채택
우리 제품에 AI를 사용하기 시작하기 위해, 전 세계의 개발자와 조직은 새로운 모범 사례를 개발하고 AI 소비가 어떻게 관리되고 보호되는지를 근본적으로 설정하기 위해 새로운 기술을 채택해야 합니다.
이와 관련하여 해결해야 할 많은 영역이 있습니다:
AI 및 데이터 보안: 고객 및 민감한 데이터가 AI/LLM에 제공되는 것을 방지해야 하며, 이는 개인 정보 유출, 보안 강화 및 잠재적 데이터 유출을 초래할 수 있습니다.
AI 거버넌스: 우리는 애플리케이션과 팀들이 모든 제공자 및 모델에 걸쳐 AI를 소비하는 방식을 관리할 수 있어야 하며, 조직에서 생성되는 AI 트래픽을 관리하고 보호하며 관찰할 수 있는 단일 관리 평면이 필요합니다. 이러한 수준의 가시성과 제어를 제공하는 AI 관리 평면 없이는 조직이 팀들이 제품에서 AI를 채택하는 방식을 인식할 수 없으며, 올바른 방식으로 진행되고 있는지를 알 수 없습니다.
멀티-AI 채택: 우리는 작업에 가장 적합한 AI를 활용하고 다양한 LLM 및 모델을 통합하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있어야 합니다. 만능 LLM 및 전문 LLM은 다양한 작업을 충족하기 위해 채택될 것이며, 개발자는 요구 사항에 따라 다양한 클라우드 호스팅 또는 오픈 소스 모델을 채택할 수 있으며, OSS 모델은 성능과 지능에서 급격히 따라잡고 있습니다.
오픈 소스 모델은 빠르게 개선되고 있으며, 일부 사유 모델을 능가하고 있습니다. 출처: ARK Invest
조직 내 AI의 채택이 증가함에 따라, 우리는 개발자들이 특정 AI 사용과 관련된 교차 문제를 관리하지 않고도 빠르게 반복하고 새로운 기능을 구축하기를 원합니다. 따라서 애플리케이션 팀의 생산성을 향상시키고 조직 내에서 AI를 안전하고 책임 있게 활용하기 위해, AI는 조직의 핵심 플랫폼에서 제공되는 서비스가 되어야 하며, 이를 소비할 수 있는 모든 제품에 대해 사용할 수 있어야 합니다. 이를 통해, 우리는 팀 간 AI 채택과 관련하여 전형적인 바퀴 재발명 문제를 피할 수 있습니다.
AI 게이트웨이란 무엇인가요?
AI 게이트웨이는 조직의 IT 인프라 내에서 인공지능(AI) 모델 및 서비스의 통합, 관리, 배포를 용이하게 하기 위해 설계된 미들웨어 플랫폼입니다. AI 시스템과 최종 사용자 애플리케이션 간의 다리 역할을 하며 AI 기능을 활용할 수 있는 응집력 있고 확장 가능한 환경을 제공합니다. 새로 통합되는 AI 기술의 폭발로 인해 AI 게이트웨이는 조직이 AI 기술의 배치와 운영을 효율적으로 관리하고 더 넓은 IT 생태계에 통합될 수 있도록 보장하는 데 필수적입니다.
AI 게이트웨이는 어떻게 작동하나요?
AI 게이트웨이는 조직의 인프라 내에서 AI 모델의 배치, 통합 및 운영을 관리하는 전문 중개자로 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
데이터 라우팅 및 전처리: AI 게이트웨이는 데이터베이스 및 API와 같은 다양한 출처에서 데이터를 수신합니다. 이 데이터를 정리하고 정규화하며 AI 모델에 적합한 형식으로 변환하여 전처리합니다. 이 전처리 단계는 AI 모델에 제공되는 데이터가 높은 품질과 일관성을 유지하도록 보장합니다.
요청 처리 및로드 균형 조정: 게이트웨이는 사용자 애플리케이션에서 들어오는 요청을 관리하고, 미리 정의된 규칙 및 정책에 따라 적절한 AI 모델로 안내합니다. 요청을 여러 AI 모델 인스턴스에 분배하여 부하를 균형 있게 유지하고, 어떠한 단일 모델이 병목 현상이 되지 않도록 합니다.
보안 집행: 데이터 전송 중 암호화, 사용자 및 시스템 인증, 허가 등 보안 정책이 게이트웨이 수준에서 집행됩니다.
모니터링 및 로깅: AI 게이트웨이는 AI 모델의 성능과 건강을 지속적으로 모니터링하며, 응답 시간, 오류율 및 자원 사용과 같은 주요 지표를 기록합니다. 이 모니터링은 문제를 조기에 식별하여 신속한 문제 해결 및 최적화를 가능하게 합니다.
AI 게이트웨이는 AI 모델이 효과적으로 생산 환경에 통합되고 안정적으로 작동하며, 조직 내 보안 및 규정 준수 기준에 부합하는 방식으로 효율적으로 유지되도록 보장합니다.
API 게이트웨이와 AI 게이트웨이의 차이는 무엇인가요?
전통적인 API 게이트웨이는 일반 API에 대한 라우팅, 로드 균형 조정 및 표준 보안 기능을 제공합니다. 그러나 AI 게이트웨이는 LLM의 고유한 복잡성에 맞춘 고급 기능을 갖추고 있습니다:
프롬프트 엔지니어링 제어: 오용이나 프롬프트 주입 공격을 방지하기 위해 입력 프롬프트를 정제하고 검증합니다.
토큰 사용 분석: 비용을 효과적으로 관리하기 위해 상세한 토큰 소비 지표를 모니터링합니다.
고급 데이터 마스킹: 프롬프트 및 응답 내 민감한 데이터를 보호하여 개인 정보 규정을 준수하게 합니다.
맥락 처리 및 세션 관리: LLM 상호 작용에 필수적인 대화 상태를 유지합니다.
AI 게이트웨이는 전통적인 API 게이트웨이와 유사한 방식으로 작동합니다: 내부 API를 다른 클라이언트에 노출하기 위한 리버스 프록시 역할을 하는 대신, 우리의 애플리케이션에서 생성된 AI 트래픽을 위한 이그레스 프록시로 배포되고 있습니다. 해당 트래픽은 백엔드 AI 모델이 클라우드 또는 자체 호스팅되는지에 따라 조직 내부 또는 외부로 안내됩니다.
AI 게이트웨이와 API 게이트웨이가 모두 필요한가요?
많은 경우, AI 게이트웨이와 API 게이트웨이가 모두 필요합니다. 왜냐하면 이들은 IT 인프라의 서로 다른 측면을 다루기 때문입니다.
AI 기능을 활용하는 조직의 경우, AI 게이트웨이는 AI 모델이 운영화되고 작업 흐름에 통합되도록 보장합니다. AI 게이트웨이가 없으면 AI 모델의 생애 주기를 관리하는 것이 번거로워져 모델 정확성, 성능 및 규정 준수와 관련된 문제로 이어질 수 있습니다. 반면에 API 게이트웨이는 이러한 AI 모델 및 기타 서비스가 효율적이고 안전하게 운영되도록 보장합니다.
두 개의 게이트웨이는 보완적인 역할을 하며, 조직이 다양한 서비스에 대해 강력하고 안전한 환경에서 이점을 누릴 수 있도록 하며, AI 워크로드의 특수한 요구를 충족시킬 수 있습니다.
결론
AI 게이트웨이는 현대 AI 인프라에서 중앙 집중식 관리, 강력한 보안 및 최적화된 성능을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들은 AI 기술의 효과적인 사용을 촉진하여 애플리케이션이 안전하고 효율적으로 조직의 작업 흐름에 원활하게 통합되도록 보장합니다.
AI와 LLM의 부상은 우리가 구축하고 고객 경험을 제공하는 응용 프로그램을 혁신하고 있습니다. 이는 기술 진화의 교차점에서 새로운 여정을 시작하는 우리의 산업에서 중추적인 순간 중 하나입니다. 과거의 교차점은 모바일의 부상, 클라우드의 부상, 마이크로서비스의 부상 등이 있었습니다. 어떤 사람들은 AI가 인터넷의 탄생만큼 혁신적이라고 말하기도 합니다.
OneRouter의 CTO로서 API의 세계에 관여하고 있는 저는 AI 사용이 기본적으로 API에 의해 구동되고 있다는 것을 알 수밖에 없습니다:
AI를 사용할 때, 기본 API에 의해 구동되는 브라우저 프롬프트가 있어도 API를 통해 사용합니다.
AI가 세상과 상호작용할 때, API를 통해 이루어지며, 이는 점점 더 많은 제품과 서비스가 AI에 의해 소비되는 것을 원하기 때문에 API 수의 기하급수적인 증가를 촉발할 것입니다.
따라서 API의 세속적 추세는 AI의 채택에 의해 강화되고 있습니다. 오늘날 인터넷 트래픽의 83% 이상이 API 트래픽입니다. 이제 새로운 범주의 AI 트래픽이 생겼습니다. 오늘날 우리의 API 트래픽의 대다수는 모바일 및 웨어러블 장치와 같은 비브라우저 경험에 의해 이미 구동되고 있으며, AI는 세계에서 새롭게 추가되는 API 트래픽의 큰 부분을 차지할 준비가 되어 있습니다.
AI 게이트웨이는 LLM 운영에 질서, 보안 및 효율성을 제공합니다. 여러분의 앱과 AI 모델 간의 필수 제어 지점으로서, 접근을 관리하고 usage을 모니터링하며 책임 있는 AI 배포를 보장합니다.
왜 지금 AI 게이트웨이에 주목해야 할까요?
오늘날, 그 어느 때보다도 조직들은 세 가지 중요한 영역에서 증가하는 위험에 직면해 있습니다:
보안 및 규정 준수: 민감한 데이터를 보호하고 발전하는 규제를 사전에 충족하십시오.
비용 및 효율성: 지나치게 늘어난 LLM 비용을 억제하고 AI 지출을 최적화하십시오.
거버넌스 및 미래 준비성: 기업 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 데 자신감을 가지세요.
간단히 말해서, AI 게이트웨이 는 선택이 아니라 지속 가능하고 안전한 AI 채택을 위한 필수 요소입니다.
이 그래프는 API 트래픽의 유형을 보여줍니다. 앞으로 몇 년 동안 AI에 의해 얼마나 많은 API 트래픽이 차지될까요?
AI 채택
우리 제품에 AI를 사용하기 시작하기 위해, 전 세계의 개발자와 조직은 새로운 모범 사례를 개발하고 AI 소비가 어떻게 관리되고 보호되는지를 근본적으로 설정하기 위해 새로운 기술을 채택해야 합니다.
이와 관련하여 해결해야 할 많은 영역이 있습니다:
AI 및 데이터 보안: 고객 및 민감한 데이터가 AI/LLM에 제공되는 것을 방지해야 하며, 이는 개인 정보 유출, 보안 강화 및 잠재적 데이터 유출을 초래할 수 있습니다.
AI 거버넌스: 우리는 애플리케이션과 팀들이 모든 제공자 및 모델에 걸쳐 AI를 소비하는 방식을 관리할 수 있어야 하며, 조직에서 생성되는 AI 트래픽을 관리하고 보호하며 관찰할 수 있는 단일 관리 평면이 필요합니다. 이러한 수준의 가시성과 제어를 제공하는 AI 관리 평면 없이는 조직이 팀들이 제품에서 AI를 채택하는 방식을 인식할 수 없으며, 올바른 방식으로 진행되고 있는지를 알 수 없습니다.
멀티-AI 채택: 우리는 작업에 가장 적합한 AI를 활용하고 다양한 LLM 및 모델을 통합하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있어야 합니다. 만능 LLM 및 전문 LLM은 다양한 작업을 충족하기 위해 채택될 것이며, 개발자는 요구 사항에 따라 다양한 클라우드 호스팅 또는 오픈 소스 모델을 채택할 수 있으며, OSS 모델은 성능과 지능에서 급격히 따라잡고 있습니다.
오픈 소스 모델은 빠르게 개선되고 있으며, 일부 사유 모델을 능가하고 있습니다. 출처: ARK Invest
조직 내 AI의 채택이 증가함에 따라, 우리는 개발자들이 특정 AI 사용과 관련된 교차 문제를 관리하지 않고도 빠르게 반복하고 새로운 기능을 구축하기를 원합니다. 따라서 애플리케이션 팀의 생산성을 향상시키고 조직 내에서 AI를 안전하고 책임 있게 활용하기 위해, AI는 조직의 핵심 플랫폼에서 제공되는 서비스가 되어야 하며, 이를 소비할 수 있는 모든 제품에 대해 사용할 수 있어야 합니다. 이를 통해, 우리는 팀 간 AI 채택과 관련하여 전형적인 바퀴 재발명 문제를 피할 수 있습니다.
AI 게이트웨이란 무엇인가요?
AI 게이트웨이는 조직의 IT 인프라 내에서 인공지능(AI) 모델 및 서비스의 통합, 관리, 배포를 용이하게 하기 위해 설계된 미들웨어 플랫폼입니다. AI 시스템과 최종 사용자 애플리케이션 간의 다리 역할을 하며 AI 기능을 활용할 수 있는 응집력 있고 확장 가능한 환경을 제공합니다. 새로 통합되는 AI 기술의 폭발로 인해 AI 게이트웨이는 조직이 AI 기술의 배치와 운영을 효율적으로 관리하고 더 넓은 IT 생태계에 통합될 수 있도록 보장하는 데 필수적입니다.
AI 게이트웨이는 어떻게 작동하나요?
AI 게이트웨이는 조직의 인프라 내에서 AI 모델의 배치, 통합 및 운영을 관리하는 전문 중개자로 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
데이터 라우팅 및 전처리: AI 게이트웨이는 데이터베이스 및 API와 같은 다양한 출처에서 데이터를 수신합니다. 이 데이터를 정리하고 정규화하며 AI 모델에 적합한 형식으로 변환하여 전처리합니다. 이 전처리 단계는 AI 모델에 제공되는 데이터가 높은 품질과 일관성을 유지하도록 보장합니다.
요청 처리 및로드 균형 조정: 게이트웨이는 사용자 애플리케이션에서 들어오는 요청을 관리하고, 미리 정의된 규칙 및 정책에 따라 적절한 AI 모델로 안내합니다. 요청을 여러 AI 모델 인스턴스에 분배하여 부하를 균형 있게 유지하고, 어떠한 단일 모델이 병목 현상이 되지 않도록 합니다.
보안 집행: 데이터 전송 중 암호화, 사용자 및 시스템 인증, 허가 등 보안 정책이 게이트웨이 수준에서 집행됩니다.
모니터링 및 로깅: AI 게이트웨이는 AI 모델의 성능과 건강을 지속적으로 모니터링하며, 응답 시간, 오류율 및 자원 사용과 같은 주요 지표를 기록합니다. 이 모니터링은 문제를 조기에 식별하여 신속한 문제 해결 및 최적화를 가능하게 합니다.
AI 게이트웨이는 AI 모델이 효과적으로 생산 환경에 통합되고 안정적으로 작동하며, 조직 내 보안 및 규정 준수 기준에 부합하는 방식으로 효율적으로 유지되도록 보장합니다.
API 게이트웨이와 AI 게이트웨이의 차이는 무엇인가요?
전통적인 API 게이트웨이는 일반 API에 대한 라우팅, 로드 균형 조정 및 표준 보안 기능을 제공합니다. 그러나 AI 게이트웨이는 LLM의 고유한 복잡성에 맞춘 고급 기능을 갖추고 있습니다:
프롬프트 엔지니어링 제어: 오용이나 프롬프트 주입 공격을 방지하기 위해 입력 프롬프트를 정제하고 검증합니다.
토큰 사용 분석: 비용을 효과적으로 관리하기 위해 상세한 토큰 소비 지표를 모니터링합니다.
고급 데이터 마스킹: 프롬프트 및 응답 내 민감한 데이터를 보호하여 개인 정보 규정을 준수하게 합니다.
맥락 처리 및 세션 관리: LLM 상호 작용에 필수적인 대화 상태를 유지합니다.
AI 게이트웨이는 전통적인 API 게이트웨이와 유사한 방식으로 작동합니다: 내부 API를 다른 클라이언트에 노출하기 위한 리버스 프록시 역할을 하는 대신, 우리의 애플리케이션에서 생성된 AI 트래픽을 위한 이그레스 프록시로 배포되고 있습니다. 해당 트래픽은 백엔드 AI 모델이 클라우드 또는 자체 호스팅되는지에 따라 조직 내부 또는 외부로 안내됩니다.
AI 게이트웨이와 API 게이트웨이가 모두 필요한가요?
많은 경우, AI 게이트웨이와 API 게이트웨이가 모두 필요합니다. 왜냐하면 이들은 IT 인프라의 서로 다른 측면을 다루기 때문입니다.
AI 기능을 활용하는 조직의 경우, AI 게이트웨이는 AI 모델이 운영화되고 작업 흐름에 통합되도록 보장합니다. AI 게이트웨이가 없으면 AI 모델의 생애 주기를 관리하는 것이 번거로워져 모델 정확성, 성능 및 규정 준수와 관련된 문제로 이어질 수 있습니다. 반면에 API 게이트웨이는 이러한 AI 모델 및 기타 서비스가 효율적이고 안전하게 운영되도록 보장합니다.
두 개의 게이트웨이는 보완적인 역할을 하며, 조직이 다양한 서비스에 대해 강력하고 안전한 환경에서 이점을 누릴 수 있도록 하며, AI 워크로드의 특수한 요구를 충족시킬 수 있습니다.
결론
AI 게이트웨이는 현대 AI 인프라에서 중앙 집중식 관리, 강력한 보안 및 최적화된 성능을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들은 AI 기술의 효과적인 사용을 촉진하여 애플리케이션이 안전하고 효율적으로 조직의 작업 흐름에 원활하게 통합되도록 보장합니다.
