API 게이트웨이란 무엇인가요?

사내에서 구축한 전용 도구로서 AI 서비스를 사용하든, 또는 클라우드를 통해 접속하는 타사 모델을 배포하든, 게이트웨이는 애플리케이션과 AI 모델을 연결하고 에코시스템 상의 모든 AI 도구에 거버넌스와 보안 정책을 일관되게 적용하는 가볍고 통합된 계층을 제공합니다.

기존 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 게이트웨이에서 클라이언트와 백엔드 서비스 간의 데이터 교환이 가능했다면, AI 게이트웨이는 AI 워크로드의 고유한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 표준 API 게이트웨이의 기능을 확장하여 다중 모델 액세스 및 통합, 지능형 AI 워크로드 라우팅, 동적 로드 밸런싱, 토큰 소비 추적 및 속도 제한, 보안 정책 시행 등을 포함합니다.

예를 들어 엔터프라이즈 AI 워크로드에는 딥 러닝과 대규모 모델 훈련에 중점을 두고 대대적인 컴퓨팅 부하를 지원할 수 있는 정교한 AI 인프라가 필요할 수 있습니다. 기존 엔터프라이즈 시스템으로는 기업이 프로덕션 규모의 AI 모델을 관리하는 데 필요한 높은 대역폭과 짧은대기 시간 액세스를 제공하기가 어려울 수 있습니다.

AI 게이트웨이는 개발 팀이 복잡한 AI 기반 아키텍처를 좀 더 쉽게 관리하도록 도와줍니다. 모든 AI 모델 상호 작용을 위해 통일된 진입점을 제공하며, AI 기반 API를 사용하여 애플리케이션과 AI 시스템 간의 데이터 흐름, 지침 및 정책을 오케스트레이션합니다. 이 기능을 통해 팀은 모델별로 다른 인터페이스에 의존하는 대신, 하나의 창에서 다양한 모델과 AI 워크플로를 사용하고 액세스하는 방식을 제어할 수 있습니다.

그래서 AI 게이트웨이는 AI 모델 에코시스템에 대한 액세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 모델 통합에 따를 수 있는 마찰을 줄이고 엔터프라이즈 규모의 AI 채택을 위한 중앙 집중식 거버넌스 구조를 만드는 데 도움이 됩니다.

AI 게이트웨이는 AI 시스템과 애플리케이션을 연결하는 다리 역할을 하며, AI 모델의 배포와 거버넌스를 중앙으로 집중시킵니다.

전자 상거래 플랫폼의 고객 지원 도구를 상상해 봅시다. 이 도구는 대규모 언어 모델(사용자 쿼리에 응답하기 위해), 감정 분석 모델(사용자의 기분 결정), 이미지 인식 모델(사용자가 상호 작용 중 보내는 사진 첨부 파일 분석)을 사용합니다. API 게이트웨이는 모델과 플랫폼 사이에서 백엔드 작업 완료를 오케스트레이션하고 간소화합니다.

예를 들어 사용자가 구매 증빙으로 스크린샷을 첨부해서 구매 문의를 하면, 애플리케이션이 메시지와 사진을 AI 게이트웨이의 엔드포인트로 전달합니다. 게이트웨이는 응답을 위해 텍스트 부분을 LLM으로 라우팅하고 스크린샷을 이미지 인식 모델로 라우팅합니다. 또한 감정 분석 모델에 메시지를 보내 사용자가 좌절하거나 화가 났는지 확인합니다.

이 과정에서 AI 게이트웨이는 모든 요청이 인증되고 민감한 데이터나 개인 데이터가 공개되지 않도록 도와줍니다. 마지막으로, 결과가 클라이언트에 반환되기 전에 게이트웨이는 각 모델의 결과를 표준화된 형식으로 병합합니다.

AI 게이트웨이는 AI 시스템과 애플리케이션 간의 다리 역할을 하여 AI 모델의 거버넌스를 중앙 집중화하고, 파편화되고 일관성이 떨어지는 가드레일 시행을 제거할 수 있게 합니다. 그러나 이러한 기능을 제공하려면 AI 게이트웨이가 중요한 기능들을 수행해야 합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

AI 게이트웨이는 통합된 표준 API 형식을 적용하여 여러 AI 모델과 애플리케이션이 매끄럽게 통합되게 합니다. 기본적으로 게이트웨이는 다양한 AI 제공업체의 다양한 모델의 통합을 단순화하는 데 도움이 됩니다. 표준 정의를 통해 AI API를 여러 공급업체에 매핑할 수 있어, 어느 AI 모델이나 도구를 배포했는지에 관계없이 애플리케이션이 항상 일관된 API 표면에서 작동합니다.

AI 게이트웨이는 들어오는 애플리케이션 요청을 처리하고, 프로토콜 변환을 자동화하고, 모델 공급자의 API 간의 차이점을 마스킹하는 중앙 컨트롤 플레인을 생성하여 개발자가 쿼리를 수동으로 다시 포맷할 필요가 없게 합니다. 액세스 제어, 관측 가능성 및 규정 준수 프로토콜, 사용 추적, 그 밖으 모델 관리 관행을 중앙으로 집중시킵니다.

모델 관리와 오케스트레이션은 동일한 환경에 공존하는 여러 AI 모델을 체계적으로 모니터링, 조정 및 배포하는 것을 의미합니다. 엔드 투 엔드 수명 주기 관리(버전 관리, 배포, 롤백 및 업데이트 같은 작업 포함), 리소스 할당, 오류 관리, 규모 조정을 아우르는 이 과정은 모델이 통합 AI 시스템 안에서 원활하게 작동하는 데 도움이 됩니다.

게이트웨이가 있으면 AI 모델이 원활하게 제공 및 운영되기 때문에 개발자가 수동 배포나 오래된 AI 모델에 대해 걱정할 필요가 없습니다. AI 게이트웨이는 데이터 요청을 라우팅하고, 인증을 관리하고, 모델, 데이터 소스 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 정책을 적용하는 중앙 액세스 포인트 역할도 합니다.

예를 들어 게이트웨이가 있으면, 사용 사례 또는 시스템 조건을 바탕으로 게이트웨이가 AI 요청을 자동으로 선택하고 최상의 모델로 라우팅하는 동적 모델 선택이 구현됩니다.

AI 게이트웨이는 AI 모델과 AI 모델이 처리하는 AI 관련 트래픽의 성능, 사용량 및 상황을 지속적으로 추적하여 실시간 가시성을 제공합니다. 요청 볼륨, 응답 시간, 오류율과 비용 누적 같은 지표를 세분화된 수준(예: 사용자별 또는 애플리케이션별)에서 모니터링합니다.

게이트웨이는 AI 트래픽 허브 역할을 합니다. 그래서 여러 AI 모델과 서비스 전반의 모니터링을 통합하여 중앙(대부분 대시보드)에서 시스템 성능을 전체적으로 보여줄 수 있습니다. 또한 개발자가 입력 프롬프트, 모델 아웃풋, 기간, 토큰 사용 횟수 등 각 AI 요청 및 응답에 대한 자세한 로그를 유지 관리하여 문제를 더 빨리 해결하고, 규정 준수 감사를 더 철저하게 실시해서 더 강력하게 책임지고 조치를 시행하도록 지원합니다.

또한 AI 게이트웨이는 관측 가능성 도구(OpenTelemetry 등)과 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응 플랫폼과 통합하여 문제 발생 시 경고 및 인시던트 감지 워크플로를 자동화할 수 있습니다.  

데이터 통합에는 다양한 데이터 소스(예: 데이터베이스, 클라우드 플랫폼, 애플리케이션 및 기타 시스템)에서 중앙 집중식 데이터 웨어하우스 또는 레이크로 데이터를 추출, 변환 및 로드하여 형식을 표준화하고 사일로를 제거하는 작업이 수반됩니다.

AI 게이트웨이를 통해 개발자는 데이터 소스를 연결하고 예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 파이프라인에 병합할 수 있습니다. 게이트웨이를 사용하면 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 준비하고 AI 모델에 공급해서, 들어오는 요청을 전처리하고 데이터 형식을 정규화하여 보다 정확한 모델 교육과 추론을 생성할 수 있습니다.

또한 머신 러닝(ML) 기능을 사용하여 데이터 흐름을 최적화하고, 이상 징후를 감지하고, 변화하는 데이터 패턴에 맞게 파이프라인을 조정할 수 있습니다.

AI 도구는 상당한 보안 및 규정 준수 위험을 동반합니다. AI 게이트웨이는 사용자, 애플리케이션 및 AI 모델 간의 모든 데이터 트래픽에 대한 중앙 집중식 액세스 제어 및 자동화된 보안 정책을 제공하여 위험 대응에 도움을 줍니다.

AI 게이트웨이는 API 키와 같은 도구를 사용하여 사용자 프로필과 네트워크 활동을 기반으로 액세스를 제한하며, 누가 어느 데이터 또는 AI 모델에 접근할 수 있는지 엄격하게 관리합니다. 모든 AI 관련 트래픽이 게이트웨이를 통과해야 합니다.

전송 중인 데이터와 저장된 데이터에 모두 강력한 암호화 프로토콜을 적용하여 무단 액세스와 오용 위험을 최소화합니다. 또한 AI 게이트웨이는 심층 패킷 검사 및 이상 징후 탐지와 같은 기능을 사용하여 네트워크 활동을 실시간으로 모니터링하여 악성 활동을 식별하고 차단합니다.

AI 게이트웨이는 기업이 규제 표준을 준수하는 데 도움이 되는 여러 가지 기능으로 구성됩니다. 개인 식별 정보(PII)와 기밀 데이터를 모델에 도달하거나 조직을 떠나기 전에 제거할 수 있습니다. 또한 규칙 기반 필터링과 콘텐츠 평가를 통해 AI 모델이 적절한 데이터만 처리하도록 지원합니다.

AI와 ML에서 추론은 훈련된 AI 모델이 패턴을 인식하고 이전에 본 적이 없는 정보로부터 결론을 도출하는 능력입니다. 서빙은 훈련된 AI 모델을 배포하고 노출(AI API 및 기타 인터페이스 사용)시켜, 프로덕션 환경에서 추론 요청을 처리하게 하는 프로세스입니다.

AI 게이트웨이는 모델 인식 라우팅을 사용하여 추론 요청을 적절한 모델 인스턴스로 전달합니다. 그래서 실시간 추론과 일괄 추론이 모두 가능하며, 모델이 중요도에 따라 작업의 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

확장 가능한 서비스를 촉진하기 위해 게이트웨이는 AI 워크로드에 맞게 맞춤 설정 가능한 로드 밸런싱을 제공합니다. 이는 지연 시간에 민감하거나 처리량이 많은 애플리케이션에 특히 유용할 수 있습니다. 또한 새 모델 버전의 증분 롤아웃을 처리하고 미세 조정된 모델을 기본 서비스에 매핑해서 업데이트와 롤백 작업을 돕습니다.

이 기능들은 개발자가 챗봇과 의사 결정 지원 등 다양한 앱 기능에 지연 시간이 짧고 안정적인 AI 아웃풋을 제공하는 데 도움이 됩니다.

API 게이트웨이와 AI 게이트웨이는 모두 클라이언트와 백엔드 서비스 간의 트래픽을 관리하는 미들웨어 계층이지만 목적, 능력 및 처리하는 워크로드 유형이 크게 다릅니다.

종래의 API 게이트웨이는 종래의 API 트래픽을 관리하고 보호하기 위한 단일 진입점 역할을 하는 관리 도구입니다. 트래픽 관리, 로깅, 보안 시행, 버전 관리처럼 중요한 교차 기능을 지원하여 API를 더 쉽게 관리하고 확장하게 합니다.

API 게이트웨이는 데이터 요청을 라우팅하고 표준 웹 또는 마이크로서비스 API에 대한 모든 인증, 권한 부여, 속도 제한, 캐싱, 로드 밸런싱, 프롬프트 관리, 기본 보안 프로세스를 처리합니다. 그리고 서비스 통합 책임을 추상화합니다. 그래서 개발자가 기본 네트워크나 보안 인프라를 관리할 필요 없이 API와 마이크로서비스를 공개할 수 있습니다.

AI 게이트웨이는 본질적으로 AI 모델과 서비스를 위한 API 게이트웨이로서 AI 요청 흐름을 관리하고 AI 서비스 상호작용(요청 다시 시도 및 모델 폴백 등)을 조율합니다. 이들은 AI 워크로드와 LLM, 생성형 AI, AI 에이전트, 그 밖의 AI 시스템과 상호 작용하는 용도로 특별히 설계된 제어 계층을 제공합니다.

AI 게이트웨이는 기본 라우팅 및 보안 기능 외에도 프롬프트 및 응답의 의미론적 검사, 다중 모드 트래픽 처리(텍스트, 음성, 이미지), 동적 정책 조정 및 비용 관리 서비스, 데이터 마스킹(개인 정보 보호 규정 준수) 같은 고급 기능을 제공합니다.

많은 최신 컴퓨팅 환경이 API와 AI 게이트웨이를 함께 사용합니다. 그러나 AI 게이트웨이는 API 게이트웨이와 다르게 AI 기반 애플리케이션, 워크플로 및 환경의 고유한 데이터 관리, 보안, 관측 가능성 및 비용 관리 요구 사항을 해결하는 용도로 특별히 개발되었습니다.

배포 모델은 AI 게이트웨이가 다양한 인프라 설정에서 AI 모델 및 서비스를 관리하는 다양한 방법을 나타냅니다. 이는 AI 게이트웨이가 실행되는 위치와 AI 워크로드에 대한 트래픽 라우팅, 보안, 크기 조정 및 거버넌스를 처리하는 방법에 영향을 미칩니다.

배포 모델 예시:

AI 도구와 서비스에 의존하려면 몇 가지 결정적인 위험을 감수해야 합니다.

AI 도구는 외부 소스의 데이터에 액세스하고, 워크플로를 배포하고, 애플리케이션 및 서비스와 상호 작용하는 데 있어 API에 크게 의존합니다. 그리고 API 통합 각각이 공격자에게 진입 가능한 지점을 제공합니다. AI 기반 기능은 항상 예측 가능한 API 사용 패턴을 따르지 않기 때문에, 독점 데이터나 민감한 데이터를 실수로 노출해서 공격 표면을 크게 넓힐 수 있습니다.

실제로 하나의 API 엔드포인트가 손상되거나 잘못 구성되면 여러 백엔드 시스템과 민감한 데이터 세트에 대한 액세스를 허용해서, 사이버 범죄자가 아키텍처 안에서 수평 이동하며 권한을 에스컬레이션할 수 있게 합니다. 

나아가, 대부분의 AI 도구는 LLM(OpenAI의 GPT 모델, Anthropic의 Claude 모델 등)에서 실행되므로 LLM 공급자의 취약점을 상속받을 수 있습니다. 공격자가 프롬프트나 신뢰할 수 있는 데이터 소스(구성 파일, 문서 또는 지원 티켓 등)에 악성 지침을 심어두면 해당 도구가 프롬프트를 처리할 때 유해한 작업을 실행할 수 있습니다.

AI 게이트웨이는 개발 팀이 이러한 위험과 어려움을 해결하는 데 다음과 같이 도움을 줍니다.

• AI 트래픽 관리 간소화. 중앙 집중으로 AI 트래픽을 관리하면 개별 AI 모델 연결 처리의 복잡성이 줄어들어 데이터 라우팅, 정책 시행 및 사용량 모니터링이 간소화됩니다.

• 효율성 및 확장성 향상. AI 게이트웨이는 리소스 관리, 로드 밸런싱 및 성능 최적화 프로세스를 자동화하여 다운타임을 최소화하고 AI기반 애플리케이션의 배포 및 확장을 가속화할 수 있습니다.

• 보안성 향상. AI 게이트웨이는 자격 증명 관리 및 역할 기반 액세스 제어(RBAC)와 같은 강력한 보안 기능을 구현하여 데이터를 보호하고 가시성을 높이며 AI가 책임감 있게 사용되도록 합니다. 모델이 폐기될 때까지 AI 모델 사용을 추적하는 결합형 모니터링, 감사, 이상 탐지, 추적성 기능을 제공합니다.

• 더 빠른 혁신. AI 게이트웨이는 ML을 사용하여 새로운 작업과 정책을 학습하고, 새로운 환경에 적응하며 시간이 지날 수록 발전하게 합니다. 또한 다양한 AI 서비스에 대한 통합 액세스를 제공합니다. 이러한 액세스를 통해 개발자는 새로운 AI 앱을 더 빠르게 혁신하고 배포할 수 있습니다.

• DevOps 통합. AI 게이트웨이는 통합/배포 파이프라인과 통합되어 DevOps 팀이 소프트웨어 롤백 및 수정 워크플로를 자동화하는 데 도움이 되는 자세한 원격 측정 데이터를 제공합니다. AI 모델 인스턴스 간에 트래픽을 자동으로 분산하여 모델이 확장 지연을 일으키지 않고 동적 워크로드를 처리하게 하기도 합니다.

AI 게이트웨이는 그 자체로 새로운 기술이며 개발자는 그 효과를 극대화할 새로운 방안을 찾고 있습니다.

예를 들어, 네트워크 엣지에 AI 게이트웨이를 배포해서 지연 시간에 민감하고 데이터가 현지화된 워크로드(예: 자율 주행 차량 및 의료 기기에 사용되는 워크로드) 를 지원하는 사례가 늘고 있습니다. 엣지 배포는 로컬 추론 생성을 가능하게 하는 엣지에 최적화된 가벼운 AI 도구를 사용하여, 팀이 시스템 응답성을 유지하면서 클라우드 서비스를 엣지 서버로 넘기도록 지원합니다.

시맨틱 캐싱은 LLM 기반 애플리케이션의 대기 시간을 줄이고 비용을 절감하며 용량을 확장하여 AI 게이트웨이를 개선합니다. 정확한 과거 응답만 재사용하는 기존 캐싱과 달리, 시맨틱 캐싱 도구는 임베딩된 벡터를 사용하여 쿼리 뒤에 숨은 의미를 이해합니다. 임베딩된 벡터는 AI 게이트웨이가 의미론적으로 유사한 질문에 대한 응답을 인식하고 재사용하며(문구가 다르더라도), LLM API에 대한 중복 호출을 방지하고 응답을 더 빨리 제공하는 데 도움이 됩니다.

모델 장애 조치는 팀이 AI 게이트웨이의 이점을 극대화하는 데도 도움이 됩니다. 모델 장애 조치 구성 과정에서 중복이 생기기 때문에, 모델 하나가 다운되거나 느려져도 게이트웨이가 AI 요청을 계속 효과적으로 라우팅할 수 있습니다.

기본 AI 모델을 사용할 수 없게 되거나 여기에 오류가 발생하면 AI 게이트웨이는 장애 조치 메커니즘을 사용하여 트래픽을 보조 모델로 자동 전환할 수 있습니다. 이 프로세스는 모델 하나에 문제가 생기더라도 최종 사용자 경험에 지장이 생기지 않게 하는 데 도움이 됩니다.  

AI 게이트웨이는 검색 증강 생성(RAG)을 통해 LLM을 현재의 외부 정보 소스에 연결하는 데 도움이 되는 오케스트레이션 계층을 제공합니다. RAG를 사용하면, LLM의 고정된 훈련 데이터에만 의존하지 않고 모델이 먼저 외부 지식 기반, 문서 및 데이터베이스에서 관련 문맥을 검색한 다음 이 데이터로 프롬프트를 보강해서 응답을 생성합니다. 그래서 RAG 지원 AI 게이트웨이는 모델이 정적 훈련 데이터와 동적 지식 간의 격차를 해소해서 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다.

또한 AI 게이트웨이는 에이전트 AI 도구 배포와 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 에이전트는 LLM, 자연어 처리(NLP), ML을 사용해서, 사용자와 그 밖의 시스템을 대신하여 워크플로를 자율적으로 설계하고 작업을 수행하며 프로세스를 실행합니다. 이렇게 하면 에이전트가 DevOps 엔지니어 및 팀과 협력해서 인간의 목표 달성을 돕는 휴먼 인 더 루프 개발이 구현됩니다. 그러나 에이전틱 AI는 에이전트 측면에서 위험이 도사린 미승인 행동을 하며 '섀도 AI'에 기여하고 사이버 범죄자의 공격 표면을 크게 넓힐 수도 있습니다.

AI 게이트웨이는 복잡한 분산 배포 전반에 걸쳐 보안 프로토콜, 데이터 개인정보 보호 제한 및 규정 준수를 시행할 수 있으며 AI 에이전트의 API 액세스, 인증 및 권한 부여 프로세스를 제어하는 데 도움이 됩니다. 또한 에이전틱 AI의 관찰 가능성을 높여줍니다. 그래서 에이전틱 AI 배포로 인해 발생할 수 있는 섀도 AI 문제와 폭주하는 비용을 완화하는 데도 도움이 됩니다.