클라우드네트웍스가 지난 16일 한국CPO포럼과 연세대학교 바른ICT연구소가 공동 주최한 국제 개인정보보호 심포지엄 'Privacy Global Edge 2026 & Asia Privacy Bridge Forum'에 참가해 AI 통합 거버넌스 프레임워크를 발표했다. 이번 행사는 개인정보보호위원회가 후원하고 여의도 전경련회관에서 열렸다.클라우드네트웍스는 이날 'AI 거버넌스 핵심 기술 요소와 솔루션'을 주제로 발표를 진행했다. 최근 AI 에이전트가 사내 데이터와 업무 도구에 연결되면서 프롬프트 공격, 민감정보 유출, 권한 남용 등 보안 위험이 커지고 있다고 진단했다.이에 대한 대응책으로 AI 보안과 관측 및 최적화를 두 축으로 하는 AI 통합 거버넌스 프레임워크를 소개했다. AI 보안 분야에는 자산 탐지 및 취약점 관리, AI 게이트웨이, AI 레드티밍, AI 가드레일이 포함된다. 관측 및 최적화 분야에는 성능 평가와 비용 최적화 기능이 담겼다. 해당 프레임워크는 AI 서비스부터 모델, 에이전트, 인프라까지 전 영역에 적용된다.운영 방식으로는 식별, 검증, 통제, 관측, 정책의 5단계를 반복하는 라이프사이클을 제시했다. 기업의 AI 도입 성숙도에 맞추어 필요한 영역부터 차례대로 적용 범위를 넓혀가는 방안도 설명했다.클라우드네트웍스는 현장 부스 운영을 통해 프레임워크 각 영역을 구현하는 솔루션을 참관객들에게 선보였다. Kong, Arize AI, Cast AI 등 글로벌 기업과의 파트너십을 바탕으로 기업 환경에 알맞은 AI 거버넌스 설계와 구축 사업을 전개하고 있다.발표를 맡은 허승재 클라우드네트웍스 AI 이노베이션팀 이사는 "AI를 안전하게 활용하고 성능과 비용을 최적화하려면 거버넌스는 기획 단계부터 고려돼야 한다"며 "기업이 운영과 평가, 피드백을 반복하며 AI 성숙도를 꾸준히 높여갈 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.출처 : 데일리시큐(https://www.dailysecu.com)

국제 개인정보보호 심포지엄서 AI 보안·관측·최적화 중심 거버넌스 체계 제시에이전트·모델·인프라 전 영역 적용 5단계 라이프사이클 제안 ··· 기업 AI 성숙도별 단계적 도입 지원[데이터넷] 클라우드네트웍스(대표 정흥균)가 AI 에이전트 도입 확대로 증가하는 기업의 인공지능(AI) 운영 위험에 대응하기 위한 통합 거버넌스 프레임워크를 공개했다.클라우드네트웍스는 한국CPO포럼과 연세대학교 바른ICT연구소가 공동 주최한 국제 개인정보보호 심포지엄 ‘프라이버시 글로벌 엣지 2026 & 아시아 프라이버시 브리지 포럼(Privacy Global Edge 2026 & Asia Privacy Bridge Forum)’에서 AI 통합 거버넌스 프레임워크를 발표했다고 19일 밝혔다.여의도 전경련회관에서 열린 이번 행사는 개인정보보호위원회가 후원했으며, 국내외 개인정보보호 책임자와 전문가들이 글로벌 프라이버시 이슈를 논의하는 자리로 마련됐다.클라우드네트웍스는 이날 ‘AI 거버넌스 핵심 기술 요소와 솔루션’을 주제로 AI 에이전트 확산에 따른 보안 위협과 운영 위험에 대응하는 기술 및 관리 방안을 소개했다.AI 에이전트가 기업 내부 데이터와 업무 도구에 연결되면서 프롬프트 공격과 민감정보 유출, 권한 남용 등 관리해야 할 위험 요소도 증가하고 있다는 설명이다.이에 클라우드네트웍스는 AI 보안(AI Security)과 관측·최적화(AI Monitoring & Optimizing)를 두 축으로 하는 AI 통합 거버넌스 프레임워크를 제시했다.AI 보안 영역은 자산 탐지·취약점 관리, AI 게이트웨이, AI 레드티밍, AI 가드레일로 구성된다. 관측·최적화 영역에는 AI 서비스의 관측과 성능 평가, 비용 최적화 기능이 포함된다.프레임워크는 AI 서비스부터 모델·에이전트, 인프라까지 전 영역에 적용하도록 설계됐다. 보안 위험을 관리하는 동시에 AI 서비스의 성능과 운영 비용을 체계적으로 관리하는 것이 핵심이다.운영 체계로는 식별·검증·통제·관측·정책 등 5단계를 반복하는 AI 보안 거버넌스 라이프사이클을 제안했다. 기업의 AI 도입 성숙도에 따라 필요한 영역부터 적용한 뒤 거버넌스 범위를 점진적으로 확대하는 단계별 도입 방안도 소개했다.클라우드네트웍스는 행사 현장에서 별도 부스를 운영하며 프레임워크의 각 영역을 구현하는 솔루션을 선보였다. 회사는 콩(Kong), 어라이즈 AI(Arize AI), 캐스트 AI(Cast AI) 등 글로벌 기업과의 국내 파트너십을 기반으로 기업 환경에 맞는 AI 거버넌스 설계·구축 사업을 추진하고 있다.발표를 맡은 허승재 클라우드네트웍스 AI 이노베이션팀 이사는 “AI를 안전하게 활용하고 성능과 비용을 최적화하기 위한 거버넌스는 AI 서비스 기획 단계부터 고려돼야 한다”며 “기업이 운영과 평가, 피드백을 반복하며 AI 성숙도를 꾸준히 높여갈 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.출처 : 데이터넷(https://www.datanet.co.kr)

멀티 LLM 연동·MCP·A2A 인증·감사 단일 게이트웨이서 처리토큰 사용량·모델별 비용 관측으로 AI 핀옵스 지원기업의 AI 활용이 실험 단계를 넘어 실제 서비스와 업무 운영으로 확대되면서 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할 것인지가 새로운 운영 과제로 떠오르고 있다. 여러 LLM 공급자와 RAG, MCP, 에이전트 간(A2A) 호출이 얽히면서 인증과 사용량 제한, 데이터 보호, 관측 정책을 애플리케이션마다 개별적으로 구현하기 어려워지고 있기 때문이다.가트너는 2026년 발표한 ‘이머징 테크 어답션 레이더(Emerging Tech Adoption Radar): 가속화하는 AI 전환’ 보고서에서 AI 게이트웨이를 정책 집행과 사용량 모니터링을 위한 단일 통제 지점으로 제시했다. 특히 에이전트 간 상호작용이 증가하면서 AI 게이트웨이가 안전하고 확장 가능한 AI 확산의 기반이 되고 있다는 분석이다.이러한 가운데 ‘콩 AI 게이트웨이(Kong AI Gateway)’는 LLM과 MCP, 에이전트 간 트래픽을 하나의 게이트웨이에서 보안·통제·관측하는 통합 거버넌스 계층을 제공한다. AI 모델과 프로바이더, MCP 서버, 에이전트를 각각 독립된 AI 엔티티로 정의하고 콩 커넥트(Kong Konnect)에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다.서비스와 라우트를 일일이 구성하지 않아도 관리할 AI 리소스를 선언하면 게이트웨이가 필요한 설정을 자동으로 구성하며, 기존 인프라와 보안 정책에 따라 도입 방식을 선택할 수 있다.콩(Kong) 파트너인 클라우드네트웍스(대표 정흥균)는 국내 기업을 대상으로 콩 AI 게이트웨이 공급과 기술지원을 제공한다.분산된 AI 통제 단일 게이트웨이로 일원화AI 게이트웨이가 없는 환경에서는 인증과 요청 제한, 로깅, 프롬프트 관리, 재시도 같은 통제 기능을 애플리케이션마다 별도로 구현해야 한다. 이 경우 팀마다 정책이 달라지고 어떤 AI 호출이 오가는지 파악하기 어려워질 뿐 아니라 토큰 사용량과 비용 역시 일관되게 관리하기 어렵다.콩 AI 게이트웨이는 이러한 통제 기능을 AI 트래픽이 지나는 하나의 관문으로 모은다. 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 인증, 요청 제한, 데이터 보호, 관측 정책을 공통으로 적용할 수 있도록 해 개별 애플리케이션이 아닌 게이트웨이가 AI 트래픽의 통제 지점 역할을 맡는다.멀티 LLM 환경도 하나의 인터페이스로 통합한다. 콩 AI 게이트웨이는 AI 모델과 프로바이더를 엔티티로 정의해 공급자에 종속되지 않는 단일 표준 API로 다양한 모델을 이용할 수 있도록 지원한다.아울러 오픈AI, 앤트로픽, 애저 AI를 비롯해 데이터브릭스, 딥시크, vLLM, 키미, 마이크로소프트 파운드리, 아마존 세이지메이커 등 다양한 공급자와 모델을 하나의 인터페이스에서 호출할 수 있다. 인증정보도 중앙에서 관리하며 비용과 지연시간, 가용성에 따라 요청 경로를 동적으로 조정할 수 있다.의미 기반 캐싱과 라우팅을 활용해 유사한 요청의 응답을 재사용함으로써 비용과 지연시간을 줄이는 기능도 제공한다. PII 새니타이저는 민감정보를 자동 탐지·마스킹하며 20개 범주와 9개 언어를 지원한다. 허용·차단 목록 기반의 프롬프트 가드를 통해 정책에 어긋나는 요청도 게이트웨이에서 걸러낼 수 있다.기존 API MCP로 연결 ··· 에이전트 간 통신까지 통제AI 에이전트가 외부 도구와 데이터를 이용하는 표준 방식으로 MCP가 확산되고 있지만, 도구마다 별도 MCP 서버를 구축하고 인증을 개별 적용하면 관리 부담이 커진다.콩 AI 게이트웨이는 콩에서 관리하는 기존 API를 기반으로 MCP 도구와 서버를 생성할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 별도의 프로그램 개발 없이 기존 REST API를 MCP 방식으로 노출하고, 개별 토큰이나 시크릿을 애플리케이션에 직접 노출하지 않으면서 에이전트와 도구 간 연결을 표준화할 수 있다.여러 MCP 서버를 하나의 엔드포인트로 묶는 ‘MCP 서버 번들링’도 제공한다. 에이전트가 여러 MCP 서버에 각각 접속하는 대신 하나의 진입점을 이용할 수 있으며, MCP 도구 접근제어(MCP Tool ACLs)를 적용해 호출자별로 사용할 수 있는 도구의 범위를 세분화할 수 있다. 권한이 없는 도구는 실행뿐 아니라 도구 목록에서도 노출되지 않는다.AI 에이전트가 서로 작업을 주고받는 구조가 늘면서 에이전트 간 통신 역시 새로운 관리 대상이 되고 있다. 콩 AI 게이트웨이는 A2A 트래픽에 중앙 집중식 인증·인가를 적용하고 페이로드, 지연시간, 토큰 사용량, 오류 등의 텔레메트리를 수집한다.발신자와 호출 기능 등 A2A 호출 내역을 감사·추적할 수 있어 승인되지 않은 에이전트 간 상호작용을 차단하고 규정 준수와 사후 분석에 필요한 기록을 확보할 수 있다.토큰 교환과 범위 기반 도구 필터링도 제공해 각 에이전트가 접근할 수 있는 기능과 데이터 범위를 제어하도록 설계됐다.토큰 사용량·비용까지 관측해 AI 핀옵스 지원콩 AI 게이트웨이는 콩 커넥트를 통해 온프레미스와 하이브리드 환경, 쿠버네티스 등 다양한 데이터 플레인에 적용할 수 있다. 기업은 기존 인프라와 보안 정책에 맞춰 배포 방식을 선택할 수 있다.감사 로그와 메트릭, 오픈텔레메트리(OpenTelemetry, OTel) 기반 트레이싱을 제공해 토큰 사용량과 지연시간, 비용을 추적하며 커넥트 분석 대시보드나 기존 관측 스택과 연동해 모델별 사용량과 응답 오류율, 요청자별 토큰 사용량 등을 확인할 수 있다.특히 LLM 비용은 단순한 요청 건수가 아니라 모델과 입출력 토큰 규모에 따라 달라지기 때문에 일반적인 API 호출량만으로는 정확한 비용 통제가 어렵다. 콩 AI 게이트웨이는 실제 토큰 사용량을 기준으로 요청 제한과 사용량 할당량을 적용해 팀이나 프로젝트별 AI 지출을 관리할 수 있도록 지원한다.텍스트뿐 아니라 오디오·이미지·비디오와 캐시 읽기·쓰기까지 구분하는 모달리티 인식 비용 관리 기능을 통해 실제 과금 체계에 맞춘 비용 산정도 지원한다.또한 LLM과 MCP, API, 이벤트 스트림 전반의 AI 리소스 소비량을 하나의 환경에서 관측해 어떤 팀과 모델, 사용 사례에서 비용이 발생하는지 파악할 수 있도록 한다. 콩은 이러한 사용량·비용 거버넌스 기능을 기업의 AI 핀옵스를 위한 기반으로 제시하고 있다.고객 환경 맞춰 구축·연계·운영 지원클라우드네트웍스는 AI 게이트웨이를 비롯해 가드레일과 레드티밍, 관측·최적화 등 AI 거버넌스 영역의 솔루션을 제공하고 있다. 콩 AI 게이트웨이 도입 시에는 고객의 기존 인프라와 보안 정책, 운영 체계를 고려해 구축과 시스템 연계, 운영 최적화까지 지원한다.AI 활용이 개별 LLM 서비스에서 MCP 기반 도구 연결과 멀티 에이전트 운영으로 확대될수록 AI 트래픽을 일관되게 통제하고 사용 현황을 관측할 수 있는 공통 관리 계층의 중요성도 커질 전망이다. 클라우드네트웍스는 이러한 흐름에 맞춰 AI 게이트웨이와 가드레일, 관측·최적화를 아우르는 AI 거버넌스 사업을 확대한다는 계획이다.출처 : 데이터넷(https://www.datanet.co.kr)

클라우드네트웍스가 글로벌 API·AI 연결성 기업 Kong과 파트너십을 체결하고 Kong AI Gateway의 국내 공급을 시작한다고 밝혔다.Kong AI Gateway는 기업의 AI 트래픽을 단일 관문에서 통합 관리하는 AI 게이트웨이다. 이번 파트너십은 생성형 AI와 LLM 활용이 실제 업무로 확산되면서 AI 호출에 대한 통제와 거버넌스 수요가 커지는 가운데, 국내 기업의 AI 운영 체계 구축을 지원하기 위해 추진됐다.기업의 AI 도입이 실험 단계에서 서비스 운영 단계로 접어들면서, AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할 것인지가 새로운 운영 과제로 떠오르고 있다. LLM 호출도 API 형태로 이뤄지기 때문에 인증, 보안, 모니터링이 가능한 중앙 관문의 필요성이 커지고 있다.Kong은 API 및 AI 연결성 기술을 개발하는 글로벌 기업으로, 오픈소스로 널리 사용되는 Kong Gateway를 기반으로 API 관리 플랫폼을 제공해왔다. 최근에는 API 관리 영역에서 LLM, MCP, 에이전트 간(A2A) 트래픽까지 관리 범위를 넓히고 있으며, Kong AI Gateway가 이 가운데 AI 트래픽 관리를 담당한다.Kong AI Gateway는 기존 API 게이트웨이 개념을 확장해 LLM과 생성형 AI API 호출을 중앙에서 제어, 보안, 관측할 수 있도록 설계됐다. Kong Gateway와 동일한 런타임을 기반으로 하며, 여러 LLM 공급자의 호출을 단일 표준 인터페이스로 관리한다.Kong AI Gateway는 인증·인가, 사용량 제한, 감사 로그 등 기존 API 보안 정책을 AI 호출에도 동일하게 적용한다. PII 제거, 프롬프트 통제, 의미 기반 캐싱, 트래픽 관측 등 AI 특화 기능도 게이트웨이 계층에서 제공한다.최근 기업들의 AI 도입이 확산되면서 모델 성능뿐 아니라 호출 경로 통제, 비용 관리, 감사 체계까지 함께 설계해야 하는 상황이 늘고 있다. 클라우드네트웍스는 Kong AI Gateway의 국내 공급과 함께 고객 환경에 맞는 아키텍처 설계, 구축, 연계, 기술 지원을 제공한다.정흥균 클라우드네트웍스 대표이사는 "생성형 AI가 실제 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다"며 "AI 운영 환경 구축 경험을 바탕으로 Kong AI Gateway를 공급하며 국내 기업의 AI 거버넌스 체계를 지원하겠다"고 말했다.데이비드 칼리스 Kong 아시아태평양·인도·일본 지역 부사장은 "올해는 금융, 제조, 유통 등 국내 주요 기업을 중심으로 Kong AI Gateway 도입이 본격화되는 시점"이라며 "클라우드네트웍스와의 협력을 통해 기업들이 AI 거버넌스 체계를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.출처 : 하이뉴스(https://www.hinews.co.kr/index.php)

이번 협력은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스가 확대되면서 AI 트래픽에 대한 통제와 관리 체계 구축 필요성이 커진 데 따른 것이다. 기업의 AI 활용이 실제 서비스와 업무 환경으로 확대되면서 인증·보안·모니터링 등을 통합 관리할 수 있는 관문 역할의 시스템이 요구되고 있다.LLM 호출이 API를 통해 이뤄지는 환경에서는 여러 모델 공급자와 검색증강생성(RAG), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 간(A2A) 통신 등이 함께 활용되면서 트래픽 관리의 복잡성도 커지고 있다. Kong은 기존 API 게이트웨이 플랫폼인 Kong Gateway의 기능을 AI 및 에이전트 트래픽 관리 영역으로 확장하고 Kong AI Gateway를 선보였다.Kong AI Gateway는 Kong Gateway와 동일한 런타임을 기반으로 여러 LLM 공급자의 호출을 단일 인터페이스에서 관리할 수 있도록 구성됐다. 인증·인가, 사용량 제어, 감사 로그 등 기존 API 관리 기능과 함께 개인정보(PII) 필터링, 프롬프트 관리, 캐싱, 트래픽 모니터링 등의 기능을 제공한다.클라우드네트웍스는 제품 공급과 함께 고객 환경에 맞춘 아키텍처 설계와 시스템 구축, 연계, 기술 지원 등을 진행할 예정이다. 기존 AI 운영 환경과 관문 계층을 연계해 기업의 AI 관리 체계 구축을 지원한다.정흥균 클라우드네트웍스 대표이사는 "생성형 AI가 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출에 대한 통제와 관측도 함께 고려해야 한다"며 "Kong AI Gateway 공급을 통해 기업의 AI 운영과 관리 체계 구축을 지원하겠다"고 말했다.데이비드 칼리스 Kong 아시아태평양·인도·일본 지역 부사장은 "금융, 제조, 유통 등 국내 기업의 AI Gateway 도입이 확대되는 시점"이라며 "클라우드네트웍스와 협력을 통해 기업의 AI 관리 체계 구축을 지원하겠다"고 밝혔다.출처 : 공감신문(https://www.gokorea.kr)

클라우드네트웍스(대표 정흥균)가 글로벌 API·AI 연결성 기업 콩(Kong)과 파트너십을 체결하고 '콩 AI 게이트웨이'의 국내 공급을 시작한다고 밝혔다.이는 기업의 AI 트래픽을 단일 관문에서 통합 관리하는 AI 게이트웨이다. 이번 파트너십은 AI 호출에 대한 통제와 거버넌스 수요가 커지는 가운데, 국내 기업의 AI 운영 체계 구축을 지원하기 위해 추진됐다.콩은 API 및 AI 연결성 기술을 개발하는 글로벌 기업으로, 오픈소스로 널리 사용되는 콩 게이트웨이를 기반으로 API 관리 플랫폼을 제공해 왔다. 최근에는 API 관리 영역에서 LLM, MCP, 에이전트 간(A2A) 트래픽까지 관리 범위를 넓히고 있으며, 콩 AI 게이트웨이가 이 가운데 AI 트래픽 관리를 담당한다.기존 API 게이트웨이 개념을 확장해 LLM과 생성형 AI API 호출을 중앙에서 제어, 보안, 관측할 수 있도록 설계됐다. 콩 게이트웨이와 동일한 런타임을 기반으로 하며, 여러 LLM 공급자의 호출을 단일 표준 인터페이스로 관리한다.주요 기능 측면에서 인증·인가, 사용량 제한, 감사 로그 등 기존 API 보안 정책을 AI 호출에도 동일하게 적용한다. 또한 PII 제거, 프롬프트 통제, 의미 기반 캐싱, 트래픽 관측 등 AI 특화 기능을 게이트웨이 계층에서 제공해, 애플리케이션마다 개별로 구현하던 보안·정책을 공통 운영 계층으로 표준화할 수 있도록 지원한다.기업이 모델 성능뿐 아니라 호출 경로에 대한 통제, 비용 관리, 감사 체계를 함께 설계해야 하는 상황에서, 클라우드네트웍스는 콩 AI 게이트웨이의 국내 공급과 함께 고객 환경에 맞는 아키텍처 설계, 구축, 연계, 기술 지원을 제공한다. 이를 통해 게이트웨이 계층의 통제 체계를 기존 AI 운영 환경과 연결하고, AI 거버넌스 포트폴리오를 확장한다는 방침이다.정흥균 클라우드네트웍스 대표는 “생성 AI가 실제 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다”며 “클라우드네트웍스는 AI 운영 환경 구축 경험을 바탕으로 콩 AI 게이트웨이를 공급하며 국내 기업의 AI 거버넌스 체계를 지원하겠다”고 말했다.출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

클라우드네트웍스(대표이사 정흥균)가 글로벌 API·AI 연결성 기업 Kong(콩)과 파트너십을 체결하고 Kong AI Gateway의 국내 공급을 시작한다고 18일 밝혔다.Kong AI Gateway는 기업의 AI 트래픽을 단일 관문에서 통합 관리하는 AI 게이트웨이다. 이번 파트너십은 생성형 AI와 LLM 활용이 실제 업무로 확산되면서 AI 호출에 대한 통제와 거버넌스 수요가 커지는 가운데, 국내 기업의 AI 운영 체계 구축을 지원하기 위해 추진됐다.기업의 AI 도입이 실험 단계에서 서비스 운영 단계로 들어서면서, AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할 것인지가 새로운 운영 과제로 떠오르고 있다. LLM 호출 역시 API 형태로 이뤄지기 때문에 인증, 보안, 모니터링이 가능한 중앙 관문의 필요성이 커지고 있다. 여기에 여러 LLM 공급자, RAG, MCP, 에이전트 간 호출이 얽히면서 기존 API 게이트웨이만으로는 AI 트래픽을 일관되게 관리하기 어려운 환경이 형성되고 있다.Kong은 API 및 AI 연결성 기술을 개발하는 글로벌 기업으로, 오픈소스로 널리 사용되는 Kong Gateway를 기반으로 API 관리 플랫폼을 제공해 왔다. 최근에는 API 관리 영역에서 LLM, MCP, 에이전트 간(A2A) 트래픽까지 관리 범위를 넓히고 있으며, Kong AI Gateway가 이 가운데 AI 트래픽 관리를 담당한다.Kong AI Gateway는 기존 API 게이트웨이 개념을 확장해 LLM과 생성형 AI API 호출을 중앙에서 제어, 보안, 관측할 수 있도록 설계됐다. Kong Gateway와 동일한 런타임을 기반으로 하며, 여러 LLM 공급자의 호출을 단일 표준 인터페이스로 관리한다.주요 기능 측면에서 Kong AI Gateway는 인증·인가, 사용량 제한, 감사 로그 등 기존 API 보안 정책을 AI 호출에도 동일하게 적용한다. 또한 PII 제거, 프롬프트 통제, 의미 기반 캐싱, 트래픽 관측 등 AI 특화 기능을 게이트웨이 계층에서 제공해, 애플리케이션마다 개별로 구현하던 보안·정책을 공통 운영 계층으로 표준화할 수 있도록 지원한다.AI 활용이 서비스 운영 단계로 접어들수록 기업은 모델 성능뿐 아니라 호출 경로에 대한 통제, 비용 관리, 감사 체계를 함께 설계해야 하는 상황에 놓이고 있다. 클라우드네트웍스는 Kong AI Gateway의 국내 공급과 함께 고객 환경에 맞는 아키텍처 설계, 구축, 연계, 기술 지원을 제공한다. 이를 통해 게이트웨이 계층의 통제 체계를 기존 AI 운영 환경과 연결하고, AI 거버넌스 포트폴리오를 확장한다는 방침이다.클라우드네트웍스 정흥균 대표이사는 "생성형 AI가 실제 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다"며 "클라우드네트웍스는 AI 운영 환경 구축 경험을 바탕으로 Kong AI Gateway를 공급하며 국내 기업의 AI 거버넌스 체계를 지원하겠다"고 말했다.데이비드 칼리스(David Carless) Kong 아시아태평양·인도·일본 지역 부사장은 “올해는 금융, 제조, 유통 등 국내 주요 기업을 중심으로 Kong AI Gateway 도입이 본격화되는 중요한 시점”이라며 “클라우드네트웍스의 성숙한 AI 기술 역량과 폭넓은 사업 기반을 바탕으로 기업들이 안정적인 AI 거버넌스 체계를 구축할 수 있도록 협력을 더욱 강화해 나갈 것이며, Kong도 이를 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다.출처 : 세계비즈(https://www.segyebiz.com/)

클라우드네트웍스는 글로벌 API·AI 연결성 기업 콩(Kong)과 협력을 맺고 콩 AI 게이트웨이(Kong AI Gateway)를 국내에 공급한다고 18일 밝혔다.회사 측에 따르면 콩 AI 게이트웨인은 기업 AI 트래픽을 단일 관문에서 통합 관리한다. 양사는 생성형 AI와 LLM 활용이 실제 업무로 확산되면서 AI 호출에 대한 통제와 거버넌스 수요가 커지는 가운데, 국내 기업 AI 운영 체계 구축을 지원하기 위해 협력하기로 했다.콩은 API 및 AI 연결성 기술을 개발하는 글로벌 기업으로, 오픈소스로 사용되는 콩 게이트웨이 기반으로 API 관리 플랫폼을 제공해 왔다. 최근에는 API 관리 영역에서 LLM, MCP, 에이전트 간(A2A) 트래픽까지 관리 범위를 넓히고 있으며, 콩 AI Gateway는 AI 트래픽 관리를 담당한다.정흥균 클라우드네트웍스 대표는 "생성형 AI가 실제 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다"며 "클라우드네트웍스는 AI 운영 환경 구축 경험을 바탕으로 Kong AI Gateway를 공급하며 국내 기업 AI 거버넌스 체계를 지원하겠다"고 말했다.출처 : 디지털투데이 (DigitalToday)(https://www.digitaltoday.co.kr)

LLM·MCP·에이전트 호출 통합 관리 ··· 인증·사용량 제한·감사 로그 적용고객 환경 맞춤 구축·연계·기술지원 제공 ··· AI 거버넌스 포트폴리오 확대클라우드네트웍스(대표 정흥균)가 글로벌 API·AI 연결성 기업 콩(Kong)과 파트너십을 체결하고 ‘콩 AI 게이트웨이(Kong AI Gateway)’의 국내 공급을 시작한다고 18일 밝혔다.콩 AI 게이트웨이는 기업의 AI 트래픽을 단일 관문에서 통합 관리하는 AI 게이트웨이다. 이번 파트너십은 생성형 AI와 LLM 활용이 실제 업무로 확산되면서 AI 호출에 대한 통제와 거버넌스 수요가 커지는 가운데 국내 기업의 AI 운영 체계 구축을 지원하기 위해 추진됐다.기업의 AI 도입이 실험 단계에서 서비스 운영 단계로 들어서면서 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할 것인지가 새로운 운영 과제로 떠오르고 있다. LLM 호출 역시 API 형태로 이뤄지는 만큼 인증과 보안, 모니터링이 가능한 중앙 관문의 필요성이 커지고 있다.여기에 여러 LLM 공급자와 RAG, MCP, 에이전트 간 호출이 복잡하게 얽히면서 기존 API 게이트웨이만으로 AI 트래픽을 일관되게 관리하기 어려운 환경이 형성되고 있다.콩은 API 및 AI 연결성 기술을 개발하는 글로벌 기업으로, 오픈소스로 활용되는 ‘콩 게이트웨이’를 기반으로 API 관리 플랫폼을 제공해 왔다. 최근에는 기존 API 관리 영역에서 LLM과 MCP, 에이전트 간(A2A) 트래픽으로 관리 범위를 확대하고 있으며, 콩 AI 게이트웨이가 AI 트래픽 관리를 담당한다.콩 AI 게이트웨이는 기존 API 게이트웨이 개념을 확장해 LLM과 생성형 AI API 호출을 중앙에서 제어·보안·관측할 수 있도록 설계됐다. 콩 게이트웨이와 동일한 런타임을 기반으로 여러 LLM 공급자의 호출을 단일 표준 인터페이스에서 관리한다.주요 기능으로는 인증·인가와 사용량 제한, 감사 로그 등 기존 API 보안 정책을 AI 호출에도 동일하게 적용한다. 개인정보(PII) 제거와 프롬프트 통제, 의미 기반 캐싱, 트래픽 관측 등 AI 특화 기능도 게이트웨이 계층에서 제공한다.이를 통해 애플리케이션별로 개별 구현하던 보안과 정책을 공통 운영 계층으로 표준화할 수 있도록 지원한다.AI 활용이 서비스 운영 단계로 확대될수록 기업은 모델 성능뿐 아니라 호출 경로에 대한 통제와 비용 관리, 감사 체계를 함께 설계해야 한다.클라우드네트웍스는 콩 AI 게이트웨이의 국내 공급과 함께 고객 환경에 맞는 아키텍처 설계와 구축, 연계, 기술지원을 제공한다. 이를 통해 게이트웨이 계층의 통제 체계를 기존 AI 운영 환경과 연결하고 AI 거버넌스 포트폴리오를 확대한다는 방침이다.정흥균 클라우드네트웍스 대표는 “생성형 AI가 실제 업무에 적용되면서 기업은 모델 성능뿐 아니라 AI 호출을 어떻게 통제하고 관측할지 함께 고려해야 하는 상황에 놓여 있다”며 “AI 운영 환경 구축 경험을 바탕으로 콩 AI 게이트웨이를 공급하며 국내 기업의 AI 거버넌스 체계를 지원하겠다”고 말했다.데이비드 칼리스(David Carless) 콩 아시아태평양·인도·일본 지역 부사장은 “올해는 금융과 제조, 유통 등 국내 주요 기업을 중심으로 콩 AI 게이트웨이 도입이 본격화되는 중요한 시점”이라며 “클라우드네트웍스의 AI 기술 역량과 사업 기반을 바탕으로 기업들이 안정적인 AI 거버넌스 체계를 구축할 수 있도록 협력을 강화하고 콩도 이를 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.출처 : 데이터넷(https://www.datanet.co.kr)