LLM을 넘어 MCP·AI Agent까지 구성요소가 빠르게 늘고, 조직·사용자·서비스·Agent까지 AI를 쓰는 주체가 다양해집니다.
Business · AI Products
기업의 모든 AI 호출을
하나의 관문에서 통제합니다
AURDA API Gateway는 Public·Private 모델, MCP, AI Agent 호출이 거쳐 가는 단일 관문입니다. 접근 권한·Quota·예산과 AI 안전 정책을 중앙에서 통제하고, 라우팅과 장애 전환으로 서비스를 안정적으로 운영하며, 토큰·요청·추적 정보를 통합 관측합니다. 기존 플랫폼에 종속되지 않는 독립형 제품으로, AURDA Infra와 결합해 Suite로 쓰거나 단독으로 도입할 수 있습니다.
Connect · Control · Route · Observe연결·통제·운영·관측, 기업 AI 서비스에 필요한 네 가지 일을 관문 하나로
Standalone기존 플랫폼 종속 없이 단독으로 구축·도입하는 독립형 제품
AI FinOpsAI 사용량·비용 통합 분석과 주·월·연 단위 보고
Why
AI 활용이 넓어질수록 관리는 복잡해집니다
모델을 넘어 MCP·Agent까지 구성요소와 사용 주체가 늘어나면 일관된 통제와 운영 체계가 필요합니다. 규제는 그 시점을 앞당깁니다.
AI 활용 확대
AI 접근·사용량 통제부터 민감정보 관리까지 정책 요구가 늘어납니다.
분산된 AI 사용량과 요청 흐름을 한눈에 파악하기 어렵습니다.
규제 대응
고영향 AI의 위험관리·모니터링·문서 보관 의무가 생겼습니다. 계도기간 안에 통제와 기록 체계를 갖춰야 합니다.
공공 부문의 생성형 AI 활용에 이용 로그 기록과 접근 통제를 요구합니다. 등급별 접근 통제가 요건을 충족하는 수단입니다.
외부 LLM 도입이 열리면서 외부·내부 모델 혼용 통제와 사용 기록, 내부 감사 요구가 뒤따릅니다.
Architecture
관문 하나가 하는 일, 그림으로
호출이 어디서 들어와 어디로 가는지, 그 사이에서 Gateway가 무엇을 통제하고 어떻게 배분하는지 봅니다.
Single Gateway
모든 AI 호출이 거쳐 가는 단일 관문
사용자·업무 서비스·AI 애플리케이션의 호출은 Gateway를 거쳐 Public·Private 모델, MCP 서버, AI Agent로 갑니다. 호출하는 쪽은 관문 주소 하나만 알면 되고, 뒤의 모델이 바뀌어도 그대로입니다.
Control Pipeline
요청은 네 단계 통제를 거쳐 모델에 닿습니다
인증·권한, Quota·예산, 가드레일, 그리고 고위험 요청은 사람 승인 순서로 검사하고, 통과하지 못한 요청은 차단하거나 반려합니다. 모든 단계가 기록되어 AI기본법·N2SF 대응의 근거가 됩니다.
Routing
캐시와 부하를 보고 배분하고, 새 모델은 조금씩
같은 질문은 캐시로 바로 답하고, 요청은 부하와 처리 이력에 맞춰 배분합니다. 새 모델은 일부 요청(Canary)부터 적용해 검증한 뒤 비중을 넓히고, 장애가 나면 대체 경로로 자동 전환합니다.
Operating Flow
연결부터 관측까지, 여섯 화면으로 끝나는 운영
Provider·Endpoint를 등록해 모델을 연결하고, Playground에서 검증하고, Profile·API Key와 정책을 구성하고, 라우팅을 설정한 뒤, 모니터링에서 토큰·요청·Trace를 관측합니다.
Key Features
연결·통제·운영·관측, 관문 하나로
Model·MCP·Agent를 하나의 Gateway로 연결하고, 정책·라우팅·사용 현황을 중앙에서 관리합니다.
Connect · 연결
Public·Private 모델, MCP 서버, AI Agent를 단일 Gateway Endpoint로 연결합니다. 표준 API 하나로 기존 AI 서비스를 빠르게 연계하고, 뒤에서 모델을 바꿔도 호출하는 쪽은 그대로입니다.
표준 프로토콜부터 OCR, 새로 나온 API까지 Passthrough·Custom 방식으로 유연하게 붙입니다.
제조 설비·시스템 프로토콜과 연계해 현장 데이터와 AI 호출을 같은 통제 체계 안에 둡니다.
Control · 통제
사용자·조직·서비스별 Profile과 API Key를 발급하고, 어떤 모델과 도구에 접근할 수 있는지 역할 기반(RBAC)으로 통제합니다.
모델마다 다른 토큰·페이지·건수 기준으로 사용량을 산정하고, 조직·팀·서비스 계층별로 예산을 배분해 한도를 통제합니다.
입력과 출력에 AI 안전 정책을 일관되게 적용하고, 고위험 요청은 사람이 승인한 뒤 실행합니다. 승인·반려 이력이 감사 근거가 됩니다.
Route · 운영
처리 이력과 부하에 맞춰 요청을 배분합니다. 같은 질문을 매번 처음부터 처리하지 않습니다.
여러 Backend로 요청을 분산하고 상태를 상시 점검하며, 장애가 나면 대체 경로로 자동 전환합니다.
새 모델은 일부 요청부터 단계적으로 적용해 상태를 확인한 뒤 넓힙니다. 모델 교체 리스크를 최소화합니다.
Observe · 관측
Gateway와 모델 단위의 처리량·지연·오류를 한 화면에서 봅니다.
토큰 사용량과 요청별 Trace를 남겨, 요청 대기부터 답변 생성까지 어디서 시간이 걸리는지 짚습니다.
AI 사용량·비용을 통합 분석하고 주·월·연 단위 등 기업의 관리 주기에 맞춰 보고합니다.
Editions
통제 수준에 맞춰 고릅니다
Standard는 연결과 접근 통제, Enterprise는 계층 예산·가드레일·HITL까지. 제조 프로토콜은 Add-on으로 더합니다.
Endpoint 통합 관리, 인증·인가·권한(RBAC), 토큰 Quota. 모델 연결과 접근 통제가 필요한 조직의 시작점입니다.
Standard의 전부에 조직·팀·서비스 계층별 예산 통제, 가드레일 통합보안, HITL 승인을 더합니다. 다부서 운영과 감사 대응이 필요한 조직용입니다.
제조 설비·시스템 프로토콜 연계 모듈입니다. 두 Edition 어디에나 추가합니다.
Positioning
보안 제품과 경쟁하지 않고 보완합니다
정보유출 차단은 보안 제품이, 모델 연결·접근 통제·예산 통제는 Gateway가 맡습니다. 내부망에서 운영하는 AI 특화 독립형 관문입니다.
| 기능 | 국내 AI 보안 게이트웨이 | 오픈소스 게이트웨이 | 글로벌 API 관리 플랫폼 | AURDA API Gateway |
|---|---|---|---|---|
| 핵심 역할 | 정보유출 차단(DLP) 중심 | 모델 호출 프록시·라우팅 | API 관리의 부가 기능 | 모델·MCP·Agent 단일 관문과 사용 통제 |
| 거버넌스 | 입출력 보안 정책 | 키·한도 등 기본 관리 | 플러그인 조합 구성 | RBAC·계층 예산·가드레일·HITL |
| 비용 통제 | 범위 밖 | 기본 사용량 집계 | 요청 단위 과금 관리 | 조직·팀·서비스별 토큰 예산 배분 |
| 구축·지원 | 구축형, 국내 지원 | 자체 구축·자체 운영 | 글로벌 가격·지원 | 내부망 구축, 상용 기술지원·감사 대응 |
2026년 10월, 당사 제품 기준 정성 비교정보유출 차단은 보안 제품이, 모델 연결·접근·예산 통제는 Gateway가 맡는 보완 관계로 함께 구성할 수 있습니다.
AURDA Suite
자원부터 사용 통제까지 한 체계로
Infra + Gateway
자원·서빙은 Infra가, 접근·통제는 Gateway가
AURDA Infra가 GPU·NPU 자원과 모델·Agent 서빙을, AURDA API Gateway가 접근·통제·연계를 맡습니다. MCP는 Infra가 등록·배포·버전을, Gateway가 접근 권한·호출 통제를 맡는 경계로 나뉩니다. 단독으로도, 결합해서도 도입하며, Gateway는 타사 GPU 환경에도 단독 도입할 수 있습니다.