Unity AI Gateway 정식 출시 예정: Unity Catalog 기반의 엔터프라이즈 AI 거버넌스

Databricks가 엔터프라이즈 AI를 위한 거버넌스 솔루션인 Unity AI Gateway의 정식 출시(GA)를 예고했습니다. 그동안 Unity Catalog가 테이블이나 볼륨 같은 데이터 자산의 접근 제어를 담당해 왔다면, Unity AI Gateway는 그 거버넌스 범위를 모델과 에이전트, MCP 서버, 도구 사이에서 벌어지는 런타임 상호작용까지 확장합니다.

핵심은 하나의 컨트롤 플레인에서 세 가지를 다룬다는 점입니다. 어떤 팀이 어떤 AI 서비스를 쓸 수 있는지 통제하고, AI 트래픽을 라우팅하고 관리하며, 사용량을 모니터링합니다.

Unity Catalog의 보안 대상으로 편입되는 AI 자산

Unity AI Gateway에서 다루는 모델 서비스, MCP 서비스, 모델 제공자 서비스는 모두 Unity Catalog의 securable 객체입니다. 즉 테이블이나 볼륨에 부여하던 것과 동일한 권한 체계로 이 자산들을 관리합니다. 별도의 권한 모델을 새로 익힐 필요 없이 기존 Unity Catalog 권한 부여 방식을 그대로 적용한다는 의미입니다.

정식 출시되는 기능은 다음 네 가지입니다.

모델 서비스는 요청을 pay-per-token 모델과 외부 모델로 라우팅합니다. 트래픽 분할(traffic splitting)과 폴백(fallback)을 지원하고, 여러 워크스페이스 간에 공유할 수 있습니다.

MCP 서비스는 외부 MCP 서버나 Databricks가 제공하는 MCP 서버를 등록하는 기능입니다. 등록된 서비스에 대해 권한 부여(grant)와 도구 선택으로 에이전트의 접근을 통제합니다.

모델 제공자 서비스는 OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock 같은 외부 모델 제공자를 표현합니다. 자격 증명을 중앙에서 관리한다는 점이 특징입니다.

예산(Budgets)은 Unity AI Gateway의 월간 지출을 모니터링하고 통제합니다. 사용자별 임계값(per-user threshold)과 하드 캡(hard cap)을 설정할 수 있습니다.

트래픽이 흐르는 구조

diagram

에이전트나 애플리케이션의 요청이 Unity AI Gateway를 통과하면서, 관리자가 정의한 권한과 라우팅 규칙에 따라 처리됩니다. 모델 서비스는 트래픽 분할과 폴백 규칙에 맞춰 대상 모델을 결정하고, 모델 제공자 서비스는 중앙에서 관리하는 자격 증명으로 외부 제공자에 연결합니다. MCP 서비스는 에이전트가 어떤 MCP 서버와 도구에 닿을 수 있는지를 grant와 도구 선택으로 제한합니다.

대상 워크로드

여러 팀이 서로 다른 모델과 외부 제공자를 사용하는 조직에서, 어떤 팀이 어떤 AI 서비스를 쓰는지 중앙에서 통제하려는 경우가 우선 대상입니다. 모델 서비스의 트래픽 분할과 폴백은 여러 모델에 걸쳐 요청을 배분하거나 장애 시 대체 모델로 넘기는 구성에 쓰입니다. 워크스페이스 간 공유가 가능하므로 동일한 모델 서비스를 여러 워크스페이스에서 재사용할 수 있습니다.

에이전트가 외부 도구에 접근해야 하는 워크로드에서는 MCP 서비스로 접근 범위를 grant와 도구 선택 단위로 제한합니다. 자격 증명을 애플리케이션마다 흩어 두는 대신 모델 제공자 서비스에서 중앙 관리하는 것도 이 범위에 포함됩니다. 예산 기능은 사용자별 임계값과 하드 캡으로 월간 지출을 통제해야 하는 상황을 위한 것입니다.

함께 GA되는 Databricks 제공 MCP 서비스

Slack, GitHub, Atlassian, Google Drive 같은 SaaS 애플리케이션용 Databricks 제공 MCP 서비스도 곧 정식 출시됩니다. 읽기와 쓰기 작업이 기본으로 활성화되며, 관리자와 사용자는 Unity AI Gateway에서 MCP 서비스와 개별 도구를 비활성화할 수 있습니다.

diagram