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Unity AI Gateway를 사용하여 코딩 에이전트 스프로울 관리

중앙 집중식 거버넌스, 관찰 가능성 및 비용 제어를 통해 조직 전체에서 AI 코딩 도구를 안전하게 배포, 관리 및 확장하세요.

Governing Coding Agent Sprawl with Unity AI Gateway

Summary

  • 중앙 집중식 감사 및 MCP 제어를 통해 코딩 에이전트를 안전하게 관리
  • 단일 예산 및 투명한 청구로 도구 전반의 비용 통합
  • 내장된 관찰 기능으로 채택, 사용 및 효과에 대한 완전한 가시성 확보

소프트웨어 개발은 새로운 시대를 맞이했습니다. 최고의 엔지니어링 팀은 이제 인간 주도 개발에서 에이전트 주도 개발로 전환하고 있습니다. 모든 조직은 이러한 새로운 10배 향상된 엔지니어를 가능한 한 광범위하게 배포하기 위해 적극적으로 노력해야 하지만, 채택에 대한 거버넌스와 모니터링에 대한 우려가 있습니다. 코딩을 성공적으로 수행하려면 엔지니어링 티켓, 디자인 문서, 고객 문제와 같은 민감한 회사 데이터에 액세스해야 하며, 조직은 통제되지 않고 모니터링되지 않은 채택으로 인한 보안 위험과 통제 불가능한 비용을 두려워합니다.

오늘날 저희는 Unity AI Gateway에 코딩 에이전트 지원을 도입합니다. 저희의 목표는 개발자에게는 코딩 도구의 자유를, 관리자에게는 통합된 거버넌스를 제공하는 것입니다.

AI 코딩 에이전트 스프로울

Opus 4.6, Composer 2, GPT-5.4, Kimi-2.5, Gemini 3 Pro -- 매주 새로운 모델이 출시되어 비용과 품질의 경계를 재편하고 있습니다. 코딩 도구 자체도 끊임없이 발전하고 있으며, 소프트웨어 개발자는 선택권을 원합니다. 예를 들어 Databricks 내에서 저희 소프트웨어 개발자는 Cursor, Codex, Claude Code 등을 유연하게 혼합하여 사용하며, 종종 여러 도구를 동시에 사용합니다! 여러 코딩 도구를 채택하는 것은 비즈니스 필수 사항이며, 이는 여러 도구를 지원하는 관리자가 개발자 생산성을 빠르게 지원하려는 경우 주요 과제를 야기합니다.

코딩 에이전트 스프로울은 AI 배포를 늦춥니다코딩 에이전트 스프로울은 조직의 AI 배포를 늦춥니다
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새로운 도구에 대한 보안, 데이터 개인 정보 보호 및 비용 검토는 팀의 속도를 늦출 수 있습니다. 또한 이러한 AI 코딩 도구는 여러 가지 이유로 훨씬 더 강력한 실사를 요구합니다:

  • 보안 위험: MCP는 에이전트에게 민감한 데이터에 액세스 권한을 부여할 수 있습니다
    MCP 도구는 조직 내 중요 데이터에 액세스할 수 있을 때 가장 유용하므로, 실수로 조직 내에서 가장 권한 있는 개발자가 될 수 있습니다. 조직은 에이전트의 데이터 액세스를 어떻게 감사하고 관리할 수 있을까요?
  • 비용 폭발: 에이전트 비용이 폭발적으로 증가하고 있습니다
    AI 사용량이 증가함에 따라 에이전트 비용은 주요 R&D 비용 동인이 되고 있습니다. AI 액세스와 도구의 유연성은 합리적인 비용 보호 장치와 균형을 이루어야 합니다. 관리자는 여러 도구에 걸쳐 효과적인 비용 통제를 어떻게 보장할 수 있을까요?
  • 가시성 격차: 경영진은 도구 채택에 대한 가시성이 부족합니다
    이러한 도구의 기능이 확장됨에 따라 조직은 AI 채택을 위해 경쟁하고 있습니다. 조직 전체에 AI를 확장하려면 측정이 핵심이며, 주요 차단기를 식별해야 합니다. 모두가 다른 도구를 사용하고 있다면 경영진은 누가 AI를 사용하고 있는지 쉽게 볼 수 있을까요?

그렇다면 조직은 데이터 개인 정보 보호와 비용 가시성을 보장하면서 AI 생산성을 빠르게 지원할 수 있을까요?

Unity AI Gateway의 코딩 에이전트 지원 소개

이를 단순화하기 위해 저희는 Unity AI Gateway에 코딩 에이전트 지원을 도입합니다. 이는 Codex, Cursor, Gemini CLI와 같은 인기 있는 코딩 도구를 위한 통합 거버넌스 허브입니다. 저희 게이트웨이는 액세스 제어, 사용 통계, 운영 가시성, 비용 관리, 보호 장치 및 추론 용량을 단일 플랫폼으로 통합하여 AI 에이전트에 대한 중앙 집중식 제어를 제공합니다.

  • 기둥 1: 중앙 집중식 보안 및 감사: 모든 에이전트 데이터 액세스는 Unity Catalog의 모든 감사 로그와 함께 중앙에서 관리될 수 있으며, Databricks에서 관리되는 MCP 서버MLflow를 통한 중앙 집중식 추적이 가능합니다.
  • 기둥 2: 단일 청구서 및 비용 제한: 관리자는 개발자가 사용하려는 도구에 관계없이 적용되는 비용 제한을 설정할 수 있습니다. 모든 인기 모델에 대한 자체 추론을 제공하는 Foundation Model API의 용량을 통해 관리자는 Databricks로부터 단일 청구서를 받습니다.
  • 기둥 3: 데이터 레이크하우스의 완전한 가시성: 사용자당 작성된 코드 줄 수, 사용자당 월별 비용 등과 같은 중요 데이터는 다른 중요 데이터와 함께 데이터 레이크하우스로 자동 수집됩니다.

코딩 에이전트, MCP 및 LLM 상호 작용을 위한 보안 및 규정 준수

AI Gateway는 코딩 에이전트, LLM 상호 작용 및 MCP 통합 전반에 걸쳐 보안 거버넌스를 통합합니다. 개발 워크플로는 분석 및 AI와 동일한 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 중앙 집중식 제어를 통해 실행됩니다.

  • 데이터 개인 정보 보호: 저희는 개인 데이터가 Databricks 보안 경계 내에 유지되도록 보장합니다.
  • 감사 준비 로깅: 규정 준수 및 보안 검토를 위해 Unity Catalog에서 추적을 자동으로 캡처합니다.
  • 모든 서비스에 대한 단일 ID: 개발자는 Databricks 자격 증명으로 한 번만 인증하면 GitHub, Atlassian 등 모든 도구에 액세스할 수 있으며, 서비스별 로그인 없이 사용할 수 있습니다. 이는 에이전트를 중요 데이터 소스에 안전하게 연결하는 동시에 일관된 거버넌스를 시행합니다.

코딩 에이전트 및 MCP 도구를 포함한 모든 통합을 통합함으로써 조직은 로깅을 중앙 집중화하고, 정책을 시행하며, 전체 생태계에서 사용량을 모니터링하여 일관된 보안 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

비용 관리 및 청구 간소화

Databricks의 Foundation Model API는 OpenAI, Anthropic 및 Gemini 모델과 Qwen과 같은 최고의 오픈 소스 코딩 모델에 대한 추론을 단일 플랫폼에서 제공합니다. 또한 게이트웨이를 통해 외부 용량을 가져와 토큰이 어디로 흐르든 모든 토큰에 대한 거버넌스를 확장할 수 있습니다.

이는 코딩 도구가 다른 에이전트와 동일한 용량에 연결될 수 있으며, 비용이 단일 청구서 및 가시성 플랫폼으로 중앙 집중화된다는 것을 의미합니다! Foundation Model API는 모든 최첨단 LLM 모델에 대해 출시 첫날부터 지원되므로 개발자는 출시되는 최신 최고의 모델을 즉시 사용할 수 있습니다.

중앙 집중식 게이트웨이를 통해 관리자는 모든 코딩 도구에 대한 속도 제한 및 예산을 제어하기 위해 관리 콘솔 간에 탭을 전환하는 것을 중단할 수 있습니다. 대신 조직은 개발자에게 모든 코딩 도구에 걸쳐 단일 예산을 제공하여 자신이 선택한 에이전트에 사용할 수 있도록 할 수 있습니다!

보고서

기업을 위한 에이전틱 AI 플레이북

AI 코딩 도구를 위한 통합 가시성

AI 코딩 도구 사용 데이터를 엔터프라이즈 데이터 세트와 함께 Unity Catalog의 최우선 데이터로 취급함으로써, 심층적인 운영 인텔리전스를 위한 통합되고 관리되는 프레임워크를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모든 코딩 활동이 감사 가능하고 안전하며 자동화된 워크플로우에 준비되도록 보장합니다.

OpenTelemetry 수집을 통해 코딩 도구 메트릭 및 추적은 Unity Catalog 관리 Delta 테이블로 자동 중앙 집중화됩니다.

모든 데이터가 레이크하우스에 도착하면 엔터프라이즈는 사용량 데이터를 비즈니스 온톨로지와 결합하는 창의적인 방법을 찾고 있습니다.

  • 조직별 채택 추적: AI Gateway 메트릭과 Workday를 조인하여 부서, 지역 또는 직급별 GenAI 채택을 매핑하여 교육을 어디에 집중해야 할지 파악하는 데 도움을 줍니다.
  • 개발자 속도 정량화: AI 지원이 결과에 미치는 실질적인 영향을 측정합니다.

예: "개발자당 토큰 사용량 20% 증가는 풀 리퀘스트 주기 시간 15% 감소로 이어져 AI 도구 사용과 개발자 속도 증가를 직접적으로 연결했습니다."

  • 사전 용량 계획: 속도 제한에 도달하는 사용자를 모니터링하여 생산성이 저하되기 전에 추가 용량 또는 전용 처리량을 확보하기 위한 데이터를 정당화합니다.

고객의 말

저희는 팀 전체의 코딩 도구 사용 현황을 파악하기 위해 노력해 왔습니다. 지출을 모니터링하고, 토큰 예산을 관리하며, 문제가 커지기 전에 이상 징후를 감지할 수 있는 중앙 집중식 방법이 필요합니다. AI Gateway의 모니터링 기능을 활용하여 AI를 책임감 있게 확장하는 데 필요한 제어 및 투명성을 확보할 수 있기를 기대합니다. — George Torres, AI 엔지니어링 수석 이사, First American
수백 명의 개발자를 여러 지역에 지원하기 위해 AI 코딩 도구 채택을 확대함에 따라, 저희는 AI Gateway가 웹 검색 및 대규모 컨텍스트 모델을 포함한 실험적 기능 및 고급 도구에 대한 기본 지원을 제공할 것으로 기대하고 있습니다. 저희는 베타 기능을 원활하게 지원하고 실시간 사용 대시보드를 제공하는 통합 플랫폼이 필요하며, 이를 통해 엄격한 거버넌스 및 규정 준수를 유지하면서 AI 개발을 자신 있게 확장할 수 있습니다. — Iyibo Jack, 제품 책임자, Milliman MedInsight

시작하기

오늘부터 모든 Databricks 고객을 위해 코딩 도구용 AI 게이트웨이를 사용할 수 있습니다. Cursor, Gemini CLICodex CLI 지원이 즉시 사용 가능합니다.

시작하려면 설명서를 확인하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)

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