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Litis가 다녀온 Kong API + AI Summit 2026. LA 현장의 발표와 사례, Tech Day에서 나눈 고객 중심의 질문을 전합니다.

같은 AI 모델을 선택해도 배포 옵션에 따라 데이터 처리자와 계약·통제 범위가 달라질 수 있습니다. Litis는 AI 연결 경로와 정책 적용 지점을 고객 환경에 맞춰 검토합니다.

자연어로 만드는 AI 업무 보고서에서 매출·고객 수 같은 지표의 정의, 원천 시스템 연결, 조회 결과 검증을 어떻게 설계할지 설명합니다.

디지털 주권을 데이터 저장 위치에 한정하지 않고 접근 권한, 복구 경로, 시스템 이동성, 감사 증거까지 점검하는 실무 질문을 정리합니다.

MCP·AI 에이전트 도구가 늘어나는 지금, 내부 API의 응답 형식·변환·오류를 배포 전에 검증하는 방법과 Litis API Creator의 활용 범위를 살펴봅니다.

AI Gateway를 Kubernetes 선언형 리소스로 운영할 때 모델 라우팅, 정책, 인증, 확장 설정의 변경 영향을 검토하는 실무 체크리스트입니다.

미토스가 보여준 AI의 취약점 탐색 능력을 기업 보안 과제로 해석하고, Litis API Creator·API Monitoring과 Akamai 보안 솔루션의 활용 방향을 소개합니다.

MCP 서버에서 도구 권한과 파일 경계가 우회되면 어떤 위험이 생기는지 살피고, AI 에이전트 도입 전 점검할 권한·경로·자격증명 관리 기준을 소개합니다.

브라우저에서 생성형 AI와 에이전트를 사용하는 기업이 데이터 이동, 접근 권한, API 호출, 보안 이벤트를 점검하는 실무 기준을 소개합니다.

AI 기반 보안 스캔을 도입할 때 자동 승인보다 먼저 설계해야 할 변경 단위 검증, 최신 위협 모델, 결정적 규칙, 사람 검토 기준을 정리합니다.

API 클라이언트 인증을 넘어 게이트웨이와 백엔드 사이의 신뢰를 점검하세요. mTLS, 인증서 갱신, 장애 대응을 함께 설계하는 실무 기준을 소개합니다.

Litis Tech Day에서 신원과 권한의 차이, RBAC 역할 폭발, ABAC의 속성 기반 판단, 자산 소유자의 승인 책임을 함께 살펴봤습니다.

OpenTelemetry Kubernetes attributes processor의 v1.0.0 소식을 계기로, Pod 연결과 메타데이터 누락, 변경 후 대시보드 검증 기준을 정리합니다.

API 명세와 실제 호출을 대조해 섀도 API를 찾고, 담당자 지정부터 사용 여부 확인과 폐기 검증까지 이어가는 실무 기준을 소개합니다.

기존 REST API가 AI 에이전트의 도구로 확장되는 시대, litis API Creator의 API 자동 생성, 변환, 매시업, 보안·운영 기능과 GS인증 1등급의 의미를 알아봅니다.

2026년 9월 11일부터 12일까지, Litis 구성원들이 양평에서 1박 2일 워크숍을 진행했습니다. 대표님의 메시지로 지난 3년의 성장과 다음 방향을 공유하고, 팀 레크리에이션과 식사를 통해 평소보다 가까이 대화했던 현장을 소개합니다.

API Gateway의 가용 영역 분산을 검토할 때 확인해야 할 백엔드 의존성, 장애 후 처리 용량, 업무 검증과 복구 기준을 정리합니다.

사내 RAG가 오래된 규정을 인용하지 않도록 문서 식별자, 개정 정보, 변경·삭제 반영과 답변 검증을 관리하는 실무 기준을 소개합니다.

API Gateway의 가용 영역 분산을 검토할 때 확인해야 할 백엔드 의존성, 장애 후 처리 용량, 업무 검증과 복구 기준을 정리합니다.

2026년 9월 30일 AWS App Mesh 지원 종료를 앞두고 통신 의존성, 정책 대응표, 단계적 전환, 복구 기준을 점검하는 방법을 정리합니다.