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.

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.

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.

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

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

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.

IdP와 AWS IAM Identity Center 전환 시 확인해야 할 사용자·그룹 매핑, 권한 할당 복구, 업무 접근 검증과 되돌리기 기준을 정리합니다.

Kong AI Gateway 2.0의 독립 런타임, MCP 도구 통합, 비용·신원 기반 정책과 기존 환경의 전환 점검 항목을 정리합니다. 핵심 키워드: K

Google Cloud, Kong, AWS의 최근 공식 발표를 바탕으로 멀티에이전트 운영에서 왜 위임 구조, 컨텍스트 흐름, 도구 경계 검증이 먼저 필요한지 정리합니다.

OpenTelemetry entity events가 인프라와 서비스의 현재 상태 및 변화 이력을 구조적으로 다루는 방법과 API·AI 운영 관점의 의미를 정리합니다.

Akamai의 end-to-end PQC 적용과 NIST 전환 안내를 바탕으로, 기업이 API와 웹 서비스 관점에서 양자내성암호 전환을 준비하는 방법을 정리합니다.

AI 코딩 에이전트가 개발 생산성을 높이는 만큼 프롬프트 인젝션, 과도한 권한, 미검토 변경, 공급망 위험도 함께 커집니다. 기업이 먼저 갖춰야 할 보안 통제 구조를 정리합니다.

원격 MCP, AI 코딩 에이전트, 에이전트형 개발도구가 확산되면서 기업은 내부 시스템을 어떤 방식으로 연결할지 다시 묻고 있습니다. litis API Creator 관점에서 API 생성·변환·연계 전략의 필요성을 정리합니다.