시스템 설계를 다루는 글을 읽다 보면 컨트롤 플레인(control plane)과 데이터 플레인(data plane)이라는 말이 늘 짝을 지어 나옵니다. 시스템을 둘로 나눈다는 이야기인 건 알겠는데, 정확히 무엇을 기준으로 나누는 건지 물으면 선뜻 답하기 어렵죠. 특히 웹 서비스를 만들며 시스템을 프론트엔드와 백엔드로만 나눠 보던 분이라면 더 낯설게 느껴질 겁니다. 그런데 이 구분은 그 익숙한 나누기와 전혀 다른 방향으로 시스템을 자르는 칼이에요. 한 번 익혀 두면 매일 만지는 백엔드 코드도 다르게 보이기 시작합니다. 이번 글에서는
지난 6월에 agentgateway 글을 올리면서 AAIF에 막 합류한 에이전트 게이트웨이라고 소개했는데요. 그런데 9월 9일, AAIF 블로그에 또 하나의 게이트웨이가 합류했다는 발표가 올라왔습니다. Envoy AI Gateway라는 이름으로 알려져 있던 프로젝트가 Agent Router로 이름을 바꾸고 재단에 들어온 거예요. 한 재단에 게이트웨이가 둘이라니 좀 이상하지 않나요? 🤔 둘 다 에이전트 앞에 앉아서 MCP 서버와 LLM 호출을 받아내겠다고 하니 겹치는 게 당연해 보이는데, 막상 들여다보면 출발점이 꽤 다릅니다. 이번
AI 에이전트를 하나 만들어서 노트북에서 돌릴 때는 세상이 참 단순합니다. MCP(Model Context Protocol) 서버 두어 개를 설정 파일에 적어두고, OpenAI 키 하나를 환경 변수에 넣으면 끝이거든요. 그런데 이걸 팀 전체가 쓰게 만들려는 순간 질문이 쏟아지기 시작합니다. 사내 MCP 서버가 다섯 개로 늘어났는데 에이전트마다 다섯 개를 전부 적어줘야 하나요? 누가 실수로 배포 도구를 호출하는 건 어떻게 막죠? 지난달 LLM 요금이 왜 세 배가 됐는지, 누가 어떤 도구를 불렀는지 물어보면 답할 자료가 있나요? 😅
로컬에서 혼자 웹 앱을 개발하던 사람이 회사 운영 환경을 처음 만지면 꼭 듣게 되는 말이 있어요. "앞단에 nginx를 둘 거예요"라든지, "프록시 통해서 바깥으로 나가야 해요" 같은 문장인데요. 두 쪽 다 "프록시"라는 단어가 들어가는데, 가리키는 대상이 아예 반대입니다. 앞의 것은 리버스 프록시, 뒤의 것은 포워드 프록시예요. 이 글에서는 두 프록시가 어떻게 다른지, 왜 같은 이름을 쓰면서 역할은 서로 반대인지, 실무에서 어디에 어떻게 배치되는지를 차근차근 풀어보려 합니다. 프록시가 대체 뭐였죠? 프록시(proxy)라는 단어는