生成AIの活用促進は、その価値と合わせて、これまで以上に組織のITガバナンスに負荷をかける事にもなりかねません。本セッションでは、広がる生成AIの利用に伴う課題に対して、AI/LLMサービスを有機的に活用するKong AI Gatewayについてデモを交えてご紹介します。また成長を続けるAPIを取り巻く環境と、生成AIを含んだ新しいAPIエコシステムの広がりについてもご説明します。
/環境下で展開される 2025年までに企業で利用 されるAPIの50%以上が 「Unmanaged=野良API」に 50%の組織が、過去12ヶ月 の間にAPIのセキュリティイ ンシデントを経験している 81%の組織が、1時間のダウ ンタイムが30万ドル以上の 損失を生む、と回答 組織はハイブリッド/マルチク ラウド環境下において、多様 な実装 (REST, GraphQL, gRPC) を求められる API API API API API API API API API APIを取り巻く環境 - “Predicts 2022: APIs Demand Improved Security and Management” - Gartner 9
⬍ North - South EDGE + CROSS-APP API Design API Testing API Client API Design & Testing BUILD & CONSUME APIs ⬌ East - West WITHIN APP Service Mesh AGGREGATION AGGREGATION Kongエコシステムの全体像 11
Manager Declarative configuration Single Binary ~50MB Plugins Kong User Interface Intercept requests & responses and perform actions Underlying Kong engine Services, Routes etc can be managed through yaml/cli Managing Services, Routes, Consumers and Plugins Kong itself can be managed by an API Low-level operations e.g. load balancing services and routes Kong Gatewayの構成 13
LATENCY* (Milliseconds) *GigaOm API Management Benchmark 2022 ~1ms 50ms+ Fully automated CI/CDデプロイモデルをサポートする100%宣⾔的な 構成管理 Best in class performance インスタンスあたり50K+ TPSを低遅延で処理 Ultra-lightweight and infinitely scalable 42MBのランタイムパッケージサイズ。JVM不 要。Nginx上で稼働し垂直/⽔平スケール可。 Plugin to any architecture and infrastructure オンプレ/マルチクラウド/Kubernetes/Serverless等 環境を選ばないシングルバイナリ。 competitor competitor Kong Gateway - パフォーマンスと拡張性 14
APP API APP API APP API APP API APP APIゲートウェイ PRIVATE TRAFFIC API APP API APP API APP Service PUBLIC TRAFFIC API APP API APP API APP API APP API APP APIゲートウェイ PRIVATE TRAFFIC Gateway ユースケースとポリシー AuthN AuthN Rate Limit Bot Detect AuthN AI Rate Limit Transform OPA 16
API APP Service PUBLIC TRAFFIC Gateway ユースケースとポリシー for LLM AuthN AI Rate Limit APIゲートウェイ CLIENT PRIVATE TRAFFIC PUBLIC TRAFFIC API APP API APP API APP API APP API APP API APP API APP API APP API APP API APP APIゲートウェイ PRIVATE TRAFFIC AuthN AuthN Rate Limit Bot Detect Transform OPA Multi-AI Adoption コストコントロールも念 頭に置いて、タスクには 適切なLMMを使い分けた い。 LLM AI Data Governance AIモデルに出⼊りする データにある機微情報 を適切にコントロール したい。 AI Usage Governance AIの利⽤をポリシーで制御 し、監視し、想定外のコス ト膨張となる⾃体を予防した い。 18