Unity AIゲートウェイによるAIガバナンス
Unity AI Gatewayは、エンタープライズAI向けのDatabricksガバナンスソリューションです。Unity Catalogを基盤として、データおよびAI資産を超えてガバナンスを拡張し、モデル、エージェント、MCPサーバー、およびツールの間のランタイムのインタラクションにまで及びます。チームが使用できるAIサービスを制御し、AIトラフィックをルーティングおよび管理し、ガードレールを設定し、1つのコントロールプレーンから使用状況を監視します。情報はありません。
Databricksは、基盤モデルAPIsを通じて大規模言語モデル(LLM)をネイティブに提供するため、インフラストラクチャをランすることなく、GPT、Claude、Geminiなどのモデルにトークン単位の従量課金でアクセスできます。外部のモデルプロバイダーを接続し、同じアクセス制御とトラフィック管理を通じてそれらのAPIにルーティングすることもできます。
使用を開始
AI資産、トラフィック、およびサービス動作全体にわたってAIガバナンスをセットアップし、適用します。
-
- AIガバナンスガイド
- 管理者がAI資産へのアクセス、トラフィックとコスト、およびリクエストと応答のコンテンツをエンドツーエンドで管理するためのパスです。
-
- チュートリアル: コーディングエージェントのGitHub MCPアクセスを管理する
- Unity Catalogの権限と組み込みサービスポリシーを使用して、コーディングエージェントのGitHub MCPツールへのアクセスを制限します。
-
- チュートリアル: サービスポリシーを使用してモデルサービスにガードレールを実装する
- 組み込みおよびカスタムサービスポリシーを使用して、モデルサービスにガードレールを実装します。
-
- チュートリアル: ユーザー、チーム、またはプロジェクト別の基盤モデルの支出を追跡する
- サービス・タグおよびリクエスト・タグを使用してユーザー、チーム、またはプロジェクトにコストを配分し、LLM の支出ドライバーを特定します。
AIサービスへのアクセスを制御する
AI資産をUnity Catalogセキュリティ保護可能オブジェクトとして登録し、テーブルとボリュームに使用するのと同じ特権でアクセスを付与および取り消します。エージェントはこれらの同じセキュリティ保護可能なオブジェクトによって管理されます。エージェントはUnity Catalogモデルとして登録され、エージェントが呼び出すツールはMCPサービス、関数、および接続として管理されます。
-
- Model APIs
- セットアップ不要で
system.aiにネイティブにサーブされる基盤モデルをクエリーし、Unity Catalog 権限でアクセスを管理します。
-
- 外部モデルプロバイダー
- OpenAI や Anthropic などのプロバイダーを独自のキー (BYOK) で接続し、単一のコントロール ポイントを通じて管理します。
-
- モデル
- Databricksで提供される基盤モデルを含む登録済みモデルを、Unity Catalogの権限で管理します。
-
- 基盤モデルの権限
- 組織がアクセスできるDatabricks提供の基盤モデルを、アカウント全体またはグループ単位で制限します。
-
- MCPツール
- Unity Catalogのセキュリティ保護可能なオブジェクトとして登録されたMCPサーバーを、ツールフィルタリングとサービスポリシーを使用して管理します。
-
- カスタムツール
- データに使用するのと同じ権限で、エージェントがツールとして使用するUnity Catalog関数を管理します。
-
- HTTP接続
- 外部APIsおよびMCPサーバーにアクセスするために使用されるUnity Catalog接続を管理します。
-
- カスタムモデルAPIの作成
- オプション: すぐに使用できる
system.aiの default を超えるモデルが必要な場合は、独自のガバナンス対象 Endpoint を追加します。
AIトラフィックをルーティングして管理する
Unity AI Gatewayは、中央のコントロールプレーンからモデルおよびMCPサービスにリクエストをルーティングするため、プロバイダー全体でキャパシティ、可用性、および費用を管理できます。
-
- レート制限を適用する
- 容量とコストを管理するために、モデルサービスおよびMCPサービスに消費制限を適用します。
-
- トラフィック分割とフォールバックを構成する
- リクエストを複数のモデルの宛先に分散させ、フェイルオーバーを追加して可用性を高めます。
-
- 予算の管理
- 使用量を監視し、ユーザーごとのthresholdと上限を設定します。
ガードレールとアクセスポリシーを設定する
ガードレールとも呼ばれるサービスポリシーは、そのコンテンツと呼び出し元に基づいて、各リクエストと応答がどのように進行するかを制御します。
-
- AI セキュリティ保護可能なオブジェクトのサービスポリシー
- 組み込みポリシーとカスタムポリシーを使用して、サービスポリシーがAIサービスへのリクエストとレスポンスのコンテンツをどのように管理するか。
-
- サービスポリシーの作成とアタッチ
- サービスポリシー関数を作成し、それをMCPサービスまたはモデルサービスにアタッチする方法。
使用状況、コスト、リスクを監視する
すべてのUnity AI Gatewayサービス全体でアクティビティ、費用、および成果を追跡します。
-
- 可観測性の概要
- サービス全体でのAIの使用状況、コスト、パフォーマンス、アクティビティを監視するための適切なツールを選択します。
-
- 使用状況を監視する
- システムテーブルを使用して、Unity AI Gateway 全体のリクエスト、トークン使用量、およびレイテンシを追跡します。
-
- コストを分析します。
- Databricksのコストをサービス、ターゲットモデル、プリンシパル、タグに割り当てます。
-
- リクエストとレスポンスを監査します。
- モニタリングとデバッグのために、リクエストとレスポンスをUnity Catalog Deltaテーブルにログ記録します。