1. GitLab 17.0 업데이트 소식 - CI/CD 카탈로그 GA 버전, AI 생산성 영향 분석 도구
2. GitLab의 ‘AI 리스크’ 관리 전략 - 보안 침해 모니터링, AI 추상화 계층 개발
3. Alert 임곗값 설정 꿀팁 - 시스템 모니터링 효과 ↑, 엔지니어 피로 ↓

CI/CD 카탈로그가 GA(Generally Available) 버전으로 나왔습니다. 이는 공개된 CI/CD 컴포넌트가 있는 프로젝트 목록인데요. 지속적 통합, 배포 파이프라인, 자동화 작업 솔루션이 필요할 때, 요구 사항에 맞는 다양한 컴포넌트를 찾을 수 있습니다. 아울러 누구나 컴포넌트 프로젝트를 만들어 CI/CD 카탈로그에 추가할 수 있고요. 기존 프로젝트에 기여해 컴포넌트를 개선할 수도 있죠. 한편, CI/CD 컴포넌트와 인풋도 GA 버전으로 업그레이드됐습니다.

이제 AI Impact 대시보드로 GitLab Duo가 개발 생산성에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있어요. 이 기능은 Value Streams 대시보드에서 이용할 수 있는데요. AI 사용량 추세를 리드 타임, 사이클 타임, DORA, 취약점 등 소프트웨어 개발 라이프사이클 지표와 비교합니다. 소프트웨어 리더는 비즈니스 결과에 집중하며, 엔드투엔드 워크스트림에서 절약한 시간도 측정할 수 있어요.

이번 GitLab 17.0에는 사용 중단된 일부 기능이 제거됐는데요. 이는 자체 관리형 서버 배포, 지속적 통합(CI), 지속적 배포(CD), 패키지, GitLab.com, Ultimate 기능에 걸쳐 있습니다. 이러한 변경 사항은 CI, CD, 컴플라이언스, 인스턴스 가용성 등 워크플로에 영향을 줄 수도 있는데요. GitLab 17.0에서 제거된 기능과 잠재적 영향을 지금 확인하세요.

• GitLab Duo Chat, Anthropic 최신 AI 모델 Claude 3 Sonnet으로 성능 UP!

• 배포에 바로 연결할 수 있는 ‘배포 상세 페이지’ 도입

• 프로젝트의 CI/CD job 토큰 허용 목록에 그룹 추가

• rules:exists에 project, ref 서브키 도입 → CI/CD 키워드 컨텍스트 제어 개선

요즘 생성형 AI의 안전성과 신뢰성이 화두죠. 이 문제를 해결하는 학습 데이터 큐레이션, 데이터 익명화, 모델 검증, AI 거버넌스 등 ‘책임 있는 AI’ 솔루션 시장이 형성됐고요. 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업도 관련 기술과 도구를 제공합니다. 최근 GitLab도 제품 개발을 위한 AI 윤리 원칙과 AI 지속성 계획(AI 모델 제공업체 검토·선정 절차)을 공개했죠.

GitLab은 AI 기능을 배포하기 전 AI 시스템 편견을 테스트하고요. AI 기능에서 보안 침해 관련 비정상적 행동 패턴을 모니터링합니다. 또 AI 모델 테스트 기술을 개발하는 ‘전담 모델 평가 그룹’을 운영하고요. ‘AI 추상화 계층’을 개발, 중앙 집중식 텔레메트리와 모니터링을 받아 AI 모델 제공업체가 GitLab AI 기능의 프로덕션 요구사항을 지키게 하죠. GitLab이 ‘AI 안전성·신뢰성 리스크’ 관리에 적용하는 각종 기술・운영 조치를 정리했습니다.

• 임곗값은 프로덕션 위험, 조사/해결 시간, 복잡성 관련해 설정
• 이는 리스크 발생 전 설정, 빠르게 조치 취할 수 있어야 함
• 운영자가 작업 수행 시간 확보하도록 임곗값을 문제에 너무 가깝지 않게 설정
• But 임곗값을 문제에서 너무 멀리 설정 X
• 일부 Alert는 여러 근본 원인이 있어 이해, 조사하기에 복잡함
• 빠른 문제 해결에 도움이 되도록 Alert를 근본 원인 수만큼 분할
• 적절한 임곗값 찾기 쉽지 않고, 여러 번 짧은 루프 피드백 거쳐야 함