1. GitLab 18.1 업데이트 - Maven 가상 레지스트리, Duo Code Review GA 버전
2. 클라우드·AI 비용 관리, 2025년 FinOps 실무 핵심 변화는?
3. Apache Kafka 4.0의 혁신 Top 4 - KRaft, 큐, 컨슈머 그룹 리밸런싱, 코드 인젝션

이제 Maven 가상 레지스트리로 GitLab에서 Maven 의존성 관리를 간소화할 수 있습니다. Maven 가상 레지스트리는 잘 알려진, 단일 URL을 사용해 GitLab에서 여러 외부 레지스트리의 패키지를 관리하고 배포하는데요. 이 기능으로 가상 레지스트리를 만들 수 있고요. 퍼블릭, 프라이빗 업스트림 레지스트리에 가상 레지스트리를 연결할 수 있죠. 또 Maven 클라이언트를 구성해 설정된 업스트림에서 패키지를 가져올 수 있습니다. Maven 가상 레지스트리는 시간이 지나면서 패키지 성능을 향상하고, Maven 패키지를 쉽게 관리하는 데 도움이 됩니다.

Duo Code Review를 프로덕션 환경에서 더 편리하게 사용하세요. 이 기능은 AI 기반 코드 리뷰 어시스턴트로, 이번에 GA 버전으로 업그레이드됐습니다. Duo Code Review는 Merge request(MR)에 자동화된 피드백을 제공하는데요. 프로젝트 설정에서 자동 리뷰를 활성화하면, Duo가 모든 새로운 MR을 자동으로 리뷰합니다. 이는 사람 리뷰어가 나서기 전에 잠재적 버그, 보안 취약점, 코드 품질 문제를 발견할 수 있고요. MR 댓글에 @GitLabDuo를 멘션하면 특정 변경 사항이나 질문에 맞춤형 피드백도 받을 수 있습니다.

• GitLab.com 로그인 시, 유출된 비밀번호 탐지·알림

• CI/CD 컴포넌트로 SLSA Level 1 컴플라이언스 달성

• Pipeline Execution Policy 변수 우선순위 제어…개발 효율·보안 보장

• VS Code에서 다운스트림 파이프라인 Job 로그 보기

• CODEOWNERS 파일 검증 강화…구문과 권한 문제 확인

FinOps는 IT, 재무, 사업 등 여러 부서가 협업해 클라우드 비용을 관리하는 관행입니다. 이는 재무 책임을 DevOps 관행에 통합해 클라우드 컴퓨팅 리소스 비용과 효율성을 최적화하죠. FinOps는 2025년 IT 업계가 주목한 DevOps 트렌드로 선정됐는데요. 올해 FinOps Foundation과 AI 소프트웨어 배포 플랫폼 Harness가 각각 발표한 ‘2025년 FinOps 보고서’를 보면, 최신 FinOps 트렌드로 ‘최적화→거버넌스로 FinOps 우선순위 전환’, ‘비용 최적화 도구로 AI 부상’, ‘AI 지출 관리 활성화’, ‘클라우드 리소스 관리 지연’이 눈에 띕니다.

첫째, FinOps 실무자들의 최우선 과제는 ‘워크로드 최적화와 낭비 감소’에서 ‘대규모 FinOps 거버넌스와 정책 수립’으로 전환되고 있습니다. 거버넌스가 최적화 발전에 필요하기 때문이죠. 둘째, 설문조사 응답자 80%가 클라우드 비용 최적화에 AI를 활용합니다(Harness 조사). AI는 워크로드·코드 최적화, 멀티 클라우드 오케스트레이션, 비용 예측 등에 활발히 쓰이고요. 셋째, AI 지출 관리자는 급증하고 있죠. 이상 관리, 예산 편성 등 FinOps 기능이 AI 지출 관리에 사용됩니다. 넷째, 클라우드 리소스 문제 확인, 대처에 1주일 이상이 걸리고요. 클라우드 인프라 지출의 최소 20%는 활용도가 낮은 리소스에 낭비됩니다. 각 트렌드의 상세 현황과 등장 배경, 유의 사항을 알아보세요.

• KRaft 도입
  • 기본 메타데이터 관리를 위해 ZooKeeper를 KRaft로 대체
  • 이유: 비용 이점, 업타임, 애플리케이션 안정성
• Kafka용 큐(Queue)
  • Kafka가 토픽 기반 시스템이기 때문에 애플리케이션이 겪는 한계 극복
  • 토픽 정보는 병렬 처리를 위해 파티션, 그에 따라 복제
  • First In, First Out 패러다임에 따라 각 파티션에서 소비
  • 컨슈머는 특정 토픽의 파티션 수를 초과해 확장 가능
  • 규모를 확장해 작업을 완료하고 싶고 처리 순서가 중요하지 않을 때, Kafka용 큐가 적합
• 컨슈머 그룹 리밸런싱
  • KIP-848이 컨슈머 그룹 리밸런싱을 더 신속히 처리, 간소화
  • KIP-848은 컨슈머를 위한 파티션이 리밸런싱될 때 소비 중단 방지
  • Kubernetes와 같은 프레임워크로 오토스케일링 배포 향상
• 코드 인젝션과 관찰 가능성(Observability)
  • KIP-1112
    • 맞춤형 프로세스 래핑 기능으로 Kafka Streams의 Processor API, DSL 프로세서에 코드 삽입
    • 감사를 위한 로직을 프로세서에 일관되게 추가할 때, 코드를 수동으로 잘라 붙이는 작업 제거
  • KIP-1076, KIP-1091
    • 시스템 브로커에서 통합 클라이언트 메트릭과 새로운 상세 상태 메트릭을 제공해 Kafka의 관찰 가능성 향상
    • 메시징 서비스가 클라이언트 메트릭을 Kafka로 다시 보고하는 능력 개선
    • 사용자는 원하는 OpenTelemetry 컬렉터를 설정, Datadog과 같은 도구를 사용해 프로듀서와 컨슈머, 관리 클라이언트의 메트릭을 해당 플랫폼에 가져오도록 함