[디지털경제뉴스 박시현 기자] 깃랩이 ‘깃랩 15’를 출시했다. 깃랩 15는 포괄적인 데브옵스 기능으로 기업들이 소프트웨어를 안전하게 제공하고, 원하는 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 비즈니스-크리티컬(Business-Critical) 코드의 개발 및 협업을 지원한다.
깃랩 15는 가시성과 관측, 지속적인 보안 및 컴플라이언스, 엔터프라이즈 애자일 플래닝, 워크플로우 자동화 및 데이터 과학 작업부하 지원 등을 비롯한 솔루션 영역의 플랫폼 기능이 향상됐다
데브옵스 플랫폼을 이용하는 에어버스 등 여러 고객들은 이미 상당한 효율성 개선 효과를 거두고 있다. 에어버스 데브옵스 팀은 깃랩 구현 이전에 수동으로 테스트를 수행하고, 운영환경을 설정하는데 소요되던 시간을 깃랩 채택 후에는 24시간에서 단 10분 만에 기능 업데이트를 할 수 있게 됐다.
많은 기업들이 다양한 데브옵스 포인트 솔루션을 통합하고 있지만, 이러한 툴은 유지관리에 시간과 리소스가 많이 소모되기 때문에 궁극적으로 비즈니스의 핵심 기능을 수행하기 어렵고, 혁신을 저해하게 된다. 깃랩은 깃랩 15.0 버전으로 해당 팀이 비즈니스 혁신을 추진하는데 집중할 수 있도록 특별히 구현된 통합 데브옵스 플랫폼을 제공한다.
깃랩 측은 “기업들은 경쟁이 치열한 환경에서 그 어느 때보다 소프트웨어를 더 빠르고, 안전하게 제공해야 하는 압박에 직면하고 있다. 출시 기간을 단축하기 위해서는 보다 안정적이고, 포괄적인 플랫폼이 필요하다”며, “깃랩은 단일 데브옵스 플랫폼으로 이러한 문제를 해결한다. 기업들은 DIY(Do-It-Yourself) 툴체인을 제거하고, 기획에서 운영에 이르기까지 단일 애플리케이션으로 팀을 하나로 통합해 코드를 더 안전하고 빠르게 제공하고, 비즈니스 성과를 달성하는 것은 물론, 팀의 업무환경과 협업을 개선할 수 있다”고 밝혔다.
◆가시성 및 관측 기능으로 사일로 문제 해결 및 효율성 향상 = 팀은 애플리케이션 및 워크플로우 방식에 대한 가시성을 확보함으로써 보다 신속하게 작업을 수행할 수 있다.
깃랩 15는 가시성을 확장하고, 기업들이 가치 제공 및 애플리케이션 상태를 완벽하게 파악할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 이러한 기능은 조직의 사일로 문제를 제거하고, 공유 및 협업을 강화할 수 있도록 해준다. 깃랩의 포괄적인 관측 및 모니터링 툴은 기업들의 사고 발생률을 낮추고, 최근 성능 저하에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 사고 발생 시 실시간으로 우선순위에 따라 이를 분류할 수 있도록 지원한다. 이러한 새로운 기능은 코드에서 운영환경까지 리드 타임을 단축하고, 오류 빈도 및 심각성을 줄이는 것은 물론, 개발 팀이 배포 주기를 단축하고, 사고 발생 후 복구 시간을 줄이는데 도움을 줄 수 있다.
◆지속적인 보안 및 컴플라이언스 = 기업들은 개발 프로세스 후반에 취약점을 식별하게 되면, 비용이 증가하고, 보안침해 및 비즈니스 중단 위험이 자주 발생하게 된다. 이러한 역학관계에서는 복잡한 최신 애플리케이션과 클라우드 네이티브 배포로 인한 새로운 공격 벡터까지 결합될 수 있다.
깃랩 15는 전체 소프트웨어 개발 주기에 걸쳐 컴플라이언스를 강화할 수 있는 기능과 통합 보안 스캐닝 및 컴플라이언스 감사 기능을 제공함으로써 개발 팀이 더 많은 툴을 추가하거나 제품 제공에 방해받지 않고 소프트웨어 혁신에 집중할 수 있도록 지원한다.
◆엔터프라이즈 애자일 플래닝 및 워크플로우 자동화 = 깃랩은 비즈니스 리더들이 비전을 실현하고, 데브옵스 팀이 작업 방식을 개선해 가치를 제공할 수 있도록 플래닝 기능 세트를 제공한다.
깃랩 15는 향상된 플래닝 기능을 통해 초기 분석에서 플래닝, 구현, 배포 및 모니터링에 이르기까지 모든 데브옵스 라이프사이클 단계에 걸쳐 보다 다양한 워크플로우와 데이터 상호연결을 지원하고, 우수한 유연성을 제공한다.
깃랩은 또한 머신러닝 기능으로 데브옵스 플랫폼을 강화해 기존 기능을 보다 지능적으로 자동화해 가치 실현시간을 개선하는 것은 물론, 권고안을 제시해 의사결정 주기를 단축한다.
◆데이터 과학 팀 및 작업부하 지원 = 단일 데브옵스 플랫폼은 최신 애플리케이션의 빌드, 보호 및 운영과 관련된 모든 사람들을 지원한다. 머신러닝은 오늘날 소프트웨어 개발의 필수 구성요소이며, 데이터 과학자들은 깃랩 15를 통해 데이터 과학 모델을 보다 효율적으로 배포하고, 조정 과제를 줄일 수 있다. 또한 보다 신속하게 통찰력을 확보할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 자체 데이터 학습도 가능하다.
깃랩 15는 데이터 과학 팀이 이해관계자들과 긴밀히 협력해 최상의 사용자 경험을 제공할 수 있도록 모델옵스(ModelOps) 적용사례를 강화할 예정이다.
