인공지능(AI) 기반 생산성 도구는 ‘반복적인 코딩과 지루한 작업을 자동화하고, 코드를 생성하여 생산성을 향상한다’고 약속합니다. 그러나 조직이 ‘생산성 도구의 AI 영향력’을 측정하는 방법은 아직 제대로 알려지지 않았습니다.

IT 기업의 기술 블로그는 단순히 기술 지식과 정보를 나누는 통로에만 그치지 않습니다. 이는 기업의 기술력과 개발 문화를 대외로 드러내는 창구이기도 한데요.

최근 조사 결과, 소프트웨어 라이프사이클의 배포 단계에 속하는 GitLab Environments 기능의 채택률은 낮고 이는 일부 유용성 문제에 직면한 것으로 나타났습니다.

여러분은 릴리즈 노트를 어떻게 작성하고 계신가요? 릴리즈 노트에 그저 ‘버그 수정’ 또는 ‘기능 개선’이라고만 쓰지는 않으신가요? 제품을 정기적으로 업데이트하다 보면 릴리즈 노트를 자칫 소홀히 작성할 우려가 있는데요. 릴리즈 노트를 관성에 기대어 성의 없이 쓰는 건 바람직하지 않습니다. 이는 릴리즈 노트가 소프트웨어 릴리즈 프로세스에서 중요한 역할을 하기 때문인데요. 릴리즈 노트는 제품 성과를 대내외에 공유하고, 사용자 또는 기업 내 구성원이 제품을 잘 이해하고 활용하도록 지원하며, 기업과 고객이 원활하게 소통하도록 돕습니다.

정리하면, 릴리즈 노트는 API 문서나 가이드처럼 독자(사용자, 기업 내 구성원 등)를 대상에 두고 작성하는 콘텐츠고요. 이에 독자 관점에서도 릴리즈 노트를 이해하기 쉽게, 도움이 되도록 써야 합니다. 엔지니어는 일상 업무로 릴리즈 노트를 종종 작성하는데요. 그렇다 보니 엔지니어 스스로 ‘난 릴리즈 노트 작성 방법을 잘 안다’라고 생각할 수도 있습니다. 이러한 생각은 자칫 독자, 그중에서도 사용자 입장을 더 고려하지 않고 엔지니어 관점에서만 릴리즈 노트를 쓰도록 이끌 수도 있는데요. 우리가 바람직한 릴리즈 노트 작성 방법을 꾸준히 공부하고, 관련 지식을 업데이트해야 할 이유입니다.

이 글에서는 릴리즈 노트를 효과적으로, 명확하게 써서 독자와 원활하게 소통하는 방법을 알아보려고 합니다. 먼저 릴리즈 노트의 개념과 중요성, 효과적인 릴리즈 노트 작성 방법을 살펴보고요. 아울러 인포그랩 프로덕트 팀의 릴리즈 노트 작성 방법을 소개하겠습니다.

오늘날 소프트웨어 개발 업계는 끊임없이 변화하고 있습니다. 생성형 인공지능(AI)을 비롯한 신기술은 하루가 멀다 하며 쏟아지고 있고요. 이는 엔지니어의 개발 방식, 문화, 환경을 뒤흔들죠. 특히 DevOps 엔지니어는 이러한 환경 변화에 능동적으로 대처하고, 기술 발전에 뒤처지지 않도록 꾸준히 공부해야 합니다. DevOps가 여전히 과도기에 머문 조직도 적지 않고요. DevOps 엔지니어는 내부에 DevOps를 잘 정착시켜야 할 책임이 있습니다. 이로써 DevOps 엔지니어는 조직에서 시장과 고객 요구에 부합하는 ‘훌륭한 프로덕트’를 만들도록 기여해야 하죠. 그러려면 DevOps 엔지니어가 기술 트렌드 변화를 계속 확인하고, 조직에서 개발 모범 관행을 만드는 역량도 쌓아야 합니다.

인포그랩 기술 블로그 독자 가운데에는 DevOps 엔지니어로 커리어를 이제 막 시작했거나, 이미 DevOps 엔지니어로 일하며 관련 지식과 정보를 구하려는 분들이 많은데요. 인포그랩에서는 이러한 분들이 현업에서 DevOps 실무를 원활하게 수행하는 데 도움이 되도록 ‘DevOps Expert Labs’라는 서비스를 최근 선보였습니다. DevOps Expert Labs는 실무자를 위한 DevOps 교육 서비스인데요. 이는 손으로 조작하며 직접 따라 해 보는 ‘핸즈온’ 교육 방식을 취합니다. 학습자는 이 서비스로 DevOps 기반 기술, DevOps 시스템 아키텍처 구성, 지속적 통합/테스트/배포 자동화 파이프라인 구축 등을 클라우드 네이티브 기반과 프로덕션 수준 환경에서 직접 실습하고요. 기술 관행까지 배울 수 있죠. 이 글에서는 DevOps 엔지니어로 일할 때 알아야 할 지식과 인포그랩의 DevOps Expert Labs로 이를 잘 학습하는 방법을 소개하고자 합니다.

오늘날 소프트웨어 개발 업무는 AI의 영향을 받고 있습니다. GitLab은 이러한 영향을 긍정적인 방향으로 발전시키고자 다양한 AI 기능을 선보이는데요. 특히 여러 AI 기능을 한데 모은 ’GitLab Duo’를 제공해 조직이 원활하게 협업하고, 코드를 신속하게 작성하며 리뷰하도록 지원합니다. 이는 업무 생산성과 효율성을 높여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 GitLab Duo를 활용해 소프트웨어 개발 업무 속도와 편의를 높이는 방법을 알아보겠습니다.

6월 26일, GitLab 코리아에서 16번째 밋업을 진행하였습니다. 이날은 평소보다 많은 분이 밋업에 참가해 주었는데요. 아마도 밋업 주제가 상당한 흥미를 불러온 것으로 생각합니다. 이날의 밋업 주제는 ‘GitLab + AI로 생산성 **높이기, 코드 리뷰 자동화’**였습니다.

밋업은 세션 1, 2로 나눠 진행됐습니다. **세션 1에서는 유인철 GitLab 코리아 이사가 ‘GitLab AI Assisted 주요 기능 알아보기’**를 주제로 발표했고요. 주요 내용으로 Code Suggestions, Suggested Reviewers 등 업무에 강력한 도움을 주는 AI 기능을 모은 GitLab Duo를 설명했습니다.

**세션 2에서는 신철호(Dexter) 인포그랩 이사가 ‘GitLab MR에서 코드 리뷰하기 - GPT & Plumber를 활용한 코드 리뷰 자동화’**를 주제로 발표를 진행했습니다. 주요 내용으로 리뷰의 중요성 및 다른 IT 회사의 모범사례, 코드 리뷰 자동화 방안을 설명해 주었고요. 코드 리뷰에 사용하는 도구로 ‘Plumber’도 소개했습니다. Plumber는 CI/CD 파이프라인을 손쉽게 구축하도록 도와주는 제품으로, 인포그랩이 개발했습니다.

최근 AI를 활용한 업무 자동화로 생산성을 높이는 것이 큰 화두인데요. 두 세션 모두 공통적으로 AI를 활용하여 업무를 효율적으로 수행하는 기능 및 방법을 알아보는 시간이었습니다. 이 글에서는 이번 밋업의 주요 발표 내용을 살펴보겠습니다.

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 도구입니다. 이는 2022년 말에 공개되었으며, 전례 없는 놀라운 성능으로 전 세계에 GPT 열풍을 불러일으켰습니다. 그 결과, ChatGPT가 나온 지 반년이 지난 지금도 생성형 AI 뉴스는 끊임없이 쏟아지고 있습니다. AI API를 이용한 다양한 도구도 계속 등장하고 있고요.

이번 블로그에서는 내부 개발자 포털(IDP)인 Port를 사용해 사내 블로그 포스팅 프로세스를 자동화한 썰을 풉니다. 인포그랩에서는 블로그를 포스팅하기 위해 매일 10분 이상씩 하던 단순 반복 작업을 클릭 한 번에 동작하도록 했습니다. 그 결과, 개발자, 테크니컬 라이터의 스트레스를 줄여 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 만들었습니다.

반복 작업을 줄이는 건 단순히 시간만 단축하는 것이 아닙니다. 수많은 사람이 단순 작업을 반복하느라 더 유용한 가치를 만드는 데 시간을 쓰지 못하고 있습니다. 이러한 작업을 줄이면 더 큰 가치를 창출하는 업무 시간을 확보할 수 있습니다. 이에 인포그랩에서는 수많은 교육 자료와 블로그의 배포 프로세스를 자동화하여 멤버들이 더 가치 있는 작업에 주력하도록 돕습니다.

빠르게 변화하는 소프트웨어 개발 세계에서 시간은 귀중한 자원입니다. 개발자는 워크플로의 생산성과 효율성을 개선하기 위해 끊임없이 노력합니다. 이 글에서는 일상적인 개발자 경험을 혁신하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 기술인 ‘코드 제안’을 소개합니다.

다음은 코드 제안의 사용 사례입니다:

• 작업 간소화
• 신규 개발자의 언어 탐색 지원
• 숙련된 개발자의 잦은 웹 검색 필요성 제거

이 모든 사례는 코드 제안이 어떻게 일상적인 개발자 경험을 향상하는지 보여주는 예시입니다. 이러한 사용 사례의 구체적인 예를 살펴보겠습니다.