GitLab 17.3 릴리즈 노트

·2024년 8월 16일·9 min read

GitLab 17.3이 지난 15일 출시됐습니다. 이번 업데이트에서는 실패한 파이프라인 job의 GitLab Duo 기반 근본 원인 분석 기능 GA 버전, AI 기반 취약점 해결 기능, GitLab Duo 상태 검사 기능 베타 버전, pod 삭제 기능, 로컬 터미널에서 Kubernetes 클러스터 연결 기능을 선보였습니다. 아울러 AI Impact 분석 기능에 코드 제안 수락률과 GitLab Duo seat 사용량 메트릭을 추가했습니다.

위 내용은 이번 릴리즈에서 선보인 160개 이상의 개선 사항 중 몇 가지 주요 사항입니다. 아래에 주요 업데이트 내용을 모두 확인하세요. 다음 달 릴리즈 내용을 미리 보려면, 17.4 릴리즈 킥오프 비디오가 있는 예정 릴리즈 페이지를 확인하세요.

근본 원인 분석으로 실패한 job 트러블슈팅

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근본 원인 분석(Root cause analysis) 기능이 GA(Generally Available) 버전으로 나왔습니다. 이 기능으로 CI/CD 파이프라인에서 실패한 job을 더 빠르게 트러블슈팅할 수 있습니다. 이 AI 기반 기능은 실패한 job 로그를 분석해 job 실패의 근본 원인을 신속히 파악하고, 해결 방법을 제안합니다.

AI로 취약점 해결

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GitLab AI 기반 취약점 해결 기능 화면. 출처=GitLab GitLab AI 기반 취약점 해결 기능 화면. 출처=GitLab

취약점 해결(Vulnerability resolution) 기능은 AI를 이용해 사용자가 취약점을 수정하도록 구체적인 코드 제안을 제공합니다. 버튼을 클릭하면, Merge request를 열고 지원되는 CWE 식별자 목록에서 SAST 취약점을 해결할 수 있습니다.

GitLab Duo 상태 검사 베타 버전

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(Self-Managed 전용)

GitLab Duo 상태 검사 기능 화면. 출처=GitLab GitLab Duo 상태 검사 기능 화면. 출처=GitLab

이제 자체 관리형 인스턴스에서 GitLab Duo의 설정 문제를 트러블슈팅할 수 있습니다. Admin 영역의 GitLab Duo 페이지에서 Run health check를 선택하세요. 이 상태 검사는 일련의 유효성 검사를 수행하고, 적절한 수정 조치를 제안해 GitLab Duo가 사용할 준비가 되도록 보장합니다.

GitLab Duo의 상태 검사 기능은 Self-managed와 GitLab Dedicated에서 베타 기능으로 이용할 수 있습니다.

GitLab UI서 pod 삭제

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GitLab pod 삭제 기능 화면. 출처=GitLab GitLab pod 삭제 기능 화면. 출처=GitLab

Kubernetes에서 실패한 pod를 재시작하거나 삭제해야 했던 적이 있나요? 지금까지는 GitLab을 벗어나 다른 도구를 사용해 클러스터에 연결하고, pod를 중지하며, 새 pod가 시작될 때까지 기다려야 했습니다. 이제 GitLab에 pod 삭제 기능이 기본으로 지원되므로 Kubernetes 클러스터를 원활하게 트러블슈팅할 수 있습니다.

클러스터 또는 네임스페이스의 모든 pod를 나열한 Kubernetes 대시보드에서 pod를 중지할 수 있습니다.

로컬 터미널서 Kubernetes 클러스터로 쉽게 연결

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GitLab 클러스터 연결 기능 화면. 출처=GitLab GitLab 클러스터 연결 기능 화면. 출처=GitLab

로컬 터미널에서 또는 데스크톱 Kubernetes GUI 도구 중 하나를 사용해 Kubernetes 클러스터에 연결하고 싶나요? GitLab에서는 Kubernetes용 에이전트의 사용자 액세스 기능을 이용해 터미널에 연결할 수 있습니다. 이전에는 명령을 찾으려면 GitLab 밖으로 이동해 문서를 탐색해야 했습니다. 이제 GitLab이 UI에서 연결 명령을 제공합니다. 아울러 GitLab은 사용자 액세스를 구성하도록 지원합니다!

연결 명령을 검색하려면 Kubernetes 대시보드 또는 에이전트 목록으로 이동하세요.

AI Impact 분석 메트릭 추가

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GitLab AI Impact 분석 대시보드. 출처=GitLab GitLab AI Impact 분석 대시보드. 출처=GitLab

코드 제안(Code Suggestions) 수락률과 GitLab Duo seat 사용량 메트릭은 GitLab Duo의 유효성과 활용도를 강조합니다. 이 두 가지 메트릭은 이제 Value Streams 대시보드의 AI Impact 분석에 포함돼 조직이 GitLab Duo의 비즈니스 가치 제공 영향력을 이해하도록 돕습니다.

코드 제안 수락률 메트릭은 ‘개발자가 GitLab Duo의 코드 제안을 얼마나 자주 수락하는지’ 나타냅니다. 이 메트릭은 코드 제안의 유효성과 기여자의 AI 기능 신뢰도를 모두 반영합니다. 구체적으로 이 메트릭은 지난 30일 동안 코드 기여자가 수락한 GitLab Duo 코드 제안 비율을 나타냅니다.

할당, 사용된 GitLab Duo seat 메트릭은 사용된 라이선스 seat 비율을 표시해 조직이 라이선스 활용, 리소스 할당, 사용 패턴 이해를 효과적으로 계획하도록 돕습니다. 이 메트릭은 지난 30일 동안 최소 하나 이상의 AI 기능을 사용한, 할당된 seat 비율을 추적합니다.

GitLab은 메트릭을 명확하게 요약하는 새로운 시각화 기능인 오버뷰 타일도 도입해 AI 기능의 현재 상태를 빠르게 평가하도록 지원합니다.