DevOps AI Agents›AI DevOps 분석
AI DevOps 분석 (Mantis for GitLab)
개발 ROI 증명·병목 탐지·기술부채 우선순위 — GitLab 데이터를 AI가 DORA·비용·리스크 관점으로 자동 분석해 경영진 리포트로 제공합니다
GitLab 네이티브 · On-premise 완전 지원 · 자연어 분석 질의
팀 환경에서 Mantis 분석 체험하기PAIN POINTS
개발 조직의 데이터가 경영 언어로 번역되지 않습니다
경영진·리더십·팀이 모두 겪는 3가지 상황 — AI 분석으로 번역합니다
개발 투자 대비 성과를
숫자로 보여주기 어렵습니다
경영진·이사회에 개발팀의 가치를 증명해야 하는데 근거 데이터를 매번 수작업으로 취합하고, 숫자 간 일관성도 부족합니다.
실제 현장: CEO·CTO·개발 리더십
✓ DORA 메트릭 자동 집계✓ 비용·ROI 자동 환산 리포트
파이프라인 병목이
어디 있는지 찾기가 어렵습니다
느린 잡·반복 실패·대기 시간이 쌓여도 데이터가 분산되어 있고 팀별로 자체 집계해 비교가 안 됩니다.
실제 현장: 멀티 프로젝트 운영 조직
✓ CI/CD 병목 자동 탐지✓ AI 기반 최적화 제안
기술부채가 쌓여가는데
우선순위를 정하지 못합니다
복잡도·커버리지·오래된 의존성이 늘어나는 건 알겠는데, 어디부터 손봐야 비즈니스 임팩트가 큰지 판단이 안 됩니다.
실제 현장: 레거시·복잡도 누적 조직
✓ 기술부채 레이더✓ 리스크 우선순위 제시
Persona Pain
개발팀이 뭘 하는지 모르겠다고요?
경영진과 리더십이 자주 겪는 고민, Mantis가 데이터로 답합니다
CEO“개발 ROI를 숫자로 확인하고 싶습니다”
비용·속도·리스크 관점으로 자동 집계, 예산·우선순위 판단의 근거 제공
CTO“팀 병목을 리더십에 설명하기 어렵습니다”
DORA Metrics·파이프라인 시그널 자동 시각화, 리포트 준비 시간 최소화
분석 기능
DevOps 전 영역의 데이터를 AI가 자동 분석합니다
DORA 4대 메트릭 자동 수집
배포 빈도·리드타임·변경 실패율·복구시간을 GitLab 데이터 기반으로 자동 측정
CI/CD 병목 탐지
느린 잡·반복 실패 패턴·큐 대기 자동 식별 및 최적화 제안
개발 비용 자동 환산
커밋·MR·파이프라인 활동을 시간·비용으로 환산하여 경영진 관점 리포트 생성
기술부채 레이더
복잡도·커버리지·오래된 의존성을 지속 추적해 리스크 우선순위 제시
AI 인사이트 추천
자연어 질의로 "지난달 배포 실패 원인은?"에 AI가 데이터 분석으로 답변
한 플랫폼, 두 개의 언어
CEO는 경영 지표로, CTO는 기술 지표로 — 역할에 맞는 대시보드를 제공합니다
CEO 대시보드
비용·속도·리스크 요약
경영진이 바로 의사결정할 수 있도록 개발 활동을 경영 지표 언어로 요약합니다.
CTO 대시보드
DORA·파이프라인·기술부채 심층
DORA 4대 지표, 파이프라인 성능, 기술부채 우선순위까지 기술 리더십에 필요한 깊이를 제공합니다.
DEMO
GitLab 데이터가 경영 인사이트로
커밋·MR·파이프라인 데이터를 DORA 메트릭과 비용 관점으로 자동 분석하는 과정을 확인하세요
LIVE DASHBOARD
실제 Mantis for GitLab 화면
역할에 맞는 집중 영역과 추천 컴포넌트를 확인하세요
코드 리뷰 / MR 병목 분석
- ✓생성된 총 MR 수 · MR 병합률 · 평균 병합 소요 시간 추적
- ✓평균 첫 리뷰 응답 시간 · 리뷰 코멘트 수 · 활성 리뷰어 수 분석
- ✓주별 MR 생성/병합 추이 · 리뷰 응답 시간 트렌드 차트
Powered by Mantis AI인포그랩 자체 DevOps AI 에이전트
GitLab 전문 파트너가 직접 개발한 DevOps 특화 AI
GitLab 네이티브 통합
GitLab API 직접 연동 · 추가 에이전트 불필요
자연어 분석 질의
"지난달 배포 실패 원인은?" → AI가 데이터 분석 후 답변
멀티 프로젝트 분석
수십 개 프로젝트의 메트릭을 통합 분석
자체 호스팅 지원
On-premise 환경에 완전 설치 · 데이터 외부 유출 없음
함께 보면 좋은 서비스
Mantis와 연계하여 AI Agent 체계를 더 완전하게 구성합니다
자주 묻는 질문
CASE STUDIES
수행 사례
실제 도입·운영하고 있는 고객사의 사례입니다
Mattermost 고도화 구축을 통한 운영 안정성·연속성 강화 및 표준 운영체계 정립
K공기관은 폐쇄망 환경에서 협업 플랫폼의 안정성과 운영 체계를 강화하기 위해 Mattermost 업그레이드, 운영 기반 개선, 서비스 안정성 강화, 백업/모니터링 등 고도화 작업을 수행했습니다.
자세한 사례 보기→
현대카드, GitLab 고도화 컨설팅을 통한 Runner 자동 확장·운영표준 설계로 안정성 기반 마련
현대카드 GitLab 운영의 한계를 해결하기 위해 고가용성(HA) 아키텍처, Kubernetes 기반 Runner Auto-scaling, 배포·모니터링·보안 운영 표준을 포함한 고도화 설계를 수행했습니다.
자세한 사례 보기→