[데이터넷] 깃랩코리아(대표 현태호)는 첨단 데브옵스 기능을 단일 플랫폼으로 제공하는 ‘깃랩(GitLab) 15’의 첫 번째 릴리스 버전인 15.0을 출시하며 데브옵스 플랫폼 시장 선도에 박차를 가하고 나섰다.

깃랩 15는 포괄적인 데브옵스 기능을 통해 기업들이 소프트웨어를 안전하게 제공하고, 원하는 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 비즈니스 크리티컬 코드의 개발 및 협업을 지원한다. 새로운 릴리스 버전은 가시성과 관측(Observability), 지속적인 보안 및 컴플라이언스, 엔터프라이즈 애자일 플래닝, 워크플로우 자동화 및 데이터 과학 작업부하 지원 등을 비롯한 솔루션 영역의 플랫폼 기능이 한층 향상됐다.

최근 발표된 베인(Bain)의 조사 결과 따르면, 기업의 90%는 데브옵스가 최우선 순위라고 밝혔지만 12%만이 데브옵스 관행이 정착됐다고 평가하고 있는 것으로 나타났다. 기업들이 다양한 데브옵스 포인트 솔루션을 통합하고 있지만 오히려 유지관리 시간과 리소스가 많이 소모되기 때문에 비즈니스의 핵심 기능 수행을 어렵게 하고, 혁신을 저해하고 있다.

이러한 문제 해결을 위한 깃랩의 최신 릴리스는 기업의 해당 조직이 비즈니스 혁신을 추진하는데 보다 집중할 수 있도록 통합 데브옵스 플랫폼을 제공한다.

데이비드 디산토(David DeSanto) 깃랩 제품 담당 부사장은 “그 어느때보다 소프트웨어를 빠르고, 안전하게 제공해야 하는 압박에 직면한 기업들이 출시 기간을 단축하기 위해서는 보다 안정적이고, 포괄적인 플랫폼이 필요하다”며 “깃랩은 기업이 DIY(Do-It-Yourself) 툴체인을 제거하고, 기획에서 운영에 이르기까지 단일 애플리케이션으로 조직을 하나로 통합해 코드를 안전하고 빠르게 제공하고, 비즈니스 성과 달성은 물론 업무환경과 협업을 개선할 수 있도록 단일 데브옵스 플랫폼을 공급한다”고 강조했다.

현태호 깃랩코리아 지사장은 “제품 및 프로젝트 증가를 가속화하는 클라우드 네이티브 및 마이크로서비스 아키텍처 도입, 개발 단계나 프로젝트별로 상이한 툴 사용으로 인한 관리 및 통제의 어려움, 소프트웨어 개발 방법 진화와 기술 인력 부족 등은 데브옵스의 복잡성을 높인다”며 “깃랩 15는 데브섹옵스 단일 플랫폼 제공을 통해 기술 혁신과 비즈니스 성과 향상을 가능하게 하고, 도입된 개발 솔루션과 연동을 통해 기존 투자를 보호하는 등 혁신적인 데브옵스 방법론을 제시한다”고 강조했다.  

가시성·관측 기능으로 사일로 해결과 효율성 향상
조직은 애플리케이션 및 워크플로우 방식에 대한 가시성 확보를 통해 보다 신속하게 작업을 수행할 수 있다. 이에 깃랩 15는 가시성을 한층 확장하고, 가치 제공 및 애플리케이션 상태를 완벽하게 파악할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 이러한 기능은 조직의 사일로 문제 제거는 물론 공유 및 협업 강화를 뒷받침한다.

깃랩의 포괄적인 관측 및 모니터링 툴은 사고 발생률을 낮추고, 성능 저하에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공해 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 조직이 배포 주기를 단축하고, 사고 발생 후 복구 시간을 줄이는데 큰 도움이 된다. 깃랩은 서비스 제공 속도 개선을 위해 제품 분석 및 실험, 관측, 가시성 등 다양한 기능을 지속적으로 추가해 나갈 예정이다.

제품 분석 및 실험 기능은 표면화된 데이터의 실용성을 높임으로써 새로운 아이디어를 테스트 및 검증하고, 팀 및 프로젝트 전반에 걸쳐 데브옵스 수행사례를 측정할 수 있도록 지원하고, 데브옵스 플랫폼 내에서 기본적으로 제공되는 완벽하게 테스트된 안전한 오픈소스 관측 솔루션을 이용해 오류 추적, 지표, 로그 및 트레이스 통합 등을 구현하게 된다. 또한 프로젝트 및 그룹에 대한 개선된 가치 스트림 분석을 비롯해 모든 DORA4(DevOps Research and Assessment) 지표에 대한 지원도 확대돼 가시성이 강화될 예정이다.

보안·컴플라이언스 지속 강화
기업이 개발 프로세스 후반에 취약점을 식별하게 되면 비용 증가는 물론 보안 침해나 비즈니스 중단 위험이 발생하게 된다. 여기에 복잡한 최신 애플리케이션과 클라우드 네이티브 배포로 인한 새로운 공격 벡터까지 결합될 수 있다.

이에 깃랩은 최신 릴리스를 통해 전체 소프트웨어 개발 주기에 걸쳐 컴플라이언스를 강화할 수 있는 기능과 통합 보안 스캐닝 및 컴플라이언스 감사 기능을 제공해 개발 조직이 더 많은 툴을 추가하거나 제품 제공에 방해받지 않고 소프트웨어 혁신에 집중할 수 있도록 지원하며 다양한 기능을 추가해 나갈 계획이다.

깃랩은 빌드 산출물에 대한 서명된 증명서와 내보내기가 가능한 SBOM(Software Bill of Materials)의 자동 생성을 지원해 소프트웨어 공급망 보안을 강화하고, 보안 조직이 중앙에서 관리할 수 있는 단일 보안 정책 세트를 그룹 차원으로 적용할 수 있도록 하고 보안 정책을 편집할 수 있는 대상 범위를 좁히고, 2단계 승인 프로세스를 통해 승인 규칙을 변경하도록 지원해 보안 승인 정책을 강화한다.

뿐만 아니라 컴플라이언스 조직이 그룹 및 네임스페이스(Namespace) 레벨에서 프로젝트의 컴플라이언스를 관리할 수 있도록 전체 변경 이력에 대한 가시성도 제공한다.

특히 깃랩의 독보적인 정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST) 스캐닝 엔진은 오탐지 감소에 초점을 맞추고 있는 것과 달리 결과를 처리하기 위한 향상된 제어와 보다 강력하면서도 유연한 규칙을 제공하도록 확장됐다. 또한 오픈소스 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST) 스캐너를 깃랩의 독보적인 DAST 분석기로 대체해 더 빠른 스캔 속도와 보다 유연한 구성이 가능하다.

이 외에도 관리자가 프로젝트, 그룹, 설정 등에 대한 감사 이벤트를 선택한 대상으로 스트리밍해 가시성을 높일 수 있고, 사용자는 다른 툴과 함께 깃랩 데이터를 집계하고, 특정 이벤트에 대응해 맞춤형 자동화를 구현할 수 있다. 또한 기업들의 소스 코드 로컬 저장 방지와 제로 트러스트(Zero-Trust) 정책을 시행할 수 있도록 클라우드 기반의 원격 개발 환경을 제공한다.

엔터프라이즈 애자일 플래닝·워크플로우 자동화
깃랩은 비즈니스 리더들이 비전을 실현하고, 데브옵스 조직이 작업 방식을 개선해 가치를 제공할 수 있도록 독보적인 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, 탁월한 유연성을 제공한다. 또한 깃랩은 머신러닝(ML) 기능으로 데브옵스 플랫폼을 강화해 기존 기능을 보다 지능적으로 자동화해 가치 실현 시간 개선은 물론 권고안을 제시해 의사결정 주기를 단축한다.

깃랩은 엔터프라이즈 애자일 플래닝 및 워크플로우 자동화 기능을 지속 추가해 나갈 방침이다.

작업 항목 가능은 새로운 플래닝 아키텍처를 생성해 엔터프라이즈 애자일 프레임워크를 비롯해 보다 다양한 워크플로우와 프레임워크를 지원한다. 이 아키텍처는 계속 이슈와 에픽스(Epics), 요구사항 지원은 물론 향후에는 작업, 기능, 목표와 같은 항목도 활성화될 예정이다.

보기 및 쿼리 저장 기능은 플래닝 워크플로우와 매칭할 수 있도록 깃랩 이슈에 대한 사용자 정의 보기를 저장할 수 있다. 기업들은 집계된 데이터와 함께 사용자 정의 대시보드를 통해 주요 이니셔티브의 상태 및 진행상황 등을 신속하게 확인할 수 있다.

검토자 및 레이블 추천 기능은 생산성과 투명성을 높이기 위해 올바른 조직 구성원과 다음 단계의 워크플로우를 자동으로 추전해 코드 검토자 선택 및 플래닝 과부하를 간소화한다. 또한 의사결정을 가속화할 수 있도록 상황에 맞는 제안을 통해 인지 부하와 배포 시간을 단축하게 된다.

데이터 과학 조직과 작업 부하 지원
단일 데브옵스 플랫폼은 최신 애플리케이션의 빌드, 보호 및 운영과 관련된 모든 사람들을 지원한다. 머신러닝은 오늘날 소프트웨어 개발의 필수 구성요소로 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.

깃랩은 데이터 과학 조직이 이해관계자들과 긴밀히 협력해 최상의 사용자 경험을 제공할 수 있도록 모델옵스(ModelOps) 적용 사례를 강화할 예정이다. 향후 출시될 모델옵스를 이용한 주요 기능은 다음과 같다.

데이터 운영(DataOps)은 사용자가 데이터를 추출, 로딩 및 변환해 데이터를 깃랩 파이프라인에 쉽게 연결할 수 있고, 머신러닝 운영(MLOps)은 사용자가 모델을 실험, 트레이닝 및 테스트하고, 운영환경에 배포할 수 있도록 함으로써 머신러닝 모델의 개발 및 배포를 간소화한다.

뿐만 아니라 운영환경 내에서 머신러닝 모델을 모니터링해 모델의 사용현황을 보다 명확하게 파악함으로써 데이터 과학 작업부하 주기 루프를 단축하게 된다. 더불어 데이터, 코드, 모델 버전 간에 이동하는 많은 요소들에 대한 이력추적을 통해 통합 데이터 보호, 머신러닝 소스코드 보안 및 모델 버전 관리를 보장해 컴플라이언스 및 액세스 제어 및 협업을 지원할 예정이다.

2021년 설립된 깃랩코리아는 금융, 게임, 인터넷, 제조, 통신, 바이오, 화학 등 다양한 산업군에 걸쳐 100개 이상의 고객을 확보한 가운데 차별화된 데브옵스 플랫폼을 앞세워 브랜드 인지도를 높이며 시장을 확대해 나가고 있다. 특히 오픈소스 플랫폼인 만큼 무료로 제공하는 기능이 다양해 사용자 저변이 빠르게 확대되고 있고, 라이선스 고객은 물론 클라우드 활성화에 따른 SaaS 구독 고객도 늘고 있다.

깃랩코리아는 다양한 데브옵스 기능을 단일 플랫폼으로 제공한다는 강점을 기반으로 매분기 두 자릿수 성장을 구가하고 있다. 특히 신규 고객 발굴과 기존 고객의 활용률 향상에 집중하는 한편 서비스 파트너 지향 영업 시스템 구축을 통해 지속적인 시장 확대와 성장에 나설 계획이다.