소프트웨어 개발이 점점 복잡해지는 요즘, AI와 인간이 협업하는 새로운 시대가 도래했습니다. 깃랩 18.3(GitLab 18.3)은 이 변화를 선도하는 최신 DevSecOps 플랫폼으로, AI를 자연스럽게 통합해 개발자들의 생산성과 협업 경험을 한층 더 끌어올립니다. 이번 글에서는 깃랩 18.3이 AI를 어떻게 소프트웨어 생명주기의 모든 단계에 깊게 녹여내고, 개발 과정 전반에 걸쳐 어떻게 혁신을 가져오는지 자세히 살펴보겠습니다.
1. 세 가지 계층에서 이루어지는 혁신
출처=깃랩(GitLab)
깃랩 18.3의 핵심 변화는 다음 세 가지 분명한 계층에서 진행됩니다. 이는 기존 AI 개발 도구들과 차별화되는 중요한 특징입니다.
① 깃랩의 통합 데이터 플랫폼은 가장 가치 있는 디지털 자산을 가지고 있습니다.
여기에는 소스 코드, 지적 재산은 물론 프로젝트 계획, 버그 백로그, CI/CD 설정, 배포 이력, 보안 보고서, 컴플라이언스 데이터 등 방대한 비정형 데이터가 포함돼 있습니다. 물론 대형 언어모델도 접근할 수 없는 완벽한 보안 환경에서 지켜집니다.
② 깃랩의 소프트웨어는 제어 평면 역할을 합니다.
깃랩은 Git 리포지토리, REST API, 그리고 웹훅 기반 인터페이스를 활용해 중요한 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션합니다. 많은 고객들은 안정적인 비즈니스 운영을 위해 이 기능에 크게 의존하고 있습니다.
③ 깃랩은 강력하고 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.
대다수 엔지니어링 팀은 ‘컨텍스트 전환’에 많은 시간과 비용을 할애하는데요. 깃랩의 통합 인터페이스는 한 플랫폼 내에서 프로젝트 전 생명주기 상태와 협업 도구를 실시간으로 볼 수 있게 합니다. 5천만 명 이상의 등록 사용자와 방대한 커뮤니티는 깃랩을 통해 자신의 업무를 원활하게 수행하며, 이 경험이 직관적인 인간과 AI 협업을 가능하게 하는 토대가 됩니다.
2. AI가 플랫폼 곳곳에 네이티브로 스며들다
GitLab Duo Agent Platform은 위 세 계층 모두에서 AI 기반 기능을 심어 플랫폼을 확장합니다. 이는 고객과 파트너가 확장성과 상호 운용성이 뛰어난 솔루션을 구축할 수 있도록 설계된 오픈 플랫폼 접근 방식입니다. 외부 AI 도구와 매끄럽게 연결되는 동시에 기존 시스템과 깊이 통합해야 그 진가를 발휘할 수 있기 때문입니다.
① 지식 그래프(Knowledge Graph)로 확장된 데이터 플랫폼
깃랩 18.3은 코드와 비정형 데이터를 한데 묶고 연결하는 지식 그래프를 도입해 AI 에이전트들이 문맥에 기반한 추론과 의사결정을 더욱 빠르고 정교하게 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다.
② 기존 제어 평면에 오케스트레이션 계층 추가
에이전트와 플로우가 GitLab SDLC 이벤트의 구독자로 등록할 수 있도록 하고, 목적에 맞게 다중 에이전트 플로우를 허용하는 새로운 오케스트레이션 엔진을 구축했습니다. 또한 상호 운용성 확보를 위해 MCP(Model Context Protocol) 및 표준 프로토콜을 통해 GitLab 도구, 에이전트, 플로우를 노출하였습니다.
③ 생명주기 전반에 걸친 AI 에이전트와 플로우 제공
사용자는 비동기 작업을 에이전트에 할당하거나, 댓글에서 AI 에이전트를 @멘션해 워크플로우에 맞춤화된 커스텀 에이전트를 생성할 수도 있습니다. 더 중요한 것은 깃랩이 모든 단계에서 네이티브 에이전트를 선보이고 있으며 제3자 에이전트 환경도 열었다는 점입니다. 바꿔 말하면 에이전트가 팀 동료들처럼 자연스럽게 협업하는 진정한 ‘인간-AI’ 환경을 만들어냈다는 의미이기도 합니다.
3. 깃랩 18.3의 새로운 기능
출처=깃랩(GitLab)
깃랩 18.2에서는 개발자와 함께 소프트웨어 개발 전체 과정에서 작업할 수 있는 AI 에이전트를 도입했습니다. 또한 코드 변경을 기획, 구현, 테스트하는 Software Development Flow를 추가했습니다. 이번 깃랩 18.3은 통합 및 상호 운용성 확대에 초점을 맞춰 더 강력하게 발전하였습니다. 크게는 깃랩 자체 에이전트와 제3자 에이전트 모두 프로젝트 컨텍스트 및 데이터에 완전히 접근하는 AI 확장성을 제공합니다. 이는 깃랩 고유의 워크플로와 거버넌스를 유지하면서도, 팀이 원하는 AI 도구를 자유롭게 선택하고 연동할 수 있는 유연성을 제공합니다.
① MCP 서버 - 범용 AI 통합
MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 시스템이 깃랩 프로젝트와 개발 프로세스에 안전하게 통합되도록 하며, 이를 통해 커스텀 통합에 드는 시간과 비용을 대폭 절감합니다. Cursor와 같은 AI 툴들이 이 환경에서 효과적으로 작동합니다.
② CLI 에이전트 지원(Claude Code, Codex, Amazon Q, Google Gemini, and opencode)
깃랩 18.3에서는 다양한 AI 에이전트를 이슈나 머지 요청에서 @멘션하는 방식으로 활용할 수 있습니다. 개발자가 이러한 AI 어시스턴트를 멘션하면, 에이전트는 주변 맥락과 저장소 코드를 자동으로 읽고, 댓글에 코드 변경 또는 인라인 코멘트로 답변합니다.
③ Visual Studio IDE 및 GitLab UI용 에이전트 챗 지원 — 모든 Premium 및 Ultimate 고객 대상
보통은 개발 라이프사이클 데이터 접근을 위해 도구 간 컨텍스트 전환이 필요합니다. 18.3은 이를 필요로 하지 않죠. 이번 버전의 통합은 GitLab Duo의 완전한 기능을 GitLab UI뿐 아니라 IDE에도 가져오며, JetBrains와 VS Code지원에서 Visual Studio까지 확장합니다. 이는 개발자가 선호하는 환경에서 풍부한 프로젝트 맥락, 배포 이력, 팀 협업 데이터를 직접 접근할 수 있게 합니다.
④ AI 모델 지원 확대
GitLab Duo Self-Hosted는 추가적인 AI 모델을 지원하여 팀이 AI-지원 개발 워크플로우에서 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 이제 여러분의 데이터센터 하드웨어에서 vLLM을 통해 오픈소스 OpenAI GPT 모델들(20B, 120B 파라미터)을 배포하거나, Azure OpenAI 및 AWS Bedrock의 클라우드 서비스를 통해 프라이빗 클라우드에서 사용할 수 있습니다.
4. 새로운 자동화 개발 플로우
깃랩은 18.3은 여러 AI 에이전트를 조율하는 Flows 기능에 두 가지를 추가했습니다.
① 이슈 to MR 플로우 - 개념에서 완성까지 자동 코드 생성
이슈를 자동으로 분석하고, 요구사항을 깊이 이해한 뒤 계획을 세워 프로덕션급 코드 MRs(Merge requests)로 빠르게 전환합니다. 몇 시간 걸리던 작업을 몇 분 내로 단축시켜, 아이디어가 신속히 구현 단계로 나아갑니다.
② CI 파일 변환 플로우 - 원활한 마이그레이션을 위한 지능적 지원
CI 파일 변환 플로우는 에이전트들이 기존 CI/CD 구성을 분석하고 이를 GitLab CI 형식으로 전환하여 전체 파이프라인 호환성을 갖추도록 합니다. 이는 CI 구성을 처음부터 다시 작성하는 수작업 및 오류 가능성을 없애주기 때문에 마이그레이션이 손쉽습니다. 18.3은 Jenkins 마이그레이션 지원을 포함하며, 추가적인 마이그레이션 기능도 앞으로 더욱 확대될 예정입니다.
5. 기업 거버넌스와 AI 투명성 강화
AI 기반 개발 도구의 확산에는 투명성과 통제가 필수입니다. 85% 이상의 경영진은 에이전트형 AI가 전례 없는 보안 과제를 불러올 것으로 우려하고 있습니다. 18.3은 데이터 거버넌스, 컴플라이언스 요구, 조직이 AI 의사결정 과정에 대한 가시성을 확보하도록 하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 조직은 기존의 보안 및 정책 프레임워크 내에서 AI를 통합할 수 있습니다.
① 에이전트 인사이트
에이전트 추적 기능은 에이전트의 의사결정 과정을 가시화합니다. 사용자는 투명한 활동 추적을 통해 워크플로우를 최적화하고 모범 사례를 따를 수 있습니다.
② GitLab Duo 코드 리뷰 셀프 호스티드(Self-Hosted)
엄격한 데이터 관리가 필요한 조직들은 GitLab Duo를 통해 민감한 코드를 안전하게 보호하면서 AI 지원을 받을 수 있습니다.
출처 = 깃랩(GitLab)
③ 유연한 AI 배포를 위한 하이브리드 모델 구성
GitLab Duo 셀프호스티드 고객은 로컬 AI 게이트웨이와 깃랩 AI 게이트웨이를 혼합하여 여러 기능에 접근할 수 있습니다.
6. 보안 설계가 구현된 확장 가능한 거버넌스
깃랩은 최소 권한 정책, 중앙 집중식 정책 관리, 사전 모니터링, 미세 권한 관리를 SDLC 전반에 통합해 진정한 깊이 있는 보호를 실현합니다. 18.3에서 강화된 주요 제어 기능은 다음과 같습니다.
① 맞춤형 관리자 역할
모든 권한을 무차별로 주던 기존 방식에서 벗어나 플랫폼 운영, 사용자 관리, 리더십 등 역할별로 세분화된 권한 부여를 지원하며, UI/API를 통한 완벽한 역할 수명 주기 관리와 감사 로그, 자동 문서화를 제공합니다.
② 인스턴스 수준 컴플라이언스 프레임워크
전용 컴플라이언스 그룹이 조직 상위 그룹에 표준화된 정책을 적용하고, 하위 그룹과 프로젝트에 자동 확산시켜 통합된 정책 관리를 가능케 하면서도 각 그룹이 필요한 추가 정책을 유지하도록 합니다.
③ 강화된 위반 사항 보고
승인되지 않은 머지 요청 규칙 변경, 승인되지 않은 정책, 시간 기반 컴플라이언스 위반 등을 팀에 즉각 알려줍니다. 팀은 특정 컴플라이언스 프레임워크 통제와 직접 연결함으로써 정확히 어떤 요구가 위반되었는지 바로 알 수 있습니다.
④ CI/CD 작업 토큰에 대한 미세 권한
광범위한 토큰 권한을 폐지하고, CI/CD 작업이 필요한 API 엔드포인트만 접근 권한을 부여함으로써 공격면과 권한 상승 위험을 줄입니다. 작업에 무차별적 프로젝트 접근을 허용하는 대신, 팀은 배포, 패키지, 릴리즈, 환경 등 중요한 리소스에 대해 명확한 접근 권한을 세분해 정의할 수 있습니다.
⑤ AWS Secrets Manager 통합
AWS Secrets Manager를 사용하는 팀은 이제 깃랩 CI/CD 작업에서 직접 시크릿을 가져올 수 있습니다. 시크릿은 GitLab Runner가 OpenID Connect 기반 인증을 사용하여 접근하고, 작업 로그에서 노출되지 않도록 마스킹/사용 후 파기됩니다. 이 접근은 환경 변수에 시크릿 저장이 필요 없도록 하며, 기존의 GitLab 및 AWS 기반 워크플로우와 자연스럽게 통합됩니다.
7. 임베디드 뷰로 실시간 프로젝트 가시성 제공
GitLab 프로젝트가 복잡해질수록 팀은 이슈, 머지 요청, 에픽, 마일스톤 사이를 오가며 작업 상태를 파악하는 어려움을 겪게 되는데요. 이 정보를 효율적으로 통합하고, 팀이 컨텍스트 전환이나 흐름 중단 없이 실시간으로 프로젝트 진행 상황에 접근하는 것은 핵심 과제가 됐습니다. 깃랩 18.3의 임베디드 뷰는 GitLab Query Language(GLQL)로 구동되어 위키, 에픽, 이슈, 머지 요청 전체의 마크다운 코드 블록에 실시간 GLQL 쿼리를 삽입할 수 있게 해줍니다. 또 페이지를 불러올 때마다 최신 프로젝트 상태로 자동 업데이트 됩니다.
① 동적 뷰
위키, 에픽, 이슈, 머지 요청 전체에 라이브 GLQL 쿼리를 마크다운 코드 블록으로 삽입하여, 페이지를 불러올 때마다 최신 프로젝트 상태를 자동으로 갱신합니다.
② 맥락 개인화
뷰는 currentUser()와 today() 같은 함수로, 누구든 뷰어에게 맞게 관련 정보를 자동 표시합니다. 수동 설정이 필요 없습니다.
③ 강력한 필터링
담당자, 저자, 라벨, 마일스톤, 건강 상태, 생성일 등 25개 이상의 필드를 필터링할 수 있습니다.
④ 표시 유연성
데이터를 테이블, 목록, 번호 목록 등으로 유연하게 표현하며, 필드 선택, 항목 제한, 정렬 순서 설정으로 뷰를 집중되고 실행 가능하게 유지합니다.
깃랩 18.3은 지금 GitLab.com과 셀프호스팅 Premium 및 Ultimate 사용자에게 제공되고 있으며, Dedicated 고객은 현재 18.2에서 다음 달부터 18.3 기능을 누릴 수 있습니다. 미래 소프트웨어 엔지니어링을 경험하고 싶다면, GitLab Duo의 베타 및 실험 기능을 활용해 AI 에이전트와 함께하는 협업 환경을 만나보세요. 깃랩 신규 사용자라면 무료 평가판으로 시작해 최첨단 DevSecOps 플랫폼의 가능성을 직접 확인하시기 바랍니다.
