깃랩은 데브옵스(DevOps) 전체 라이프사이클을 단일 애플리케이션으로 구현해 전문 코드 검토자를 자동으로 식별하고, 검토 워크로드 및 지식 배포를 제어할 수 있는 머신러닝 기반 솔루션 언리뷰를 인수했다고 밝혔다.
이번 인수를 통해 깃랩은 코드 영역에 대한 이전의 기여도와 현재의 검토자 워크로드를 기반으로 코드 검토자를 추천하는 머신러닝을 이용해 사용자의 효과적인 코드 검토 수행 능력을 개선함으로써 관리, 계획, 생성 단계를 비롯한 깃랩 개발 섹션 내의 사용자 경험을 향상할 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 팀은 속도와 코드 품질 및 보안을 향상할 수 있다.
또한, 깃랩은 언리뷰 기술을 추가해 생성 단계에 있는 기능을 머신러닝 기능으로 강화함으로써 소프트웨어 개발 라이프 사이클을 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 병합 요청 검토자 기능은 언리뷰의 최신 머신러닝 알고리즘을 사용해 주로 수동 프로세스를 자동 프로세스로 가속하고, 앞으로는 이슈 할당과 관련 이슈 및 에픽스 제안을 비롯해 에픽스 및 이슈 분류와 같은 다른 워크플로우 작업 또한 자동화할 수 있도록 확장될 예정이다. 언리뷰 기술은 관리 및 계획 단계에서 포트폴리오 관리를 자동화하는 보다 지능적인 머신러닝 지원 기능을 통해 향상된 경험을 제공한다.
아울러, 깃랩은 언리뷰 인수를 통해 깃랩의 개방형 데브옵스 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터 과학 워크로드의 요구사항을 구현할 수 있는 중앙 집중식 전문성을 확보했다. 이를 통해 개발자들과 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어는 운영 프로세스를 간소화하는 동시에, 매우 효율적이고, 협업적, 개방적인 환경에서 작업을 수행할 수 있다.
이러한 기술 통합과 함께 깃랩의 적극적인 머신러닝 전문성 확보는 현재 데이터 팀의 요구사항을 충족하는 것은 물론, 데브옵스 도구체인의 모델옵스(ModelOps) 단계로의 진화를 위한 깃랩의 장기적인 전략적 토대를 구축할 것으로 보인다.
알렉산더 추셰브 깃랩 풀스택 수석 엔지니어는 “데이터 과학 및 머신러닝에 대한 우리의 열정을 깃랩 및 깃랩 커뮤니티와 공유할 기회를 갖게 돼 기쁘게 생각한다. 언리뷰를 깃랩 플랫폼에 통합하고, 향후 머신러닝과 AI를 다른 데브옵스 단계로 확장함으로써 사용자 경험을 더욱 향상할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.
