GitLab CI/CD 플랫폼

1. 부: GitLab CI/CD의 아키텍처 기반

1.1 핵심 개념: 자동화의 구성 요소

GitLab CI/CD의 강력함은 그 근간을 이루는 핵심 구성 요소들의 유기적인 상호작용에서 비롯된다. 이 구성 요소들을 이해하는 것은 효율적이고 안정적인 파이프라인을 설계하는 첫걸음이다.

• 파이프라인 (Pipelines): 파이프라인은 GitLab CI/CD의 최상위 구성 요소로, 특정 이벤트(예: 브랜치에 코드 푸시, 병합 요청 생성, 예약된 시간)에 대해 실행되는 전체 CI/CD 프로세스를 나타낸다.1 모든 파이프라인 구성은 프로젝트의 루트 디렉터리에 위치한 .gitlab-ci.yml이라는 YAML 파일을 통해 정의되며, 이 파일은 파이프라인의 동작을 결정하는 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’ 역할을 한다. 파이프라인은 필요에 따라 자동으로 트리거되거나 사용자가 수동으로 실행할 수 있다.1

• 스테이지 (Stages): 스테이지는 파이프라인 내에서 잡(Job)들을 논리적으로 그룹화하는 단위이다. 스테이지들은 정의된 순서대로 순차적으로 실행된다. 예를 들어, build 스테이지가 성공적으로 완료되어야 test 스테이지가 시작되고, test 스테이지가 성공해야 deploy 스테이지가 실행된다. 한 스테이지 내의 어떤 잡이라도 실패하면, 기본적으로 다음 스테이지는 실행되지 않고 파이프라인은 조기에 종료된다. 이는 ‘빠른 실패(fail-fast)’ 접근 방식을 통해 문제를 조기에 발견하고 리소스를 절약하게 해준다.1

• 잡 (Jobs): 잡은 파이프라인에서 실행되는 가장 기본적인 작업 단위로, 컴파일, 테스트, 배포 등 특정 과업을 수행하는 명령어들의 집합을 정의한다.1 잡들은 서로 독립적으로 실행되며, ’러너(Runner)’라고 불리는 에이전트에 의해 실행된다. 같은 스테이지에 속한 여러 잡들은 가용한 러너가 충분하다면 병렬로 실행되는데, 이는 파이프라인의 전체 실행 시간을 단축하는 핵심적인 특징이다.1

• 러너 (Runners): 러너는 CI/CD 잡을 실행하는 에이전트 애플리케이션이다.3 러너는 GitLab 인스턴스에 등록되며, 실행 대기 중인 잡을 가져와 지정된 스크립트를 실행하고 결과를 다시 GitLab으로 보낸다. 러너는 특정 프로젝트에만 할당되는 ‘Project Runner’, 특정 그룹과 그 하위 그룹의 모든 프로젝트에서 사용 가능한 ‘Group Runner’, 그리고 GitLab 인스턴스의 모든 프로젝트에서 사용할 수 있는 ’Instance Runner’로 구분되어 범위에 따라 유연하게 관리될 수 있다.3

이 네 가지 핵심 요소는 다음과 같은 워크플로우를 통해 상호작용한다. 개발자가 코드 변경사항을 GitLab 저장소에 푸시하면, GitLab은 이 이벤트를 감지하여 .gitlab-ci.yml 파일의 정의에 따라 새로운 파이프라인을 생성한다. 파이프라인은 정의된 스테이지 순서에 따라 실행된다. 첫 번째 스테이지의 잡들이 가용한 러너들에게 할당되어 병렬로 실행된다. 해당 스테이지의 모든 잡이 성공하면, 파이프라인은 다음 스테이지로 넘어가 동일한 과정을 반복한다. 이 과정을 통해 코드의 빌드, 테스트, 배포가 자동화된 흐름에 따라 체계적으로 이루어진다.1

1.2 파이프라인 아키텍처: 단순함에서 복잡함으로

GitLab은 단순한 프로젝트부터 복잡한 엔터프라이즈급 애플리케이션에 이르기까지 다양한 요구사항에 대응할 수 있는 여러 파이프라인 아키텍처를 제공한다.

• 기본 순차 파이프라인 (Basic Sequential Pipelines): 가장 기본적인 형태로, 스테이지들이 .gitlab-ci.yml에 정의된 순서대로 엄격하게 실행되는 모델이다. 예를 들어 build 스테이지의 모든 잡이 완료되어야 test 스테이지가 시작된다. 이 방식은 이해하기 쉽고 직관적이지만, 스테이지 간의 불필요한 대기 시간으로 인해 비효율을 초래할 수 있다.5

• 방향성 비순환 그래프 (DAG)와 needs: 기본 파이프라인의 비효율을 극복하기 위한 핵심 기능이 바로 needs 키워드이다. needs를 사용하면 잡들 간의 명시적인 의존 관계를 정의하여, 스테이지 순서와 무관하게 실행 순서를 제어할 수 있다. 이는 파이프라인을 선형적인 구조에서 방향성 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph) 구조로 변환시킨다.1 예를 들어, 프론트엔드 빌드 잡과 백엔드 빌드 잡이 build 스테이지에 있고, 프론트엔드 테스트 잡과 백엔드 테스트 잡이 test 스테이지에 있다고 가정해보자. 기본 파이프라인에서는 백엔드 빌드가 오래 걸리면 프론트엔드 테스트 잡은 프론트엔드 빌드가 끝났음에도 불구하고 백엔드 빌드가 완료될 때까지 기다려야 한다. 하지만 needs: [frontend-build]를 프론트엔드 테스트 잡에 명시하면, 프론트엔드 빌드가 완료되는 즉시 실행되어 파이프라인 전체 실행 시간을 크게 단축할 수 있다.6 이처럼 needs는 스테이지 기반 실행에서 의존성 기반 실행으로 패러다임을 전환시키는 강력한 최적화 도구이다.

• 부모-자식 파이프라인 (Parent-Child Pipelines): 모노레포(Monorepo)나 마이크로서비스 아키텍처와 같이 단일 저장소 내에 여러 컴포넌트가 공존하는 복잡한 프로젝트를 관리하기 위한 아키텍처이다. 하나의 상위 파이프라인(부모)이 여러 개의 독립적인 하위 파이프라인(자식)을 동적으로 트리거하는 구조이다.5 예를 들어, 모노레포에서 프론트엔드 코드만 변경되었을 때, 부모 파이프라인은 rules 키워드를 사용해 프론트엔드 관련 자식 파이프라인만 실행시키고 백엔드 관련 파이프라인은 건너뛸 수 있다. 이는 관련 없는 작업의 실행을 방지하여 리소스를 효율적으로 사용하고, 각 컴포넌트의 파이프라인 구성을 모듈화하여 관리 용이성을 높인다.5

• 다중 프로젝트 파이프라인 (Multi-Project Pipelines): 여러 개의 GitLab 프로젝트에 걸쳐 구성된 마이크로서비스 애플리케이션의 전체 CI/CD 흐름을 조율하기 위한 아키텍처이다. 한 프로젝트의 파이프라인이 성공적으로 완료되면, 다른 프로젝트의 다운스트림 파이프라인을 트리거할 수 있다.5 이를 통해 전체 애플리케이션 생태계에 걸친 빌드, 테스트, 배포 과정을 하나의 거대한 워크플로우로 연결하고 시각화할 수 있어, 복잡한 시스템의 통합과 배포를 체계적으로 관리할 수 있게 해준다.7

이러한 파이프라인 아키텍처의 발전은 단순히 기능 추가의 나열이 아니다. 이는 현대 소프트웨어 개발의 복잡성 증가라는 근본적인 문제에 대한 GitLab의 체계적인 응답을 보여준다. 초기 CI/CD 시스템의 단순한 선형 모델은 마이크로서비스나 모노레포와 같은 복잡한 구조에서 심각한 병목 현상을 유발했다.5

needs 키워드의 도입은 이러한 병목을 해결하기 위해 의존성 기반의 병렬 실행을 가능하게 했고, 더 나아가 부모-자식 파이프라인은 거대하고 복잡한 의존성 그래프 자체를 관리 가능한 작은 단위로 분할하는 해결책을 제시했다. 따라서 개발팀은 프로젝트의 특성에 맞는 최적의 아키텍처를 선택해야 한다. 간단한 프로젝트가 아니라면 needs를 통한 DAG 구성은 기본 최적화 전략으로 고려되어야 하며, 모노레포 환경에서는 부모-자식 파이프라인을 표준 아키텍처로 채택하는 것이 바람직하다.

1.3 .gitlab-ci.yml 파일: 단일 진실 공급원

GitLab CI/CD의 모든 설정은 프로젝트 루트에 위치한 .gitlab-ci.yml 파일 하나로 관리된다. 이는 ‘Configuration as Code(코드형 구성)’ 패러다임의 핵심으로, 파이프라인 구성을 소스 코드와 함께 버전 관리하고, 검토하며, 추적할 수 있게 한다.

• YAML 기본 문법: .gitlab-ci.yml은 YAML(YAML Ain’t Markup Language) 형식을 사용한다. YAML은 사람이 읽고 쓰기 쉬운 데이터 직렬화 언어로, 들여쓰기(Indentation)를 통해 데이터의 계층 구조를 표현한다. 탭(Tab) 문자는 허용되지 않으며, 오직 공백(Space)만을 사용해야 한다. 주요 구성 요소는 키-값 쌍의 집합인 ’매핑(Mapping)’과 순서가 있는 항목의 목록인 ’시퀀스(Sequence)’로 이루어진다. 주석은 # 문자를 사용하여 추가할 수 있다.9
• 파일 구조: .gitlab-ci.yml 파일은 크게 세 부분으로 구성된다.

1. 전역 키워드: 파이프라인 전체의 동작을 제어하는 키워드이다. stages, workflow, default 등이 여기에 해당하며, 모든 잡에 공통적으로 적용될 설정을 정의한다.2
2. 잡 정의: 실제 작업을 정의하는 부분이다. 각 잡은 고유한 이름을 가지며, script, image, stage, rules 등 다양한 작업 키워드를 통해 구체적인 동작을 설정한다.10
3. 변수: variables 키워드를 사용하여 CI/CD 변수를 정의한다. 이 변수들은 파이프라인 실행 중에 동적으로 값을 전달하는 데 사용된다.2

• 유효성 검사 및 린팅 (Validation and Linting): GitLab은 .gitlab-ci.yml 파일의 유효성을 검증하기 위한 강력한 도구를 내장하고 있다. GitLab 웹 UI의 CI/CD > Editor 페이지에서는 실시간으로 구문 오류를 확인할 수 있으며, Lint 탭에서는 더 나아가 파이프라인 생성 시뮬레이션을 통해 논리적인 오류까지 검증할 수 있다.4 이는 잘못된 구성으로 인한 파이프라인 실패를 사전에 방지하고, 변경 사항을 커밋하기 전에 구성의 정확성을 보장하는 필수적인 기능이다.12

2. 부: 고급 설정 및 성능 최적화

2.1 .gitlab-ci.yml 마스터하기: 재사용성과 동적 제어

단순한 파이프라인을 넘어, 유지보수 가능하고 확장성 높은 복잡한 워크플로우를 구축하기 위해서는 .gitlab-ci.yml의 고급 기능들을 능숙하게 활용해야 한다. 다음은 강력한 파이프라인 구성을 가능하게 하는 핵심 키워드와 기법들이다.2

• rules와 workflow를 이용한 조건부 실행: rules 키워드는 특정 잡이 파이프라인에 포함될지 여부를 정밀하게 제어하는 핵심 기능이다. CI/CD 변수 값, 브랜치 이름, 태그, 또는 특정 파일의 변경 여부 등 다양한 조건을 조합하여 복잡한 실행 규칙을 만들 수 있다.2 이는 레거시 문법인 only/except보다 훨씬 유연하고 강력하며, 두 문법을 한 잡에 혼용하는 것은 예측 불가능한 동작을 유발할 수 있어 권장되지 않는다.10 반면, workflow:rules 키워드는 개별 잡이 아닌 파이프라인 전체의 실행 여부를 제어한다. 예를 들어, 문서 파일만 변경되었을 때는 전체 CI 파이프라인을 실행하지 않도록 설정하여 불필요한 리소스 낭비를 막을 수 있다.2

• include와 extends를 통한 모듈화: 거대해진 .gitlab-ci.yml 파일은 가독성과 유지보수성을 크게 저하시킨다. include 키워드는 이 문제를 해결하기 위해 CI/CD 구성을 여러 개의 파일로 분리할 수 있게 해준다.2 공통 설정, 특정 환경 배포 스크립트, 보안 스캔 템플릿 등을 별도의 YAML 파일로 만들어 중앙에서 관리하고, 각 프로젝트에서는 필요한 파일들을 include하여 사용할 수 있다.2

extends 키워드는 YAML 앵커(anchor)보다 더 직관적이고 유연하게 설정 블록을 재사용하는 방법을 제공한다.4 특정 잡의 구성을 템플릿처럼 정의해두고, 다른 잡들이 extends를 통해 상속받아 일부 속성만 재정의하여 사용할 수 있어 코드 중복을 획기적으로 줄여준다.14

• !reference 태그를 이용한 고급 재사용성: !reference는 extends보다 더 세분화된 재사용을 가능하게 하는 GitLab 고유의 YAML 태그이다.4 이 태그를 사용하면 다른 잡의 특정 키워드(예: script 블록 전체)만을 가져와 현재 잡에 삽입할 수 있다. YAML 앵커와 달리 include로 포함된 외부 파일에 정의된 잡의 설정도 참조할 수 있어, 매우 유연한 구성 조합이 가능하다.15 예를 들어, 여러 잡에서 공통적으로 사용되는 설정 스크립트나 정리 스크립트를 별도의 잡으로 정의해두고, 필요한 잡에서 !reference 태그를 이용해 해당 스크립트 블록만 가져와 사용할 수 있다.

• 상태 및 데이터 흐름 관리:

• 변수 (variables): CI/CD 변수는 파이프라인의 동작을 동적으로 제어하고, 비밀번호나 API 키와 같은 민감한 정보를 안전하게 관리하는 데 필수적이다. 전역(global) 수준 또는 잡(job) 수준에서 variables 키워드를 사용하여 변수를 정의할 수 있으며, 하드코딩된 값을 제거하여 구성의 유연성을 높인다.2

• 캐시 (cache): cache 키워드는 잡 실행 간에 파일이나 디렉토리를 저장하여 후속 실행 속도를 높이는 데 사용된다. 특히 npm install이나 bundle install과 같이 시간이 오래 걸리는 의존성 설치 과정을 캐싱하면, 매번 모든 패키지를 다운로드할 필요가 없어 파이프라인 실행 시간을 극적으로 단축할 수 있다.2

key를 사용하여 캐시의 범위를 제어하고, policy를 통해 업로드/다운로드 동작을 미세 조정할 수 있다.2

• 아티팩트 (artifacts): artifacts는 한 잡에서 생성된 파일(예: 컴파일된 바이너리, 테스트 안내서)을 다음 스테이지의 다른 잡으로 전달하기 위해 사용된다. 아티팩트는 파이프라인이 완료된 후에도 GitLab UI에서 다운로드할 수 있도록 보관된다. dependencies 키워드를 사용하면 특정 잡이 이전 스테이지의 모든 아티팩트를 다운로드하는 대신, 필요한 잡의 아티팩트만 선택적으로 가져오도록 제어하여 효율성을 높일 수 있다.2

2.2 파이프라인 최적화 전략: 속도를 향한 추구

빠른 피드백은 DevOps의 핵심 원칙이며, 파이프라인 실행 시간을 단축하는 것은 개발자 생산성과 직결된다. 다음은 GitLab이 제공하는 기능을 활용한 주요 파이프라인 최적화 전략이다.

• parallel:matrix를 이용한 병렬화: 동일한 스테이지 내에서 여러 잡을 병렬로 실행하는 것을 넘어, parallel:matrix 키워드를 사용하면 단일 잡 정의를 기반으로 여러 개의 병렬 잡을 생성할 수 있다. 각 병렬 잡은 matrix에 정의된 서로 다른 변수 조합을 가지고 실행된다. 예를 들어, 하나의 테스트 잡을 정의하고 parallel:matrix를 사용해 여러 버전의 데이터베이스나 운영체제에 대해 동시에 테스트를 수행할 수 있어, 테스트 커버리지를 넓히면서도 실행 시간을 유지하거나 단축할 수 있다.17

• Docker 이미지 최적화: CI 잡에서 사용하는 Docker 이미지는 파이프라인 성능에 큰 영향을 미친다. 이미지가 클수록 다운로드와 초기화에 많은 시간이 소요된다. 따라서 다음과 같은 최적화 전략을 적용해야 한다.18

• debian-slim과 같은 경량 기본 이미지 사용

• 필요한 도구만 설치하고 불필요한 패키지(예: vim, curl)는 제외

• 다단계 빌드(Multi-stage builds)를 활용하여 최종 이미지에서 빌드 도구나 중간 산출물을 제거

• RUN 명령어를 여러 개로 나누기보다 하나로 합쳐 이미지 레이어 수를 최소화 18

이러한 최적화를 통해 이미지 크기를 줄이면 파이프라인 시작 시간을 크게 단축할 수 있다.

• 빠른 실패 (Fail Fast): 파이프라인은 가능한 한 빨리 실패를 감지하고 피드백을 제공해야 한다. 문법 검사(linting), 코드 스타일 검사, 단위 테스트와 같이 실행 시간이 짧고 빠르게 오류를 발견할 수 있는 잡들은 파이프라인의 초기 스테이지에 배치해야 한다.18 이렇게 하면 오래 걸리는 통합 테스트나 배포 잡을 실행하기 전에 문제를 수정할 수 있어 개발자의 대기 시간과 리소스 낭비를 줄일 수 있다.

• interruptible 파이프라인: 개발 과정에서 짧은 시간 안에 여러 커밋이 푸시되는 경우는 흔하다. interruptible: true 키워드를 잡에 설정하면, 동일한 브랜치에서 새로운 파이프라인이 시작될 때 아직 실행 중인 이전 파이프라인의 해당 잡을 자동으로 취소한다.2 이는 불필요하고 오래된 코드에 대한 CI 실행을 방지하여 러너 리소스를 절약하고 개발자에게 최신 커밋에 대한 피드백을 더 빨리 제공하는 효과적인 방법이다.18

2.3 러너 아키텍처 심층 분석: 실행 엔진

GitLab Runner는 파이프라인의 심장과 같은 역할을 하며, 특히 Kubernetes Executor는 현대적인 클라우드 네이티브 환경에서 CI/CD를 위한 가장 강력하고 확장성 있는 솔루션이다.

• Kubernetes Executor 생명주기: Kubernetes Executor가 잡을 실행할 때, 단순히 컨테이너 하나를 실행하는 것이 아니다. 각 잡에 대해 전용 Kubernetes Pod를 생성한다. 이 Pod는 여러 컨테이너로 구성된다.20

1. 빌드 컨테이너 (build): 사용자가 .gitlab-ci.yml의 script에 정의한 실제 작업을 수행하는 메인 컨테이너.

2. 헬퍼 컨테이너 (helper): 소스 코드 클론, 캐시 복원, 아티팩트 다운로드 및 업로드와 같은 CI/CD 관련 보조 작업을 처리하는 특수 컨테이너.

3. 서비스 컨테이너 (svc-X): services 키워드로 정의된 데이터베이스(예: PostgreSQL)나 다른 서비스(예: Redis)를 실행하는 컨테이너. 이러한 다중 컨테이너 Pod 구조를 통해 각 잡은 격리된 환경에서 필요한 모든 서비스와 함께 실행될 수 있다.21

• 리소스 관리: 프로덕션 환경에서는 러너의 리소스 관리가 매우 중요하다. 러너의 config.toml 파일에서 각 컨테이너(빌드, 헬퍼, 서비스)에 대한 CPU 및 메모리의 requests(최소 보장량)와 limits(최대 사용량)를 명시적으로 설정할 수 있다.20 이를 통해 특정 잡이 클러스터의 모든 리소스를 독점하는 것을 방지하고, 다른 워크로드와의 안정적인 공존을 보장하며, 예측 가능한 성능을 제공한다. 이는 비용 최적화와 시스템 안정성을 위한 필수적인 설정이다.21

• Kubernetes 기반 오토스케일링: CI 잡 로드가 변동적인 경우, 정적인 수의 러너를 운영하는 것은 비효율적이다. Kubernetes의 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 활용하여 러너 Pod의 수를 동적으로 조절하는 오토스케일링을 구현할 수 있다.23 이 방식의 핵심은 적절한 스케일링 메트릭을 사용하는 것이다. 일반적인 CPU나 메모리 사용량 대신, ’처리 대기 중인 잡의 수’나 ’러너의 포화도(saturation)’와 같은 CI 관련 메트릭을 사용하는 것이 더 효과적이다. 이를 위해 Prometheus를 사용하여 GitLab Runner가 노출하는 메트릭을 수집하고, 이를 기반으로 HPA가 러너 Pod 수를 자동으로 늘리거나 줄이도록 구성할 수 있다.24 이 아키텍처는 비용 효율적이면서도 급증하는 CI 로드에 탄력적으로 대응할 수 있는 가장 진보된 러너 운영 방식이다.

• 성능 튜닝: Kubernetes Executor의 성능을 극대화하기 위한 고급 기법들도 존재한다. 클러스터 노드에 고성능 NVMe 디스크를 사용하면 디스크 I/O가 많은 빌드 작업의 속도를 높일 수 있다. 또한, Kubernetes의 Pod Priority와 Preemption 기능을 사용하여 CI 잡 Pod가 다른 낮은 우선순위의 Pod를 선점(preempt)하도록 설정하면, 유휴 노드가 없는 상황에서도 잡 대기 시간을 최소화할 수 있다. 이는 유휴 용량을 예약(reserving)하는 효과를 주어 개발자 피드백 루프를 더욱 단축시킨다.23

include, extends, !reference와 같은 기능들의 조합은 단순한 코드 재사용을 넘어, 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering) 모델을 직접적으로 구현하는 정교한 ‘Configuration as Code’ 도구 키트를 형성한다. 중앙 플랫폼 팀은 이 기능들을 활용하여 견고하고 안전하며 효율적인 파이프라인 템플릿을 구축하고 유지할 수 있다. 개발팀은 이 템플릿들을 include하고 필요한 부분만 extends하거나 !reference하여 커스터마이징함으로써, CI/CD 도구의 복잡한 내부 구조를 깊이 이해하지 않고도 표준화된 고품질 파이프라인을 쉽게 활용할 수 있다.2 이는 마치 플랫폼 팀이 제공하는 잘 닦인 ‘골든 패스(Golden Path)’ 위에서 개발팀이 애플리케이션 로직 개발에만 집중할 수 있게 하는 것과 같다.2 따라서 엔터프라이즈 환경에서는 플랫폼 또는 DevOps 팀이 관리하는 중앙 템플릿 저장소를 중심으로 GitLab CI/CD 구성을 구조화하는 것이 가장 확장성 있고 유지보수하기 좋은 접근 방식이다.

3. 부: Kubernetes를 활용한 현대적 배포 전략 구현

3.1 GitLab Agent를 통한 Kubernetes 통합

GitLab과 Kubernetes를 통합하는 가장 현대적이고 권장되는 방식은 GitLab Agent for Kubernetes를 사용하는 것이다. 이는 기존의 인증서 기반 통합 방식의 보안 및 운영상의 한계를 극복하기 위해 설계되었다.

• 설치 및 등록: 에이전트 통합의 첫 단계는 GitLab 프로젝트 내에서 에이전트를 등록하고, 생성된 설치 명령어를 사용하여 Kubernetes 클러스터 내에 에이전트를 배포하는 것이다.27 이 과정은

kubectl 명령어나 Helm 차트를 통해 간단하게 수행할 수 있으며, 일단 설치되면 에이전트는 클러스터 내부에서 GitLab 인스턴스로 안전한 아웃바운드 연결을 설정하고 유지한다.29

• 권한 부여 및 접근 제어: 에이전트 기반 통합의 핵심적인 장점은 보안이다. 기존 방식이 GitLab에 클러스터 관리자 수준의 강력한 권한을 부여해야 했던 것과 달리, 에이전트 방식은 훨씬 세분화된 접근 제어를 제공한다. 에이전트의 구성 파일인 config.yaml은 Git 저장소에서 관리되며, ci_access 섹션을 통해 특정 프로젝트나 그룹에게만 클러스터 접근을 허용하도록 명시적으로 권한을 부여할 수 있다.27 더 나아가,

access_as 키워드와 impersonation 기능을 사용하면 CI/CD 잡이 클러스터에 접근할 때 에이전트의 기본 서비스 계정이 아닌, 특정 네임스페이스에만 권한이 있는 더 낮은 권한의 서비스 계정을 ’가장(impersonate)’하도록 설정할 수 있다. 이는 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 준수하는 매우 안전한 통합 모델을 가능하게 한다.30

• CI/CD 워크플로우: 에이전트가 성공적으로 연결되면, .gitlab-ci.yml 파일에서 해당 에이전트의 컨텍스트를 사용하여 클러스터와 상호작용할 수 있다. 잡의 script 섹션에서 kubectl config use-context <project_path>:<agent_name> 명령어를 실행하여 컨텍스트를 전환한 후, kubectl apply, helm upgrade와 같은 표준 Kubernetes 명령어를 실행하여 애플리케이션을 배포하거나 관리할 수 있다. 이 모든 과정은 GitLab과 클러스터 간의 안전한 터널을 통해 이루어진다.27

이러한 에이전트 기반 모델은 기존의 인증서 기반 통합 방식에 비해 구조적으로 우월하다. 과거 방식은 GitLab 러너가 Kubernetes API 서버에 직접 접근해야 했기 때문에, 종종 API 서버를 외부에 노출시켜야 하는 보안 위험을 감수해야 했다.32 반면 에이전트는 클러스터 내부에서 GitLab으로 ‘풀(pull)’ 방식의 연결을 시작하므로, 클러스터로의 인바운드 연결이 전혀 필요 없다.27 이는 현대적인 네트워크 보안 관행 및 GitOps 원칙과 완벽하게 부합한다. 따라서 조직은 기존의 레거시 통합 방식에서 벗어나 모든 신규 프로젝트에 대해 GitLab Agent를 표준으로 채택해야 한다. 이것이 전략적으로 더 우수하고 안전한 장기적 해결책이다.

3.2 점진적 배포: Blue-Green 및 Canary 배포

모든 변경 사항을 한 번에 전체 사용자에게 배포하는 것은 큰 위험을 수반한다. GitLab CI/CD는 Kubernetes와 연동하여 이러한 위험을 최소화하는 점진적 배포(Progressive Delivery) 전략을 쉽게 구현할 수 있도록 지원한다.

• Blue-Green 배포:

• 개념: 이 전략은 ’Blue’와 ’Green’이라는 두 개의 동일한 프로덕션 환경을 유지하는 것을 기반으로 한다.33 현재 라이브 버전(예: v1)이 Blue 환경에서 실행되는 동안, 새로운 버전(v2)은 Green 환경에 배포된다. Green 환경에서 모든 테스트가 완료되면, 로드 밸런서의 트래픽을 Blue에서 Green으로 한 번에 전환하여 다운타임 없이 배포를 완료한다. 만약 Green 환경에서 문제가 발견되면, 트래픽을 즉시 Blue로 다시 전환하여 빠르고 안전하게 롤백할 수 있다.34

• 구현: Kubernetes에서는 두 개의 서로 다른 Deployment 리소스(예: app-blue, app-green)를 생성하여 이를 구현한다. 각 Deployment는 버전 정보가 담긴 고유한 레이블(예: version: v1, version: v2)을 가진다. 트래픽을 라우팅하는 Service 리소스는 selector를 사용하여 특정 버전의 Pod로만 트래픽을 보낸다. 배포 시점에는 GitLab CI/CD 파이프라인이 Green Deployment를 생성하고 테스트한 후, kubectl patch service와 같은 명령어를 통해 Service의 selector를 version: v2로 변경하여 트래픽을 전환한다.2 이 모든 과정은 .gitlab-ci.yml에 정의된 잡들을 통해 자동화될 수 있다.33

• Canary 배포:

• 개념: Canary 배포는 새로운 버전을 전체 사용자 중 극히 일부(예: 1~5%)에게만 먼저 공개하는 전략이다. 이 소규모 사용자 그룹을 ’카나리(canary)’라고 부르며, 이들의 사용 패턴과 시스템 메트릭(에러율, 지연 시간 등)을 모니터링하여 새 버전의 안정성을 실제 운영 환경에서 검증한다.44 문제가 없다면 점진적으로 트래픽 비중을 늘려가고(예: 10% -> 50% -> 100%), 문제가 발견되면 즉시 트래픽을 0%로 되돌려 롤백한다. 이는 변경으로 인한 잠재적 영향(blast radius)을 최소화하는 매우 효과적인 리스크 관리 기법이다.46

• Canary Ingress를 이용한 구현: GitLab은 Kubernetes의 NGINX Ingress Controller와 긴밀하게 통합된 ‘Canary Ingress’ 기능을 제공하여 이 전략을 쉽게 구현할 수 있도록 지원한다. Auto DevOps를 사용하면 기본적으로 Canary Ingress가 설치되며, 수동으로도 구성할 수 있다.45 Kubernetes의 Deployment에 track: canary와 같은 특정 레이블을 지정하면, GitLab의 배포 보드(Deploy Board)에서 안정(stable) 버전과 카나리 버전의 Pod 상태를 시각적으로 확인할 수 있다. 사용자는 배포 보드 UI나 GraphQL API를 통해 카나리 버전으로 보낼 트래픽의 가중치(weight)를 동적으로 조절할 수 있다.45

3.3 Flux를 이용한 GitOps 워크플로우

GitOps는 인프라와 애플리케이션 구성을 코드로 관리하고, Git 저장소를 ’단일 진실 공급원’으로 사용하는 현대적인 운영 패러다임이다.51 GitLab CI/CD는 GitOps 도구와 결합하여 더욱 강력하고 선언적인 배포 워크플로우를 구축할 수 있다.

• GitOps 원칙: GitOps의 핵심 철학은 모든 운영 상태가 Git에 선언적으로 기술되어야 한다는 것이다. kubectl apply -f와 같은 명령형(imperative) 방식 대신, 원하는 상태(desired state)를 Git에 커밋하면, 자동화된 에이전트가 현재 상태(actual state)를 원하는 상태와 일치시키도록 지속적으로 조정한다.53

• GitLab과 Flux 통합: Flux는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 프로젝트로, Kubernetes 클러스터 내에서 실행되며 지정된 Git 저장소를 감시하는 GitOps 에이전트이다.54 GitLab과 Flux를 통합한 워크플로우는 다음과 같이 역할이 분담된다.

1. GitLab CI/CD 파이프라인: 개발자가 애플리케이션 코드를 변경하면, CI 파이프라인이 트리거된다. 파이프라인의 역할은 코드를 빌드하고, 테스트하며, 새로운 버전의 컨테이너 이미지를 생성하여 컨테이너 레지스트리(예: GitLab Container Registry)에 푸시하는 것이다. 마지막으로, 파이프라인은 Kubernetes 매니페스트가 저장된 별도의 ’구성 저장소(configuration repository)’에 접근하여 이미지 태그를 새 버전으로 업데이트하는 커밋을 생성한다.

2. Flux: Kubernetes 클러스터에서 실행 중인 Flux는 이 ’구성 저장소’의 변경 사항을 지속적으로 감시(pull)한다. 새로운 커밋을 발견하면, Flux는 변경된 매니페스트를 클러스터에 자동으로 적용하여 애플리케이션을 새로운 버전으로 업데이트한다.

이러한 ‘풀(pull)’ 기반 모델은 CI 파이프라인에서 클러스터로 직접 ’푸시(push)’하는 방식과 대조된다.32 이는 CI 시스템에 클러스터 접근 권한을 부여할 필요가 없어 보안을 강화하고, 배포와 CI 파이프라인의 역할을 명확하게 분리하는 아키텍처적 이점을 제공한다.30

4. 부: 포괄적인 DevSecOps 파이프라인 구축

DevSecOps는 보안을 개발 수명 주기의 마지막 단계가 아닌, 모든 단계에 통합하는 ‘Shift-Left’ 철학을 기반으로 한다. GitLab은 다양한 보안 스캐닝 도구를 CI/CD 파이프라인에 내장하여 DevSecOps 구현을 용이하게 한다.

4.1 통합 보안 스캐닝 (Shift-Left Security)

GitLab은 별도의 도구를 설치하거나 복잡한 통합 과정 없이, .gitlab-ci.yml에 템플릿을 포함하는 것만으로 다양한 보안 스캔을 활성화할 수 있다.

• SAST (정적 애플리케이션 보안 테스팅): 소스 코드가 컴파일되거나 실행되기 전, 정적인 상태에서 잠재적인 보안 취약점을 분석한다. SAST.gitlab-ci.yml 템플릿을 include하면, GitLab은 프로젝트의 언어를 자동으로 감지하고 해당 언어에 맞는 SAST 분석기를 실행한다. 발견된 취약점은 병합 요청(Merge Request) 위젯에 직접 표시되어, 개발자가 코드를 병합하기 전에 문제를 인지하고 수정할 수 있도록 돕는다.55
• DAST (동적 애플리케이션 보안 테스팅): 실행 중인 애플리케이션에 실제 공격과 유사한 요청을 보내 런타임 환경에서 발생할 수 있는 취약점(예: XSS, SQL Injection)을 탐지한다. DAST는 일반적으로 테스트 또는 스테이징 환경에 배포된 애플리케이션을 대상으로 실행되며, DAST.gitlab-ci.yml 템플릿을 통해 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있다.58
• Secret Detection (비밀 정보 탐지): API 키, 비밀번호, 인증 토큰과 같은 민감한 정보가 실수로 코드 저장소에 커밋되는 것을 방지하는 매우 중요한 기능이다. ’파이프라인 비밀 정보 탐지’는 커밋된 코드를 스캔하고, ’비밀 정보 푸시 보호’는 개발자가 git push를 시도하는 시점에 스캔을 수행하여 민감 정보가 원격 저장소에 도달하기 전에 푸시를 차단한다. 이를 통해 치명적인 보안 사고를 사전에 예방할 수 있다.61
• 의존성 및 컨테이너 스캐닝: 현대 애플리케이션은 수많은 오픈소스 의존성을 사용하므로, 이 의존성들의 보안 취약점을 관리하는 것이 필수적이다. ’의존성 스캐닝’은 package.json, pom.xml과 같은 의존성 관리 파일을 분석하여 알려진 취약점(CVE)이 있는 라이브러리를 식별한다.64 ’컨테이너 스캐닝’은 빌드된 Docker 이미지의 각 레이어를 분석하여 운영체제 패키지나 라이브러리에 포함된 취약점을 찾아낸다.61
• 보안 대시보드 및 정책: 스캔을 통해 발견된 모든 취약점은 ’취약점 안내서(Vulnerability Report)’와 ’보안 대시보드(Security Dashboard)’에 집계되어, 보안팀과 개발팀이 프로젝트의 전반적인 보안 상태를 한눈에 파악하고 관리할 수 있도록 돕는다.61 또한, ’스캔 실행 정책(Scan Execution Policy)’을 사용하면 특정 그룹이나 프로젝트에 대해 특정 보안 스캔(예: SAST, DAST)을 의무적으로 실행하도록 강제하여 조직 전체의 보안 표준을 일관되게 유지할 수 있다.67

4.2 코드형 인프라(IaC) 보안과 외부 도구 연동

인프라 구성 자체의 보안을 확보하는 것은 애플리케이션 보안만큼이나 중요하다. GitLab CI/CD는 외부 IaC 스캐닝 도구와 유연하게 통합될 수 있다.

• tfsec을 이용한 Terraform 스캐닝: tfsec은 Terraform 코드를 위한 널리 사용되는 오픈소스 정적 분석 도구이다. .gitlab-ci.yml에 tfsec의 공식 Docker 이미지를 사용하는 잡을 정의하고, tfsec. 명령어를 실행하여 스캔을 수행할 수 있다. 이때, 서드파티 모듈이 저장되는 .terraform 디렉토리를 스캔에서 제외하여 불필요한 노이즈(false positives)를 줄이는 것이 بهترین практика이다.69
• Terrascan을 이용한 스캐닝: Terrascan 역시 Terraform, Kubernetes, Docker 등 다양한 IaC를 지원하는 또 다른 강력한 스캐너이다. tfsec과 마찬가지로 공식 Docker 이미지를 활용하여 CI 잡을 구성하고 파이프라인에 통합할 수 있다.72
• 사용자 정의 SAST 안내서 통합: GitLab DevSecOps의 진정한 강력함은 외부 도구의 스캔 결과를 네이티브 기능처럼 통합하는 데 있다. tfsec이나 Terrascan과 같은 도구의 JSON 출력 결과를 GitLab이 정의한 표준 SAST 안내서 형식(gl-sast-report.json)으로 변환하는 스크립트를 작성하면 77, 이 외부 스캔 결과가 GitLab의 보안 대시보드, 취약점 안내서, 병합 요청 위젯에 완벽하게 통합된다.79 이는 조직에서 사용하는 모든 종류의 보안 스캐너 결과를 단일 창(single pane of glass)에서 관리할 수 있게 해주는 매우 강력한 기능이다.

이러한 통합 능력은 GitLab이 단순히 스캐너 모음집이 아니라, 확장 가능한 ’취약점 관리 플랫폼’임을 보여준다. 여러 도구에서 발생하는 보안 정보를 중앙으로 모으고, 개발자가 가장 많은 시간을 보내는 병합 요청 컨텍스트 안에서 그 정보를 제공함으로써, ’보안을 왼쪽으로 이동(shifting security left)’시키는 핵심 원칙을 효과적으로 구현한다. 따라서 조직은 사용하는 모든 보안 스캐닝 도구를 GitLab 보안 대시보드 형식으로 통합하는 것을 우선순위로 두어야 한다. 이는 보안 취약점에 대한 단일 진실 공급원을 생성하고 보안 검토 프로세스의 효율성을 극적으로 향상시킬 것이다.

4.3 복원력과 복구: 자동화된 롤백

빠른 배포만큼 중요한 것은 배포 실패 시 빠르고 안전하게 복구하는 능력이다.

• Kubernetes 상태 확인 (Health Checks): 자동화된 실패 감지의 가장 기본적인 전제 조건은 Kubernetes의 상태 확인 메커니즘을 올바르게 설정하는 것이다. readinessProbe는 Pod가 트래픽을 받을 준비가 되었는지 확인하고, livenessProbe는 애플리케이션이 정상적으로 동작하고 있는지 지속적으로 확인한다. 이 프로브들이 실패하면 Kubernetes는 자동으로 해당 Pod를 서비스에서 제외하거나 재시작하여 기본적인 수준의 자동 복구를 수행한다.81
• 자동화된 롤백 전략: GitLab은 모니터링 시스템에서 발생하는 치명적인 알림(critical alert)을 기반으로 자동으로 이전의 성공적인 배포 버전으로 롤백하는 기능을 구상하고 있다.82 이는 Prometheus와 같은 모니터링 도구와의 긴밀한 연동을 통해, 배포 후 성능 저하와 같은 문제가 감지되었을 때 사람의 개입 없이도 시스템을 안정적인 상태로 되돌리는 것을 목표로 한다.
• GitOps 기반 롤백: GitOps는 선언적 특성 덕분에 가장 우수하고 예측 가능한 롤백 메커니즘을 제공한다. 배포 후 문제가 발생했을 때, 해결책은 단순히 문제가 된 커밋을 Git에서 revert하는 것이다. 클러스터에서 실행 중인 ArgoCD나 Flux와 같은 GitOps 에이전트는 Git 저장소의 상태가 이전 커밋으로 돌아간 것을 감지하고, 클러스터의 상태를 해당 커밋이 정의하는 ’알려진 양호한 상태(known-good state)’로 자동으로 되돌린다. 이는 압박이 심한 장애 상황에서 수동으로 kubectl 명령어를 실행하며 발생할 수 있는 실수를 원천적으로 차단하는 매우 안정적인 복구 방법이다.83

5. 부: 시장 분석 및 경쟁 환경

5.1 비교 분석: GitLab CI vs. GitHub Actions vs. Jenkins

CI/CD 도구 시장은 GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins라는 세 거인이 주도하고 있다. 각 도구는 고유한 철학과 강점을 가지고 있어, 선택은 기술적 선호도를 넘어 조직의 전략적 방향성과 밀접하게 연관된다.

이 비교는 어떤 도구가 절대적으로 ’최고’라고 말하기보다는, 각 조직의 철학과 상황에 따라 최적의 선택이 달라짐을 보여준다. GitHub의 방대한 오픈소스 생태계와 개발자 중심의 경험을 중시하는 조직은 GitHub Actions에 자연스럽게 끌릴 것이다.84 반면, 여러 도구를 통합하고 관리하는 복잡성을 줄이고 단일 플랫폼에서 모든 것을 해결하려는 전략을 가진 기업에게는 GitLab의 올인원 접근 방식이 매우 매력적이다.85 Jenkins는 특정 플러그인에 대한 의존도가 높거나 극도의 유연성이 필요한 특수한 경우에 여전히 그 자리를 지키고 있다.84 결국 이 선택은 기술적인 문제를 넘어, ‘Best-of-Breed’ 통합 전략과 ‘Single Vendor Platform’ 전략 사이의 철학적 결정이라 할 수 있다.

5.2 총소유비용(TCO) 분석

CI/CD 도구의 비용을 평가할 때는 단순히 라이선스 가격표만 봐서는 안 된다. 숨겨진 인프라 및 유지보수 비용을 포함한 총소유비용(Total Cost of Ownership, TCO)을 분석해야 올바른 의사결정을 내릴 수 있다.

TCO 분석은 조직의 특성에 따라 크게 달라진다. Jenkins의 TCO는 엔지니어의 인건비가 지배적이다. GitHub Actions는 사용량 기반 과금 모델이므로, CI 사용량이 많은 조직에서는 분당 요금이 상당한 비용으로 이어질 수 있다. GitLab은 사용자당 고정 비용 모델이므로, 사용자 수는 적지만 CI 사용량이 매우 많은 조직에 비용 효율적일 수 있다. 따라서 정확한 TCO 분석을 위해서는 조직의 개발자 수, CI/CD 실행 빈도와 시간, 자체 호스팅 여부 등의 시나리오를 구체적으로 모델링해야 한다.

5.3 시장 위치 및 분석가 평가

외부 분석 기관의 평가는 도구의 시장 내 위치와 미래 방향성을 객관적으로 파악하는 데 도움을 준다.

• 시장 점유율 및 동향: CI/CD 도구 시장은 연평균 약 20%의 높은 성장률을 보이며 빠르게 팽창하고 있다.102 북미가 가장 큰 시장이지만, 아시아태평양(APAC) 지역이 가장 빠른 성장세를 보이고 있다.105 배포 방식 측면에서는 온프레미스보다 클라우드 기반 솔루션의 성장이 두드러진다.106 개발자 생태계 조사에 따르면, CI/CD 도입은 보편화되었으며, 보안(DevSecOps)과 AI 통합이 가장 중요한 트렌드로 부상하고 있다.108
• Gartner 및 Forrester 분석: 세계적인 IT 리서치 기업인 Gartner와 Forrester는 매년 DevOps 플랫폼 시장을 평가하는 안내서(Magic Quadrant, Wave)를 발표한다. 이 안내서들에서 GitLab은 꾸준히 ‘리더(Leader)’ 그룹에 위치하고 있으며, 특히 2024년 Gartner Magic Quadrant에서는 ’실행 능력(Ability to Execute)’과 ‘비전 완성도(Completeness of Vision)’ 두 축 모두에서 가장 높은 평가를 받았다.112 분석가들은 GitLab의 강점으로 단일 애플리케이션으로 제공되는 포괄적인 DevSecOps 플랫폼, 강력한 CI/CD 기능, 그리고 AI 기반 기능(GitLab Duo)의 통합을 꼽는다. 또한 이 안내서들은 플랫폼 엔지니어링, 통합 AI, 멀티 클라우드 지원을 미래 DevOps 플랫폼의 핵심 트렌드로 지목하고 있는데, 이는 GitLab의 발전 방향과 정확히 일치한다.112

6. 부: AI 시대: GitLab Duo와 CI/CD의 미래

인공지능(AI)은 소프트웨어 개발의 모든 측면을 변화시키고 있으며, CI/CD 워크플로우도 예외는 아니다. GitLab은 GitLab Duo라는 AI 기능군을 통해 이러한 변화를 주도하고 있다.

6.1 GitLab Duo 심층 분석: SDLC 전반의 AI

GitLab Duo는 단순히 코드를 자동 완성해주는 도구를 넘어, 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전반에 걸쳐 개발자를 지원하는 AI 기능 모음이다.1

• 핵심 기능:
• Code Suggestions: 20개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며, 주석이나 코드 컨텍스트를 기반으로 코드 블록이나 함수 전체를 생성해준다.117
• Duo Chat: IDE나 GitLab UI 내에서 자연어로 질문하여 코드 설명, 리팩토링, 테스트 케이스 생성, CI/CD 파이프라인 구성 문제 해결 등 다양한 도움을 받을 수 있는 대화형 AI 어시스턴트이다.120
• Explain Code & Test Generation: 복잡하거나 익숙하지 않은 코드를 자연어로 설명해주고, 머지 리퀘스트의 변경 사항에 대한 단위 테스트를 자동으로 생성하여 개발자의 이해를 돕고 코드 품질을 향상시킨다.117
• DevSecOps 통합: GitLab Duo의 진정한 차별점은 DevSecOps 워크플로우와의 깊은 통합에 있다.
• Vulnerability Explanation & Resolution: SAST 스캔에서 발견된 취약점의 원인과 위험성을 자연어로 설명하고, 해결을 위한 코드 패치를 제안하여 개발자가 보안 문제를 더 빠르고 정확하게 수정할 수 있도록 돕는다.120
• Root Cause Analysis: CI/CD 파이프라인 잡이 실패했을 때, 로그를 분석하여 실패의 근본 원인을 찾아내고 해결책을 제시한다. 이는 문제 해결 시간을 극적으로 단축시킨다.119
• Automatic Code Review: 병합 요청이 생성되면 Duo가 자동으로 코드를 리뷰하고, 잠재적인 버그나 개선점을 제안하여 코드 리뷰 프로세스의 효율성을 높인다.122
• 가격 및 접근성: GitLab은 18.0 릴리스부터 Code Suggestions와 Chat과 같은 핵심 Duo 기능을 Premium 및 Ultimate 티어에 추가 비용 없이 포함시키는 파격적인 정책을 발표했다. 이는 모든 유료 고객이 AI 기능의 혜택을 누릴 수 있도록 하여 AI 도입의 장벽을 크게 낮추는 전략이다.119
• 경쟁사 비교: GitHub Copilot이나 Amazon CodeWhisperer가 주로 코드 생성에 집중하는 반면, GitLab Duo는 계획(이슈 요약), 코드 작성, 보안, 테스트, 운영(파이프라인 실패 분석) 등 SDLC 전체를 포괄하는 것을 목표로 한다는 점에서 차별화된다. 이는 GitLab의 ‘올인원 플랫폼’ 전략이 AI 시대에도 일관되게 이어지고 있음을 보여준다.117

6.2 DevOps 엔지니어의 진화하는 역할

AI의 발전은 DevOps 엔지니어의 역할을 대체하는 것이 아니라, 더 높은 수준으로 진화시키고 있다.

• 자동화에서 오케스트레이션으로: 스크립트 작성, 파이프라인 구성, 기본적인 장애 대응과 같은 반복적이고 정형화된 작업들은 점차 AI에 의해 자동화될 것이다.123 이로 인해 DevOps 엔지니어는 단순히 자동화를 구현하는 역할을 넘어, 인간 개발자와 AI 에이전트, 그리고 다양한 도구들이 협력하는 복잡한 시스템을 설계하고 조율하는 ’오케스트레이터(Orchestrator)’의 역할을 수행하게 될 것이다.125
• 새로운 기술 스택: 미래의 DevOps 엔지니어에게는 새로운 기술 역량이 요구된다. AI 기반 시스템을 효과적으로 활용하고 훈련시키기 위한 머신러닝 기본 지식, AI 모델의 출력을 제어하기 위한 프롬프트 엔지니어링, 그리고 AI가 생성한 대량의 코드와 인프라를 관리하기 위한 플랫폼 엔지니어링 및 거버넌스 수립 능력이 중요해질 것이다.124
• AIOps와 자가 치유 파이프라인: CI/CD의 궁극적인 목표는 인간의 개입 없이도 스스로 문제를 예측하고 최적화하며 해결하는 ‘자가 치유(self-healing)’ 시스템을 구축하는 것이다.123 AI는 과거의 파이프라인 실행 데이터, 테스트 결과, 모니터링 로그를 학습하여 잠재적인 빌드 실패를 예측하고, 리소스 사용을 최적화하며, 배포 후 발생한 문제를 자동으로 감지하고 롤백을 수행하는 AIOps(AI for IT Operations)의 핵심 동력이 될 것이다.127

6.3 AI 생성 코드 거버넌스

AI 코드 어시스턴트의 확산은 생산성 향상과 함께 새로운 보안 및 품질 문제를 야기한다. 따라서 AI가 생성한 코드를 관리하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크가 필수적이다.

• AI 코드 어시스턴트의 보안 위험: AI 모델은 방대한 공개 코드 저장소를 학습 데이터로 사용하기 때문에, 해당 데이터에 포함된 보안 취약점, 하드코딩된 비밀 정보, 오래된 라이브러리 사용 패턴 등을 그대로 학습하고 재현할 수 있다.128 또한, AI는 애플리케이션의 전체적인 보안 컨텍스트를 이해하지 못하므로, 문법적으로는 완벽하지만 기능적으로는 안전하지 않은 코드를 생성할 수 있다. 이는 SQL 인젝션, 과도한 권한 부여, 데이터 유출과 같은 심각한 문제로 이어질 수 있다.130
• 감사 및 강화 전략: AI가 생성한 코드는 ‘신뢰할 수 없는(untrusted)’ 코드로 간주하고, 철저한 검증 절차를 거쳐야 한다.132

1. 자동화된 스캐닝: 기존의 SAST, DAST, SCA(의존성 스캐닝) 도구를 CI 파이프라인에 통합하여 AI 생성 코드의 취약점을 1차적으로 필터링한다.133
2. 코드형 정책(Policy-as-Code): Open Policy Agent(OPA)와 같은 도구를 사용하여 “하드코딩된 비밀 정보 금지”, “특정 라이브러리 사용 금지“와 같은 조직의 보안 정책을 코드로 정의하고, 파이프라인에서 이를 강제한다.132
3. 엄격한 수동 코드 리뷰: 자동화된 도구가 탐지하기 어려운 비즈니스 로직의 결함이나 미묘한 보안 허점은 숙련된 개발자의 수동 리뷰를 통해 검증해야 한다. 특히 인증, 암호화, 권한 관리와 관련된 코드는 더욱 세심한 검토가 필요하다.133

• 안전한 프롬프트 엔지니어링: AI 모델의 출력을 제어하는 가장 직접적인 방법은 입력, 즉 프롬프트를 정교하게 작성하는 것이다. “SQL 인젝션 공격을 방지하는 코드를 작성해줘“와 같이 보안 요구사항을 명시적으로 프롬프트에 포함시키고, 역할(예: “너는 보안 전문가야”)을 부여하며, 명확하고 구조화된 지침을 제공함으로써 더 안전하고 품질 높은 코드를 유도할 수 있다.135
• DevOps 거버넌스 프레임워크: AI 시대의 DevOps 거버넌스는 AI 도구 사용에 대한 명확한 정책, AI 모델 학습에 사용될 수 있는 데이터의 범위 지정, AI 생성 코드에 대한 감사 및 책임 소재 정의 등을 포함해야 한다. 이러한 규칙들을 자동화된 파이프라인에 통합하여 일관되게 적용하는 것이 중요하다.137

AI가 CI/CD에 통합되면서 새로운 형태의 피드백 루프가 생성되고 있다. AI는 파이프라인을 개선하고, 파이프라인에서 생성되는 데이터(성능 지표, 테스트 결과, 실패 로그)는 다시 AI 모델을 훈련하고 개선하는 데 사용된다.127 이는 전통적인 자동화를 넘어, 시스템 전체가 스스로 학습하고 발전하는 ‘지능형’ CI/CD로의 진화를 의미한다. 이러한 환경에서 DevOps 엔지니어의 역할은 AI를 위한 데이터를 관리하고, 그 결과를 검증하며, 전체 DevSecOps 시스템이 자율적으로 개선될 수 있는 피드백 루프를 설계하는 ‘AI 트레이너’ 또는 ’AI 오케스트레이터’로 변화할 것이다.

7. 부: 종합 평가 및 전략적 권고

7.1 강점과 약점 종합

GitLab CI/CD는 현대 DevSecOps 환경을 위한 매우 강력하고 포괄적인 플랫폼이지만, 모든 시나리오에 완벽한 해결책은 아니다. 그 강점과 약점을 종합적으로 평가하면 다음과 같다.

• 강점:
• 통합된 올인원 플랫폼: 소스 코드 관리, CI/CD, 패키지 레지스트리, 보안 스캐닝, 이슈 트래킹, 모니터링 등 소프트웨어 개발 수명 주기 전체를 단일 애플리케이션에서 지원한다. 이는 도구 체인(toolchain)의 복잡성을 크게 줄이고, 팀 간의 원활한 협업을 촉진하며, 일관된 사용자 경험을 제공하는 가장 큰 차별점이다.87
• 성숙하고 강력한 CI/CD 엔진: 기본 순차 실행부터 DAG, 부모-자식 파이프라인에 이르기까지 다양한 아키텍처를 지원하며, rules, include, extends 등 강력한 키워드를 통해 복잡한 워크플로우를 유연하게 구성할 수 있다.87
• 강력한 Kubernetes 및 GitOps 통합: GitLab Agent for Kubernetes를 통한 안전하고 현대적인 클러스터 통합, Blue-Green 및 Canary와 같은 점진적 배포 전략 지원, Flux/ArgoCD와의 연동을 통한 GitOps 워크플로우 지원 등 클라우드 네이티브 환경에 대한 지원이 매우 뛰어나다.85
• 선도적인 AI 비전: GitLab Duo를 통해 SDLC 전반에 AI 기능을 통합하려는 명확한 비전을 제시하고 있으며, 이를 통해 개발자 생산성과 보안을 한 단계 끌어올리고 있다.139
• 약점:
• 학습 곡선 및 복잡성: 제공하는 기능의 범위가 매우 넓기 때문에, 모든 기능을 익히고 활용하는 데 상대적으로 가파른 학습 곡선이 존재할 수 있다. 파이프라인이 복잡해질 경우 .gitlab-ci.yml 파일의 관리 또한 어려워질 수 있다.54
• 유료 기능 의존성: 병합 열차(Merge Trains), 컴플라이언스 파이프라인, 고급 보안 대시보드와 같은 핵심적인 엔터프라이즈 기능들은 대부분 Premium 또는 Ultimate과 같은 유료 티어에서만 제공된다. 이는 비용에 민감한 조직에게 장벽이 될 수 있다.87
• 제한적인 서드파티 생태계: GitHub의 마켓플레이스나 Jenkins의 플러그인 생태계와 비교할 때, GitLab의 외부 확장 생태계는 상대적으로 작다. 이는 GitLab이 ‘올인원’ 철학을 추구하기 때문이기도 하지만, 특정 niche 도구와의 통합이 필요할 때 한계로 작용할 수 있다.87

7.2 도입 및 전환을 위한 전략적 권고

조직의 상황과 목표에 따라 GitLab CI/CD를 효과적으로 활용하기 위한 전략은 달라져야 한다.

• 신규 도입 조직:
• 처음부터 모듈화: 처음부터 .gitlab-ci.yml을 모듈식으로 구성하는 것을 목표로 해야 한다. 중앙에서 관리되는 include용 템플릿 저장소를 만들고, extends를 적극적으로 활용하여 중복을 최소화하는 것이 장기적인 유지보수성을 위해 필수적이다.
• needs를 기본으로: 단순한 프로젝트가 아니라면, 스테이지 기반의 순차 실행 대신 needs 키워드를 사용한 DAG 기반 파이프라인을 기본 설계로 채택하여 초기부터 빠른 피드백 루프를 구축해야 한다.
• 파이프라인 에디터 활용: GitLab이 제공하는 파이프라인 에디터와 CI Lint 도구를 적극적으로 사용하여 구성 오류를 사전에 방지하고 학습 곡선을 완화해야 한다.
• Jenkins에서 마이그레이션하는 조직:
• 단계적 접근: 한 번에 모든 것을 전환하려 하지 말고, 단계적인 마이그레이션 계획을 수립해야 한다. 먼저 Jenkins의 잡(Job)과 스테이지를 GitLab CI/CD의 잡과 스테이지로 매핑하는 분석 작업을 수행한다.85
• 플러그인 대안 모색: Jenkins 플러그인에 대한 의존성을 분석하고, GitLab의 내장 기능으로 대체 가능한 부분을 파악한다. 대체 기능이 없는 경우, 셸 스크립트를 작성하거나 외부 API를 호출하는 방식으로 기능을 재구현해야 한다.
• 팀 교육 및 점진적 전환: GitLab CI/CD의 개념과 .gitlab-ci.yml 작성법에 대한 팀 교육을 선행해야 한다. 중요한 프로젝트보다는 파일럿 프로젝트부터 전환을 시작하여 경험을 축적하고, 점진적으로 적용 범위를 넓혀가는 것이 안정적이다.85
• 기존 GitLab 사용자 (최적화):
• 러너 TCO 분석: 자체 호스팅 러너를 사용하고 있다면, 클라우드 비용과 관리 인건비를 포함한 TCO를 분석해야 한다. ARM 기반의 Graviton2 인스턴스를 사용하면 x86 대비 최대 23%의 비용 절감과 36%의 성능 향상을 기대할 수 있는 사례가 있다.140 Kubernetes Executor와 오토스케일링을 도입하여 비용 효율성을 극대화하는 방안을 검토해야 한다.
• 파이프라인 리팩토링: 오래되고 거대해진 .gitlab-ci.yml 파일이 있다면, include와 extends를 사용하여 모듈식으로 리팩토링해야 한다. MGA와 같은 기업은 GitLab 도입 후 CI/CD를 통해 프로젝트 처리량을 3배(80개에서 240개)로 늘리고 배포 시간을 80% 단축하는 성과를 거두었다.141
• 고급 배포 전략 도입: 아직도 수동 배포나 단순한 롤링 업데이트에 의존하고 있다면, Blue-Green 또는 Canary 배포를 도입하여 배포 리스크를 줄이고 안정성을 높여야 한다.
• GitLab Duo 파일럿: 개발자 생산성 향상을 위해 GitLab Duo의 Code Suggestions나 Duo Chat과 같은 기능을 일부 팀에 파일럿으로 도입하고 그 효과를 측정하여 전사 확대를 검토해야 한다.

결론적으로, GitLab CI/CD는 단순한 자동화 도구를 넘어, 개발, 보안, 운영을 아우르는 통합 DevSecOps 플랫폼으로서 강력한 경쟁력을 지니고 있다. 조직의 특성과 성숙도에 맞는 전략적 접근을 통해 GitLab CI/CD를 도입하고 지속적으로 최적화해 나간다면, 더 빠르고, 더 안전하며, 더 효율적인 소프트웨어 제공이라는 목표를 성공적으로 달성할 수 있을 것이다.

8. 참고 자료

1. CI/CD pipelines - GitLab Docs, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/ee/ci/pipelines/
2. CI/CD YAML syntax reference - GitLab Docs, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/ci/yaml/
3. GitLab Runner, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/runner/
4. What Is the .gitlab-ci.yml File and How to Work With It - Codefresh, accessed July 8, 2025, https://codefresh.io/learn/gitlab-ci/what-is-the-gitlab-ci-yml-file-and-how-to-work-with-it/
5. Pipeline architecture - GitLab Docs, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/ci/pipelines/pipeline_architectures/
6. GitLab CI/CD Mastery: Part 3/3 Advanced Pipeline Optimization and Production Excellence | by Salwan Mohamed | Jul, 2025 | Medium, accessed July 8, 2025, https://medium.com/@salwan.mohamed/gitlab-ci-cd-mastery-part-3-3-advanced-pipeline-optimization-and-production-excellence-88b9313ae67d
7. Troubleshooting CI/CD | GitLab, accessed July 8, 2025, https://gitlab.cn/docs/14.0/ee/ci/troubleshooting.html
8. GitLab CI/CD examples, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/ci/examples/
9. YAML Tutorial : A Complete Language Guide with Examples - Spacelift, accessed July 8, 2025, https://spacelift.io/blog/yaml
10. Writing .gitlab-ci.yml File with Examples [Tutorial] - Spacelift, accessed July 8, 2025, https://spacelift.io/blog/gitlab-ci-yml
11. Get started with GitLab CI/CD, accessed July 8, 2025, https://docs.gitlab.com/ci/
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