GitLab、「GitLab 17.3」リリース–「GitLab Duo」による根本原因分析を一般提供

今回は「GitLab、「GitLab 17.3」リリース–「GitLab Duo」による根本原因分析を一般提供」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　GitLabは米国時間8月15日、「GitLab 17.3」をリリースした。失敗したパイプラインジョブに対する「GitLab Duo」による根本原因分析（RCA）、AIによる脆弱（ぜいじゃく）性解決、「Code Suggestions」承認率に関するAI影響分析、GitLab Duoのシート利用率など、160以上の改善を提供する。

　RCA機能が一般提供され、継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインで失敗したジョブをより短時間でトラブルシューティングできるようになった。AIを活用した同機能は、失敗したジョブのログを分析し、ジョブの失敗につながった根本原因を迅速に特定し、修正を提案する。

　セルフマネージドインスタンス上でGitLab Duoの設定をトラブルシューティングすることが可能になった。GitLab Duo向けヘルスチェック機能は、一連の検証を実行し、GitLab Duoの稼働を確認するための適切な補正措置を提案する。同機能は、ベータ機能としてセルフマネージドおよび「GitLab Dedicated」で利用できる。

　KubernetesクラスターにローカルのターミナルやKubernetes向けグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）ツールを使って接続する場合、Kubernetes向けエージェントのユーザーアクセス機能を使用してターミナルに接続することが可能になった。これまでは、ドキュメントを閲覧するためにGitLabから移動してコマンドを探す必要があった。現在、接続コマンドがUIから提供される。また、ユーザーアクセスの設定も支援されている。

　脆弱性解決はAIを活用し、脆弱性を修正するために特定のコードを提案する。ボタンをクリックするだけで、マージリクエストを開いて、サポートされた共通脆弱性タイプ（CWE）識別子のリストから静的解析（SAST）による脆弱性の解決作業を開始できる。

　GitLab Duoの有効性と使用率を示す新しい2つの指標が、「Value Streams Dashboard」の「AI Impact」分析に追加された。「Code Suggestions acceptance rate」は、GitLab Duoによるコード提案がどれほど承認されているかを示す。この指標は、提案の有効性と信頼できるコントリビューターがAI機能に持つ信頼のレベルを反映しているという。具体的には、GitLab Duoが提供するコード提案が過去30日においてコードコントリビューターに承認された割合を示す。

　「GitLab Duo seats assigned and used」は、ライセンスされたシートの使用率を示し、ライセンスの利用、リソースの割り当て、利用パターンの理解を効果的に計画できるよう支援する。この指標は、過去30日にAI機能を少なくとも一つ利用した割り当て済みシートの割合を追跡する。

　新しい指標を追加に伴い、概要タイルも新たに導入された。新たな視覚化要素として、指標の明確な概要を提供し、AI機能の現状を迅速に評価することを支援する。