GitLab 18.9 업데이트는 규제가 엄격한 산업군의 기업들이 데이터 레지던시와 거버넌스를 유지하면서도 에이전트 기반 AI(Agentic AI)를 도입할 수 있도록 '셀프 호스팅 Duo Agent Platform'과 '자체 모델 도입(BYOM)' 기능을 선보였습니다. 이번 배포를 통해 기업은 클라우드 라이선스를 사용하면서도 모델 추론은 자체 인프라에서 수행할 수 있게 되어, 보안과 유연성을 동시에 확보한 AI 컨트롤 플레인을 구축할 수 있습니다. 결과적으로 복잡한 DevSecOps 워크플로우 자동화를 강력한 규제 준수 환경 내에서 실현할 수 있게 되었습니다.

온라인 클라우드 라이선스를 위한 Duo Agent Platform 셀프 호스팅

그동안 셀프 호스팅 모델을 통한 AI 워크플로우 자동화는 주로 오프라인이나 특정 라이선스 환경에 국한되었으나, 이제 온라인 클라우드 라이선스 고객도 이를 활용할 수 있게 되었습니다.

데이터 레지던시 및 제어권 보장: 기업은 자체 인프라나 승인된 클라우드 환경에 호스팅된 모델을 사용하면서 GitLab Duo Agent Platform을 운영할 수 있어, 추론 트래픽의 경로와 데이터 저장 위치를 완전히 통제할 수 있습니다.
GitLab Credits 기반의 투명한 과금: 사용량 기반 빌링 모델을 도입하여 각 요청별 측정(metering)이 가능해졌으며, 이를 통해 기업 내부의 비용 배분(Chargeback)과 규제 보고를 위한 상세한 비용 투명성을 제공합니다.
규제 산업의 도입 가속화: 외부 AI 벤더로 데이터를 전송할 수 없는 금융, 정부 기관, 주요 인프라 산업군에서 에이전트 기반 AI를 즉시 도입할 수 있는 환경을 마련했습니다.

자체 모델 도입 (Bring Your Own Model, BYOM)

기업이 이미 투자한 특정 도메인 최적화 LLM이나 에어갭(Air-gapped) 환경의 모델을 GitLab 환경에 유연하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

AI Gateway를 통한 통합 거버넌스: 기업이 보유한 서드파티 모델이나 자체 호스팅 모델을 GitLab AI Gateway에 연결하여, GitLab이 관리하는 모델과 동일한 수준의 제어 평면에서 관리할 수 있습니다.
세분화된 모델 매핑: 관리자는 등록된 모델을 특정 Duo Agent Platform의 흐름이나 기능에 정밀하게 매핑할 수 있어, 작업의 성격에 따라 최적화된 모델이 할당되도록 제어할 수 있습니다.
자율적인 성능 및 위험 관리: 모델의 유효성 검사, 성능 최적화, 위험 평가는 기업이 직접 담당하며, 이를 통해 조직의 고유한 보안 정책과 위험 수용 범위에 맞춘 모델 운용이 가능합니다.

활용 제언

파편화된 AI 도구 사용으로 인해 거버넌스 공백을 겪고 있는 기업이라면, GitLab 18.9의 통합 컨트롤 플레인을 활용해 AI 전략을 중앙 집중화할 것을 권장합니다. 특히 특정 규제 준수가 필수적인 환경에서는 'BYOM' 기능을 통해 검증된 내부 모델을 DevSecOps 파이프라인에 직접 연결함으로써 보안 리스크를 최소화하면서도 자동화 효율을 극대화할 수 있습니다.