pile·
AI / ML·gitlab-enggitlab-eng·

Claude Code 와 GitLab 으로 실제 배포까지 가는 3가지 워크플로우

문제에이전트형 코딩 도구가 코드를 빠르게 만들수록 CI/CD, 보안 스캔, 리뷰, 승인 같은 배포 단계가 병목이 된다.

접근Claude Code를 GitLab CI/CD, GitLab MCP Server, Duo Code Review, Duo Agent Platform과 연결해 이슈 수정부터 MR 리뷰 반영까지 세 가지 워크플로를 구성한다.

결과C++ 버그 수정, MCP 기반 이슈 컨텍스트 조회, 외부 에이전트 리뷰 대응을 통해 코드 작성과 배포 검증을 하나의 흐름으로 묶는다.

gitlab-eng
gitlab-eng 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. AI / ML·aws-architectureaws-architecture·

    Amazon EKS 와 머신러닝으로 ALS GeoAnalytics LITHOLENS™ 의 코어 로깅 자동화하기

    문제광산 시추 코어 분석은 현장 육안 검사와 전문가 의존도가 높아 비용, 일관성, 처리 속도 문제가 컸다.

    접근LITHOLENS를 Amazon EKS, Lambda, S3, RDS 기반 하이브리드 아키텍처로 구성했다. K-Means, GMM, RoQE Net, VeinNet 등 ML/컴퓨터 비전 모델을 GPU 워크로드로 실행했다.

    결과10개 광산 회사와 40개 이상 프로젝트에서 분석 표준화와 원격 처리 효과를 얻었다. 전문가 출장 부담을 줄이고 광물 분류 정확도와 추적성을 높였다.

    #eks#machine-learning#geoanalytics
  2. AI / ML·aws-architectureaws-architecture·

    Amazon EC2 G7e 인스턴스에서 Synthesia 의 생성형 AI 비디오 추론 최적화하기

    문제생성형 비디오 모델은 VAE latent decoding과 frame copy 과정이 순차적으로 묶여 GPU 활용률과 추론 지연에 병목이 생긴다.

    접근EC2 G7e의 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 asynchronous frame generation pipeline을 구성했다. GPU/host double buffering, page-locked memory, 별도 copy stream과 worker thread로 전송과 후처리를 겹쳤다.

    결과디코딩, D2H 전송, 파일 쓰기를 병렬화해 GPU idle 시간을 줄였다. 대용량 비디오 inference에서 비용 대비 처리량을 높이는 패턴을 제시했다.

    #inference#generative-ai#ec2+1
  3. AI / ML·cloudflare-blogcloudflare-blog·

    Claude Managed Agents 를 Cloudflare Sandboxes 위에서 실행하기

    문제AI 에이전트를 운영하려면 모델 추론과 코드 실행을 모두 안전하게 격리해야 하고, 동시 다수 세션 / egress 통제 / 자격증명 주입까지 한 번에 풀어야 한다.

    접근Anthropic 의 Claude Managed Agents 가 "두뇌"를 맡고, Cloudflare Sandboxes 가 "손" 을 맡는 분리 구조. 워크로드에 따라 full microVM 또는 V8 isolate 를 고를 수 있고, egress proxy 로 zero-trust 자격증명 주입, Workers VPC + Cloudflare Mesh 로 사설망 연결, 샌드박스 브라우저 + 세션 녹화까지 묶어서 제공.

    결과웹 브라우징·이메일·Workers AI 이미지 생성 등 빌트인 툴과 배포 템플릿이 함께 제공돼, 별도 인프라 작업 없이 관측·영속·확장 가능한 에이전트 스택을 구성할 수 있다.

    #claude#managed-agents#cloudflare