Une quarantaine d’améliorations arrivent avec la version 15.0 de GitLab que vient de livrer l'éditeur du même nom. Le logiciel est utilisé par plus de 100 000 organisations dans leurs workflows devops pour gérer leurs projets de développement, créer, intégrer et vérifier la qualité de leur code source. Désormais, Container Scanning est disponible à tous les niveaux de GitLab. La fonctionnalité aide les développeurs à trouver les vulnérabilités de sécurité connues dans les dépendances qui sont installées dans leurs images de containers.

Différentes avancées permettent par ailleurs d'accélérer le flux de travail dans l’éditeur Wysiwyg Markdown utilisé pour les wikis. On peut éditer des blocs de code et des liens directement en ligne dans l’éditeur. Autre évolution, la fonction Advanced Search de GitLab est maintenant compatible avec OpenSearch, le fork d’Elasticsearch.

La version 15.0 de GitLab facilite la manipulation des liens dans l'éditeur Wysiwyg. (Crédit : GitLab)

Un MVC vers la facturation des clients externes

Sur les discussions, la gouvernance a été renforcée. Il est possible de rédiger des notes internes qui ne pourront être visibles que par certains utilisateurs tandis que les informations principales continueront à être vues plus largement. La version 15.0 introduit aussi le premier MVC (minimal viable change) vers la gestion et la facturation des clients externes du logiciel. Dans un billet présentant les nouveautés, GitLab explique ainsi qu’avec la fonctionnalité CRM, on peut créer des organisations et des contacts, établir un taux de facturation par défaut pour une organisation, relier des contacts aux problèmes pris en charge, visualiser les problèmes associés à un contact donné ou à l’ensemble des contacts d’une organisation.

La mise à jour de GitLab se fait mensuellement, le 22 de chaque mois. Les développements en cours pour juin sont présentés sur le site de l'éditeur. GitLab annonce par ailleurs, pour les prochaines évolutions de cette version 15.0, des cas d’utilisation de ModelOps pour une meilleure collaboration avec les équipes de data scientists. Parmi ceux-ci, des fonctionnalités DataOps - pour extraire et transformer les données à connecter aux pipelines GitLab - et MLOps pour le développement et le déploiement de modèles de machine learning. Après le rachat de l’éditeur Opstrace en décembre dernier, les outils de surveillance des métriques et logs vont également être progressivement intégrés à la solution.