GitLabは米国時間6月20日、「GitLab 17.1」のリリースを発表した。モデルレジストリーのベータ版、「Visual Studio Code」での「GitLab Duo Code Suggestions」による提案の複数表示、「Secret Push Protection」のベータ版、「GitLab Runner Autoscaler」の一般提供を含む45以上の改善を搭載する。
モデルレジストリーは、データサイエンスチームが機械学習モデルやそれに関連するメタデータを管理するのを支援するハブだとGitLabは述べる。組織にとって、訓練した機械学習モデルを保存、バージョン管理、文書化、検出するための一元的な場所として機能するという。モデルレジストリーのベータ版提供により、モデルをユーザーインターフェースから直接追加・編集することや「MLflow」統合を利用してGitLabをモデルレジストリーのバックエンドとして使うことが可能になる。
GitLab Duo Code Suggestionsは、Visual Studio Codeで複数の提案を表示することが可能になった。提案にカーソルを移動し、矢印やキーボードショートカットを使って提案を順番に表示することができる。
Secret Push Protectionは、「GitLab」にプッシュされる各コミットの内容を確認し、シークレットが検出された場合、プッシュをブロックする。そして、シークレットを含むコミットIDやシークレットの種類といったコミットに関する情報を表示する。シークレットが誤ってGitリポジトリーにコミットされた場合、リポジトリーへのアクセス権を持つユーザーなら誰でもシークレットを持つユーザーになりすますことができる。Secret Push Protectionは、このようなリスクを防止する。
テスト用にSecret Push Protectionを迂回（うかい）したい場合、シークレットプッシュの検出を回避すると、監査イベントが記録されるので調査することができる。GitLab.comと「Dedicated」ユーザーにベータ版として提供され、プロジェクトごとに有効化できる。
GitLab Runner Autoscalerは、「Docker Machine」をベースとしたオートスケーリング技術の後継。以前のバージョンのGitLabでは、パブリッククラウドプラットフォームの仮想マシンインスタンス上で「GitLab Runner」のオートスケーリングソリューションが必要とされる場合があったという。この場合、レガシーのDocker Machineエグゼキューターや、クラウドプロバイダーのテクノロジーを使ってつなぎ合わせたカスタムソリューションに頼らざるを得なかったとGitLabはいう。
「GitLab Value Stream Management」の新しいレポート生成ツール「Scheduled Reports Generation」は、DevSecOpsの比較メトリクスレポートやAI Impact分析レポートをGitLabのイシューにおける関連情報とともに自動的かつプロアクティブに配信するようスケジュール可能にする。スケジュールされたレポートにより、管理者は、必要なデータを含む適切なダッシュボードを手作業で探すことに時間を費やすのではなく、洞察の分析と情報に基づいた意思決定に集中することができるという。同ルールは、CI/CD Catalogを使ってアクセスできる。
