GitLab permet de collaborer efficacement sur des projets de développement logiciel. Découvrez les différents cas d’usage de cette plateforme, et notamment le Machine Learning et la Data Science.
Au sein de l’industrie du logiciel, l’entreprise américaine GitLab connaît une croissance fulgurante et génère des revenus massifs. Elle doit son succès à sa plateforme permettant de gérer les dépôts Git, qui réunit plus de 100 000 utilisateurs, dont des entreprises multinationales comme IBM, Sony ou la NASA.
Qu’est-ce que Git ?
Pour bien comprendre à quoi sert GitLab, il est important de commencer par connaître Git. Ce système de gestion de version permet de suivre les changements apportés aux fichiers informatiques.
Le but principal est de gérer les changements apportés à des projets au cours d’une période. Ceci permet de coordonner le travail entre les membres d’une équipe et de suivre la progression au fil du temps.
Les professionnels de la programmation et les utilisateurs non-techniques peuvent surveiller les fichiers du projet plus facilement avec Git. Les utilisateurs peuvent coopérer sans impacter leurs travaux respectifs. Et ce système peut être utilisé pour des projets de n’importe quelle taille.
Qu’est-ce GitLab ?
GitLab est un dépôt Git basé sur le web. Il s’agit d’une plateforme DevOps complète permettant aux professionnels d’effectuer toutes les tâches d’un projet, de la planification à la gestion du code source en passant par le monitoring et la sécurité.
Les équipes peuvent également collaborer plus efficacement, et par extension développer de meilleurs logiciels. Grâce à cet outil, les équipes peuvent réduire le cycle de développement et accroître leur productivité.
Il n’est plus nécessaire de gérer des autorisations pour chaque outil, puisque tous les membres de l’organisation peuvent accéder à chaque composant.
À l’origine, GitLab est un logiciel open-source sous licence MIT. En 2013, cet outil a été séparé en deux versions : GitLab CE (Community Edition) et GitLab EE (Enterprise Edition). Depuis 2017, le code est entièrement open-source.
À quoi sert GitLab ?
Le principal avantage de GitLab est de permettre aux membres d’une équipe de collaborer sur les différentes phases d’un projet. De la planification à la création, cette plateforme offre des fonctionnalités de suivi permettant aux développeurs d’automatiser le cycle de vie DevOps dans son intégralité.
Partout dans le monde, de plus en plus de développeurs utilisent désormais GitLab pour ses nombreuses fonctionnalités et ses briques de code permettant de gagner un temps précieux.
Parmi les utilisateurs de GitLab, on compte notamment la célèbre banque d’investissement Goldman Sachs. La firme a choisi cet outil pour accroître l’efficacité de ses développeurs et la qualité de ses logiciels, et d’accélérer le cycle de développement. Elle souhaitait aussi simplifier sa chaîne d’outil et centraliser la gestion sur une interface unique.
Grâce à GitLab, Goldman Sachs a pu accélérer l’adoption de la méthodologie DevOps. Les équipes ont créé une application permettant aux développeurs de gérer leurs projets depuis la même interface et d’exploiter une instance centralisée pour tous les dépôts.
GitLab pour le Machine Learning et la Data Science
La Data Science et le Machine Learning sont aujourd’hui essentiels pour l’innovation. En exploitant ces techniques, les entreprises peuvent tirer de précieuses informations des ensembles de données.
Toutefois, pour tirer pleinement profit de ces opportunités, les équipes doivent être transverses, agiles et itératives puisqu’elles collaborent avec les autres départements de l’organisation pour révéler toute la valeur des données.
Elles doivent être en mesure de collaborer au sein de l’organisation et en dehors, de planifier et gérer les projets et sprints à l’aide d’outils flexibles. De même, la gestion de version est indispensable pour suivre et gérer les différentes versions des fichiers, modèles ou ensembles de données.
Une autre clé du succès pour les projets de Data Science est l’automatisation. Cette technique permet d’accélérer les étapes du workflow, et d’éviter les erreurs manuelles.
Il est également nécessaire de fluidifier les processus de test et de validation des travaux, pour les rendre plus rapides et répétables. Enfin, la gestion d’infrastructure doit être simplifiée malgré l’utilisation de services Cloud de fournisseurs multiples.
Outre les projets de développement logiciel, GitLab peut être utilisé pour des projets de Machine Learning et de Data Science. En effet, la plateforme permet de relever les principaux défis et de surmonter les obstacles auxquels sont confrontées les équipes.
Avec GitLab, la collaboration transverse est simplifiée et les silos de données des différents départements peuvent être reliés entre eux. Les projets peuvent être planifiés et gérés de façon agile et extensible, organisés sous forme de sprints.
Par ailleurs, la plateforme permet de suivre très facilement les différentes versions des fichiers, modèles et scripts au gré des changements pendant la construction, l’entraînement et le déploiement des modèles. Les équipes peuvent collaborer en examinant les changements pour délivrer les projets plus rapidement.
L’automatisation est simplifiée grâce à GitLab. Le CI/CD permet de valider facilement les modèles en testant les éléments clés à chaque changement, et d’automatiser la construction et le déploiement de modèles. Enfin, les modèles peuvent être gérés et déployés sur n’importe quel Cloud.
