[{"data":1,"prerenderedAt":763},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/data-driven-devsecops-exploring-gitlab-insights-dashboards":3,"navigation-de-de":43,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-Ricardo Amarilla Villalba":660,"blog-related-posts-de-de-data-driven-devsecops-exploring-gitlab-insights-dashboards":674,"assessment-promotions-de-de":713,"next-steps-de-de":753},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":42},"blogPosts/de-de/blog/data-driven-devsecops-exploring-gitlab-insights-dashboards.yml","Data Driven Devsecops Exploring Gitlab Insights Dashboards",[7],"ricardo-amarilla-villalba",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"data-driven-devsecops-exploring-gitlab-insights-dashboards",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Datengesteuerte DevSecOps: Entdecke die Dashboards von GitLab Insights","Erfahre, wie du die Dashboards von GitLab Insights nutzen kannst, um wichtige Metriken zu visualisieren, Projekte nachzuverfolgen und die Produktivität deines Teams zu steigern.",[18],"Ricardo Amarilla Villalba","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097210/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2811%29_78Dav6FR9EGjhebHWuBVan_1750097210214.png","2024-11-20","Metriken und Analysen spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Produktivität, Qualität und Erfolg zu steigern. [GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/platform/) ist eine umfassende DevSecOps-Plattform und bietet leistungsstarke Tools, um diese wichtigen Metriken über die Insights-Dashboards zu verfolgen und zu visualisieren. In diesem Artikel erfährst du, wie du die Insights-Dashboards in deiner Umgebung verwenden kannst.\n\n## Inhaltsverzeichnis\n\n- [Einführungen in GitLab-Metriken und Analysen](#einführungen-in-gitlab-metriken-und-analysen)\n- [Nutze Labels für bestimmte Metriken](#nutze-labels-für-bestimmte-metriken)\n- [So konfigurierst du GitLab Insights](#so-konfigurierst-du-gitlab-insights)\n- [Einblicke in Merge Requests anpassen](#einblicke-in-merge-requests-anpassen)\n- [Merge-Request-Einblicke für jede Squad und jeden Anforderungstyp](#merge-request-einblicke-für-jede-squad-und-jeden-anforderungstyp)\n  - [Richte Squad-basierte Metriken ein](#richte-squad-basierte-metriken-ein)\n- [Lege jetzt los](#lege-jetzt-los)\n- [Mehr erfahren](#mehr-erfahren)\n\n## Einführungen in GitLab-Metriken und Analysen\n\nGitLab stellt verschiedenste Metriken und Analysetools für unterschiedliche Aspekte des DevSecOps-Lebenszyklus bereit:\n\n1. [Produktivitätsanalyse (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/productivity_analytics.html): Damit kannst du die Geschwindigkeit deines Teams, Bearbeitungszeiten und Abarbeitungsdauer nachverfolgen.\n2. [Code-Review-Analysen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/code_review_analytics.html): Damit kannst du die Codequalität, die Testabdeckung und die Effizienz der Überprüfung messen.\n3. [CI/CD-Analyse (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/ci_cd_analytics.html): Damit kannst du die Pipeline-Performance und die Bereitstellungshäufigkeit überwachen.\n4. [Wertstromanalyse (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/value_stream_analytics/): Damit kannst du den Arbeitsfluss von der Idee bis zur Produktion visualisieren.\n5. [Einblicke (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/insights/): Entdecke und visualisiere Daten über deine Projekte und Gruppen.\n\nDiese Metriken bieten wertvolle Einblicke in deinen Entwicklungsprozess und helfen Teams dabei, Engpässe zu identifizieren, Workflows zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.\n\n## Nutze Labels für bestimmte Metriken\n\nEine der leistungsstärksten und doch unterschätztesten Funktionen von GitLab sind Labels, mit denen du Metriken mit absoluter Präzision filtern kannst. Wenn du Labels strategisch Tickets, Merge Requests und Epics zuweist, kannst du individuelle Ansichten erstellen, die zielgenaue Einblicke in die Leistung und den Fortschritt deines Projekts bieten.\n\nLabels fungieren in GitLab als vielseitige Kennungen, mit denen du deine Workitems flexibel kategorisieren und organisieren kannst. Egal, ob du die Entwicklung von Funktionen, Bug Fixes oder teamspezifische Aufgaben nachverfolgst: Mit Labels kannst du deine Projektdaten aufschlüsseln und erkenntnisreiche Muster und Entwicklungen aufdecken.\nDas Konzept ist ähnlich wie Tags in Cloud-Bereitstellungen, wo die Ressourcen gekennzeichnet werden, um sie einfacher verwalten, die Kosten zuordnen und betriebliche Einblicke gewinnen zu können. Indem du deine Workitems sorgfältig mit Labels kennzeichnest, baust du ein cleveres Label-System auf, mit dem du ganz einfach individuelle Dashboards und Berichte erstellen kannst. Durch diesen Ansatz kannst du dich auf die Metriken konzentrieren, die für dein Team oder deine Stakeholder am wichtigsten sind. So erhältst du eine klare Fokusansicht des Zustands und der Dynamik deines Projekts.\n\n## So konfigurierst du GitLab Insights\n\nMit GitLab Insights kannst du Daten über deine Projekte und Gruppen untersuchen und visualisieren. Sie bieten wichtige Analysen zu verschiedensten Aspekten, wie etwa den in einem bestimmten Zeitraum erstellten und geschlossenen Tickets, die durchschnittliche Zeit, die es bis zur Zusammenführung eines Merge Request dauert, sowie die Qualität der Priorisierung. Einblicke können sowohl für Projekte als auch für Gruppen konfiguriert werden.\n\n**So konfigurierst du Insights:**\n\n1. Für Projekteinblicke:\n   * Erstelle eine Datei mit dem Namen `.gitlab/insights.yml` im Stammverzeichnis deines Projekts.\n2. Für Gruppeneinblicke:\n   * Erstelle die Datei `.gitlab/insights.yml` in einem Projekt, das zu deiner Gruppe gehört.\n * Gehe zu **Einstellungen > Allgemein** deiner Gruppe.\n * Klappe den Abschnitt **Analyse** aus und suche den Abschnitt **Insights**.\n * Wähle das Projekt aus, das die Konfigurationsdatei enthält, und speichere die Änderungen.\n\nDie Datei `.gitlab/insights.yml` ist eine YAML-Datei, in der du die Struktur und Reihenfolge der Diagramme in einem Bericht sowie den Stil der anzuzeigenden Diagramme definieren kannst. Jede Diagrammdefinition enthält Parameter wie Titel, Beschreibung, Typ und Abfrage, um die Datenquelle und die Filterbedingungen anzugeben.\n\nUm Einblicke anzuzeigen, gehe in deinem Projekt oder deiner Gruppe zu **Analysieren > Insights**.\n\n![Standard-Dashboard für Insights anzeigen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752378202/Blog/oqek65jmi5kclpbaqsca.png)\n\n## Einblicke in Merge Requests anpassen\n\nWährend die Standardansicht wertvolle Rohinformationen liefert, können wir das Insights-Dashboard anpassen, um zusätzliche Informationsebenen anzuzeigen, z. B. welches Team für welchen Merge Request verantwortlich war und welche Art von Problem gelöst wurde.\n\n## Merge-Request-Einblicke für jede Squad und jeden Anforderungstyp\n\nEs kann herausfordernd sein, die Produktivität einer Squad in GitLab zu messen, vor allem wenn die Gruppen- und Untergruppenstruktur in GitLab nicht perfekt mit der Organisation deines Squad übereinstimmt. So kannst du diese Herausforderungen meistern und die Produktivität deiner Squads effektiv verfolgen:\n\n### Richte Squad-basierte Metriken ein\n\n1. **Erstelle Labels:** Erstelle eindeutige Labels mit begrenztem Geltungsbereich für jede Squad (z. B. `squad::alpha`, `squad::beta`) und jeden Anforderungstyp (z. B. `type::bug`, `type::feature`, `type::maintenance`).\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/ZUOzORIUJeU?si=T8eHeGizS3blYFHB\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n2. **Weise Labels zu:** Weise diese Squad-Labels konsequent allen Tickets und Merge Requests zu, die von der jeweiligen Squad bearbeitet werden, egal in welchem Projekt oder welcher Gruppe sie sind.\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/fJ9entEBZG8?si=MlM6mKirEdkmwDDJ\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n**Tipps:**\n   * Verwende die GitLab-API, um Labels gesammelt an bestehende geöffnete, zusammengeführte und geschlossene MRs zuzuweisen.\n   * Du kannst Labels im Rahmen deiner GitLab-CI-Pipeline hinzufügen/entfernen/aktualisieren.\n * Nutze den GitLab Triage Bot, um den Label-Prozess zu automatisieren.\n\n3. Richte ein Dashboard ein: Erstelle die Datei `.gitlab/insights.yml` in deinem Projekt-Repository mit benutzerdefinierten Diagrammen für teamspezifische und typspezifische Einblicke in Merge Requests.\n\n```text\n\n## Default Merge Requests insights.yml mergeRequests:\n  title: Merge requests dashboard\n  charts:\n    - title: Merge requests merged per week       type: bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          group_by: week\n          period_limit: 12\n    - title: Merge requests merged per month\n      type: bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          group_by: month\n          period_limit: 3\n\n## Per-teams Merge Requests insights.yml\nmergeRequestsTeams:\n  title: Merge requests dashboard per teams\n  charts:\n    - title: Merge requests merged per week       type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          group_by: week\n          period_limit: 12\n          collection_labels:\n            - squad::alpha\n            - squad::beta\n    - title: Merge requests merged per month\n      type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          group_by: month\n          period_limit: 3\n          collection_labels:\n            - squad::alpha\n            - squad::beta\n\n## Per-teams and Type Merge Requests insights.yml\nmergeRequestsTeamsAndType:\n  title: Per Teams and Type - Merge requests dashboard\n  charts:\n    - title: Merge requests merged per week - Squad Alpha\n      type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          filter_labels: squad::alpha\n          collection_labels:\n            - type::feature\n            - type::bug\n            - type::maintenance\n          group_by: week\n          period_limit: 12\n    - title: Merge requests merged per month - Squad Alpha\n      type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          filter_labels: squad::alpha\n          collection_labels:\n            - type::feature\n            - type::bug\n            - type::maintenance\n          group_by: month\n          period_limit: 3\n    - title: Merge requests merged per week - Squad Beta\n      type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          filter_labels: squad::beta\n          collection_labels:\n            - type::feature\n            - type::bug\n            - type::maintenance\n          group_by: week\n          period_limit: 12\n    - title: Merge requests merged per month - Squad Beta\n      type: stacked-bar\n      query:\n        data_source: issuables\n        params:\n          issuable_type: merge_request\n          issuable_state: merged\n          filter_labels: squad::beta\n          collection_labels:\n            - type::feature\n            - type::bug\n            - type::maintenance\n          group_by: month\n          period_limit: 3\n\n```\n\nIndem du diese Anpassungen implementierst, kannst du sinnvolle Dashboards erstellen, in denen du einen klaren Überblick über die Merge-Request-Aktivitäten pro Team und Anforderungstyp erhältst. So kannst du Trends im Zeitverlauf visualisieren, die Leistung zwischen Squads vergleichen und die Verteilung der verschiedenen Arbeiten für jede Squad analysieren.\n\n![Dashboards mit Ansicht der MR-Aktivität pro Team und Anforderungstyp](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097218/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097217972.png)\n\n![Dashboard zum Vergleich der Leistung zwischen Squads](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097218/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097217972.png)\n\n## Lege jetzt los\n\nGitLab Insights ist nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um Indikatoren und Analysen geht. Um die gesamte Palette der leistungsstarken Analysefunktionen von GitLab wie Wertstromanalyse, CI/CD-Analyse und Code-Review-Metriken zu entdecken, sieh dir unsere Produkttour zum Wertstrommanagement an:\n\n[![Produkttour zum Wertstrommanagement](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097218/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097217974.png)]( https://gitlab.navattic.com/vsm)\n\n> Bist du bereit, jetzt selbst Metriken zu nutzen? Melde dich jetzt für eine [kostenlose Testversion von GitLab Ultimate](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2F) an und schöpfe das volle Potenzial von datengestützten DevSecOps aus.\n\n## Mehr erfahren\n- [Tool zur Erstellung geplanter Berichte vereinfacht das Wertstrommanagement (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/new-scheduled-reports-generation-tool-simplifies-value-stream-management/)\n- [Erste Schritte mit dem neuen Wertstrom-Dashboard von GitLab (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-value-streams-dashboard/)\n- [KI-Impact-Analyse-Dashboard misst den ROI von KI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n",[23,24,9,25,26,27],"CI/CD","DevSecOps platform","features","tutorial","solutions 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Die wiederverwendbare CI/CD-Komponente, verfügbar im [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog), überträgt Testausführungsdaten nach jeder Pipeline-Ausführung automatisch nach QMetry – einer KI-gestützten, unternehmenstauglichen Testmanagement-Plattform, die Testplanung, -ausführung, -nachverfolgung und -reporting in einer Lösung vereint.\nAls zentrales System der Aufzeichnung für Tests hilft QMetry Teams dabei, Abdeckung und Ausführung nachzuverfolgen und fundiertere Release-Entscheidungen zu treffen.\n![SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ojt707rzxnm2yr3vqxdh.png)\n\n## Vorteile der Integration\n\n### Manuelle Uploads entfallen, Nachvollziehbarkeit steigt\nDevSecOps-Engineers und QA-Teams müssen Testergebnisse nicht mehr manuell exportieren und importieren – die Komponente übernimmt das automatisch nach jeder Pipeline-Ausführung. 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Die Integration stellt sicher, dass jede Testausführung in QMetry mit Verknüpfungen zur jeweiligen GitLab-Pipeline, zum Commit und zum Build dokumentiert wird – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.\n![Audit-ready record of testing with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/q2tbaw5otgdywjkcquqx.png)\n\n### KI-gestützte Test-Insights nutzen\nQMetry analysiert mithilfe von KI Testausführungsmuster, identifiziert instabile Tests, prognostiziert Testfehler und empfiehlt Optimierungsmöglichkeiten. Echtzeit-Daten aus GitLab-Pipelines maximieren den Wert dieser Funktionen.\n![Genaue Insights mit SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/pl7ru4wx8ixnheedfyrs.png)\n\n## Über die GitLab-SmartBear-Partnerschaft\nDiese Komponente steht für die wachsende Partnerschaft zwischen GitLab und SmartBear, CI/CD-Ausführung und Testmanagement in einem Workflow zu verbinden. Gemeinsam helfen sie Teams, Testing in den Entwicklungszyklus zu integrieren und dabei die Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards ihrer Branchen einzuhalten.\n\n## Praxisbeispiele\n\n### Finanzdienstleistungen: Enterprise-Banking-Plattformen\nFührende Finanzinstitute stehen vor besonderen Herausforderungen beim Skalieren von Testautomatisierung:\n* **Regulatorische Compliance**: Detaillierte Audit-Trails für alle Testaktivitäten erforderlich\n* **Mehrere Compliance-Frameworks**: BaFin BAIT, PSD2, DSGVO und interne Risikomanagement-Richtlinien\n* **Hochfrequente Deployments**: Mehrere Produktions-Deployments täglich über Microservices\n* **Verteilte Teams**: Echtzeit-Transparenz über globale Engineering-Teams hinweg erforderlich\nFinanzdienstleister, die den QMetry GitLab Component einsetzen, automatisieren Testergebnis-Uploads für Unit-Tests, API-Contract-Tests, End-to-End-Tests für Transaktionsabläufe sowie Security- und Performance-Testergebnisse.\n\n**Mögliche Ergebnisse**:\n* **Deutliche Reduzierung** des manuellen Test-Reporting-Aufwands\n* **Vollständige Audit-Trail-Abdeckung** für Regulierungsprüfungen\n* **Echtzeit-Transparenz** für verteilte QA-Teams\n* **Verbesserte Compliance-Position** durch vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen bis zur Testausführung\n\n### Flugregelungssoftware in der Luft- und Raumfahrt\nDie Softwareentwicklung in der Luft- und Raumfahrt unterliegt besonderen Anforderungen:\n* **DO-178C-Compliance**: Avioniksoftware muss strikte Zertifizierungsstandards erfüllen\n* **Vollständige Nachvollziehbarkeit**: Jede Anforderung verknüpft mit Testfällen und Ausführungsergebnissen\n* **Audit-Trails**: Zertifizierungsbehörden verlangen detaillierte Aufzeichnungen aller Testaktivitäten\n* **Mehrere Teststufen**: Unit-, Integrations-, System- und Zertifizierungstests\nDurch die Integration von GitLab CI/CD mit QMetry automatisiert das Aerospace-Engineering-Team Testausführung und Reporting über alle Teststufen hinweg.\n\n**Vor der Integration**:\n* Manueller Export aus GitLab, Import in QMetry über UI-Uploads\n* Prozess dauerte 2–3 Stunden pro Testzyklus\n* Fehlerrisiko bei der Dateneingabe, verzögerte Rückmeldung an Stakeholder\n\n**Nach der Integration**:\n* Testergebnisse fließen automatisch von GitLab nach QMetry\n* Vollständiger Audit-Trail vom Commit über den Test bis zum Ergebnis\n* Kein manueller Eingriff, Echtzeit-Transparenz für Zertifizierungsprüfer\n* Compliance-Reports werden automatisch erstellt\n\n**Beispiel-Dashboard in QMetry nach der Integration**:\n```none\n    ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗\n    ║  Flight Control System v2.4 - Test Execution Dashboard     ║\n    ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣\n    ║                                                            ║\n    ║  📊 Test Execution Summary (Last 7 Days)                   ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  ✓ Total Tests Executed: 1,247                             ║\n    ║  ✓ Passed: 1,241 (99.5%)                                   ║\n    ║  ✗ Failed: 6 (0.5%)                                        ║\n    ║  ⏸ Skipped: 0                                              ║\n    ║                                                            ║\n    ║  📁 Test Suite Organization                                ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  └─ Certification/                                         ║\n    ║     └─ DO-178C/                                            ║\n    ║        ├─ Unit/ (487 tests, 100% pass)                     ║\n    ║        ├─ Integration/ (623 tests, 99.2% pass)             ║\n    ║        └─ System/ (137 tests, 100% pass)                   ║\n    ║                                                            ║\n    ║  🔗 Traceability                                           ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  Requirements Covered: 342/342 (100%)                      ║\n    ║  Test Cases Linked: 1,247/1,247 (100%)                     ║\n    ║  GitLab Pipeline Executions: 47 (automated)                ║\n    ║                                                            ║\n    ║  ⚠️  Action Items                                          ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  • 6 failed tests require investigation                    ║\n    ║  • Last execution: 2 minutes ago (Pipeline #1543)          ║\n    ║  • GitLab Commit: a7f8c23 \"Fix altitude hold logic\"        ║\n    ║                                                            ║\n    ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝\n    \n```\n### Compliance- und Audit-Vorteile\n\n**Für Finanzdienstleister (BaFin BAIT, PSD2, SOX)**:\n1. **Automatische Nachvollziehbarkeit**: Regulatorische Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits verknüpft\n2. **Auditfähige Dokumentation**: Vollständige Testausführungshistorie mit Zeitstempeln und Pipeline-Referenzen\n3. **Regulatorisches Reporting**: Compliance-Reports direkt aus QMetry-Testdaten generieren\n\n**Für die Luft- und Raumfahrt-Zertifizierung (DO-178C, DO-254)**:\n1. **Automatische Nachverfolgbarkeitsmatrix**: Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits\n2. **Unveränderlicher Audit-Trail**: Pipeline-ID, Commit-SHA und Ausführer für jede Testausführung gestempelt\n3. **Zertifizierungspaket-Generierung**: Konforme Dokumentation aus GitLab-Pipeline-Daten\n\n---\n\n## Technische Umsetzung\n*Dieser Abschnitt orientiert Teams, die die Integration einrichten möchten. Die vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung mit allen Konfigurationsdetails – API-Credentials, CI/CD-Variablen, Testformate, erweiterte Optionen und Fehlerbehebung – ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component/) verfügbar.*\n\n## Voraussetzungen\n* **GitLab-Account** mit einem Projekt, das automatisierte Tests enthält und Testergebnisdateien erzeugt (JUnit XML, TestNG XML usw.)\n* **QMetry Test Management Enterprise**-Account mit aktiviertem API-Zugriff und generiertem API-Key\n* **QMetry-Projekt**, bereits angelegt, in das Testergebnisse hochgeladen werden sollen\n* **Kenntnisse in GitLab CI/CD**, einschließlich grundlegender `.gitlab-ci.yml`-Syntax\n### Ablauf der Testergebnis-Übertragung\n1. **Testausführung**: Die GitLab CI/CD-Pipeline führt automatisierte Tests aus.\n2. **Ergebnisgenerierung**: Tests erzeugen Ausgabedateien (JUnit XML, TestNG XML usw.).\n3. **Komponentenaufruf**: Die QMetry-Komponente wird als Job in der Pipeline ausgeführt.\n4. **Automatischer Upload**: Die Komponente liest die Testergebnisdateien und lädt sie via API nach QMetry hoch.\n5. **QMetry-Verarbeitung**: QMetry empfängt die Ergebnisse und stellt sie für Reporting und Analyse bereit.\n\n## Basisintegration\nDie Komponente in der `.gitlab-ci.yml`-Datei einbinden. Die Komponente sollte **nach** dem Abschluss der Tests ausgeführt werden:\n```yaml\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n  ```\n\n\n| Parameter | Beschreibung | Beispiel |\n| ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | CI/CD-Stage für den Upload-Job | `test` |\n| `project` | QMetry-Projektname oder -Schlüssel | `\"Aerospace Flight Control System\"` |\n| `file_name` | Pfad zur Testergebnisdatei | `\"results.xml\"` |\n| `testing_type` | Format der Testergebnisse | `\"JUNIT\"` (auch: `TESTNG`, `NUNIT` usw.) |\n| `instance_url` | QMetry-Instanz-URL | `${INSTANCE_URL}` (aus CI/CD-Variablen) |\n| `api_key` | QMetry API-Key zur Authentifizierung | `${QMETRY_API_KEY}` (aus CI/CD-Variablen) |\n\n## Vollständiges Pipeline-Beispiel\n```yaml\n    stages:\n      - test\n      - report\n\n    variables:\n      NODE_VERSION: \"18\"\n\n    unit-tests:\n      stage: test\n      image: node:${NODE_VERSION}\n      script:\n        - npm ci\n        - npm run test:unit -- --reporter=junit --reporter-options=output=results.xml\n      artifacts:\n        reports:\n          junit: results.xml\n        paths:\n          - results.xml\n        when: always\n      tags:\n        - docker\n\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n```\n\n## Vollständige Konfigurationsreferenz\n| Eingabeparameter | Pflichtfeld | Standard | Beschreibung |\n| ----- | ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | Nein | `test` | GitLab CI/CD-Stage für den Upload-Job |\n| `runner_tag` | Nein | `\"\"` | Spezifischer Runner-Tag (leer = beliebiger verfügbarer Runner) |\n| `project` | Ja | – | QMetry-Projektname oder -Schlüssel |\n| `file_name` | Ja | – | Pfad zur Testergebnisdatei (relativ zum Projektstamm) |\n| `testing_type` | Ja | – | Testergebnisformat: `JUNIT`, `TESTNG`, `NUNIT` usw. |\n| `skip_warning` | Nein | `\"1\"` | Warnungen beim Import überspringen (`\"1\"` = überspringen, `\"0\"` = anzeigen) |\n| `is_matching_required` | Nein | `\"false\"` | Bestehende Testfälle nach Name abgleichen (`\"true\"` oder `\"false\"`) |\n| `testsuite_name` | Nein | `\"\"` | Name für die Test-Suite in QMetry |\n| `testsuite_id` | Nein | `\"\"` | Bestehende Test-Suite-ID, an die Ergebnisse angehängt werden |\n| `testsuite_folder_path` | Nein | `\"\"` | Ordnerpfad für die Test-Suite-Organisation (z. B. `/Regression/Sprint-23`) |\n| `automation_hierarchy` | Nein | `\"\"` | Hierarchieebene für die Testorganisation (`\"1\"`, `\"2\"`, `\"3\"` usw.) |\n| `testcase_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Testfälle (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `testsuite_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Test-Suites (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `instance_url` | Ja | – | QMetry-Instanz-URL (in CI/CD-Variablen speichern) |\n| `api_key` | Ja | – | QMetry API-Key (in CI/CD-Variablen speichern, maskiert) |\n\n## Dokumentation und Support\n* **Komponentendokumentation**: [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog)\n* **Komponenten-Repository**: [gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component](https://gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component)\n* **QMetry-Dokumentation**: [QMetry Support Portal](https://qmetrysupport.atlassian.net/wiki/spaces/QPro/overview)\n* **SmartBear-Ressourcen**: [SmartBear Academy](https://smartbear.com/resources/)\n* **GitLab CI/CD-Dokumentation**: [GitLab CI/CD Documentation](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n* **QMetry-Support**: support@smartbear.com – [QMetry Community Forum](https://community.smartbear.com/)",{"featured":12,"template":13,"slug":688},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":690,"config":699},{"title":691,"description":692,"authors":693,"heroImage":695,"date":685,"body":696,"category":9,"tags":697},"GitLab Duo CLI: Agentenbasierte KI jetzt auch im Terminal","GitLab Duo CLI bringt agentenbasierte KI der Duo Agent Platform ins Terminal – mit interaktivem Chat-Modus und Headless-Modus für CI/CD-Automatisierung.",[694],"John Coghlan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775561395/bhe1as7ttjvzltxwgo5m.png","Wer Pipelines debuggt oder KI in automatisierte CI/CD-Workflows integriert, ohne dass jemand dabei zusieht, kommt mit bisherigen KI-Assistenten schnell an Grenzen: Diese konzentrieren sich auf Code-Erstellung und decken damit nur einen Teil des Software-Lebenszyklus ab. GitLab Duo CLI, jetzt in der öffentlichen Beta, schließt diese Lücke.\n\nGitLab Duo CLI bringt die agentenbasierte KI der [Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) ins Terminal – mit vollständiger Unterstützung für automatisierte Workflows und einem interaktiven Chat-Modus, wenn ein Mensch im Loop bleiben soll. Dieser Artikel beschreibt, was Duo CLI leistet, wie die beiden Betriebsmodi funktionieren und welches Sicherheitsmodell dahintersteht.\n\n## GitLab Duo CLI installieren\n\nWer GLab (die GitLab CLI) bereits installiert hat, führt folgenden Befehl aus:\n\n```\nglab duo cli\n```\n\nAnschließend einfach den Anweisungen folgen.\n\nOhne GLab: [Hier installieren](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/#installation) oder [Duo CLI als eigenständiges Tool verwenden](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_cli/#without-the-gitlab-cli).\n\n## Warum das Terminal – und warum jetzt\n\nDie erste Generation von KI-Assistenten für die Softwareentwicklung war auf die IDE ausgerichtet und konzentrierte sich ausschließlich auf Code-Erstellung. Das war sinnvoll, solange Autovervollständigung im Vordergrund stand. Sobald KI-Agenten jedoch eigenständig handeln – Tests ausführen, Pipelines auslösen, Vulnerability-Scans überwachen und mehr – reicht die IDE als einzige Abstraktionsebene nicht mehr aus.\n\nDie besten Entwickler-Tools funktionieren sowohl für Menschen als auch für Maschinen. CLIs haben sich über Jahrzehnte in genau diese Richtung entwickelt. Sie sind komponierbar: Output lässt sich weiterleiten, Befehle verketten, Skripte einbetten. Sie sind nachvollziehbar: Wenn etwas schiefläuft, führt man denselben Befehl aus und sieht genau, was der Agent gesehen hat. Und sie sind transparent: keine Hintergrundprozesse, kein Initialisierungsaufwand, kein Protokoll, das beim Fehlerfall erst entschlüsselt werden muss.\n\nTerminal-Interfaces eignen sich besser für Automatisierung, Scripting und portable Umgebungen. IDE-Interfaces bieten sich für interaktive, kontextreiche Entwicklung an. GitLab Duo CLI ist für ersteres ausgelegt – Duo Agentic Chat in IDE und UI deckt letzteres ab.\n\n## Was GitLab Duo CLI kann\n\nMit GitLab Duo CLI lässt sich Code erstellen, anpassen, refaktorieren und modernisieren – vergleichbar mit anderen KI-gestützten Coding-Assistenten für das Terminal. Darüber hinaus sind alle Agenten und Flows der GitLab Duo Agent Platform über Duo CLI zugänglich: von der Automatisierung von CI/CD-Konfigurationen und Pipeline-Optimierungen bis hin zur autonomen Ausführung mehrstufiger Entwicklungsaufgaben über den gesamten Software-Lebenszyklus.\n\nGitLab Duo CLI läuft in zwei Modi:\n\n* **Interaktiver Modus** – eine editor-unabhängige Terminal-Chat-Umgebung mit menschlicher Freigabe vor jeder Aktion. Geeignet für das Verstehen von Codebase-Strukturen, das Erstellen von Code, die Fehlersuche oder das Troubleshooting von Pipelines.\n* **Headless-Modus** – nicht-interaktiv, ausgelegt für Runner, Skripte und automatisierte Workflows. Direkt in CI/CD einbinden, ohne manuelle Eingriffe.\n\n## KI mit Leitplanken\n\nAgentenbasierte KI, die eigenständig Aktionen ausführen kann, birgt reale Sicherheitsrisiken. GitLab Duo CLI adressiert diese auf Plattformebene – nicht nachträglich:\n\n* **Human-in-the-Loop standardmäßig** im interaktiven Modus: Keine Aktion wird ohne Freigabe ausgeführt.\n* **Prompt-Injection-Erkennung** ist in der GitLab Duo Agent Platform integriert, nicht nachgerüstet.\n* **Composite Identity** – eine kombinierte Identität, die sowohl den Nutzenden als auch den Agenten repräsentiert – begrenzt die Zugriffsrechte des Agenten und macht jede KI-gesteuerte Aktion nachvollziehbar.\n\nGitLab Duo CLI unterstützt darüber hinaus [benutzerdefinierte Instruktionsdateien](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/customize/) – z. B. `chat-rules.md`, `AGENTS.md` und `SKILL.md` – die festlegen, welche Aufgaben, Ressourcen, Kontexte und Aktionen ein Agent ausführen darf. **Das ist das Prinzip der minimalen Rechtevergabe auf KI angewendet: Der Agent tut genau das, wozu er autorisiert wurde – und nichts darüber hinaus.**\n\nGitLab Duo CLI in Aktion:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1179964611?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Duo CLI Beta Demo V1\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLab Duo CLI ausprobieren\n\nDen Einstieg bietet ein [kostenloser Test der GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n\nWer GitLab bereits im Free Tier nutzt, kann GitLab Duo Agent Platform durch [wenige einfache Schritte](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#for-the-free-tier-on-gitlabcom) aktivieren.\n\nBestehende GitLab-Premium- oder -Ultimate-Abonnenten können Duo CLI nutzen, indem sie [Duo Agent Platform aktivieren](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/turn_on_off/) – die benötigten GitLab Credits sind im jeweiligen Abonnement [bereits enthalten](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#included-credits).\n",[698,9,25],"AI/ML",{"featured":12,"template":13,"slug":700},"gitlab-duo-cli",{"content":702,"config":711},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":9,"tags":710},"GitLab Feature Flags in Python einrichten","Feature Flags in eine Python-Flask-App integrieren und Feature-Rollouts ohne Redeployment steuern – mit dem Unleash SDK und GitLab.",[706],"Omid Khan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774465167/n5hlvrsrheadeccyr1oz.png","2026-03-26","## Feature Flags als Methode zur Deployment-Risikominimierung\n\nWochen Entwicklungsarbeit, abgeschlossenes Code-Review, alle Tests grün. Das Feature gelangt in die Produktion – und innerhalb einer Stunde treffen Fehlerberichte ein. Der Code verhält sich für die meisten Nutzenden korrekt, aber bestimmte Produktions-Szenarien, die im Staging nicht aufgetreten sind, führen bei einem Teil der Nutzenden zu Ausfällen. Das Ergebnis: ungeplanter Rollback, Incident-Dokumentation, Ursachenanalyse.\n\nFeature Flags verhindern genau das. Das Prinzip: Deployment und Release werden entkoppelt. Code gelangt in die Produktion, sobald er bereit ist – wer das neue Feature tatsächlich sieht, wird unabhängig davon über einen Schalter in GitLab gesteuert. Kein Redeployment, kein Hotfix, keine ungeplante Rollback-Prozedur.\n\n### Systematisch gesteuerte Rollouts\n\nDer eigentliche Wert von Feature Flags liegt in der schrittweisen Freigabe. Ein typischer Ablauf:\n\n1. **QA-Team (User-IDs-Strategie):** Das Feature ist nur für interne Tester sichtbar. Probleme werden erkannt, bevor externe Nutzende betroffen sind.\n2. **Prozentualer Rollout (z. B. 10 %):** Das Feature wird für einen definierten Anteil der Nutzenden aktiviert. Metriken und Fehlerraten lassen sich unter realen Bedingungen beobachten.\n3. **Vollständige Freigabe:** Erst wenn das Verhalten in der Produktion validiert ist, wird das Feature für alle aktiviert.\n\nTritt auf einer Stufe ein Problem auf, reicht ein Klick in der GitLab-Oberfläche, um das Feature zu deaktivieren – ohne Code-Änderung, ohne Pipeline.\n\n### Skalierung und Produktionsbetrieb\n\nGitLab stellt für jedes Projekt eine Unleash-kompatible API bereit. Der Unleash-SDK pollt die Flag-Definitionen beim Start und danach in einem konfigurierbaren Intervall (im Demo-Projekt: 15 Sekunden). Die Auswertung erfolgt lokal aus dem Cache – kein Netzwerkaufruf pro Flag-Abfrage, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\nFür kleinere Deployments ist das 15-Sekunden-Intervall gut geeignet. Bei Deployments mit vielen App-Instanzen von derselben IP-Adresse gilt: GitLab.com unterstützt bei diesem Intervall rund 125 Clients, bevor Rate-Limits greifen. Für größere Produktionsumgebungen empfiehlt sich ein vorgelagerter Unleash Proxy, der Anfragen mehrerer Instanzen bündelt.\n\n### Sicherheitsrelevante Aspekte\n\n* **Keine Credentials im Quellcode:** Instance ID und alle Tokens gehören in Umgebungsvariablen, nicht in den Code.\n* **Instance ID ist read-only:** Sie erlaubt ausschließlich das Abrufen von Flag-Zuständen, keine Änderungen. Trotzdem als Secret behandeln.\n* **Debug-Modus deaktiviert lassen:** Flasks Debug-Modus ermöglicht Remote Code Execution – in der Produktion zwingend deaktiviert.\n* **Abhängigkeiten aktuell halten:** [Dependency Scanning](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dependency_scanning/) in der CI/CD-Pipeline aktivieren, um Schwachstellen in gepinnten Versionen zu erkennen.\n\n## Schritt-für-Schritt: Integration in eine Python-Flask-App\n\nDieser Abschnitt gibt einen Überblick über die technische Integration. Die vollständige Implementierung – alle Schritte, der komplette Code und ein lauffähiges Demo-Projekt – ist im [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/) beschrieben. Das Demo-Repository steht unter [gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) zum Forken bereit.\n\n### SDK vs. GitLab REST API\n\nFür eine App, die Flags bei jedem Request auswertet, ist der SDK die geeignete Wahl:\n\n|  | REST API | Unleash SDK |\n| ----- | ----- | ----- |\n| **Authentifizierung** | Personal Access Token mit Projektberechtigungen | Nur Instance ID – read-only, auf Flag-Zustand beschränkt |\n| **Flag-Auswertung** | Netzwerkaufruf pro Abfrage | Lokal aus dem Cache |\n| **Latenz** | Netzwerk-Round-Trip | Nahezu null (In-Memory) |\n| **Strategie-Unterstützung** | Manuelle Auswertung erforderlich | Integriert: Prozentualer Rollout, User-ID-Targeting |\n| **Rate-Limits** | GitLab.com API-Limits | Eine Poll-Verbindung pro App-Instanz |\n\n### Kernmuster der Integration\n\nDie gesamte Integration besteht aus einer Abhängigkeit (`UnleashClient`), drei Umgebungsvariablen und einem Methodenaufruf.\n\n**SDK initialisieren:**\n\n```python unleash_client = UnleashClient(\n    url=UNLEASH_URL,\n    app_name=UNLEASH_APP_NAME,\n    instance_id=UNLEASH_INSTANCE_ID,\n    refresh_interval=15,\n    metrics_interval=60,\n)\nunleash_client.initialize_client() ```\n\n**Flag abfragen:**\n\n```python def is_flag_enabled(flag_name):\n    return unleash_client.is_enabled(flag_name)\n```\n\n`is_enabled()` wertet lokal aus dem Cache aus – kein Netzwerkaufruf, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\n**Nutzerkontext für gezieltes Targeting übergeben:**\n\n```python unleash_client.is_enabled(\n    'new_layout',\n    context={'userId': current_user.id}\n) ```\n\nDer SDK übernimmt das konsistente Hashing für prozentuale Rollouts. Für die vollständige Einrichtung – Flags in GitLab anlegen, Unleash-Credentials abrufen, App lokal ausführen und Flags in Echtzeit umschalten – siehe den [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/).\n\n### Ressourcen\n\n* [Demo-Projekt auf GitLab](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo)\n* [GitLab Feature-Flags-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/operations/feature_flags/)\n* [Unleash Python SDK auf GitHub](https://github.com/Unleash/unleash-python-sdk)",[25,26,9],{"featured":12,"template":13,"slug":712},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"promotions":714},[715,729,741],{"id":716,"categories":717,"header":719,"text":720,"button":721,"image":726},"ai-modernization",[718],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":722,"config":723},"Get your AI maturity score",{"href":724,"dataGaName":725,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":727},{"src":728},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":730,"categories":731,"header":733,"text":720,"button":734,"image":738},"devops-modernization",[9,732],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":735,"config":736},"Get your DevOps maturity score",{"href":737,"dataGaName":725,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":739},{"src":740},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":742,"categories":743,"header":745,"text":720,"button":746,"image":750},"security-modernization",[744],"security","Are you trading speed for security?",{"text":747,"config":748},"Get your security maturity score",{"href":749,"dataGaName":725,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":751},{"src":752},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":754,"blurb":755,"button":756,"secondaryButton":761},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":757,"config":758},"Kostenlosen Test starten",{"href":759,"dataGaName":54,"dataGaLocation":760},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":56,"config":762},{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":760},1777309949508]