[{"data":1,"prerenderedAt":809},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab":3,"navigation-de-de":51,"banner-de-de":452,"footer-de-de":462,"blog-post-authors-de-de-Tsukasa Komatsubara|Darwin Sanoy|Samer Akkoub|Bart Zhang":667,"blog-related-posts-de-de-ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab":719,"assessment-promotions-de-de":759,"next-steps-de-de":799},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":11,"categorySlug":12,"config":13,"content":17,"description":11,"extension":36,"isFeatured":15,"meta":37,"navigation":15,"path":38,"publishedDate":26,"seo":39,"stem":44,"tagSlugs":45,"__hash__":50},"blogPosts/de-de/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab.yml","Ultimate Guide To Migrating From Aws Codecommit To Gitlab",[7,8,9,10],"tsukasa-komatsubara","darwin-sanoy","samer-akkoub","bart-zhang",null,"product",{"slug":14,"featured":15,"template":16},"ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",true,"BlogPost",{"title":18,"description":19,"authors":20,"heroImage":25,"date":26,"body":27,"category":12,"tags":28,"updatedDate":35},"Ultimativer Leitfaden für die Migration von AWS CodeCommit zu GitLab","In diesem umfassenden Tutorial erfährst du, wie du von AWS Services zu GitLab migrieren und die DevSecOps-Plattform nahtlos integrieren kannst. ",[21,22,23,24],"Tsukasa Komatsubara","Darwin Sanoy","Samer Akkoub","Bart Zhang","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097810/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%2828%29_4mi0l4wzUa5VI4wtf8gInx_1750097810027.png","2024-08-26","Am 25. Juli 2024 hat AWS eine wichtige Ankündigung in Bezug auf den CodeCommit-Service des Unternehmens veröffentlicht. Wie in ihrem [offiziellen Blogbeitrag](https://aws.amazon.com/blogs/devops/how-to-migrate-your-aws-codecommit-repository-to-another-git-provider/) beschrieben, hat AWS beschlossen, Neukund(inn)en den Zugriff auf CodeCommit zu entziehen. Bestehende Kund(inn)en können den Service zwar weiterhin nutzen, aber AWS führt keine neuen Funktionen mehr ein und konzentriert sich nur noch auf die Verbesserung von Sicherheit, Verfügbarkeit und Leistung.\n\nDiese Ankündigung hat Entwicklerteams dazu veranlasst, eine Migration ihrer Repositorys zu alternativen Git-Anbietern in Betracht zu ziehen. Angesichts dieser Änderungen haben wir diese umfassende Anleitung erstellt, um Teams bei der Migration zu GitLab und der Integration mit anderen AWS-Services zu unterstützen.\n\n**Hinweis:** Weitere Einzelheiten zu den offiziellen Migrationsempfehlungen von AWS findest du im [entsprechenden Blogbeitrag](https://aws.amazon.com/blogs/devops/how-to-migrate-your-aws-codecommit-repository-to-another-git-provider/).\n\n## Über diesen Leitfaden\n\nDieser Leitfaden enthält umfassende Informationen für Entwicklungsteams, die GitLab nutzen und eine Integration mit AWS-Services in Betracht ziehen oder eine Migration von AWS-gehosteten Git-Repositories zu GitLab.com planen. Der Leitfaden ist in drei Hauptabschnitte unterteilt:\n\n- [Parallele Migration zu GitLab](#section-1-parallel-migration-to-gitlab): Beschreibt die schrittweise Migration vorhandener, in AWS gehosteter Repositories zu GitLab.com bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken.\n\n- [Integration mit AWS CodeBuild](#section-2-integrating-gitlab-with-aws-codebuild): Beschreibt die Schritte zur Integration von GitLab-Repositories mit AWS CodeBuild und zur Einrichtung einer leistungsstarken Umgebung mit kontinuierlicher Integration.\n\n- [Integration mit AWS CodePipeline](#section-3-integrating-gitlab-with-aws-codepipeline): Enthält Details zur Verbindung von GitLab-Repositories mit AWS CodePipeline, um effiziente Pipelines für kontinuierliche Lieferung zu erstellen.\n\n- [Downstream-Integrationen für CodePipeline- und CodeStar-Verbindunge](#section-4-migrating-to-gitlab): Beschreibt die Nutzung von GitLab-AWS-Verbindungen für umfassende Servicezugriffe mit zahlreichen Integrationsmöglichkeiten im gesamten AWS-Ökosystem.\n\nIn dieser Anleitung erfährst du, wie du die leistungsstarken Funktionen von GitLab und AWS kombinieren kannst, um einen effizienten und flexiblen Entwicklungs-Workflow zu erstellen.\n\n## Abschnitt 1: Parallele Migration zu GitLab\nWenn du vorhast, Git-Repositories, die auf AWS gehostet werden, auf GitLab.com zu migrieren, findest du in diesem Abschnitt eine Anleitung für eine schrittweise Migration, die die Risiken minimiert. Mit den Mirroring-Funktionen von GitLab kannst du bestehende Entwicklungsabläufe beibehalten und gleichzeitig die neue Umgebung testen.\n\n### Warum ist die parallele Migration wichtig?\n\nUmfangreiche Systemmigrationen sind immer mit Risiken verbunden, insbesondere mit potenziellen Auswirkungen auf die laufende Entwicklungsarbeit, bestehende Integrationen und automatisierte Prozesse. Ein paralleler Migrationsansatz bietet die folgenden Vorteile:\n\n1. Risikominimierung: Teste die neue Umgebung, während bestehende Systeme betriebsbereit bleiben.\n2. Nahtloser Übergang: Entwicklungsteams können sich allmählich an das neue System gewöhnen.\n3. Integrationstests: Teste alle Integrationen und Automatisierungen in der neuen Umgebung gründlich.\n4. Zukunftsfähigkeit: Ermögliche es den Teams, schrittweise auf GitLab CI/CD zu migrieren, parallel zur bestehenden CI.\n\nEine parallele Migration ist nicht erforderlich, wenn du bereits weißt, dass du direkt zu GitLab wechseln möchtest.\n\n### Schritte für die Migration zu GitLab.com\n\n#### Schritt 1: Einrichtung auf GitLab.com\n\n- Überprüfe, ob dein Unternehmen bereits eine Gruppe auf GitLab.com besitzt und ob Single Sign-On (SSO) eingerichtet ist. Wenn ja, solltest du nach Möglichkeit beides verwenden.\n\n- Wenn dein Unternehmen noch nicht auf GitLab.com vertreten ist, besuche [GitLab.com](https://www.gitlab.com) und erstelle ein neues Konto oder melde dich bei einem bestehenden Konto an.\n- Erstelle einen neuen Unternehmens-Namensraum (eine Gruppe auf der Stammebene von gitlab.com).\n- Wähle einen Namen, der dein gesamtes Unternehmen widerspiegelt (und noch nicht vergeben ist).\n\n#### Schritt 2: Repository importieren\nBei paralleler Migration: Verwende die Pull-Mirroring-Funktion von GitLab, um Änderungen von in AWS gehosteten Repositories automatisch mit GitLab.com zu synchronisieren.\n\n1. Gehe zur Zielgruppe auf GitLab.com.\n2. Klicke oben rechts auf „Neues Projekt“.\n3. Klicke auf der Seite „Neues Projekt erstellen“ auf „Projekt importieren“.\n4. Klicke auf der Seite „Projekt importieren“ auf „Repository nach URL“.\n5. Gib die URL deines in AWS gehosteten Repositorys in das Feld „Git-Repository-URL“ ein.\n6. Aktiviere unter dem Feld „Git-Repository-URL“ die Option „Repository spiegeln“.\n7. Authentifizierung einrichten: Wähle in der AWS-CodeCommit-Konsole die Klon-URL für das Repository aus, das du migrieren möchtest. Wenn du CodeCommit-Repositories in GitLab importieren möchtest, kannst du die HTTPS-CodeCommit-URL verwenden, um das Repository über die GitLab-Repository-Spiegelung zu klonen. Außerdem musst du deine Git-Zugangsdaten von AWS für deinen IAM-Benutzer (Identity and Access Management) in GitLab angeben. Du kannst Git-Zugangsdaten für AWS CodeCommit erstellen, indem du dieser [AWS-Anleitung](https://docs.aws.amazon.com/codecommit/latest/userguide/setting-up-gc.html) folgst.\n\n![Klon-URL](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/clone-url-screenshot__1__aHR0cHM6_1750097822121.png)\n\nMit dieser Einrichtung werden Änderungen aus dem von AWS gehosteten Repository automatisch alle fünf Minuten auf GitLab.com übertragen.\n\nWeitere Informationen findest du in unserer [Dokumentation zur Repository-Spiegelung](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/mirror/).\n\n#### Schritt 3: Integrationen testen und validieren\n\n1. CI/CD-Pipelines: Richte die Datei `.gitlab-ci.yml` in GitLab CI ein, um vorhandene Pipelines zu replizieren. Weitere Informationen zur [Planung einer Migration von anderen CI-Tools nach GitLab CI/CD](https://docs.gitlab.com/ee/ci/migration/plan_a_migration.html).\n2. Ticketverfolgung: Importiere Projekt-Tickets und teste Workflows.\n3. Code Review: Richte den Merge-Request-Prozess ein und teste die Review-Workflows.\n#### Schritt 4: Schrittweise Migration\n\n1. Beginne mit kleinen oder unkritischen Projekten, um dich mit der Arbeit auf GitLab.com vertraut zu machen.\n2. Biete Schulungen für Teammitglieder an und plane Zeit für die Anpassung an neue Workflows ein.\n3. Migriere nach und nach weitere Projekte und stelle dabei sicher, dass die Integrationen und Workflows problemlos funktionieren.\n\nWeitere Informationen findest du unter [Automatisieren von Migrationen von CodeCommit nach GitLab](https://gitlab.com/guided-explorations/aws/migrating-from-codecommit-to-gitlab/-/blob/main/migrating_codecommit_to_gitlab.md).\n\n#### Schritt 5: Migration abschließen\nWenn alle Tests und Validierungen abgeschlossen sind und das Team mit der neuen Umgebung vertraut ist, kannst du die vollständige Migration planen. Gehe für jedes Projekt wie folgt vor:\n\n1. Lege ein Migrationsdatum fest und benachrichtige alle Stakeholder.\n2. Führe die abschließende Datensynchronisierung durch.\n3. Entferne die Spiegelungseinstellungen aus dem GitLab-Projekt.\n4. Lege in AWS gehostete Repositories als schreibgeschützt fest und übertrage alle Entwicklungsarbeiten nach GitLab.com.\n\n#### Schritt 6: Bewerten der Akzeptanz der neuen Funktionen\n\nDie Zusammenarbeit in GitLab und die Automatisierung von Workflows für Entwickler(innen) sind weitaus umfangreicher als in CodeCommit. Nimm dir etwas Zeit, um diese Fähigkeiten kennenzulernen. Der Merge-Request-Prozess ist im Vergleich zu CodeCommit besonders vielseitig.\n\nWenn die Repositories auf GitLab stabil sind, kannst du GitLab CI/CD mühelos parallel zu einer vorhandenen Lösung ausprobieren. Die Teams können sich Zeit nehmen, um ihre GitLab-CI/CD-Automatisierung zu optimieren, ohne dass die Produktions-Workflows davon betroffen sind.\n\nAuch die Artefaktverwaltung von GitLab ist mit der Release-Funktion und vielen Paketregistrierungen sehr leistungsfähig.\n\n### Abschnitt 1: Zusammenfassung\nMit einem parallelen Migrationsansatz zu GitLab kannst du einen reibungslosen Übergang erreichen und gleichzeitig die Risiken minimieren. Mit diesem Prozess können sich Teams schrittweise an die neue Umgebung anpassen und sicherstellen, dass alle Integrationen und Automatisierungen ordnungsgemäß funktionieren. Bei der Übernahmemigration wird nur ein einziges Kontrollkästchen ausgelassen, wenn bekannt ist, dass eine parallele Migration nicht notwendig ist.\n\n## Abschnitt 2: Integration von GitLab mit AWS CodeBuild\n\nWenn du Code aus GitLab-Repositories mit AWS CodeBuild erstellen und testen möchtest, hilft dir diese umfassende Anleitung beim Einrichten einer effizienten CI-Pipeline.\n\n### Voraussetzungen\n\n- GitLab.com-Konto\n- AWS-Konto\n- AWS CLI (konfiguriert)\n\n### Schritt 1: GitLab-Verbindung in AWS CodeStar-Verbindungen erstellen\n\n1. Melde dich in der AWS-Managementkonsole an und navigiere zum CodeBuild-Service.\n2. Wähle in der linken Navigationsleiste „Einstellungen“ > „Verbindungen“ aus.\n3. Klicke auf die Schaltfläche „Verbindung erstellen“.\n4. Wähle „GitLab“ als Anbieter aus.\n5. Gib einen Verbindungsnamen ein und klicke auf „Mit GitLab verbinden“.\n6. Daraufhin wirst du zur GitLab-Authentifizierungsseite weitergeleitet.\n7. Erteile die erforderlichen Berechtigungen.\n8. Nach erfolgreichem Abschluss ändert sich der Verbindungsstatus in „Verfügbar“.\n\n![CodeStar-Connect-Einrichtung](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Schritt 2: AWS-CodeBuild-Projekt erstellen\n\n1. Klicke im CodeBuild-Dashboard auf „Build-Projekt erstellen“.\n2. Gib einen Projektnamen und eine Beschreibung ein.\n3. Wähle in den Quelleneinstellungen „GitLab“ als Anbieter aus.\n4. Wähle die soeben erstellte Verbindung aus und gib das GitLab-Repository und den Branch an.\n\n![CodeBuild-Projekt hinzufügen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_3_add_codebuild_aHR0cHM6_1750097822123.png)\n\n**Hinweis: Konfiguriere ab Schritt 3 die Einstellungen für deine spezifische Umgebung und deine Anforderungen.**\n\n### Zusammenfassung von Abschnitt 2\nIn diesem Abschnitt wurde ausführlich beschrieben, wie du GitLab-Repositories in AWS CodeBuild integrieren kannst. Diese Einrichtung ermöglicht eine kontinuierliche Integrationspipeline, bei der Codeänderungen in GitLab automatisch mit AWS CodeBuild erstellt und getestet werden.\n\n## Abschnitt 3: GitLab mit AWS CodePipeline integrieren\n\nWenn du die kontinuierliche Lieferung von GitLab-Repositories mit AWS CodePipeline implementieren möchtest, wird dir diese detaillierte Anleitung helfen. Die Integration ist jetzt noch einfacher geworden, da GitLab als AWS-CodeStar-Connections-Anbieter verfügbar ist.\n\n### Voraussetzungen\n\n- GitLab.com-Konto\n- AWS-Konto\n- AWS CLI (konfiguriert)\n\n### Schritt 1: GitLab-Verbindung in AWS CodeStar-Verbindungen erstellen\n\n1. Melde dich in der AWS-Managementkonsole an und navigiere zum CodePipeline-Service.\n2. Wähle in der linken Navigationsleiste „Einstellungen“ > „Verbindungen“ aus.\n3. Klicke auf die Schaltfläche „Verbindung erstellen“.\n4. Wähle „GitLab“ als Anbieter aus.\n5. Gib einen Verbindungsnamen ein und klicke auf „Mit GitLab verbinden“.\n6. Daraufhin wirst du zur GitLab-Authentifizierungsseite weitergeleitet.\n7. Erteile die erforderlichen Berechtigungen.\n8. Nach erfolgreichem Abschluss ändert sich der Verbindungsstatus in „Verfügbar“.\n\n![CodeStar Connections einrichten](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822122.png)\n\n### Schritt 2: AWS CodePipeline erstellen\n\n1. Klicke im CodePipeline-Dashboard auf „Pipeline erstellen“.\n2. Gib einen Pipeline-Namen ein und klicke auf „Weiter“.\n3. Wähle „GitLab“ als Quellenanbieter aus.\n4. Wähle die soeben erstellte Verbindung aus und gib das GitLab-Repository und den Branch an.\n5. Wähle den Triggertyp aus: Du kannst die Ausführung der CodePipeline-Pipeline anhand von Pull- oder Push-Ereignissen für bestimmte Branches und Dateitypen in deinem Repository auslösen.\n\n![Quellenanbieter hinzufügen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codestar-connections-setup_aHR0cHM6_1750097822125.png)\n\n![Quellkonfiguration hinzufügen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_provider_aHR0cHM6_1750097822127.png)\n\n**Hinweis: Konfiguriere ab Schritt 3 die Einstellungen für deine spezifische Umgebung und deine Anforderungen.**\n\n### Zusammenfassung von Abschnitt 3\nIn diesem Abschnitt wurde beschrieben, wie du GitLab-Repositories in die AWS CodePipeline integrierst. Diese Einrichtung ermöglicht eine CD-Pipeline, bei der Codeänderungen in GitLab automatisch in deiner AWS-Umgebung bereitgestellt werden.\n\n## Abschnitt 4: Migration zu GitLab\n\nDie Integration von GitLab in AWS eröffnet dir leistungsstarke Möglichkeiten zur Optimierung deiner Entwicklungs- und Bereitstellungs-Workflows und hilft dir, deine Probleme bei der Quellcodeverwaltung zu lösen. Diese Integration kann auf verschiedene Arten erreicht werden, die jeweils einzigartige Vorteile bieten:\n\n- Wenn du AWS-CodeStar-Verbindungen verwendest, um GitLab mit AWS-Services zu verknüpfen, erhältst du einen kohärenten Workflow, da du externe Git-Repositories wie GitLab mit verschiedenen AWS-Services verbinden kannst. Diese Einrichtung unterstützt automatisierte Builds, Bereitstellungen und andere wichtige Aktionen direkt von deinem GitLab-Repository aus und macht deinen Entwicklungsprozess integrierter und effizienter.\n\n- Die Verbindung von GitLab mit AWS CodePipeline über AWS CodeStar Connections treibt die Automatisierung voran und ermöglicht es dir, eine vollständige CI/CD-Pipeline zu erstellen. Dieser Ansatz integriert GitLab mit AWS CodePipeline und ermöglicht es dir, den gesamten Prozess – von der Quellcodeverwaltung über Builds bis hin zu Tests und Bereitstellung – mit AWS-Services wie CodeBuild und CodeDeploy zu automatisieren. So wird ein robuster, skalierbarer und effizienter Bereitstellungsprozess gewährleistet.\n\n![Diagramm neuer Technologien und Lösungen für die gemeinsame Nutzung von GitLab und AWS](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097822/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/codepipeline_step_2_source_configured_aHR0cHM6_1750097822129.png)\n\n1\\. Verbindung von GitLab mit AWS-Services über AWS CodeStar Connections\n\nAWS CodeStar Connections ist ein Service, mit dem du externe Git-Repositories (wie GitHub oder Bitbucket) mit den AWS-Services verbinden kannst. Du kannst GitLab auch über CodeStar Connections mit AWS-Services verbinden. Wenn du GitLab verwendest, musst du möglicherweise eine benutzerdefinierte Verbindung als HTTP-Git-Server einrichten.\nDie folgenden AWS-Services können mit dieser Methode mit GitLab verbunden werden:\n\n- **AWS Service Catalog **\n\nDer AWS Service Catalog hilft Unternehmen bei der Standardisierung und Verwaltung von AWS-Ressourcen. Die Integration mit GitLab verbessert die Transparenz beim Ressourcenmanagement und vereinfacht die Nachverfolgung von Änderungen. Insbesondere kannst du Katalogaktualisierungen auf der Grundlage von GitLab-Commits automatisieren und so die Effizienz deines Vorgangs verbessern.\n\n- __AWS CodeBuild__\n\nAWS CodeBuild ist ein verwalteter Build-Service, der Quellcode kompiliert, Tests durchführt und bereitstellbare Softwarepakete erstellt. Die Integration von GitLab mit CodeBuild ermöglicht es, automatisierte Build-Prozesse zu starten, wenn Codeänderungen an GitLab übertragen werden. Dies garantiert einheitliche Builds und erleichtert die Zusammenarbeit und Versionskontrolle.\n\n- __AWS Glue Notebook Jobs__\n\nAWS Glue Notebook Jobs ist ein Service, mit dem du interaktiv Datenaufbereitungs- und ETL-Aufgaben (Extract, Transform, Load) entwickeln und ausführen kannst. Die Integration von GitLab mit Glue Notebook Jobs ermöglicht die Versionskontrolle für Notebooks und ETL-Skripte, fördert die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern und verbessert das Qualitätsmanagement von Datenverarbeitungs-Pipelines.\n\n- __AWS Proton__\n\nAWS Proton ist ein Service, der die Entwicklung und Bereitstellung von Microservices und serverlosen Anwendungen automatisiert. Durch die Integration von GitLab mit AWS Proton kannst du Infrastructure as Code verwalten, Bereitstellungen automatisieren und ein konsistentes Umgebungsmanagement sicherstellen, was zu effizienteren Entwicklungsprozessen führt.\n\nWenn AWS CodeStar Connections in Zukunft mehr Dienste unterstützen, wird es immer einfacher, GitLab mit zusätzlichen AWS-Services zu verbinden. Du solltest regelmäßig prüfen, ob es neue Services gibt, die CodeStar Connections unterstützen.\n\n2. Verbindung von CodePipeline mit GitLab über AWS CodeStar Connections (einschließlich CodeDeploy)\n\nAWS CodePipeline ist ein kontinuierlicher Bereitstellungsdienst, der den Freigabeprozess für Software automatisiert. Um GitLab mit CodePipeline zu verbinden, musst du AWS CodeStar Connections verwenden. Mit dieser Einrichtung kannst du ein GitLab-Repository als Quelle festlegen und die gesamte CI/CD-Pipeline automatisieren.\nBeispiele für wichtige Aktionen, die CodePipeline unterstützt:\n- **Quellcode-Kontrolle:** AWS CodeCommit, GitHub, Bitbucket, GitLab\n- **Erstellen und Testen:** AWS CodeBuild, Jenkins\n- **Bereitstellen:** AWS CodeDeploy, Elastic Beanstalk, ECS, S3\n- **Genehmigen:** Manuelle Genehmigung\n- **Infrastruktur-Management:** AWS CloudFormation\n- **Serverlos:** AWS Lambda\n- **Tests:** AWS Device Farm\n- **Benutzerdefinierte Aktionen:** AWS Step Functions\n\nDurch die Integration von GitLab mit CodePipeline kannst du die Pipeline automatisch auslösen, wenn Codeänderungen nach GitLab gepusht werden, um einen konsistenten Prozess vom Build bis zur Bereitstellung sicherzustellen. In Kombination mit den Versionskontrollfunktionen von GitLab ist es außerdem einfacher, den Verlauf und die Zustände der Bereitstellung zu verfolgen, was zu einer flexibleren und zuverlässigeren Softwarebereitstellung führt.\n\n## Das hast du gelernt\nDiese Anleitung enthält umfassende Informationen über die Migration zu und die Integration von GitLab in AWS. In den vier Abschnitten haben wir Folgendes behandelt:\n- Parallele Migration zu GitLab: Wie du schrittweise von bestehenden, bei AWS gehosteten Repositories zu GitLab.com migrierst und dabei die Risiken minimierst.\n- Integration mit AWS CodeBuild: Schritte zum Einrichten einer leistungsstarken CI-Umgebung, die mit GitLab-Repositories integriert ist.\n- Integration mit AWS CodePipeline: Wie du effiziente Continuous-Delivery-Pipelines mit GitLab-Repositories aufbaust.\n- Nachgelagerte Integrationen für CodePipeline und CodeStar Connections: Die Nutzung von GitLab-AWS-Verbindungen für einen weitreichenden Service-Zugang, wodurch eine Reihe von Integrationsmöglichkeiten im gesamten AWS-Ökosystem entstehen.\n\nDa die Code-Hosting- und Integrationsstrategie jedes Unternehmens einzigartig ist, kannst du dieses Tutorial als Ausgangspunkt für deine eigene GitLab- und AWS- Integrations- und Implementierungsstrategie nutzen.\n\n## Zusätzliche Ressourcen\n\nWeitere Informationen und erweiterte Konfigurationen findest du in den folgenden Ressourcen:\n\n- [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/)\n- [AWS-CodeBuild-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/welcome.html)\n- [AWS-CodePipeline-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/codepipeline/latest/userguide/welcome.html)\n- [GitLab-CI/CD-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n- [Integration mit AWS](https://docs.gitlab.com/ee/solutions/cloud/aws/gitlab_aws_integration.html)\n\nWenn du Fragen hast oder Unterstützung benötigst, wende dich bitte an den [GitLab-Support](https://support.gitlab.com/hc/en-us/articles/11626483177756-GitLab-Support) oder den AWS-Support. Wir hoffen, dass dir diese umfassende Anleitung bei deiner AWS-GitLab-Integration hilft",[29,30,31,32,33,12,34],"CI/CD","AWS","DevSecOps platform","tutorial","solutions architecture","integrations","2024-11-27","yml",{},"/de-de/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",{"title":18,"description":19,"ogTitle":18,"ogDescription":19,"noIndex":40,"ogImage":25,"ogUrl":41,"ogSiteName":42,"ogType":43,"canonicalUrls":41},false,"https://about.gitlab.com/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/ultimate-guide-to-migrating-from-aws-codecommit-to-gitlab",[46,47,48,32,49,12,34],"cicd","aws","devsecops-platform","solutions-architecture","q1xT3Vl-xvBq0h83S9dq5sYgF1HvQiTM5wKDDmNobWU",{"data":52},{"logo":53,"freeTrial":58,"sales":63,"login":68,"items":73,"search":380,"minimal":415,"duo":433,"pricingDeployment":442},{"config":54},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":57},"/de-de/","gitlab 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aus GitLab-Pipelines automatisch in QMetry übertragen","Der QMetry GitLab Component überträgt Testergebnisse automatisch aus CI/CD-Pipelines in QMetry – ohne manuelle Schritte, mit vollständigem Audit-Trail.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775486753/cswmwtygkgkbdsibo09v.png",[32,12,726],"devops",[728,729],"Matt Genelin","Matt Bonner","2026-04-07","In modernen Entwicklungsumgebungen müssen DevSecOps-Teams Testergebnisse aus CI/CD-Pipelines konsistent in Testmanagement-Plattformen übertragen, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance über den gesamten Entwicklungszyklus zu gewährleisten.\nTeams, die GitLab für CI/CD und SmartBear QMetry für das Testmanagement einsetzen, verbringen Zeit mit manuellem Export und Import von Testergebnissen – das verzögert Feedback und erschwert eine zuverlässige, zentrale Testsicht.\nDer **QMetry GitLab Component** automatisiert diesen Prozess. 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. Zugleich erhalten Teams vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen über Testfälle bis hin zu tatsächlichen Ausführungsergebnissen.\n\n![Test results with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ajx64sihup2nursdpnxz.png)\n\n### Compliance- und Audit-Anforderungen erfüllen\nFür Organisationen in regulierten Branchen ist lückenlose Testdokumentation nicht verhandelbar. 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":15,"template":16,"slug":733},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":735,"config":745},{"title":736,"description":737,"authors":738,"heroImage":740,"date":730,"body":741,"category":12,"tags":742},"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.",[739],"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",[743,12,744],"AI/ML","features",{"featured":15,"template":16,"slug":746},"gitlab-duo-cli",{"content":748,"config":757},{"title":749,"description":750,"authors":751,"heroImage":753,"date":754,"body":755,"category":12,"tags":756},"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.",[752],"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)",[744,32,12],{"featured":15,"template":16,"slug":758},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"promotions":760},[761,775,787],{"id":762,"categories":763,"header":765,"text":766,"button":767,"image":772},"ai-modernization",[764],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":768,"config":769},"Get your AI maturity score",{"href":770,"dataGaName":771,"dataGaLocation":254},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":773},{"src":774},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":776,"categories":777,"header":779,"text":766,"button":780,"image":784},"devops-modernization",[12,778],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":781,"config":782},"Get your DevOps maturity score",{"href":783,"dataGaName":771,"dataGaLocation":254},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":785},{"src":786},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":788,"categories":789,"header":791,"text":766,"button":792,"image":796},"security-modernization",[790],"security","Are you trading speed for security?",{"text":793,"config":794},"Get your security maturity score",{"href":795,"dataGaName":771,"dataGaLocation":254},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":797},{"src":798},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":800,"blurb":801,"button":802,"secondaryButton":807},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":803,"config":804},"Kostenlosen Test starten",{"href":805,"dataGaName":62,"dataGaLocation":806},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":64,"config":808},{"href":66,"dataGaName":67,"dataGaLocation":806},1777309951621]