[{"data":1,"prerenderedAt":776},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/monitor-application-performance-with-distributed-tracing":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":444,"footer-de-de":454,"blog-post-authors-de-de-Sacha Guyon":659,"blog-related-posts-de-de-monitor-application-performance-with-distributed-tracing":673,"blog-promotions-de-de":712,"next-steps-de-de":766},{"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__":40},"blogPosts/de-de/blog/monitor-application-performance-with-distributed-tracing.yml","Monitor Application Performance With Distributed Tracing",[7],"sacha-guyon",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"monitor-application-performance-with-distributed-tracing",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Application Performance Monitoring (APM) mit Distributed Tracing","Erfahre, wie Distributed Tracing die Fehlerbehebung bei Problemen mit der Application Performance unterstützt, indem es eine durchgängige Transparenz und eine nahtlose Zusammenarbeit innerhalb deines Unternehmens ermöglicht.",[18],"Sacha Guyon","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098000/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%288%29_5x6kH5vwjz8cwKgSBh1w11_1750098000511.png","2024-06-13","Ausfallzeiten aufgrund von Anwendungsfehlern oder Performance-Problemen können für Unternehmen verheerende finanzielle Folgen haben. Laut Information einer [Umfrage der ITIC von 2022](https://itic-corp.com/server-and-application-by-the-numbers-understanding-the-nines/ \"Umfrage der ITIC von 2022\") kostet eine Stunde Ausfallzeit Unternehmen schätzungsweise 301.000 $ oder mehr. Diese Probleme sind häufig auf von Menschen vorgenommene Änderungen zurückzuführen, z. B. Code- oder Konfigurationsänderungen.\n\nUm Probleme schnell zu beheben, müssen Entwicklungs- und Betriebsteams Hand in Hand arbeiten, um die Ursache zu finden und das System zügig wiederherzustellen. Häufig nutzen sie jedoch unterschiedliche Tools, um ihre Anwendungen und Infrastruktur zu verwalten und zu überwachen. Das führt zu isolierten Daten, schlechter Kommunikation und einem unvollständigen Überblick – was die Lösung von Vorfällen verzögert.\n\n> **Nahezu 100 % Uptime: NVIDIA skaliert mit GitLab global – ohne Ausfallzeiten** Verteilte Teams bei NVIDIA profitieren mit GitLab Geo von schneller verfügbaren Repositories, häufigeren Upgrades ohne Ausfallzeiten und global-synchronen sowie -sicheren Projekten. Erfahre, wie GitLab Premium hilft, Stabilität, Transparenz und Effizienz zu verbessern. **[Erfolgsstory lesen](https://about.gitlab.com/de-de/customers/nvidia/)**\n\nGitLab setzt genau hier an und vereint Softwarebereitstellung und Monitoring auf einer Plattform. Letztes Jahr haben wir [Error Tracking](https://docs.gitlab.com/ee/operations/error_tracking.html \"Error Tracking\") in [GitLab 16.0](https://about.gitlab.com/releases/2023/05/22/gitlab-16-0-released/#error-tracking-is-now-generally-available \"GitLab 16.0\") als feste Funktion integriert. Jetzt freuen wir uns, die [Beta-Version von Distributed Tracing](https://docs.gitlab.com/ee/operations/tracing \"Beta-Version von Distributed Tracing\") vorzustellen – der nächste große Schritt zu einem umfassenden Monitoring, das vollständig in die GitLab-DevSecOps-Plattform eingebettet ist.\n\n## Eine neue Ära der Effizienz: GitLab Observability\n\nGitLab Observability ermöglicht es Entwicklungs- und Operationsteams, Fehler, Traces, Protokolle und Metriken aus ihren Anwendungen und ihrer Infrastruktur zu visualisieren und zu analysieren. Durch die Integration des Application Performance Monitoring in bestehende Softwarebereitstellungs-Workflows werden Kontextwechsel minimiert und die Produktivität erhöht, sodass die Teams auf einer einheitlichen Plattform fokussiert zusammenarbeiten können.\n\nDarüber hinaus überbrückt GitLab Observability die Kluft zwischen Entwicklung und Betrieb, indem es Einblicke in die Application Performance in der Produktion gewährt. Dies verbessert die Transparenz, den Informationsaustausch und die Kommunikation zwischen den Teams. Folglich können sie Fehler und Leistungsprobleme, die durch neuen Code oder Konfigurationsänderungen entstehen, schneller und effektiver erkennen und beheben und so verhindern, dass diese Probleme zu größeren Vorfällen eskalieren, die sich negativ auf das Geschäft auswirken könnten.\n\n## Was ist Distributed Tracing?\n\nMit Distributed Tracing können Entwickler(innen) die Ursache von Leistungsproblemen bei Anwendungen und in der Architektur verteilter Systeme ermitteln. Ein Trace stellt eine einzelne Benutzeranfrage dar, die verschiedene Dienste und Systeme durchläuft. Die Entwickler(innen) sind in der Lage, den zeitlichen Ablauf der einzelnen Vorgänge und alle auftretenden Fehler zu analysieren.\n\nJede Protokollierung besteht aus einem oder mehreren Abschnitten, die einzelne Vorgänge oder Arbeitseinheiten darstellen. Spans enthalten Metadaten wie den Namen, Zeitstempel, Status und relevante Tags oder Protokolle. Durch die Untersuchung der Abhängigkeiten zwischen Spans können Entwickler(innen) den Request Flow verstehen, Performance-Engpässe erkennen und Probleme lokalisieren.\n\n### Distributed Tracing in Microservices\n\nDistributed Tracing ist besonders wertvoll für [Microservices-Strukturen](https://about.gitlab.com/de-de/topics/microservices/ \"Microservices-Strukturen\"), bei denen eine einzige Anfrage zahlreiche Serviceaufrufe in einem komplexen System nach sich ziehen kann. Tracing bietet Einblick in diese Interaktion und ermöglicht es den Teams, Probleme schnell zu diagnostizieren und zu beheben.\n\n![Nutzeranfrage beim Distributed Tracing, um Produktempfehlungen abzurufen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750098009139.png)\n\nDieses Beispiel veranschaulicht, wie eine Nutzeranfrage verschiedene Dienste durchläuft, um Produktempfehlungen auf einer E-Commerce-Website abzurufen:\n- `User Action`: Dies zeigt die erste Aktion der Nutzer(innen) an, z. B. das Anklicken einer Schaltfläche zur Anforderung von Produktempfehlungen auf einer Produktseite.\n- `Web front-end`: Das Web-Frontend sendet eine Anfrage an den Empfehlungsdienst, um Produktempfehlungen abzurufen.\n- `Recommendation service`: Die Anfrage vom Web-Frontend wird vom Recommendation Service (dt. Empfehlungsservice) bearbeitet, der die Anfrage verarbeitet und eine Liste empfohlener Produkte erstellt.\n- `Catalog service`: Der Recommendation Service ruft den Servicekatalog auf, um Details zu den empfohlenen Produkten abzurufen. Ein Warnsymbol weist auf ein Problem oder eine Verzögerung in dieser Phase hin, z. B. eine zu langsame Rückmeldung oder einen Fehler beim Abrufen von Produktdetails.\n- `Database`: Der Catalog Service fragt die Datenbank ab, um die aktuellen Produktdaten abzurufen. Dieser Bereich zeigt die SQL-Abfrage in der Datenbank.\n\nDurch die Visualisierung dieses End-to-End-Trace können Entwickler(innen) Leistungsprobleme – hier ein Fehler im Servicekatalog – erkennen und Probleme im gesamten Distributionssystem schnell diagnostizieren und beheben.\n\n![Visualisierung des End-to-End-Trace in GitLab](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098009140.png)\n\n## Wie funktioniert Distributed Tracing?\n\nIm Folgenden wird die Funktionsweise von Distributed Tracing Tools erläutert.\n\n### Sammeln von Daten aus beliebigen Anwendungen mit OpenTelemetry\n\nTraces und Spans können mit [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/what-is-opentelemetry/ \"OpenTelemetry\") gesammelt werden, einem Open-Source-Framework für Beobachtungen, das eine breite Palette von SDKs und Bibliotheken für [die wichtigsten Programmiersprachen und Frameworks](https://opentelemetry.io/docs/languages/ \"die wichtigsten Programmiersprachen und Frameworks\") unterstützt. Dieses Framework bietet einen herstellerneutralen Ansatz für die Erfassung und den Export von Telemetriedaten, sodass Entwickler(innen) nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind und die Tools auswählen können, die ihren Anforderungen am besten entsprechen.\n\nDas bedeutet, dass du, wenn du bereits OpenTelemetry mit einem anderen Anbieter verwendest, Daten an uns senden kannst, indem du einfach unseren Endpunkt zu deiner Konfigurationsdatei hinzufügst –so kannst du unsere Funktionen ohne Weiteres ausprobieren!\n\n![Daten aus verschiedenen Anwendungen werden über OpenTelemetry and GitLab Observability geschickt.](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750098009141.png)\n\n### Datenerfassung und -speicherung in großem Umfang mit schnellen Echtzeitabfragen\n\nBeobachtbarkeiterfordert die Speicherung und Abfrage riesiger Datenmengen bei gleichzeitiger Beibehaltung niedriger Latenzzeiten für Echtzeit-Analysen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, haben wir eine horizontal skalierbare Langzeitspeicherlösung mit ClickHouse und [Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/kubernetes/ \"Kubernetes\") entwickelt, die auf unserer Übernahme von Opstrace basiert. Diese [Open-Source-Plattform](https://gitlab.com/gitlab-org/opstrace/opstrace \"Open-Source-Plattform\") gewährleistet eine schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit auf Unternehmensebene, während gleichzeitig die Kosten minimiert werden.\n\n### Traces mühelos untersuchen und analysieren\n\nEine fortschrittliche Benutzeroberfläche auf nativer Ebene ist entscheidend für eine effektive Datenanalyse. Wir haben eine solche Schnittstelle von Grund auf entwickelt. Der Trace Explorer ermöglicht es den Nutzer(innen), Traces zu untersuchen und die Leistung ihrer Anwendung zu verstehen:\n\n- __Erweiterte Filterung:__ Filtere nach Diensten, Vorgangsnamen, Status und Zeitspanne. Die automatische Vervollständigung vereinfacht die Abfrage.\n- __Fehlerhervorhebung:__ Fehlerbereiche in den Suchergebnissen werden einfach erkannt.\n- __RED-Metriken:__ Visualisiere die Anforderungsrate, die Fehlerrate und die durchschnittliche Dauer in einem Zeitseriendiagramm für jede Suche in Echtzeit.\n- __Timeline-Ansicht:__ Einzelne Traces werden als Wasserfalldiagramm dargestellt. So erhältst du einen vollständigen Überblick über eine Anfrage, die über verschiedene Dienste und Vorgänge verteilt ist.\n- __Historische Daten:__ Nutzer(innen) können bis zu 30 Tage in die Vergangenheit zurückreichende Daten abfragen.\n\n![Tracing Benutzeroberfläche für eine effektive Datenanalyse.](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750098009141.png)\n\n## Wie wir bei GitLab das Distributed Tracing einsetzen\n\n[Dogfooding](https://handbook.gitlab.com/handbook/values/#dogfooding \"Dogfooding\") ist ein zentraler Wert und eine wichtige Praxis bei GitLab. Wir haben bereits frühere Versionen von Distributed Tracing für unsere technischen und betrieblichen Anforderungen verwendet. Hier sind ein paar Anwendungsbeispiele aus unseren Teams:\n\n### 1. Beheben von Fehlern und Leistungsproblemen in GitLab Agent für Kubernetes\n\nDie [Environments-Gruppe](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/development/ops/deploy/environments/ \"Environments-Gruppe\") hat Distributed Tracing verwendet, um Probleme mit dem [GitLab Agent für Kubernetes](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/gitlab-agent \"GitLab Agent für Kubernetes\") zu beheben, z. B. Zeitüberschreitungen oder hohe Latenzzeiten. Die Ansichten „Trace List“ und „Trace Timeline“ bieten dem Team wertvolle Einsichten, mit denen sie derartige Probleme effizient lösen können. Diese Traces werden in den [entsprechenden GitLab Issues](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/gitlab-agent/-/issues/386#note_1576431796 \"entsprechenden GitLab Issues\") geteilt und diskutiert, wo das Team dann gemeinsam an der Lösung arbeitet.\n\n*„Die Funktion Distributed Tracing ist von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, festzustellen, wo Latenzprobleme auftreten, sodass wir uns auf die eigentliche Ursache konzentrieren und diese schneller beheben können.“ - Mikhail, GitLab-Ingenieur*\n\n### 2. Optimierung der Dauer der GitLab-Build-Pipeline durch Ermittlung von Leistungsengpässen \n\nLangsame Deployments von GitLab-Quellcode können sich erheblich auf die Produktivität des gesamten Unternehmens sowie auf unsere Rechenleistung auswirken. In unserem Haupt-Repository werden jeden Monat [über 100.000 Pipelines](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/pipelines/charts \"über 100.000 Pipelines\") ausgeführt. Wenn sich die Zeit für die Ausführung dieser Pipelines nur um eine Minute ändert, können dadurch mehr als 2.000 Stunden Arbeitszeit hinzukommen oder wegfallen. Das sind 87 zusätzliche Tage!\n\nUm die Ausführungszeit von Pipelines zu optimieren, verwenden die [Entwicklerteams der GitLab-Plattform](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/ \"Entwicklerteams der GitLab-Plattform\") ein [speziell entwickeltes Tool](https://gitlab.com/gitlab-com/gl-infra/gitlab-pipeline-trace \"speziell entwickeltes Tool\"), das GitLab-Deployment-Pipelines in Traces umwandelt.\n\nDie Ansicht „Trace Timeline“ ermöglicht es den Teams, die detaillierte Ausführung komplexer Pipelines zu visualisieren und festzustellen, welche Aufträge Teil des kritischen Pfads sind und den gesamten Prozess verlangsamen. Durch die Identifizierung dieser Engpässe können sie die Auftragsausführung optimieren, indem sie z. B. dafür sorgen, dass der Auftrag schneller fehlschlägt oder mehr Aufträge parallel ausgeführt werden, um die Gesamteffizienz der Pipeline zu verbessern.\n\n![Trace Timeline und Details](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098009143.gif)\n\nDas Skript ist frei verfügbar, sodass du es für deine eigenen Pipelines anpassen kannst.\n\n*„Der Einsatz von Distributed Tracing für unsere Deployment-Pipelines war ein echter Durchbruch. Es hat uns geholfen, Engpässe schnell zu erkennen und zu beseitigen, was unsere Bereitstellungszeiten erheblich verkürzt hat“ - Reuben, GitLab Engineer*\n\n## Was kommt als Nächstes?\nIn den nächsten Monaten werden wir unsere Beobachtbarkeits- und Monitoring-Funktionen mit den kommenden Versionen Metrics und Logging weiter ausbauen. Weitere Informationen findest du auf unserer Seite zu GitLabObservability.\n\n## Nimm an der privaten Beta teil\nMöchtest du Teil dieser aufregenden Entwicklung sein? Melde dich für die private Beta-Version an und probiere unsere Funktionen aus. 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17.0 enthielt 80 Breaking Changes – also inkompatible Änderungen, die beim Upgrade manuellen Anpassungsbedarf erzeugen. GitLab 18.0 hatte 27. Das bevorstehende Release GitLab 19.0 wird voraussichtlich 15 enthalten.\n\nWir wissen, dass die Verwaltung von Breaking Changes bei einem Major-Upgrade aufwändig ist: Es erfordert Analyse und Koordination im gesamten Unternehmen. Als Reaktion darauf haben wir eine [Genehmigungspflicht für Breaking Changes](https://docs.gitlab.com/development/deprecation_guidelines/#how-do-i-get-approval-to-move-forward-with-a-breaking-change) eingeführt, die eine Folgenabschätzung und die Freigabe durch die Führungsebene vorschreibt, bevor ein Breaking Change umgesetzt werden kann. Dieser Prozess zeigt Wirkung, und wir sind entschlossen, die Zahl weiter zu senken.\n\nIm Folgenden sind alle Breaking Changes in GitLab 19.0 aufgeführt, geordnet nach Deployment-Typ und Auswirkung, zusammen mit den Migrationsschritten für ein reibungsloses Upgrade.\n\n\n## Deployment-Fenster\n\n\nFolgende Deployment-Fenster sind relevant.\n\n### GitLab.com\n\nInkompatible Änderungen für GitLab.com sind auf diese zwei Fenster begrenzt:\n\n- **4.–6. Mai 2026** (09:00–22:00 UTC) — primäres Fenster\n- **11.–13. Mai 2026** (09:00–22:00 UTC) — Ausweichfenster\n\nViele weitere Änderungen werden im Laufe des Monats ausgerollt. Mehr zu den Breaking Changes innerhalb dieser Fenster in der [Dokumentation zu Breaking-Change-Fenstern](https://docs.gitlab.com/update/breaking_windows/).\n\n**Hinweis:** In Ausnahmefällen können Breaking Changes geringfügig außerhalb dieser Fenster fallen.\n\n### GitLab Self-Managed\n\nGitLab 19.0 wird ab dem 21. Mai 2026 verfügbar sein.\n\n> Mehr zum [Release-Zeitplan](https://about.gitlab.com/releases/).\n\n### GitLab Dedicated\n\nDas Upgrade auf GitLab 19.0 findet im zugewiesenen Wartungsfenster statt. Das Wartungsfenster ist im Switchboard-Portal einsehbar. GitLab Dedicated-Instanzen werden auf Release N-1 gehalten, das Upgrade auf GitLab 19.0 erfolgt daher im Wartungsfenster in der Woche ab dem 22. Juni 2026.\n\nAuf der [Deprecations-Seite](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/?removal_milestone=19.0&breaking_only=true) ist die vollständige Liste der für GitLab 19.0 geplanten Entfernungen zu finden. Im Folgenden wird erläutert, was kommt und wie man sich je nach Deployment darauf vorbereitet.\n\n\n## Breaking Changes\n\n\nFolgende Breaking Changes haben hohe Auswirkungen.\n\n### Hohe Auswirkung\n\n**1. NGINX Ingress-Unterstützung durch Gateway API mit Envoy Gateway ersetzt**\n\n_GitLab Self-Managed (Helm chart)_\n\nDer GitLab Helm chart hat NGINX Ingress als Standard-Netzwerkkomponente gebündelt. NGINX Ingress hat im März 2026 das End-of-Life erreicht. GitLab wechselt nun zu Gateway API mit Envoy Gateway als neuem Standard.\n\nAb GitLab 19.0 werden Gateway API und das gebündelte Envoy Gateway zur Standard-Netzwerkkonfiguration. Falls eine Migration zu Envoy Gateway für das eigene Deployment nicht sofort möglich ist, kann das gebündelte NGINX Ingress explizit wieder aktiviert werden — es bleibt bis zur geplanten Entfernung in GitLab 20.0 verfügbar.\n\nDiese Änderung betrifft nicht:\n\n- Das im Linux-Paket enthaltene NGINX\n- GitLab Helm chart- und GitLab Operator-Instanzen, die einen extern verwalteten Ingress- oder Gateway-API-Controller verwenden\n\nGitLab stellt bis zur vollständigen Entfernung Best-Effort-Sicherheitswartung für den geforkten NGINX Ingress chart und die zugehörigen Builds bereit. Für einen reibungslosen Übergang empfiehlt sich eine frühzeitige Migration zur bereitgestellten Gateway-API-Lösung oder zu einem extern verwalteten Ingress-Controller.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/590800)\n\n\n**2. Gebündelte PostgreSQL-, Redis- und MinIO-Komponenten aus dem GitLab Helm chart entfernt**\n\n_GitLab Self-Managed (Helm chart)_\n\nDer GitLab Helm chart hat Bitnami PostgreSQL, Bitnami Redis und einen Fork des offiziellen MinIO-Charts gebündelt, um die Einrichtung von GitLab in Proof-of-Concept- und Testumgebungen zu erleichtern. Aufgrund von Änderungen bei Lizenzierung, Projektpflege und Verfügbarkeit öffentlicher Images werden diese Komponenten ohne Ersatz aus dem GitLab Helm chart und dem GitLab Operator entfernt.\n\nDiese Charts sind ausdrücklich als nicht für den Produktionseinsatz geeignet dokumentiert. Ihr einziger Zweck war die Bereitstellung schneller Testumgebungen.\n\nWer eine Instanz mit gebündeltem PostgreSQL, Redis oder MinIO betreibt, muss vor dem Upgrade auf GitLab 19.0 der [Migrationsanleitung](https://docs.gitlab.com/charts/installation/migration/bundled_chart_migration/) folgen, um externe Dienste zu konfigurieren. Redis und PostgreSQL aus dem Linux-Paket sind von dieser Änderung nicht betroffen.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/590797)\n\n\n**3. Resource Owner Password Credentials (ROPC) OAuth Grant entfernt**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nDie Unterstützung für den Resource Owner Password Credentials (ROPC) Grant als OAuth-Flow wird in GitLab 19.0 vollständig entfernt. Dies entspricht dem OAuth RFC Version 2.1-Standard, der ROPC aufgrund seiner inhärenten Sicherheitsschwächen entfernt.\n\nGitLab hat seit dem 8. April 2025 bereits eine Client-Authentifizierung für ROPC auf GitLab.com vorgeschrieben. In Version 18.0 wurde eine Administrator-Einstellung hinzugefügt, die einen kontrollierten Opt-out vor der Entfernung ermöglicht.\n\nNach dem Upgrade auf 19.0 kann ROPC unter keinen Umständen mehr verwendet werden, auch nicht mit Client-Credentials. Alle Anwendungen oder Integrationen, die diesen Grant-Typ verwenden, müssen vor dem Upgrade auf einen unterstützten OAuth-Flow migrieren — beispielsweise den Authorization Code Flow.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/457353)\n\n\n**4. PostgreSQL 16 nicht mehr unterstützt — PostgreSQL 17 ist das neue Minimum**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nGitLab folgt einem [jährlichen Upgrade-Rhythmus für PostgreSQL](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure-platforms/data-access/database-framework/postgresql-upgrade-cadence/). In GitLab 19.0 wird PostgreSQL 17 zur Mindestanforderung, die Unterstützung für PostgreSQL 16 wird eingestellt.\n\nPostgreSQL 17 ist ab GitLab 18.9 verfügbar und kann jederzeit vor dem 19.0-Release upgradet werden.\n\nBei Instanzen mit einer einzelnen, über das Linux-Paket installierten PostgreSQL-Instanz wird beim Upgrade auf 18.11 möglicherweise ein automatisches Upgrade auf PostgreSQL 17 durchgeführt. Für das Upgrade ist ausreichend freier Speicherplatz einzuplanen.\n\nBei Instanzen mit PostgreSQL Cluster oder solchen, die das automatische Upgrade deaktivieren, ist vor dem Upgrade auf GitLab 19.0 ein manuelles Upgrade auf PostgreSQL 17 erforderlich.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/589774) | [Upgrade-Anleitung](https://docs.gitlab.com/omnibus/settings/database/#upgrade-packaged-postgresql-server)\n\n\n### Mittlere Auswirkung\n\nFolgende Breaking Changes haben mittlere Auswirkungen.\n\n**1. Linux-Paket-Unterstützung für Ubuntu 20.04 eingestellt**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nDer Standard-Support für Ubuntu 20.04 endete im Mai 2025. Gemäß der [Richtlinie für unterstützte Plattformen im Linux-Paket](https://docs.gitlab.com/install/package/#supported-platforms) werden Pakete eingestellt, sobald ein Anbieter den Support für das Betriebssystem beendet.\n\nAb GitLab 19.0 werden keine Pakete mehr für Ubuntu 20.04 bereitgestellt. GitLab 18.11 ist das letzte Release mit Linux-Paketen für diese Distribution.\n\nWer GitLab derzeit auf Ubuntu 20.04 betreibt, muss vor dem Upgrade auf GitLab 19.0 auf Ubuntu 22.04 oder ein anderes [unterstütztes Betriebssystem](https://docs.gitlab.com/install/package/#supported-platforms) wechseln. Canonical stellt eine [Upgrade-Anleitung](https://documentation.ubuntu.com/server/how-to/software/upgrade-your-release/) für die Migration bereit.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/omnibus-gitlab/-/issues/8915)\n\n\n**2. Unterstützung für Redis 6 entfernt**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nIn GitLab 19.0 wird die Unterstützung für Redis 6 entfernt. Instanzen mit einem externen Redis-6-Deployment müssen vor dem Upgrade auf Redis 7.2 oder Valkey 7.2 migrieren; Valkey 7.2 ist ab GitLab 18.9 in der Beta verfügbar, die allgemeine Verfügbarkeit ist für GitLab 19.0 geplant.\n\nDas im Linux-Paket enthaltene Redis verwendet seit GitLab 16.2 Redis 7 und ist nicht betroffen. Handlungsbedarf besteht nur bei Instanzen mit einem externen Redis-6-Deployment.\n\nMigrationsressourcen für gängige Plattformen:\n\n- **AWS ElastiCache:** Upgrade auf [Redis 7.2 oder Valkey 7.2](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/dg/supported-engine-versions.html)\n- **GCP Memorystore:** Upgrade auf [Redis 7.2 oder Valkey 7.2](https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis/supported-versions)\n- **Azure Cache for Redis:** Managed Redis 7.2 oder Valkey 7.2 ist auf Azure noch nicht verfügbar. Als Alternative kann ein selbstgehostetes Deployment auf Azure VMs oder AKS genutzt werden, oder die Linux-Paket-Installation, die Valkey 7.2 mit GitLab 19.0 GA unterstützen wird.\n- **Self-hosted:** Upgrade der Redis-6-Instanz auf Redis 7.2 oder Valkey 7.2.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/585839) | [Anforderungsdokumentation](https://docs.gitlab.com/install/requirements/)\n\n\n**3. `heroku/builder:22`-Image durch `heroku/builder:24` ersetzt**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nDas Cloud-Native-Buildpack (CNB) Builder-Image in Auto DevOps wurde auf `heroku/builder:24` aktualisiert. Betroffen sind Pipelines, die das [`auto-build-image`](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/auto-build-image) der [Auto Build-Stage von Auto DevOps](https://docs.gitlab.com/topics/autodevops/stages/#auto-build) verwenden.\n\nDie meisten Workloads sind nicht betroffen. Für einige Nutzende kann dies jedoch ein Breaking Change sein. Vor dem Upgrade sollten die [Heroku-24-Stack-Release-Notes](https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-24-stack#what-s-new) und [Upgrade-Hinweise](https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-24-stack#upgrade-notes) geprüft werden.\n\nWer nach GitLab 19.0 weiterhin `heroku/builder:22` verwenden möchte, setzt die CI/CD-Variable `AUTO_DEVOPS_BUILD_IMAGE_CNB_BUILDER` auf `heroku/builder:22`.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/auto-build-image/-/issues/79)\n\n\n**4. Mattermost aus dem Linux-Paket entfernt**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nIn GitLab 19.0 wird das gebündelte Mattermost aus dem Linux-Paket entfernt. Mattermost wurde seit 2015 mit GitLab gebündelt, verfügt inzwischen aber über ausgereifte eigenständige Deployment-Optionen. Mit Mattermost v11 wurde zudem [GitLab SSO aus dem kostenlosen Angebot entfernt](https://forum.mattermost.com/t/mattermost-v11-changes-in-free-offerings/25126), was den Mehrwert der gebündelten Integration verringert.\n\nWer das gebündelte Mattermost nicht verwendet, ist nicht betroffen. Bei Bedarf steht in der Mattermost-Dokumentation eine Anleitung zur [Migration von GitLab Omnibus zu Mattermost Standalone](https://docs.mattermost.com/administration-guide/onboard/migrate-gitlab-omnibus.html) zur Verfügung.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/590798)\n\n\n**5. Linux-Paket-Unterstützung für SUSE-Distributionen eingestellt**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nIn GitLab 19.0 wird die Linux-Paket-Unterstützung für SUSE-Distributionen eingestellt. Betroffen sind:\n\n- openSUSE Leap 15.6\n- SUSE Linux Enterprise Server 12.5\n- SUSE Linux Enterprise Server 15.6\n\nGitLab 18.11 ist das letzte Release mit Linux-Paketen für diese Distributionen. Der empfohlene Weg ist eine Migration zu einem [Docker-Deployment von GitLab](https://docs.gitlab.com/install/docker/installation/) auf der bestehenden Distribution — so ist kein Wechsel des Betriebssystems nötig, um weiterhin Upgrades zu erhalten.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/590801)\n\n\n### Geringe Auswirkung\n\nFolgende Breaking Changes haben geringe Auswirkungen.\n\n**1. Spamcheck aus Linux-Paket und GitLab Helm chart entfernt**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nIn GitLab 19.0 wird [Spamcheck](https://docs.gitlab.com/administration/reporting/spamcheck/) aus dem Linux-Paket und dem GitLab Helm chart entfernt. Es ist in erster Linie für große öffentliche Instanzen relevant — ein Sonderfall in der GitLab-Kundenbasis. Die Entfernung reduziert die Paketgröße und den Abhängigkeits-Footprint für die Mehrheit der Nutzenden.\n\nWer Spamcheck nicht verwendet, ist nicht betroffen. Wer das gebündelte Spamcheck nutzt, kann es separat über [Docker](https://gitlab.com/gitlab-org/gl-security/security-engineering/security-automation/spam/spamcheck) bereitstellen. Eine Datenmigration ist nicht erforderlich.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/590796)\n\n\n**2. Slack-Slash-Commands-Integration entfernt**\n\n_GitLab Self-Managed | Dedicated_\n\nDie [Slack-Slash-Commands-Integration](https://docs.gitlab.com/user/project/integrations/slack_slash_commands/) wird zugunsten der [GitLab for Slack-App](https://docs.gitlab.com/user/project/integrations/gitlab_slack_application/) eingestellt, die eine sicherere Integration mit denselben Funktionen bietet.\n\nAb GitLab 19.0 können Slack Slash Commands nicht mehr konfiguriert oder verwendet werden. Diese Integration existiert nur in GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated — GitLab.com-Nutzende sind nicht betroffen.\n\nOb die eigene Instanz betroffen ist, lässt sich mit der [Betroffenheitsprüfung](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/569345#am-i-impacted) feststellen.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/569345)\n\n\n**3. Bitbucket-Cloud-Import über API unterstützt keine App-Passwörter mehr**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nAtlassian hat App-Passwörter (Benutzername-Passwort-Authentifizierung) für Bitbucket Cloud eingestellt und angekündigt, dass diese Authentifizierungsmethode ab dem 9. Juni 2026 nicht mehr funktioniert.\n\nAb GitLab 19.0 erfordert der Import von Repositories aus Bitbucket Cloud über die GitLab API [User-API-Tokens](https://support.atlassian.com/organization-administration/docs/understand-user-api-tokens/) anstelle von App-Passwörtern. Nutzende, die aus Bitbucket Server oder über die GitLab-Benutzeroberfläche aus Bitbucket Cloud importieren, sind nicht betroffen.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/588961) | [Betroffenheitsprüfung](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/588961#am-i-impacted)\n\n\n**4. Trending-Tab auf der Seite „Projekte erkunden\" entfernt**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nDer Tab **Trending** unter **Erkunden > Projekte** und die zugehörigen GraphQL-Argumente werden in GitLab 19.0 entfernt. Der Trending-Algorithmus berücksichtigt nur öffentliche Projekte und ist daher für Self-Managed-Instanzen, die hauptsächlich interne oder private Projektsichtbarkeit verwenden, nicht zielführend.\n\nIm Monat vor dem GitLab-19.0-Release wird der Tab **Trending** auf GitLab.com auf den Tab **Aktiv**, sortiert nach Sternen in absteigender Reihenfolge, weitergeleitet.\n\nEbenfalls entfernt: das `trending`-Argument in den GraphQL-Typen `Query.adminProjects`, `Query.projects` und `Organization.projects`.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/work_items/18493)\n\n\n**5. Container-Registry-Speichertreiber-Updates**\n\n_GitLab Self-Managed_\n\nZwei ältere Container-Registry-Speichertreiber werden in GitLab 19.0 ersetzt:\n\n- **Azure-Speichertreiber:** Der ältere `azure`-Treiber wird zu einem Alias für den neuen `azure_v2`-Treiber. Es ist keine manuelle Aktion erforderlich, eine proaktive Migration wird jedoch für verbesserte Zuverlässigkeit und Leistung empfohlen. Migrationsschritte sind in der [Object-Storage-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/administration/packages/container_registry/#use-object-storage) beschrieben. [Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/523096)\n\n- **S3-Speichertreiber (AWS SDK v1):** Der ältere `s3`-Treiber wird zu einem Alias für den neuen `s3_v2`-Treiber. Der `s3_v2`-Treiber unterstützt Signature Version 2 nicht — eine vorhandene `v4auth: false`-Konfiguration wird transparent ignoriert. Vor dem Upgrade ist eine Migration auf Signature Version 4 erforderlich. [Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/523095)\n\n\n**6. `ciJobTokenScopeAddProject`-GraphQL-Mutation entfernt**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nDie `ciJobTokenScopeAddProject`-GraphQL-Mutation wird zugunsten von `ciJobTokenScopeAddGroupOrProject` eingestellt, das zusammen mit den CI/CD-Job-Token-Scope-Änderungen in GitLab 18.0 eingeführt wurde. Automatisierungen oder Tools, die die veraltete Mutation verwenden, müssen vor dem Upgrade aktualisiert werden.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/474175)\n\n\n**7. `ci_job_token_scope_enabled`-Attribut der Projects API entfernt**\n\n_GitLab.com | Self-Managed | Dedicated_\n\nDas Attribut `ci_job_token_scope_enabled` in der [Projects REST API](https://docs.gitlab.com/api/projects/) wird in GitLab 19.0 entfernt. Das Attribut wurde in GitLab 18.0 eingestellt, als die zugrundeliegende Einstellung entfernt wurde, und hat seitdem stets `false` zurückgegeben.\n\nZur Steuerung des CI/CD-Job-Token-Zugriffs werden die [CI/CD-Job-Token-Projekteinstellungen](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#control-job-token-access-to-your-project) verwendet.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/423091)\n\n\n**8. Paginierungslimit für nicht authentifizierte Projects-API auf GitLab.com eingeführt**\n\n_GitLab.com_\n\nZur Sicherstellung der Plattformstabilität und konsistenten Leistung wird für alle nicht authentifizierten Anfragen an die Projects-List-REST-API auf GitLab.com ein maximales Offset-Limit von 50.000 eingeführt. Beispielsweise ist der `page`-Parameter bei 20 Ergebnissen pro Seite auf 2.500 Seiten begrenzt.\n\nWorkflows, die Zugriff auf mehr Daten benötigen, müssen keyset-basierte Paginierungsparameter verwenden. Dieses Limit gilt nur für GitLab.com. In GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated ist das Offset-Limit standardmäßig deaktiviert und hinter einem Feature-Flag verfügbar.\n\n[Deprecation notice](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/work_items/585176)\n\n\n## Ressourcen zur Folgenabschätzung\n\nGitLab stellt spezifische Tools bereit, mit denen sich die Auswirkungen der geplanten Änderungen auf die eigene GitLab-Instanz analysieren lassen. Nach der Folgenabschätzung empfiehlt sich die Prüfung der Migrationsschritte in der jeweiligen Dokumentation für einen reibungslosen Übergang zu GitLab 19.0.\n\n**[GitLab Detective](https://gitlab.com/gitlab-com/support/toolbox/gitlab-detective) (nur Self-Managed):** Dieses experimentelle Tool prüft eine GitLab-Installation automatisch auf bekannte Probleme, indem es Konfigurationsdateien und Datenbankwerte analysiert. Hinweis: Es muss direkt auf den GitLab-Nodes ausgeführt werden.\n\nNutzende mit einem kostenpflichtigen Plan, die Fragen haben oder Unterstützung bei diesen Änderungen benötigen, können ein Support-Ticket im [GitLab Support-Portal](https://support.gitlab.com/) eröffnen.\n\nKostenlose GitLab.com-Nutzende können zusätzlichen Support über Community-Ressourcen wie die [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/), das [GitLab Community Forum](https://forum.gitlab.com/) und [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/gitlab) erhalten.\n",[9,25],[680],"Martin Brümmer","Ein Leitfaden zu den Breaking Changes in GitLab 19.0","GitLab 19.0 steht vor der Tür: Was sich ändert, welche Anpassungen das eigene Deployment erfordert und wie man sich auf das Upgrade vorbereitet.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775561395/bhe1as7ttjvzltxwgo5m.png",{"featured":33,"template":13,"slug":685},"a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-19-0",{"content":687,"config":699},{"title":688,"description":689,"heroImage":690,"category":9,"tags":691,"authors":694,"date":697,"body":698},"Testergebnisse 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",[692,9,693],"tutorial","devops",[695,696],"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":12,"template":13,"slug":700},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":702,"config":710},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":683,"date":697,"body":707,"category":9,"tags":708},"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.",[706],"John Coghlan","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",[709,9,24],"AI/ML",{"featured":12,"template":13,"slug":711},"gitlab-duo-cli",{"promotions":713},[714,728,740,752],{"id":715,"categories":716,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[717],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[9,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":744,"text":719,"button":745,"image":749},"security-modernization",[743],"security","Are you trading speed for security?",{"text":746,"config":747},"Get your security maturity score",{"href":748,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":753,"paths":754,"header":757,"text":758,"button":759,"image":764},"github-azure-migration",[755,756],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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