[{"data":1,"prerenderedAt":771},["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":708,"next-steps-de-de":761},{"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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18.11: Budgetkontrolle für GitLab Credits – Ausgabelimits und Nutzergrenzen","GitLab 18.11 führt Ausgabelimits und Nutzergrenzen für GitLab Credits ein – für planbare KI-Kosten und reibungslose Budgetgenehmigungen.",[679],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Teams, die GitLab Duo Agent Platform mit On-Demand GitLab Credits nutzen, profitieren von automatisierten Workflows, die früher ganze Sprints beansprucht haben. Mit wachsender Nutzung steigt jedoch der Bedarf an Kostentransparenz – seitens Finance, Procurement und Platform-Teams, die belegen müssen, dass KI-Ausgaben begrenzt, planbar und steuerbar sind.\n\nEine wesentliche Hürde bei der breiteren KI-Einführung ist nicht Skepsis gegenüber der Technologie. Es ist die Unsicherheit bei der Kostenkontrolle. Ohne Ausgabeobergrenzen kann ein arbeitsintensiver Monat zu unerwarteten Kosten führen. Ohne Nutzerlimits können wenige Intensivnutzende das Credit-Kontingent des gesamten Teams aufbrauchen, bevor der Monat endet. Und ohne beides müssen Engineering-Verantwortliche, die Agentic AI weiter ausrollen wollen, aufwändigere Budgetgenehmigungsprozesse durchlaufen.\n\nSeit der [allgemeinen Verfügbarkeit](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/) bietet GitLab Duo Agent Platform bereits Nutzungs-Governance und Transparenz. Mit GitLab 18.11 kommen Verbrauchssteuerung für [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/blog/introducing-gitlab-credits/) hinzu: Ausgabeobergrenzen und Budgetlimits, die Organisationen noch mehr Kontrolle und Transparenz über den Credit-Verbrauch geben.\n\n\n## GitLab Credits steuern\n\nGitLab 18.11 führt drei Steuerungsebenen für den GitLab-Credits-Verbrauch ein: eine Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene, Nutzerlimits auf individueller Ebene sowie Einblick in den Status und die Durchsetzung beider Limits.\n\n\n### Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene\n\nBilling Account Manager können ab sofort eine monatliche Höchstgrenze für den Verbrauch von On-Demand GitLab Credits des gesamten Abonnements festlegen.\n\nFunktionsweise:\n\n* **Limit festlegen** im `Customers Portal` unter den GitLab-Credits-Einstellungen des Abonnements.\n* **Ausgaben automatisch begrenzen.** Erreicht der On-Demand-Verbrauch die Obergrenze, wird der DAP-Zugriff für alle Nutzenden des Abonnements pausiert – bis die nächste monatliche Periode beginnt.\n* **Anpassungen jederzeit möglich.** Das Limit lässt sich innerhalb des Monats anheben oder deaktivieren, um den Zugriff wiederherzustellen.\n\nDas Limit wird monatlich zurückgesetzt; die konfigurierte Grenze gilt so lange, bis sie geändert wird. Da Nutzungsdaten in Intervallen synchronisiert werden – nicht in Echtzeit –, kann nach Erreichen der Obergrenze eine geringe Mehrmenge anfallen, bevor die Durchsetzung greift. Details dazu finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n\n### Nutzerlimits auf individueller Ebene\n\nNicht alle Nutzenden verbrauchen Credits im gleichen Tempo – das ist erwartbar. Problematisch wird es, wenn ein oder zwei Intensivnutzende einen unverhältnismäßig großen Anteil des Kontingents beanspruchen und der Rest des Teams vor Monatsende keinen Zugriff mehr hat.\n\nIndividuelle Nutzerlimits verhindern, dass einzelne Nutzende mehr als ihren fairen Anteil verbrauchen:\n\n* **Einheitliches Nutzerlimit.** Ein gleiches Credit-Limit für alle Nutzenden des Abonnements lässt sich über die GitLab GraphQL API setzen. Anders als die Abonnementobergrenze gilt dieses Limit für den Gesamtverbrauch einer Person über alle Credit-Quellen hinweg.\n* **Individuelle Ausnahmen.** Für differenzierte Limits können über die GraphQL API individuelle Credit-Obergrenzen für bestimmte Nutzende gesetzt werden. So lässt sich beispielsweise Staff Engineers ein höheres Kontingent einräumen, während für das breitere Team ein Standardlimit gilt.\n* **Individuelle Durchsetzung.** Erreicht eine Person ihr Limit, behält sie vollen Zugriff auf GitLab. Lediglich die Duo-Agent-Platform-Nutzung via Credits wird bis zum nächsten Abrechnungszeitraum pausiert. Alle anderen arbeiten unterbrechungsfrei weiter – bis sie ihr eigenes Limit oder die Abonnementobergrenze erreichen, je nachdem, was zuerst eintritt.\n\n\n### Sichtbarkeit und Benachrichtigungen\n\nWird die Abonnementobergrenze erreicht, sendet GitLab eine E-Mail-Benachrichtigung an Billing Account Manager, damit diese reagieren können: das Limit anheben, die nächste Periode abwarten oder Credits umverteilen.\n\nInnerhalb von GitLab können Group Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) einsehen, welche Nutzenden aufgrund ihres individuellen Limits gesperrt wurden, und den Zugriff durch Anpassung der Grenze über die GraphQL API wiederherstellen.\n\n\n## Warum Budgetlimits die KI-Skalierung ermöglichen\n\nKlare Steuerungsmechanismen sind entscheidend, wenn Organisationen ihre KI-Nutzung ausweiten. Drei Gründe:\n\n\n### Planbare KI-Budgets\n\nVerbrauchssteuerung für GitLab Duo Agent Platform macht KI-Ausgaben zu einer planbaren, begrenzten Budgetposition auf Basis von On-Demand GitLab Credits. Das erleichtert sowohl die Budgetfreigabe durch Finance als auch die Planung der quartalsweisen Ausgaben.\n\n\n### Governance und interne Kostenverrechnung\n\nGroße Organisationen müssen KI-Ausgaben häufig internen Budgets, Kostenstellen oder Abteilungsrichtlinien zuordnen. Individuelle Nutzerlimits geben Platform-Teams einen unkomplizierten Mechanismus, Credits fair zuzuweisen und den Verbrauch auf Personenebene nachzuverfolgen. Die API-Konfiguration macht dies auch im Enterprise-Maßstab handhabbar. In Kombination mit den personenbezogenen Verbrauchsdaten aus dem GitLab-Credits-Dashboard lassen sich Verbrauchsmuster nachverfolgen – als Grundlage für interne Kostenverrechnungs- oder Budgetzuweisungsprozesse.\n\n\n### Sicherheit beim Skalieren\n\nViele Kunden starten GitLab Duo Agent Platform zunächst mit einer kleinen Pilotgruppe. Verbrauchssteuerung beseitigt die Risiken, die mit einer Ausweitung auf die gesamte Organisation verbunden sind. Duo Agent Platform lässt sich auf Hunderte oder Tausende von Entwicklungsteams ausrollen – mit der Gewissheit, dass eine harte Ausgabenobergrenze das Budget schützt. Wächst die Nutzung schneller als erwartet, greift das Limit – nicht eine unerwartete Rechnung.\n\n\n## Sitzplatzbasiert vs. verbrauchsbasiert\n\nViele KI-Coding-Tools setzen auf ein sitzplatzbasiertes Preismodell. Eine feste Anzahl von Lizenzen wird zu einem einheitlichen Preis pro Nutzenden erworben. Einfach, aber unflexibel: Der Preis ist derselbe, unabhängig davon, ob jemand das Tool zehnmal täglich nutzt oder gar nicht. Wenn Anbieter zudem Premium-Modelle und verbrauchsabhängige Zusatzkosten auf die Lizenzgebühr aufschlagen, erodiert die Kostentransparenz, die das Lizenzmodell ursprünglich versprochen hat.\n\nGitLab verfolgt einen anderen Ansatz: verbrauchsbasierte Abrechnung mit harten Limits und einem zentralen Governance-Dashboard. Das verbindet die Flexibilität, nur für tatsächliche Nutzung zu zahlen, mit der Budgetplanbarkeit durchgesetzter Ausgabengrenzen.\n\n\n## Anwendungsbeispiele\n\n\n**Beispiel 1: Mittelgroßes SaaS-Unternehmen mit 200 Entwicklungspersonen.** Die Organisation setzt eine Abonnementobergrenze in Höhe des erwarteten On-Demand-Verbrauchs. Die VP of Engineering kann Finance gegenüber zuverlässig zusichern, dass die Duo-Agent-Platform-Ausgaben den genehmigten Betrag nicht überschreiten werden – auch während des Onboardings neuer Teams. Nähert sich die Grenze in der Monatsmitte, erhält der Billing Account Manager eine Benachrichtigung und kann entscheiden: Limit anheben oder die nächste Periode abwarten.\n\n**Beispiel 2: Globales Finanzdienstleistungsunternehmen mit 2.000 Entwicklungspersonen.** Das Unternehmen setzt individuelle Nutzerlimits, um einen fairen Zugang sicherzustellen. Staff Engineers, die an komplexen Refactoring-Projekten arbeiten, erhalten über die API ein höheres individuelles Kontingent; die meisten Entwicklungsteams erhalten ein Standard-Pauschalimit. Einzelne Nutzende können das Gesamtkontingent nicht erschöpfen. Das Platform-Team nutzt die personenbezogenen Verbrauchsdaten im GitLab-Credits-Dashboard für die Nachverfolgung von Verbrauchsmustern und die quartalsweise Budgetplanung.\n\n\n## Erste Schritte\n\nVerbrauchssteuerung ist für GitLab.com- und Self-Managed-Kunden ab GitLab 18.11 verfügbar. Die Konfiguration erfolgt je nach Geltungsbereich und Rolle an unterschiedlichen Stellen.\n\n**Abonnementobergrenze**\n\nBilling Account Manager setzen die Abonnementobergrenze im Customers Portal:\n\n1. Im `Customers Portal` anmelden.\n2. Auf der Abonnementkarte zu den **GitLab Credits**-Einstellungen navigieren.\n3. Die monatliche On-Demand-Credits-Obergrenze aktivieren und den gewünschten Wert eingeben.\n\n**Einheitliches Nutzerlimit**\n\nDas einheitliche Nutzerlimit wird über die GitLab GraphQL API durch Namespace Owner (GitLab.com) oder Instanz-Administratoren (Self-Managed) gesetzt. Details zu verfügbaren Konfigurationsoberflächen finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n**Individuelle Ausnahmen**\n\nFür differenzierte Limits können Namespace Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) individuelle Obergrenzen programmatisch setzen – geeignet für Automatisierungs- und Infrastructure-as-Code-Workflows.\n\n**Verbrauch und Status überwachen**\n\n* **Customers Portal:** Detaillierter Verbrauch und Limitstatus einsehbar.\n* **GitLab.com:** Group Owner können gesperrte Nutzende unter **Einstellungen > GitLab Credits** einsehen.\n* **Self-Managed:** Instanz-Administratoren können Limitstatus und gesperrte Nutzende unter **Admin > GitLab Credits** einsehen.\n\n\n## GitLab Duo Agent Platform – bereit für die Skalierung\n\nVerbrauchssteuerung ist ab sofort in GitLab 18.11 verfügbar. Ausgabelimits setzen, Duo Agent Platform auf weitere Teams ausrollen – und die KI-Ausgaben dabei vollständig im Griff behalten.\n\n> [Mehr über GitLab Credits und Verbrauchssteuerung erfahren](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n",[9,684,25],"AI/ML",{"featured":33,"template":13,"slug":686},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":688,"config":695},{"title":689,"description":690,"authors":691,"heroImage":680,"date":681,"body":693,"category":9,"tags":694},"GitLab 18.11: KI-Agenten CI Expert und Data Analyst schließen Entwicklungslücken","Mit GitLab 18.11 stehen zwei neue Agenten bereit – CI Expert für automatisiertes Pipeline-Setup und Data Analyst für direkte SDLC-Datenabfragen.",[692],"Corinne Dent","KI generiert Code schneller, als die Systeme drum herum mithalten können. Mehr Code bedeutet mehr Merge Requests in der Warteschlange, mehr Pipelines, die konfiguriert werden müssen, mehr Fragen zur Delivery, für die niemand Zeit hat – und die meisten Tools, auf die Teams sich stützen, wurden nicht für dieses Tempo entwickelt.\n\nIn GitLab 18.11 adressieren zwei neue Foundational Agents der Duo Agent Platform konkrete Lücken im Entwicklungszyklus, die KI bislang weitgehend unberührt gelassen hat:\n\n* **CI Expert Agent (jetzt in Beta)** schließt die Lücke zwischen dem Schreiben von Code und einer laufenden Pipeline\n* **Data Analyst Agent (jetzt allgemein verfügbar)** schließt die Lücke zwischen dem Ausliefern von Code und der Fähigkeit, grundlegende Fragen zur tatsächlichen Delivery zu beantworten\n\nDiese Problembereiche lassen sich nicht mit einem allgemeinen Assistenten lösen. Ein Tool außerhalb von GitLab kann eine YAML-Datei generieren oder eine Frage beantworten – es hat jedoch keine Kenntnis davon, wie Pipelines historisch performt haben, wo Fehler gehäuft auftreten oder wie die tatsächlichen MR-Durchlaufzeiten aussehen. Dieser Kontext liegt in GitLab. Diese Agenten auch.\n\n\n## Schnelles CI-Setup mit CI Expert Agent\n\nKI beschleunigt das Schreiben von Code erheblich. Den Code in eine laufende Pipeline zu bringen ist etwas, das die meisten Teams Tage oder Wochen später erledigen – wenn überhaupt. Das Blank-Page-Problem liegt nicht mehr im Editor. Es liegt jetzt in der `.gitlab-ci.yml`.\n\nEntwicklungsteams, die CI noch nie konfiguriert haben, wissen nicht, wie Language Detection in YAML aussieht, welche Test-Befehle verwendet werden sollten oder wie das Ergebnis vor dem Push validiert wird. Teams kopieren entweder eine Konfiguration aus einem früheren Projekt, die möglicherweise nicht passt, fügen Beispiele aus der Dokumentation zusammen oder warten auf die eine Person, die es schon einmal gemacht hat. Ist diese Person nicht verfügbar, wird CI zu etwas, das man \"später erledigt\". Aus \"später\" wird \"nie\".\n\nWenn CI dauerhaft ausbleibt, zeigen sich die Folgen im gesamten Entwicklungsprozess: Änderungen werden ohne automatisierte Absicherung ausgeliefert, Regressionen tauchen in der Produktion statt in der Pipeline auf, und Arbeit häuft sich in größeren, riskanteren Batches an. Teams gewöhnen sich mit der Zeit daran, ohne strukturierte Rückkopplung zu arbeiten – auf undokumentiertes Erfahrungswissen angewiesen statt auf einen reproduzierbaren Feedback-Mechanismus, der in jeden Commit integriert ist.\n\nCI Expert Agent, jetzt in Beta verfügbar, beseitigt diese Hürde systematisch. Der Agent analysiert das Repository, erkennt Sprache und Framework und schlägt eine funktionsfähige Build- und Test-Pipeline vor, die auf dem tatsächlichen Repository-Inhalt basiert – mit einer Erklärung jeder Entscheidung in verständlicher Sprache. Das Ziel: eine laufende Pipeline, ohne YAML manuell schreiben zu müssen.\n\nFunktionsumfang von CI Expert Agent:\n\n* Repository-bewusste Pipeline-Generierung erkennt Sprache, Framework und Test-Setup\n* Generiert valide, ausführbare Build- und Test-Konfigurationen\n* Geführter Erstkonfigurations-Ablauf mit verständlicher Erklärung jedes Schritts im Agentic Chat\n* Native GitLab-CI-Semantik ohne Konfigurations-Übersetzung\n\nDa der Agent innerhalb von GitLab läuft und das tatsächliche Pipeline-Verhalten über Zeit beobachtet, kann jede Verbesserung auf der Arbeitsweise der Teams aufbauen – nicht nur auf statischen Beispielen.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183458036?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=\"CI/CD Expert Agent\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nCI Expert Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## SDLC-Daten in natürlicher Sprache abfragen mit Data Analyst Agent\n\nKI hat das Tempo der Code-Auslieferung erhöht. Grundlegende Fragen dazu, wie diese Arbeit verläuft, sind dadurch nicht einfacher zu beantworten – im Gegenteil.\n\nWie lange liegen MRs im Review? Welche Pipelines bremsen Teams aus? Werden Deployment-Ziele tatsächlich erreicht? Diese Fragen ließen sich früher mit einem Blick auf ein Dashboard beantworten. Mit mehr Code, mehr Teams und mehr Komplexität sind die Daten zwar vorhanden – sie liegen in GitLab – der Zugriff erfordert jedoch nach wie vor das Warten auf ein Analytics-Team, eine Dashboard-Anfrage oder die Einarbeitung in GLQL.\n\nData Analyst Agent schließt diese Lücke. Eine Frage in natürlicher Sprache stellen – und eine sofortige Visualisierung im Agentic Chat erhalten. Keine Abfragesprache, keine Dashboard-Anfrage, kein Warten.\n\nDer Agent beantwortet beispielsweise folgende Fragen – je nach Rolle:\n\n* **Engineering Manager:** MR-Durchlaufzeiten, Durchsatz nach Projekt, wo Reviews stocken\n* **Entwicklungsteams:** Beitragsmuster, instabile Tests, die MRs blockieren, Pipeline-Geschwindigkeit\n* **DevOps- und Plattform-Teams:** Pipeline-Erfolgs- und Fehlerquoten, Runner-Auslastung, Deployment-Frequenz\n* **Engineering Leadership:** Deployment-Frequenz über Portfolios hinweg, Projektgesundheitsmetriken, Lead-Time-Vergleiche\n\nMit der allgemeinen Verfügbarkeit in GitLab 18.11 deckt der Agent MRs, Issues, Projekte, Pipelines und Jobs ab – vollständige SDLC-Abdeckung, erweitert gegenüber dem Beta-Umfang. Da Data Analyst Agent direkt auf vorhandene GitLab-Daten zugreift, ist der Kontext stets aktuell – ohne eine separate Datenpipeline pflegen oder ein Drittanbieter-Tool synchron halten zu müssen. Generierte GitLab Query Language-Abfragen lassen sich überall dort kopieren und verwenden, wo GitLab Flavored Markdown unterstützt wird; ein direkter Export zu Work Items und Dashboards ist in Planung.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183094817?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=\"Data Analyst agent demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nData Analyst Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## Eine Plattform, verbundener Kontext\n\nBeide Agenten laufen innerhalb von GitLab und haben Zugriff auf den Code, die Pipelines, Issues und Merge Requests, die dort bereits vorhanden sind. Das unterscheidet plattformnative KI von einem externen Assistenten: Der Kontext ist stets aktuell und wächst mit der Nutzung. CI Expert Agent und Data Analyst Agent sind zwei konkrete Erweiterungen einer Plattform, auf der KI den gesamten Entwicklungszyklus unterstützt – von der Pipeline-Konfiguration über die Auslieferung bis zur Nachverfolgung.\n\n> [GitLab Duo Agent Platform kostenlos testen](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/) und diese KI-Agenten direkt im Entwicklungs-Workflow einsetzen.\n",[684,24,9],{"featured":12,"template":13,"slug":696},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"content":698,"config":706},{"title":699,"description":700,"authors":701,"heroImage":680,"date":681,"body":703,"category":9,"tags":704},"GitLab 18.11: KI behebt SAST-Schwachstellen – automatisch und 'ready-to-merge'","GitLab 18.11 macht Agentic SAST Vulnerability Resolution allgemein verfügbar und behebt SAST-Schwachstellen per KI-Code-Fix automatisch.",[702],"Alisa Ho","KI generiert Code schneller, als Security-Teams ihn prüfen können. Was früher ein überschaubarer Rückstand an SAST-Befunden (Static Application Security Testing) war, wächst heute mit jedem KI-assistierten Commit weiter an. Laut [GitLab DevSecOps Report 2025](https://about.gitlab.com/resources/developer-survey/) verbringen Entwicklungsteams bereits 11 Stunden pro Monat damit, Schwachstellen nach dem Release zu beheben – also Probleme zu korrigieren, die bereits in der Produktion ausnutzbar sind, statt neue Funktionen zu liefern. Mehr manuelle Remediierung löst dieses Problem grundsätzlich nicht. [Agentic SAST Vulnerability Resolution](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) innerhalb der GitLab Duo Agent Platform ist für genau dieses Problem entwickelt worden.\n\nMit der allgemeinen Verfügbarkeit in GitLab 18.11 generiert Agentic SAST Vulnerability Resolution automatisch zusammenführungsbereite Code-Fixes zur Behebung von SAST-Schwachstellen:\n\n* Entwicklungsteams bleiben im Arbeitsfluss\n* Schwachstellen werden behoben, bevor sie die Produktion erreichen\n* AppSec-Teams verbringen weniger Zeit mit Triage und der Nachverfolgung offener Findings\n\nGitLab 18.11 liefert darüber hinaus schnelleres SAST-Scanning, evidenzbasierte Priorisierung und klar abgegrenzte Governance-Kontrollen.\n\n\n## Auto-Remediierung ohne Unterbrechung des Arbeitsflusses\n\nWenn KI Code in großem Umfang generiert, verändert sich die Ausgangslage grundlegend. Ein Security-Rückstand, der früher linear wuchs, nimmt heute mit jedem modellgestützten Commit weiter zu. Mehr manuelle Kontextwechsel von Entwicklungsteams zu fordern löst dieses Problem nicht – die Mengen sind schlicht zu groß.\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution verändert die Dynamik dieses Zyklus. Sobald ein SAST-Scan abgeschlossen ist, starten die Findings automatisch den [Erkennungsfluss für Fehlalarme (SAST False Positive Detection)](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/). Bestätigte True Positives werden direkt in den Agentic SAST Vulnerability Resolution Flow übergeben, wo GitLab Duo Agent Platform:\n\n* die Schwachstelle im Kontext analysiert\n* einen Fix erstellt, der die Grundursache behebt\n* den Fix durch automatisierte Tests validiert\n\nEntwicklungsteams erhalten einen zusammenführungsbereiten MR mit einem Confidence-Score, auf dessen Basis eine fundierte Entscheidung zur Behebung getroffen werden kann. Der Sprint bleibt auf Kurs, Schwachstellen werden behoben, bevor sie die Produktion erreichen.\n\nZum Thema Scan-Geschwindigkeit: GitLab 18.11 führt [inkrementelles Scanning für Advanced SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/gitlab_advanced_sast/#incremental-scanning) ein. Entwicklungsteams erhalten Schwachstellenergebnisse, ohne auf den Abschluss eines vollständigen Scans warten zu müssen – Pipelines bleiben durchgehend in Bewegung.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183195999?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479%2Fembed\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture\" allowfullscreen=\"\" frameborder=\"0\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\">\u003C/iframe>\n\n\n## Remediierung nach Geschäftsrisiko – nicht nach Score\n\nEine automatisierte Remediierungspipeline funktioniert nur so gut wie das Signal, das sie antreibt. Wenn Schwachstellenscores die tatsächliche Ausnutzbarkeit nicht widerspiegeln, verlieren Entwicklungsteams das Vertrauen in das Signal – und beginnen, es zu ignorieren.\n\nGitLab 18.11 adressiert dieses Problem auf vier Ebenen. Erstens sind [Schwachstellenscores](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/severities/#critical-severity) jetzt im Common Vulnerability Scoring System (CVSS) 4.0 verankert – dem aktuellen Industriestandard mit differenzierteren Metriken zur Erfassung realer Ausnutzbarkeit. Der Score, den Entwicklungsteams in GitLab sehen, entspricht damit dem Stand der Technik für die Bewertung realer Risiken.\n\nDarüber hinaus können AppSec-Teams [richtlinienbasierte Regeln](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/vulnerability_management_policy/#severity-override-policies) definieren, die Schwachstellenscores automatisch anpassen – basierend auf Signalen wie Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), Common Weakness Enumeration (CWE) sowie Dateipfad oder Verzeichnis. Einmal konfiguriert, greifen die Schweregrad-Anpassungen sofort, sodass Entwicklungsteams an einem Rückstand arbeiten, der das tatsächliche Geschäftsrisiko widerspiegelt und nicht den unbereinigten Scanner-Output.\n\nDie risikobasierte Steuerung endet nicht beim Rückstand. AppSec-Teams können jetzt [Freigaberichtlinien konfigurieren](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/merge_request_approval_policies/#vulnerability_attributes-object), die Merges blockieren oder warnen – basierend auf dem Known Exploited Vulnerabilities (KEV)-Status oder dem Exploit Prediction Scoring System (EPSS)-Score. Wird ein Merge blockiert, wissen Entwicklungsteams, dass dies auf realen Ausnutzbarkeitsdaten beruht.\n\nDas [neue Top-CWEs-Diagramm im Security-Dashboard](https://docs.gitlab.com/user/application_security/security_dashboard/#top-10-cwes) gibt Teams abschließend Einblick, welche Schwachstellenklassen in ihren Projekten am häufigsten auftreten. Statt einzelnen Findings nachzujagen, lassen sich Muster erkennen, Grundursachen priorisieren und systemische Risiken adressieren, bevor sie sich auswachsen.\n\n\n## Stärkere Security-Kontrollen bei geringerem operativem Aufwand\n\nEine automatisierte Remediierungspipeline ist nur so gut wie die darunterliegende Scanner-Abdeckung. Inkonsistente Scanner-Konfigurationen führen zu unvollständigen Findings – und damit zu unvollständigen Fixes.\n\nGitLab 18.11 führt den [Security Manager](https://docs.gitlab.com/user/permissions/#default-roles) ein – eine neue Standardrolle, die speziell für Security-Professionals entwickelt wurde. Mit dieser Rolle lassen sich Security-Scanner durchsetzen, Security-Richtlinien definieren und konfigurieren, Triage- und Remediierungs-Workflows für Schwachstellen verwalten sowie Compliance-Frameworks und Audit-Streams pflegen – ohne Code-Änderungs- oder Deployment-Berechtigungen zu benötigen. Security-Teams erhalten genau die Zugriffsrechte, die ihre Aufgaben erfordern, und keine weiteren.\n\nFür AppSec-Teams vereinfachen [SAST-Konfigurationsprofile](https://docs.gitlab.com/user/application_security/configuration/security_configuration_profiles/) die konsistente Scanner-Abdeckung über mehrere Projekte und Gruppen hinweg erheblich. Das Scanning wird einmalig definiert und mit einer Aktion auf alle Projekte einer Gruppe angewendet. Das manuelle Pflegen von YAML-Policy-Dateien, die Abhängigkeit von Entwicklungsteams bei der Scanner-Konfiguration und das Prüfen einzelner Projekte auf Abdeckungslücken entfällt damit.\n\n\n## Automatisierte Vulnerability-Remediierung – jetzt starten\n\nGitLab 18.11 liefert den vollständigen Vulnerability-Workflow auf einer Plattform: KI, die Schwachstellen automatisch behebt, CVSS-4.0-basierte Priorisierung, die Vulnerability-Rauschen reduziert, und Governance-Kontrollen, die Security-Teams den erforderlichen Zugriff und vollständige Abdeckung ermöglichen.\n\n> [GitLab Ultimate kostenlos testen](https://about.gitlab.com/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_global_x_inbound-request_security_en_) und erleben, wie GitLab Duo Agent Platform die automatisierte Remediierung direkt in den Entwicklungs-Workflow integriert.\n\n\nFür konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich die Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n",[705,684,9,24],"security",{"featured":33,"template":13,"slug":707},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"promotions":709},[710,724,736,747],{"id":711,"categories":712,"header":714,"text":715,"button":716,"image":721},"ai-modernization",[713],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":717,"config":718},"Get your AI maturity score",{"href":719,"dataGaName":720,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":722},{"src":723},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":725,"categories":726,"header":728,"text":715,"button":729,"image":733},"devops-modernization",[9,727],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":730,"config":731},"Get your DevOps maturity score",{"href":732,"dataGaName":720,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":737,"categories":738,"header":739,"text":715,"button":740,"image":744},"security-modernization",[705],"Are you trading speed for security?",{"text":741,"config":742},"Get your security maturity score",{"href":743,"dataGaName":720,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":748,"paths":749,"header":752,"text":753,"button":754,"image":759},"github-azure-migration",[750,751],"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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