User Management bietet Tools zur Verwaltung von Nutzer(inne)n und deren Attributen. Von GitLab aus können Nutzer(innen) bereitgestellt, Zugriffskontrolle konfiguriert, Nutzereinstellungen verwaltet und Nutzerattribute überprüft werden.
Einfach direkt im Browser mit allem, was benötigt wird, beitragen – mit einer vollständig ausgestatteten Integrated Development Environment (IDE). GitLab Duo, die KI-gestützte Feature-Suite, ist in der Web IDE verfügbar.
Das GitLab Command Line Interface (CLI) ist ein einheitliches Tool, das die Verwaltung und Interaktion mit GitLab direkt über die Befehlszeile ermöglicht.
Code wird überprüft, Änderungen diskutiert, Wissen geteilt und Fehler im Code unter verteilten Teams durch asynchrones Kommentieren und Review identifiziert. Code-Reviews werden automatisiert, verfolgt und berichtet, und Workflow-Verbesserungen werden mit Code-Review-Analytics identifiziert.
KI-Assistent für proaktive Code-Vorschläge und Autovervollständigungen
Inline-Code-Vervollständigung
Code-Generierung
Code Suggestions in VS Code
Code Suggestions in JetBrains IDEs
Code Suggestions in Visual Studio
Code Suggestions in Neovim
Code Suggestions in GitLab Web IDE
Code-Erklärung in GitLab Duo Chat, verfügbar in der Web IDE
Code-Refactoring in GitLab Duo Chat, verfügbar in der Web IDE
Testgenerierung in GitLab Duo Chat, verfügbar in der Web IDE
Code-Erklärung in GitLab Duo Chat, verfügbar in VS Code
Code-Refactoring in GitLab Duo Chat, verfügbar in VS Code
Testgenerierung in GitLab Duo Chat, verfügbar in VS Code
Code-Erklärung in GitLab Duo Chat, verfügbar in JetBrains IDEs
Code-Refactoring in GitLab Duo Chat, verfügbar in JetBrains IDEs
Testgenerierung in GitLab Duo Chat, verfügbar in JetBrains IDEs
Code-Erklärung in GitLab Duo Chat, verfügbar auf der Repository-Dateiseite
Mehrere Code Suggestions anzeigen
Hilft beim Verständnis von Code durch Erklärung in natürlicher Sprache.
Unterstützt die Übergabe von Merge Requests zwischen Autor(inn)en und Reviewer(inne)n und hilft Reviewer(inne)n, Vorschläge effizient zu verstehen.
Automatisiert sich wiederholende Aufgaben und hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen.
Zugriff auf Secrets wie API-Schlüssel und Passwörter wird gesichert und geschützt, um sicherzustellen, dass sensible Daten während des gesamten Entwicklungsprozesses geschützt sind.
Zugriff auf eine Live-Instanz der Anwendung für jeden Commit ermöglicht gründliche Validierung und Zusammenarbeit, bevor Änderungen in die Hauptcodebasis gemergt werden.
Code-Tests und Coverage sind wichtige Bestandteile eines Continuous Integration Frameworks und stellen sicher, dass Quellcode durch Testsuiten validiert wird und einzelne Pipeline-Komponenten wie erwartet funktionieren.
Häufige Merge Requests werden koordiniert und Merge-Konflikte mit Merge Trains vermieden, um zu verhindern, dass Code-Commits Default- und Main-Branches beschädigen.
Die Auswirkungen von Merge Request Änderungen werden effizient kommuniziert.
Unterstützt bei der Ermittlung der Grundursache für einen Pipeline-Fehler und fehlgeschlagenen CI/CD-Build.
Unterstützt dabei, alle über lange Gespräche auf den neuesten Stand zu bringen, um sicherzustellen, dass alle auf dem gleichen Stand sind.
GitLab bietet eine Virtual Registry, die für häufig aufgerufene Upstream-Artefakte verwendet werden kann.
Eine integrierte Container Registry zum Speichern von Container-Images für jedes GitLab-Projekt. Das Erstellen, Pushen und Abrufen von Images funktioniert sofort mit GitLab CI/CD.
Eine integrierte Helm Chart Registry zum Speichern von Helm Charts für jedes GitLab-Projekt. Das Erstellen, Hochladen und Installieren von Helm Charts funktioniert sofort mit GitLab. Helm ist der Paketmanager für Kubernetes.
GitLab wird als private oder öffentliche Registry für eine Vielzahl unterstützter Paketmanager verwendet. Pakete können veröffentlicht und geteilt werden und als Abhängigkeit in nachgelagerten Projekten genutzt werden.
Model Registry ermöglicht Data Scientists und Entwickler(inne)n die Verwaltung ihrer Machine-Learning-Modelle zusammen mit allen Metadaten, die mit ihrer Erstellung verbunden sind: Parameter, Leistungsmetriken, Artefakte, Logs und mehr.
Komplexe Releases werden über mehrere Projekte hinweg effizient koordiniert. Geplante Bereitstellung, Blackout-Perioden, Parallelisierung und Sequenzierung sowie Unterstützung für die Integration manueller Prozesse ermöglichen schnellere Software-Releases.
Die Bereitstellung von Infrastrukturressourcen wird durch Infrastructure-as-Code automatisiert, Terraform/OpenTofu wird ohne Konfiguration aus CI/CD-Pipelines verwendet, und GitOps Best Practices werden angewendet, um Software schneller bereitzustellen.
Das Deployment-Risiko wird mit einer progressiven Rollout-Strategie reduziert, die Feature Flags umfasst – Teams können die Verfügbarkeit von Features umschalten, Features in kleinen Batches testen und Deployment vom Kunden-Launch trennen.
Environments stehen im Zentrum von DevSecOps und bringen die Ergebnisse der Anwendungsentwicklung vor die Nutzer(innen). Sie bieten Rückverfolgbarkeit von Deployments, Visualisierung von Workload-Zuständen und unterstützen fortgeschrittene Rollout-Strategien, Feature Flag Management und bei Bedarf Rollbacks.
Das Deployment von Anwendungen von Testumgebungen zu Multi-Region-Produktionsservern ist eine Kernanforderung von DevSecOps. Deployments sollten für Platform Engineers einfach zu kodifizieren und für Engineers und Release Manager einfach zu bedienen sein. Darüber hinaus sollten sie Unternehmensanforderungen in Bezug auf Compliance und Sicherheit erfüllen. Deployment Management unterstützt Multi-Cloud, Cloud-Native und Legacy-Infrastrukturen und vereinheitlicht die Plattformerfahrung durch Integration von Tools und Frameworks wie Flux für GitOps.
Quellcode wird automatisch erkannt, erstellt, getestet und gescannt, und erstellte Anwendungen werden mit einem opinionated, aber hochgradig anpassbaren Satz von CI/CD-Vorlagen und Integrationen bereitgestellt und überwacht. Teams können sich auf das Schreiben von Business-Code und bessere Zusammenarbeit konzentrieren, während Software schneller bereitgestellt wird.
CI/CD-Pipelines werden mit wiederverwendbaren Komponenten optimiert – anpassbare, versionierte Einheiten, die im CI/CD-Katalog aufgeführt sind. Komponenten können erstellt oder wiederverwendet werden für flexible, effiziente Workflows.