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DevSecOps-Teams verbringen den Großteil ihrer Zeit mit Nebenaufgaben anstatt mit der reinen Entwicklung von Code. Gleichzeitig nimmt der Einsatz von KI über den gesamten Software-Development-Lifecycle (SDLC) rapide zu. KI-Tools gelten als Schlüssel zur Effizienz- und Produktivitätssteigerung, auch wenn Sicherheits- und Compliance-Anforderungen weiterhin wesentliche Herausforderungen darstellen. Dieser Balanceakt zwischen Geschwindigkeit, Sicherheit und neuen Kompetenzen wird auch das Jahr 2026 prägen.\n\nGitLab hat zusammen mit The Harris Poll 251 deutsche DevSecOps-Profis aus verschiedenen Branchen zur Rolle von Künstlicher Intelligenz im IT-Bereich befragt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, wie KI-Integration, Rollenveränderungen und neue Risiken die Arbeitswelt im DevSecOps-Umfeld in Deutschland prägen und welche Implikationen sich daraus für Unternehmen ergeben.\n\n> **[Den vollständigen Report zu KI im DevSecOps in Deutschland findest du hier.](https://learn.gitlab.com/de-developer-survey/report-de-de-de-devsecops-report-practitioner)**\n\n![GitLabs große und repräsentative KI-Studie aus dem Jahr 2026 mit speziellen Erkenntnissen aus Deutschland](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1769093924/ydel1ylbnd1tuvwsrvwp.png \"Die wichtigsten Erkenntnisse unserer DevSecOps-Studie aus Deutschland, Stand 2026\")\n\n## Kennzahlen unserer Studie\n\n### Der aktuelle Stand von DevSecOps und Softwareentwicklung\n\n* DevSecOps-Profis verbringen dennoch nur einen kleinen Teil ihrer Arbeitszeit mit neuer Softwareentwicklung: Im Schnitt entfallen lediglich 16 % auf das Schreiben von neuem Code, während Meetings und administrative Aufgaben mit 18 % den größten Anteil ausmachen. Weitere relevante Zeitfresser sind Security-Arbeit (13 %), die Verbesserung bestehenden Codes (12 %), Tests und Qualitätssicherung (12 %) sowie Codeverständnis und -pflege mit jeweils 10 %.\n* Als wichtigsten Faktoren, die die Zusammenarbeit im SDLC einschränken, geben 32 % der Befragten organisatorische Silos und veraltete Dokumentationen an. Ein fehlender Wissensaustausch (30 %) und unklare/ineffiziente Prozesse bzw. Tool-Fragmentierung (jeweils 29 %) spielen ebenfalls eine große Rolle. Insgesamt gehen dadurch im Schnitt sieben Arbeitsstunden pro Woche verloren.\n* Trotz moderner Entwicklungsansätze ist kontinuierliches Deployment noch nicht flächendeckend etabliert: Nur 27 % der Unternehmen deployen täglich oder mehrmals täglich. Gleichzeitig zeigen sich im Bereich Compliance-Anforderungen große strukturelle Bremsen, die für Verzögerungen bei 13 % der Releases verantwortlich sind.\n\n### Der Einsatz von KI im Software Development Lifecycle\n\n* Künstliche Intelligenz ist bereits im Status quo der Softwareentwicklung angekommen. 68 % der Befragten verwenden KI bereits im Lebenszyklus der Softwareentwicklung, bei 17 % steht die Etablierung von KI im Jahr 2026 an.\n* Dabei kommt KI derzeit bei 63 % der Befragten in der Dokumentation zum Einsatz. Aber auch für Tests (62 %) und die Programmierung selbst (60 %) wird sie bereits genutzt.\n* 76 % der Befragten stimmen zu, dass die Integration von KI in den SDLC ihres Unternehmens schneller voranschreitet als zunächst angenommen.\n* 98 % der DevSecOps-Profis berichten dabei, dass ihnen KI-Tools bereits Effizienzgewinne gebracht haben. Die größten Effekte entstehen durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben (41 %), Unterstützung bei Tests und Qualitätssicherung (39 %), beim Erkennen von Bugs (38 %) sowie beim Erstellen von Code (36 %).\n* Im Durchschnitt arbeiten die Befragten der Studie an einem Codebestand, der zu 32 % KI-generiert ist. 38 % des Codes werden noch immer von Grund auf neu geschrieben, während 30 % aus bestehenden externen Quellen wie Foren oder Suchergebnissen (ohne KI) kopiert werden.\n\n## Sicherheit, Compliance und Risiken im Zeitalter von KI\n\n* In deutschen Unternehmen tragen vor allem Sicherheitsingenieur(innen) (38 %) und IT-Betriebsteams (33 %) die Hauptverantwortung für Application Security. Platform Engineers werden von 12 %, Entwickler(innen) selbst nur von 10 % der Befragten genannt.\n* Zu den größten Sorgen im Zusammenhang mit KI- und agentischen Systemen zählen Security-Risiken (40 %), Qualitätskontrollen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (38 %), aber auch Datenschutz- und Datensicherheitsfragen (33 %).\n* In Compliance-Aktivitäten investieren DevSecOps-Teams derzeit im Durchschnitt elf Stunden pro Monat und weitere zehn Stunden in die Behebung von Sicherheitsproblemen nach dem Release. Im Schnitt sind die Teams an acht Compliance-Audits pro Jahr beteiligt.\n* Mit 76 % wird aktuell noch ein Großteil der Compliance-Anforderungen in der Softwareentwicklung manuell umgesetzt – 77 % erwarten aber, dass sich bis 2027 „Compliance as Code“ etabliert, bei dem Vorgaben automatisiert im Entwicklungsprozess verankert sind.\n\n![Fachkräfte sind sich einig: KI kann den Menschen nicht vollständig ersetzen, Studie von GitLab 2026](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1769093754/lmc2if6v6q3uxhqgtgel.png \"Menschliche Beiträge bleiben wichtig\")\n\n## Der Blick nach vorn: DevSecOps, KI und Arbeit ab 2026\n\n* DevSecOps-Profis stehen künstlicher Intelligenz trotz bewusster Risiken positiv gegenüber: 78 % der Befragten geben an, sich grundsätzlich zuversichtlich in Bezug auf den Ansatz ihres Unternehmens zur Anwendungssicherheit zu fühlen. Der gleiche Anteil meint allerdings auch, dass agentische KI „beispiellose Sicherheitsherausforderungen“ mit sich bringt.\n* Zudem vertrauen DevSecOps-Teams darauf, dass KI etwa ein Drittel der täglichen Aufgaben ohne menschliche Überprüfung übernehmen kann. Am häufigsten gaben Befragte dafür Tätigkeiten wie die Dokumentation (53 %), das Schreiben von Tests (51 %) und Code-Reviews (49 %) an.\n* Als Tätigkeiten, die dauerhaft in Menschenhand bleiben werden, gelten hingegen vorrangig Zusammenarbeit (43 %), Innovation (42 %) und strategisches Denken sowie Kommunikation (37 %). Daran anknüpfend erwarten 80 % der DevSecOps-Profis, dass KI ihre Rolle in den kommenden fünf Jahren erheblich verändern wird.\n\n## KI wird zum festen Bestandteil moderner Softwareentwicklung\n\nDer Report macht deutlich, dass künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung bereits heute messbar verändert und im DevSecOps-Alltag eingebunden ist. Unternehmen nutzen KI, um Effizienzverluste auszugleichen und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen – gleichzeitig stoßen sie jedoch zunehmend auf neue Anforderungen in den Bereichen Sicherheit, Compliance und Governance.\n\nDer Erfolg von KI ist dabei weniger von einzelnen Tools als von ihrer strategischen Einbettung abhängig. Rollen verschieben sich, menschliche Kontrolle bleibt in vielen Belangen aber zentral, und Platform Engineering entwickelt sich zur Voraussetzung für skalierbare KI-Nutzung.\n\nLangfristig entscheidet also nicht der Einsatz von KI an sich über Wettbewerbsfähigkeit – denn sie ist längst etabliert. Vielmehr wird die Fähigkeit richtungsweisend, künstliche Intelligenz strukturiert und verantwortungsvoll in das eigene Unternehmen zu integrieren.\n\n> **[Lade den vollständigen Report zu KI im DevSecOps in Deutschland jetzt herunter.](https://learn.gitlab.com/de-developer-survey/report-de-de-de-devsecops-report-practitioner)**","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1769093617/edx2qpx7lznmi8ng5xo2.png","yml",{},"/de-de/blog/devsecops-report-germany",{"config":28,"title":30,"ogTitle":31,"description":21,"ogDescription":21},{"noIndex":29},false,"Wie KI ab 2026 DevSecOps neu definiert – Studie","Wie KI ab 2026 DevSecOps neu definiert","de-de/blog/devsecops-report-germany",[34],"devsecops","YFFcxomhttjHvkNVc-f6lbMbyQ2f2p2CNU33Y_FtyBA",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":367,"minimal":402,"duo":420,"pricingDeployment":430},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/de-de/","gitlab 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Für Entwicklungsteams und Engineering-Leads gilt: Dies ist das Programm, das Partner stärkt, welche Teams wie deines beim Skalieren unterstützen.*\n\nViele Unternehmen wissen, dass sie eine moderne DevSecOps-Plattform benötigen. Was ihnen oft fehlt, sind die Kapazitäten, eine solche Plattform bereitzustellen, zu betreiben und kontinuierlich zu optimieren – und gleichzeitig Software im Tempo der Geschäftsanforderungen zu liefern. Für MSPs ist das eine konkrete Chance, und GitLab stellt jetzt ein definiertes Programm zur Verfügung, um sie dabei zu unterstützen.\n\nVorgestellt wird das **GitLab MSP Partner-Programm** – ein neues globales Programm, das qualifizierten MSPs ermöglicht, GitLab als vollständig verwalteten Service für ihre Kunden bereitzustellen.\n\n## Was das für Partner und Kunden bedeutet\n\nGitLab bietet erstmals ein formal definiertes, global verfügbares Programm, das speziell für MSPs entwickelt wurde. 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Unternehmen treiben ihre DevSecOps-Transformation voran, navigieren dabei jedoch oft komplexe Migrationen, fragmentierte Toolchains und wachsende Sicherheitsanforderungen – zusätzlich zu ihrer Kernaufgabe, Software zu entwickeln und auszuliefern.\n\nGitLab MSP-Partner übernehmen den operativen Betrieb der Plattform, einschließlich Deployment, Migration, Administration und laufendem Support, damit sich Entwicklungsteams auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren können.\n\n## Was MSP-Partner erhalten\n\n**Finanzielle Vorteile**: MSP-Partner erzielen GitLab Partner-Margen zuzüglich einer zusätzlichen MSP-Prämie auf alle Transaktionen, Neugeschäfte und Verlängerungen. 100 % der Servicegebühren für Deployment, Migration, Training, Enablement und strategische Beratung verbleiben beim Partner. 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Es gibt keine Mindest-ARR- oder Kundenanzahl-Anforderungen für den Beitritt. So sieht der Weg aus:\n\n1. **Eignung prüfen** – Überprüfen, ob die geschäftlichen und technischen Anforderungen auf der [Handbook-Seite](https://handbook.gitlab.com/handbook/resellers/channel-program-guide/#the-gitlab-managed-service-provider-msp-partner-program) erfüllt sind.\n2. **Über das GitLab Partner Portal bewerben** – Bewerbung mit geschäftlicher und technischer Dokumentation einreichen.\n3. **90-tägiges Onboarding absolvieren** – Ein strukturierter Onboarding-Prozess umfasst Verträge, technisches Enablement, Vertriebstraining und das erste Kundenprojekt.\n4. **Managed-Services-Angebot aufbauen** – Services paketieren, SLAs festlegen und erste Kunden gewinnen.\n\nVollständige Bewerbungen werden innerhalb von etwa drei Werktagen geprüft.\n\n> Interesse am Aufbau einer GitLab Managed Services-Praxis? Neue Partner können sich [als GitLab Partner bewerben](https://about.gitlab.com/de-de/partners/). Bestehende Partner wenden sich an ihren GitLab-Ansprechpartner, um mehr über das Programm zu erfahren.\n",[17,9,274],{"featured":29,"template":12,"slug":682},"introducing-the-gitlab-managed-service-provider-msp-partner-program",{"content":684,"config":696},{"title":685,"authors":686,"date":690,"body":691,"category":9,"tags":692,"description":694,"heroImage":695},"DevSecOps-as-a-Service auf Oracle Cloud Infrastructure – mit Data Intensity",[687,688,676,689],"Biju Thomas","Matt Genelin","Ryan Palmaro","2026-02-11","Viele Unternehmen entscheiden sich für GitLab Self-Managed, weil es Kontrolle, Anpassungsmöglichkeiten und Sicherheit bietet. Gleichzeitig kann die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur eine erhebliche betriebliche Herausforderung darstellen – insbesondere für Teams, die sich auf die Softwareentwicklung konzentrieren möchten, nicht auf den Plattformbetrieb.\n\nAus diesem Grund arbeitet GitLab mit [Oracle Cloud Infrastructure (OCI)](https://www.oracle.com/cloud/) und [Data Intensity](https://www.dataintensity.com/services/security-services/devsecops/), einem Oracle Managed Services Provider, zusammen, um eine neue Managed-Service-Option anzubieten: DevSecOps-as-a-Service. Der Dienst verbindet die Kontrolle von GitLab Self-Managed mit dem Betriebskomfort eines vollständig verwalteten Service.\n\n\n## Warum GitLab Self-Managed?\n\nGitLab Self-Managed bietet die vollständige Kontrolle über die eigene DevSecOps-Plattform. Datenstandort, Instanzkonfiguration und Anpassungen an spezifische Compliance-, Sicherheits- oder Betriebsanforderungen lassen sich frei bestimmen. Dieses Maß an Kontrolle ist für Unternehmen mit strengen regulatorischen Anforderungen, Anforderungen an die Datenresidenz oder spezifischen Integrationsanforderungen relevant.\n\nGleichzeitig bedeutet der Betrieb von GitLab Self-Managed die Verwaltung von Servern, die Durchführung von Upgrades, die Sicherstellung der Hochverfügbarkeit und die Implementierung von Disaster Recovery – alles Aufgaben, die spezialisiertes Know-how und dedizierte Ressourcen erfordern.\n\n\n## Ein verwalteter Weg zu GitLab Self-Managed\n\nDevSecOps-as-a-Service von Data Intensity auf OCI übernimmt diese betrieblichen Aufgaben, während die Kontrollvorteile von GitLab Self-Managed erhalten bleiben. Anstatt die Infrastruktur selbst aufzubauen und zu warten, steht eine eigenständige GitLab-Instanz bereit, die vom Data-Intensity-Team verwaltet wird und auf der Cloud-Infrastruktur von OCI läuft.\n\nDer Service umfasst:\n\n* Eigenständige GitLab-Instanz auf OCI-Infrastruktur\n* 24/7-Monitoring, Alarmierung und Support\n* Vierteljährliches Patching in festgelegten Wartungsfenstern\n* Automatisierte Backups und Disaster-Recovery-Schutz\n\n\n## Skalierung mit dem Unternehmen\n\nDer Managed Service von Data Intensity bietet abgestufte Architekturen, die sich an Benutzerkapazität und Recovery-Anforderungen anpassen lassen:\n\n| **Feature**           | **Standard**     | **Premier**      | **Premier +**    |\n|-----------------------|------------------|------------------|------------------|\n| **Benutzerkapazität** | Bis zu 1.000     | Bis zu 2.000     | Bis zu 3.000     |\n| **Performance**       | 20 Requests/Sek. | 40 Requests/Sek. | 60 Requests/Sek. |\n| **Verfügbarkeit**     | 99,9 %           | 99,95 %          | 99,99 %          |\n| **Recovery (RTO)**    | 48 Stunden       | 8 Stunden        | 4 Stunden        |\n\nWeitere Informationen sind auf der Website von Data Intensity verfügbar: [DevSecOps-as-a-Service](https://www.dataintensity.com/services/security-services/devsecops/).\n\n\n## Warum OCI für GitLab?\n\nOracle Cloud Infrastructure (OCI) bietet eine stabile Grundlage für den Betrieb von GitLab Self-Managed – mit einer sicheren, leistungsfähigen Umgebung zu geringeren Kosten als bei anderen Hyperscalern. 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Dieser Schritt markiert den Beginn unserer Initiative, die umfassende GitLab-Dokumentation weltweit zugänglich zu machen.\n\n![Japanische GitLab-Dokumentationsseite](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765299500/hya4bog8gllk1kimduac.png)\n\n## Die besondere Herausforderung des japanischen Marktes\n\nJapan gehört zu den größten Wirtschaftsräumen weltweit und stellt einen wichtigen Markt für Unternehmenssoftware dar. Trotz hoher technischer Kompetenz und einer großen Entwickler-Community kann die Sprachbarriere bei englischsprachiger Dokumentation für viele Nutzer eine Herausforderung darstellen.\n\nEntwicklungsteams und DevSecOps-Teams haben uns direkt mitgeteilt, dass englischsprachige Dokumentation nicht nur eine Unannehmlichkeit, sondern ein Hindernis darstellt, um GitLab optimal zu nutzen. Die Auswirkungen zeigen sich in jeder Phase: Von der initialen Evaluierung, bei der Teams GitLabs Funktionen schwerer einschätzen können, über den täglichen Betrieb, bei dem das Finden von Lösungen länger dauert, bis hin zur Aktualisierung mit neuen Features und Best Practices.\n\nIn wettbewerbsintensiven Märkten beeinflusst diese Sprachbarriere direkt die Marktdurchdringung. Bei der Evaluierung von Unternehmenssoftware signalisiert die Verfügbarkeit umfassender muttersprachlicher Dokumentation ein langfristiges Markt-Commitment. Sie zeigt, dass ein Anbieter nicht nur symbolische Anstrengungen unternimmt, sondern genuines Interesse hat, Nutzer während ihrer gesamten Journey zu unterstützen.\n\nUm diese Herausforderung zu adressieren, haben wir eine Lokalisierungs-Infrastruktur von Grund auf entwickelt, die mit unserer Methode zur Erstellung und Pflege von Dokumentation bei GitLab integriert ist.\n\n## Lokalisierung auf Basis von docs-as-code-Prinzipien\n\nGitLabs Dokumentation wird wie jeder andere Code-Beitrag behandelt: Sie befindet sich neben dem Produktcode in GitLab-Projekten und wird über Merge Requests verwaltet. Dieses System stellt sicher, dass Dokumentation versionskontrolliert, kollaborativ reviewt und automatisch durch CI/CD-Pipelines getestet wird. Tests prüfen auf Probleme mit Sprache, Formatierung und Links. Die englischsprachige und japanische Dokumentationsseite werden dynamisch mit dem Hugo Static Site Generator generiert und nach dem Mergen von Änderungen deployed, sodass Nutzer stets Zugriff auf aktuelle Informationen haben.\n\nDer docs-as-code-Ansatz stellt einen systematischen Rahmen für die Verwaltung mehrsprachiger Dokumentation bereit. Durch die Behandlung von Dokumentation als Code – mit Versionskontrolle, automatisierten Tests und CI/CD-Pipelines – entsteht eine reproduzierbare, skalierbare Infrastruktur. Dieser methodische Ansatz reduziert manuelle Koordinationsaufwände und gewährleistet konsistente Qualitätsstandards über alle Sprachen hinweg.\n\nDie Dokumentation ist umfangreich und zieht Inhalte aus verschiedenen Quellprojekten: GitLab, GitLab Runner, Omnibus GitLab, GitLab Charts, GitLab Operator und GitLab CLI (glab) ([Details zur Architektur](https://gitlab.com/gitlab-org/technical-writing/docs-gitlab-com/-/blob/main/doc/architecture.md)). Diese Größenordnung und hohe Update-Frequenz stellten eine erhebliche Lokalisierungsherausforderung dar. Um mit der kontinuierlichen Entwicklung dieser englischen Quellprojekte Schritt zu halten, mussten wir eine Lokalisierungs-Infrastruktur entwickeln, die diese Komplexitäten bewältigt, eine vollständig lokalisierte Seite auf Enterprise-Niveau bereitstellt und gleichzeitig unsere CI/CD-Pipeline-Anforderungen erfüllt.\n\n## Wie wir GitLab-Dokumentation lokalisiert haben\n\nFür unsere initiale japanische Lokalisierung haben wir eine Strategie gewählt, bei der neue Ordner in die bestehende englische Content-Struktur integriert werden. Konkret haben wir `doc-locale/ja-jp`-Ordner in jedem Projekt eingeführt, das Markdown-Quelldateien speichert. Diese Architektur [hält die Übersetzungen direkt neben ihrem Quellcontent](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/tree/master/doc-locale/ja-jp) und bewahrt gleichzeitig eine klare organisatorische Trennung. Das ermöglicht uns, dieselbe robuste Versionskontrolle, etablierte Review- und Kollaborations-Workflows und sogar einige der automatisierten Qualitätschecks, die für unsere englische Dokumentation verwendet werden, auf den übersetzten Content anzuwenden.\n\nDiese [für japanische Dokumentation entwickelte Internationalisierungs-Infrastruktur](https://handbook.gitlab.com/handbook/marketing/localization/tech_docs_localization/#multilingual-hugo-docs-implementation) bietet eine skalierbare Grundlage für zukünftige Spracherweiterungen. Mit der nun vorhandenen Architektur, den Tools und Prozessen sind wir gut positioniert, zusätzliche Sprachen zu unterstützen und unser Commitment fortzusetzen, GitLab weltweit zugänglich zu machen.\n\n## Ein KI-gestützter Übersetzungs-Workflow, der Geschwindigkeit und Qualität ausbalanciert\n\nWir haben einen strategischen, phasenweisen Ansatz für die Content-Verarbeitung durch Übersetzung gewählt und Seiten basierend auf ihren englischsprachigen Page Views priorisiert. Die am häufigsten besuchten Seiten durchliefen zuerst die KI-Übersetzung, gefolgt von umfassendem linguistischem Human-Review. Wir haben nachfolgende Phasen bewusst pausiert, bis diese Prioritätsseiten den vollständigen Human-Review-Zyklus abgeschlossen hatten. Diese bewusste Sequenzierung ermöglichte es uns, ein robustes, kuratiertes Translation Memory und eine Termbase aus unserem wichtigsten Content aufzubauen. Diese linguistischen Assets beschleunigten und verbesserten die Qualität über den gesamten verbleibenden Content hinweg. Parallel diente diese initiale Phase als Testumgebung für die technische Infrastruktur auf GitLab-Seite. Wir nutzten sie, um unsere CI/CD-Pipelines iterativ zu stärken, unsere Übersetzungs- und Post-Editing-KI-Skripte zu verfeinern und unseren Translation-MR-Review-Prozess zu festigen.\n\nUm internationalen Nutzern die aktuellste Dokumentation bereitzustellen und gleichzeitig hochqualitativen übersetzten Content zu garantieren, haben wir [einen KI-gestützten Übersetzungs-Workflow mit Human-Post-Editing implementiert](https://handbook.gitlab.com/handbook/marketing/localization/tech_docs_localization/#translation-workflow):\n\n* Phase 1: KI-gestützte Übersetzung. Wir haben ein maßgeschneidertes KI-Übersetzungssystem entwickelt, das mit GitLab-spezifischem Kontext angereichert ist: Style Guides, GitLab-UI-Content-Übersetzungen, Terminologiedatenbanken und Original-File-Context. Dieses System verarbeitet intelligent GitLabs spezialisierte Markdown-Syntax (GLFM) und schützt Elemente wie Placeholder-Variablen, Alert-Boxen, Hugo-Shortcodes und GitLab-spezifische Referenzen, die Standard-Übersetzungstools nicht standardmäßig verarbeiten können.\n* Phase 2: Linguistisches Human-Review. Professionelle japanische Übersetzer, die auf technischen Content spezialisiert sind, reviewen und verfeinern die KI-Übersetzungen. Sie arbeiten mit GitLabs japanischem Style Guide, Translation Memory und Terminologiedatenbank, um Genauigkeit, natürlichen Sprachfluss und kulturelle Angemessenheit sicherzustellen. Diese human-reviewten Übersetzungen ersetzen progressiv die KI-Versionen auf der Seite.\n\n## Technische Herausforderungen und Lösungen\n\nDie Lokalisierung von GitLabs umfangreicher Dokumentation unter Beibehaltung unserer docs-as-code-Prinzipien und des CI/CD-getriebenen Publishing-Workflows erforderte erhebliche technische Innovation. Die Herausforderungen gingen über die Übersetzung selbst hinaus: Wir mussten komplexe Markdown-Syntax bewahren, automatisierte Testing-Standards aufrechterhalten, nahtlose Content-Fallbacks sicherstellen und nachhaltige Prozesse für kontinuierliche Updates über mehrere Quellprojekte hinweg schaffen.\n\nDie **Komplexität der englischen Markdown-File-Syntax** führte dazu, dass wir Custom-Code und Regex in unserem Translation Management System (TMS) entwickelten, um Codeblocks, URLs und andere funktionale Elemente zu schützen, die nicht für Übersetzung exponiert werden sollten.\n\n![Translation Management System](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765299311/x3oglow15o5z6xthgxfn.png)\n\nAufgrund der Dynamik der englischen Content-Generierung haben wir einen **englischen Fallback-Mechanismus** etabliert. Wenn die japanische Übersetzung noch nicht bereit ist, zeigt die lokalisierte Seite nahtlos englischen Content mit übersetzter Navigation und UI an, verhindert 404-Fehler und bewahrt den Sprachkontext über Hugos Rendering-System.\n\nWir haben die lokalisierte Navigation und Verlinkung verbessert, sodass sie sich dynamisch anpasst und die Locale beibehält. Wir haben **Anchor-IDs** in den übersetzten Dateien hinzugefügt, indem wir die englische Datei vor dem Senden zur Übersetzung vorverarbeitet haben. Das verbessert die Experience für Personen, die von einem Link zu einer Docs-Seite navigieren. Die konsistente Anchor-ID bedeutet, dass sie zwischen beiden Sprachen wechseln können und dennoch an der korrekten Stelle auf der Seite landen.\n\n![Englischer Fallback-Mechanismus](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765299310/uqimyjm0ltvpcnc7bowk.png)\n\n[Wir haben auch CI/CD-Pipelines erweitert](https://gitlab.com/groups/gitlab-com/localization/-/work_items/109), um lokalisierten Content in Translation-MRs nach denselben Qualitätsstandards wie die englischen Docs zu testen. Das ermöglicht es uns, invalide Hugo-Shortcodes, Spaces innerhalb von Links oder bare URLs zu erkennen. Es identifiziert auch verwaiste Dateien und Redirect-Dateien ohne Target-Dateien. Die Jobs, die auf MRs mit übersetzter Dokumentation laufen, lassen sich in der [GitLab-Projekt-`.gitlab/ci/docs.gitlab-ci.yml`-Datei](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/blob/master/.gitlab/ci/docs.gitlab-ci.yml) einsehen.\n\nEin zentralisiertes Translation-Request-System orchestriert den Workflow: Es überwacht die englischen Dateien, identifiziert neuen und aktualisierten Content, routet Dateien zur Übersetzung, erstellt automatisch Translation-Merge-Requests, trackt den File-Status in Translation-Requests und pflegt einen Audit-Trail. Um die Docs zu übersetzen, haben wir [430 Translation-MRs verarbeitet](https://gitlab.com/groups/gitlab-com/localization/tech-docs-forked-projects/prod/-/merge_requests/?sort=updated_asc&state=merged&label_name%5B%5D=gitlab-translation-service&label_name%5B%5D=translation-upstream%3A%3A%20complete&first_page_size=100) mit jeweils 1-10 Dateien pro Translation-MR.\n\nDie Git-basierte Versionskontrolle liefert automatische Audit-Trails für alle Dokumentationsänderungen und erfüllt damit Anforderungen aus ISO 27001 Anhang A.12.4.1. Jede Änderung ist mit Zeitstempel, Autor und Commit-Historie nachvollziehbar – eine wertvolle Eigenschaft für Compliance-Audits und Qualitätssicherung in regulierten Branchen. Die 430 verarbeiteten Merge Requests dokumentieren den vollständigen Prozess lückenlos.\n\n![Translation-MRs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765299311/fgbrtapbmclj4pvdjh9k.png)\n\nDas Ergebnis ist eine japanische Dokumentations-Experience, die mit englischen Content-Updates synchronisiert bleibt und Nutzern schnelleren Zugriff auf kritische Informationen bietet. Nutzer können Content vollständig in ihrer Sprache entdecken und navigieren, wobei Englisch nur für Content erscheint, der sich noch in Übersetzung befindet. Sie können GitLabs Qualitätsstandards vertrauen und gleichzeitig schnell auf die neuesten Features zugreifen. All dies schafft eine nachhaltige, skalierbare Grundlage für zukünftige Sprachen und Dokumentationswachstum.\n\nDie für japanische Dokumentation entwickelte Architektur ist sprachunabhängig und lässt sich direkt auf andere Sprachen übertragen. Der technische Stack (GitLab CI/CD, Hugo, Git) funktioniert identisch für deutsche, französische oder spanische Dokumentation. Nur die Translation-Memory-Inhalte und Terminologiedatenbanken unterscheiden sich – die zugrundeliegende Infrastruktur und Automatisierung bleiben gleich.\n\nWeitere technische Details finden sich auf unserer [GitLab Product Documentation Handbook-Seite](https://handbook.gitlab.com/handbook/marketing/localization/tech_docs_localization/).\n\n## Besuche unsere japanische Docs-Seite\n\nOb langjähriger GitLab-Nutzer oder gerade erst am Start: Wir hoffen, dass diese lokalisierte Dokumentation die DevSecOps-Journey reibungsloser und zugänglicher macht.\n\nDies ist erst der Anfang unserer Lokalisierungsanstrengungen, und dein Feedback ist wichtig, um uns zu verbessern. Bei Übersetzungsproblemen, Verbesserungsvorschlägen oder einfach um Erfahrungen mit der japanischen Dokumentation zu teilen: Bitte melde dich. Kommentare können in unserem [Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-com/localization/docs-site-localization/-/work_items/782) hinterlassen werden.\n\nWährend wir diese Lokalisierungs-Infrastruktur weiterentwickeln, umfassen unsere unmittelbaren Prioritäten die Verbesserung der Sucherfahrung für japanische Nutzer und die Beschleunigung unseres kontinuierlichen Lokalisierungs-Workflows, um die Zeitlücke zwischen englischen Updates und ihren japanischen Übersetzungen zu minimieren. Danke an unsere japanische Community für die kontinuierliche Unterstützung und Geduld, während wir daran arbeiten, euch besser zu dienen. Wir sind committed, GitLab zur besten DevSecOps-Plattform für japanische Teams zu machen, und umfassende japanische Dokumentation ist ein wichtiger Schritt auf dieser Journey.\n\n> Jetzt erkunden unter [docs.gitlab.com/ja-jp](https://docs.gitlab.com/ja-jp)!",[708,9],"product",{"featured":11,"template":12,"slug":710},"how-we-built-and-automated-our-new-japanese-gitlab-docs-site",{"promotions":712},[713,727,738],{"id":714,"categories":715,"header":717,"text":718,"button":719,"image":724},"ai-modernization",[716],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":720,"config":721},"Get your AI maturity score",{"href":722,"dataGaName":723,"dataGaLocation":241},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":725},{"src":726},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":728,"categories":729,"header":730,"text":718,"button":731,"image":735},"devops-modernization",[708,34],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":732,"config":733},"Get your DevOps maturity score",{"href":734,"dataGaName":723,"dataGaLocation":241},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":739,"categories":740,"header":742,"text":718,"button":743,"image":747},"security-modernization",[741],"security","Are you trading speed for security?",{"text":744,"config":745},"Get your security maturity score",{"href":746,"dataGaName":723,"dataGaLocation":241},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":748},{"src":749},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":751,"blurb":752,"button":753,"secondaryButton":758},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":754,"config":755},"Kostenlosen Test starten",{"href":756,"dataGaName":47,"dataGaLocation":757},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":49,"config":759},{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":757},1772652042703]