[{"data":1,"prerenderedAt":771},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock":3,"navigation-de-de":39,"banner-de-de":443,"footer-de-de":453,"blog-post-authors-de-de-Chloe Cartron|Olivier Dupré":658,"blog-related-posts-de-de-gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock":685,"assessment-promotions-de-de":723,"next-steps-de-de":761},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":12,"path":29,"publishedDate":26,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":38},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock.yml","Gitlab Duo Self Hosted Models On Aws Bedrock",[7,8],"chloe-cartron","olivier-dupr",null,"ai-ml",{"featured":12,"template":13,"slug":14},true,"BlogPost","gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"title":16,"description":17,"authors":18,"heroImage":21,"body":22,"category":10,"tags":23,"date":26},"Datensouveränität sichern – durch Self-Hosted GitLab Duo","GitLab Duo selbst hosten für Datenkontrolle. Systematische Bereitstellung mit AWS Bedrock, vLLM oder Air-Gapped – für Compliance-Anforderungen.",[19,20],"Chloe Cartron","Olivier Dupré","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098682/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/duo-blog-post_1Cy89R1pY8OMwyrgSB525O_1750098682075.png","Unternehmen stehen beim Einsatz von KI-Fähigkeiten zur Beschleunigung  des Software-Entwicklungszyklus vor einer kritischen Herausforderung:  Wie lassen sich KI-Funktionen nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über  Daten, Infrastruktur und Sicherheitsarchitektur bewahren? [GitLab Duo  Self-Hosted](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/) bietet hierfür eine Lösung.\nDieser Artikel beschreibt die Implementierung von GitLab Duo Self-Hosted-Modellen.  Der systematische Leitfaden richtet sich an Unternehmen mit strengen  Datensouveränitätsanforderungen, die dennoch KI-gestützte Entwicklung nutzen  möchten. Der Fokus liegt auf Modellen, die auf AWS Bedrock gehostet werden,  anstatt eine [LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)-Serving-Lösung  wie vLLM einzurichten. Die Methodik lässt sich jedoch auf Modelle übertragen,  die im eigenen Rechenzentrum betrieben werden.\n## Warum GitLab Duo Self-Hosted?\nGitLab Duo Self-Hosted ermöglicht die Bereitstellung von GitLabs KI-Fähigkeiten  vollständig in der eigenen Infrastruktur – On-Premises, in einer Private Cloud  oder in abgesicherten Umgebungen.\n\nZentrale Vorteile:\n* **Vollständige Datenkontrolle:** Sensibler Code und geistiges Eigentum  verbleiben im eigenen Sicherheitsperimeter. Daten verlassen die Umgebung nicht.\n* **Modellflexibilität:** Auswahl aus verschiedenen Modellen für spezifische  Leistungsanforderungen und Anwendungsfälle, darunter Anthropic Claude, Meta Llama,  Mistral-Familien und OpenAI GPT-Familien.\n* **Compliance-Konformität:** Unterstützung bei der Erfüllung regulatorischer  Anforderungen in stark regulierten Branchen, in denen Daten innerhalb spezifischer  geografischer Grenzen verbleiben müssen.\n* **Anpassbarkeit:** Konfiguration, welche GitLab Duo-Funktionen welche  spezifischen Modelle nutzen – zur Optimierung von Leistung und Kosten.\n* **Bereitstellungsflexibilität:** Deployment in vollständig luftspalt-isolierten  Umgebungen, On-Premises oder in abgesicherten Cloud-Umgebungen.\n\n## Architektur-Überblick\nDie GitLab Duo Self-Hosted-Lösung besteht aus drei Kernkomponenten:\n1. **Self-Managed GitLab-Instanz**: Die bestehende GitLab-Instanz, in der  Anwenderteams mit GitLab Duo-Funktionen interagieren.\n2. **AI Gateway**: Service, der Anfragen zwischen GitLab und dem gewählten  LLM-Backend routet.\n3. **LLM-Backend**: Der eigentliche KI-Modell-Service – in diesem Artikel  AWS Bedrock.\n**Hinweis:** Es lässt sich auch [eine andere Serving-Plattform](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/)  verwenden, beispielsweise bei On-Premises-Betrieb oder anderen Cloud-Anbietern.\n\n![Netzwerk-Flussdiagramm für Air-Gapped-Architektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/jws4h2kakflfrczftypj.png)\n\n> **FÜR COMPLIANCE-VERANTWORTLICHE: Datensouveränität und regulatorische Anforderungen** > > GitLab Duo Self-Hosted ermöglicht die vollständige Bereitstellung von KI-Fähigkeiten  > in der eigenen Infrastruktur – ohne Datenübertragung an externe Dienste. Dies kann  > Unternehmen bei der Erfüllung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen unterstützen. > > **Bereitstellungsoptionen für verschiedene Compliance-Level:** > - **Air-Gapped:** Vollständige Netzwerkisolierung für Hochsicherheitsumgebungen (beispielsweise Behörden, Verteidigung, kritische Infrastrukturen) > - **On-Premises:** vLLM-basierte Bereitstellung für vollständige Infrastrukturkontrolle ohne Cloud-Abhängigkeit > - **Private Cloud:** AWS Bedrock oder Azure OpenAI, beispielsweise in europäischen Rechenzentren für Hybrid-Szenarien > > Audit-Trails lassen sich über CloudWatch und S3 dokumentieren.  > Weitere Informationen: [GitLab Duo Self-Hosted Dokumentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/)  > und [Datenschutz bei GitLab Duo](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/data_usage/).\n\n## Voraussetzungen\nVor Beginn werden benötigt:\n* GitLab Premium- oder Ultimate-Instanz (Version 17.10 oder neuer)  \n\n  * Empfohlen wird die neueste GitLab-Version, da kontinuierlich neue Funktionen bereitgestellt werden.\n\n* GitLab Duo Enterprise Add-on-Lizenz  \n* AWS-Konto mit Zugriff auf Bedrock-Modelle *oder API-Schlüssel und Zugangsdaten für das eigene LLM-Serving-Modell*\n\n**Hinweis:** GitLab-Neukunden können sich für eine [kostenlose Testversion von GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/)  registrieren, die GitLab Duo Enterprise einschließt.\n## Implementierungsschritte\n**1. AI Gateway installieren**\n\nDas AI Gateway routet Anfragen zwischen der GitLab-Instanz und der LLM-Serving-Infrastruktur –  hier AWS Bedrock. Es lässt sich in einem Docker-Image betreiben. Die [Installationsdokumentation](https://docs.gitlab.com/install/install_ai_gateway/)  beschreibt den Einstieg. \n\nFür dieses Beispiel mit AWS Bedrock müssen AWS Key ID, Secret Access Key und  AWS-Region übergeben werden:\n\nAIGW_TAG=self-hosted-v18.1.2-ee docker run -d -p 5052:5052 \\\n  -e AIGW_GITLAB_URL=\u003Cyour_gitlab_instance> \\\n  -e AIGW_GITLAB_API_URL=https://\u003Cyour_gitlab_domain>/api/v4/ \\\n  -e AWS_ACCESS_KEY_ID=$AWS_KEY_ID \\\n  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY \\\n  -e AWS_REGION_NAME=$AWS_REGION_NAME \\\n  registry.gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/model-gateway:$AIGW_TAG\n\nDie [`AIGW_TAG`-Liste](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/tags)  zeigt verfügbare Versionen.\n\nIn diesem Beispiel wird Docker verwendet. Alternativ lässt sich das Helm-Chart nutzen.  Die [Installationsdokumentation](https://docs.gitlab.com/install/install_ai_gateway/#install-by-using-helm-chart)  enthält weitere Informationen.\n\n**2. GitLab für AI Gateway-Zugriff konfigurieren**\n![GitLab für AI Gateway-Zugriff konfigurieren](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/xj9kvljkqsacpsw41k4a.png)\nNach Start des AI Gateway lässt sich die GitLab-Instanz für dessen Verwendung konfigurieren:\n\n  - In der linken Seitenleiste unten **Admin** auswählen  \n\n  - **GitLab Duo** auswählen  \n\n  - Im GitLab Duo-Bereich **Change configuration** auswählen  \n\n  - Unter \"Local AI Gateway URL\" die URL für das AI Gateway und den Port des Containers \n  eingeben (beispielsweise `https://ai-gateway.example.com:5052`)\n  \n  - **Save changes** auswählen\n\n\n**3. Zugriff auf Modelle von AWS Bedrock anfordern** \n\nAls Nächstes wird Zugriff auf die verfügbaren Modelle in AWS Bedrock benötigt:\n\n\n  - Zum AWS-Konto und Bedrock navigieren  \n\n  - Unter **Model access** die gewünschten Modelle auswählen und den Anweisungen \n  zum Zugriff folgen\n\n\nDie [AWS Bedrock-Dokumentation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started.html)  enthält weitere Informationen.\n\n**4. Self-Hosted-Modell konfigurieren**\nNun lässt sich ein spezifisches AWS Bedrock-Modell für GitLab Duo konfigurieren:\n![Bildschirm \"Self-Hosted-Modell hinzufügen\"](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422792/chrlgdvxwdetcszptsav.png)\n\n  - In der linken Seitenleiste unten **Admin** auswählen  \n\n  - **GitLab Duo Self-Hosted** auswählen  \n\n  - **Add self-hosted model** auswählen\n  \n  - Felder ausfüllen:  \n    * **Deployment name**: Name zur Identifikation dieser Modellkonfiguration (beispielsweise \"Mixtral 8x7B\")  \n    * **Platform:** AWS Bedrock auswählen  \n    * **Model family:** Modell auswählen, beispielsweise \"Mixtral\"  \n    * **Model identifier:** bedrock/`model-identifier` [aus der unterstützten Liste](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/)\n    \n  - **Create self-hosted model** auswählen\n\n\n**5. GitLab Duo-Funktionen für Self-Hosted-Modell konfigurieren**\n\nNach Konfiguration des Modells lässt es sich spezifischen GitLab Duo-Funktionen zuweisen:\n![Bildschirm zur Konfiguration der Self-Hosted-Modell-Funktionen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/an2i9s2p9cja2xx27g4z.png)\n\n  - In der linken Seitenleiste unten **Admin** auswählen  \n\n  - **GitLab Duo Self-Hosted** auswählen  \n\n  - Tab **AI-powered features** auswählen  \n\n  - Für jede Funktion (beispielsweise Code Suggestions, GitLab Duo Chat) und \n  Unterfunktion (beispielsweise Code Generation, Explain Code) das gerade \n  konfigurierte Modell aus dem Dropdown-Menü auswählen\n\n\nBeispielsweise lässt sich Mixtral 8x7B für Code Generation-Aufgaben und  Claude 3 Sonnet für die GitLab Duo Chat-Funktion zuweisen.\nDie [Anforderungsdokumentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/)  hilft bei der Auswahl des richtigen Modells für den Anwendungsfall aus der  Modellkompatibilitätsliste pro Duo-Funktion. \n## Setup verifizieren\nZur Sicherstellung, dass die GitLab Duo Self-Hosted-Implementierung mit  AWS Bedrock korrekt funktioniert, diese Verifikationsschritte durchführen:\n**1. Health-Check durchführen**\nNach Ausführung des Health-Checks des Modells zum GitLab Duo-Bereich in der  Admin-Seite zurückkehren und **Run health check** anklicken. Dies verifiziert:\n* AI Gateway-URL ist korrekt konfiguriert  \n* Die Instanz kann sich mit dem AI Gateway verbinden  \n* Die Duo-Lizenz ist aktiviert   \n* Ein Modell ist Code Suggestions zugewiesen – *da dieses Modell zum Testen  der Verbindung verwendet wird*\n\n![Health-Check ausführen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1754422793/yffw21yhjpwummw1ffsw.png)\n\nBei Problemen im Health-Check die [Troubleshooting-Anleitung](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/troubleshooting/)  für häufige Fehler konsultieren. \n\n**2. GitLab Duo-Funktionen testen**\nEinige GitLab Duo-Funktionen ausprobieren:\n* In der Benutzeroberfläche GitLab Duo Chat öffnen und eine Frage stellen  \n* Die Web-IDE öffnen  \n  * Neue Code-Datei erstellen und prüfen, ob Code Suggestions erscheint  \n  * Code-Snippet auswählen und `/explain`-Befehl verwenden, um eine Erklärung \n  von Duo Chat zu erhalten\n\n**3. AI Gateway-Logs prüfen**\nAI Gateway-Logs prüfen, um Anfragen vom ausgewählten Modell zu sehen:\nIm Terminal ausführen:\n\n    docker logs \u003Cai-gateway-container-id>\n\nOptional: In AWS lassen sich [CloudWatch und S3 als Log-Ziele aktivieren](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html).  Dies ermöglicht das Anzeigen aller Anfragen, Prompts und Antworten in CloudWatch.\n**Warnung:** Die Aktivierung dieser Logs in AWS protokolliert Nutzerdaten,  was möglicherweise nicht mit Datenschutzregeln vereinbar ist.\nDamit steht vollständiger Zugriff auf GitLab Duos KI-Funktionen plattformweit  zur Verfügung – bei vollständiger Kontrolle über den Datenfluss in der  abgesicherten Umgebung.\n## Nächste Schritte\n### Das richtige Modell für jeden Anwendungsfall auswählen\nDas GitLab-Team testet systematisch die Leistung jedes Modells für jede Funktion  und stellt [Tier-Rankings für Modellleistung und Eignung je nach Funktionalität](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_models_and_hardware_requirements/#supported-models)  bereit:\n- Vollständig kompatibel: Das Modell kann die Funktion voraussichtlich ohne  Qualitätsverlust handhaben  \n- Weitgehend kompatibel: Das Modell unterstützt die Funktion, jedoch mit  möglichen Kompromissen oder Einschränkungen  \n- Nicht kompatibel: Das Modell ist für die Funktion ungeeignet und führt  wahrscheinlich zu signifikantem Qualitätsverlust oder Leistungsproblemen\nZum Zeitpunkt der Veröffentlichung lassen sich die meisten GitLab Duo-Funktionen  mit Self-Hosted konfigurieren. Die vollständige Verfügbarkeitsübersicht findet  sich in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/#supported-gitlab-duo-features). \n### Über AWS Bedrock hinaus\nWährend sich dieser Leitfaden auf AWS Bedrock-Integration konzentriert,  unterstützt GitLab Duo Self-Hosted mehrere Bereitstellungsoptionen:\n1. [On-Premises mit vLLM](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/#vllm):  Modelle lokal mit vLLM für vollständig luftspalt-isolierte Umgebungen betreiben  \n2. [Azure OpenAI Service](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/supported_llm_serving_platforms/#for-cloud-hosted-model-deployments):  Ähnlich wie AWS Bedrock lässt sich Azure OpenAI für Modelle wie GPT-4 verwenden\n## Zusammenfassung\nGitLab Duo Self-Hosted bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen, die  KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge benötigen und gleichzeitig strikte Kontrolle  über Daten und Infrastruktur wahren. Durch Befolgen dieses Implementierungsleitfadens  lässt sich eine robuste Lösung bereitstellen, die Sicherheits- und  Compliance-Anforderungen unterstützt – ohne Kompromisse bei den erweiterten  Fähigkeiten, die KI in den Software-Entwicklungszyklus einbringt.\nFür Unternehmen mit strengen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen  ermöglicht GitLab Duo Self-Hosted die Nutzung von KI-Fähigkeiten bei  gleichzeitiger Absicherung von Code und geistigem Eigentum innerhalb der  eigenen Grenzen.\nWeitere Informationen zur Implementierung von GitLab Duo Self-Hosted:  [GitLab-Vertrieb kontaktieren](https://about.gitlab.com/de-de/sales/) oder  [Dokumentation besuchen](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/).\n",[24,25],"AI/ML","AWS","2025-11-21","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",{"config":31,"title":16,"description":33},{"noIndex":32},false,"KI-Fähigkeiten nutzen bei vollständiger Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Self-Hosted-Bereitstellung für Air-Gapped-, On-Premises- und EU-Cloud-Umgebungen.","de-de/blog/gitlab-duo-self-hosted-models-on-aws-bedrock",[36,37],"aiml","aws","IARMiMVVPCLnuTHYiSMnS7THeHoJcsfCv-wdxK5g6Ms",{"data":40},{"logo":41,"freeTrial":46,"sales":51,"login":56,"items":61,"search":370,"minimal":405,"duo":423,"pricingDeployment":433},{"config":42},{"href":43,"dataGaName":44,"dataGaLocation":45},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":47,"config":48},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":52,"config":53},"Vertrieb kontaktieren",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":45},"/de-de/sales/","sales",{"text":57,"config":58},"Anmelden",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign 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Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. Sie ist das Fundament, das KI-gestützte Entwicklung im Unternehmensmaßstab vertrauenswürdig macht.\n\n## LLMs sehen Code, Plattformen sehen Kontext\n\nEin Large Language Model ([LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) bewertet Code isoliert. Eine Enterprise Application Security-Plattform versteht Kontext. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil Risikoentscheidungen kontextabhängig sind:\n\n* Wer hat die Änderung vorgenommen?\n* Wie kritisch ist die Anwendung für das Unternehmen?\n* Wie interagiert sie mit Infrastruktur und Abhängigkeiten?\n* Liegt die Schwachstelle in Code, der tatsächlich in der Produktion erreichbar ist, oder in einer Abhängigkeit, die nie ausgeführt wird?\n* Ist sie in der Produktion tatsächlich ausnutzbar – angesichts der Art, wie die Anwendung läuft, ihrer APIs und der sie umgebenden Umgebung?\n\nSicherheitsentscheidungen hängen von diesem Kontext ab. Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/de-de/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/de-de/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[24,696],"security",{"featured":12,"template":13,"slug":698},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":700,"config":711},{"title":701,"description":702,"authors":703,"heroImage":705,"date":706,"body":707,"category":10,"tags":708},"Wie GitLab Duo Agent Platform und Claude Softwareentwicklung beschleunigen","Wie externe KI-Modelle wie Claude von Anthropic Code-Generierung, Code-Reviews und Pipeline-Erstellung direkt in GitLab übernehmen.",[704],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-02-26","KI-Assistenten steigern die Produktivität einzelner Entwicklungsteams – aber sie arbeiten oft isoliert vom eigentlichen Entwicklungs-Workflow. Das Ergebnis: Kontextwechsel zwischen Tools, manuelle Übertragung von KI-Vorschlägen in ausführbaren Code und Routineaufgaben, die automatisiert werden könnten.\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) schließt diese Lücke: Externe KI-Modelle wie Anthropics Claude oder OpenAIs Codex lassen sich direkt in GitLab einbinden und als Agenten konfigurieren, die den Projektkontext kennen, Coding-Standards einhalten und komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.\n\nCesar Saavedra, Developer Advocate bei GitLab, zeigt in seinem Video drei aufeinander aufbauende Anwendungsfälle – vom leeren Projekt bis zum Container-Image in der Registry.\n\n## Von der Idee zum Code\nAusgangspunkt ist ein leeres GitLab-Projekt mit einem Issue, das die Anforderungen an eine Java-Webanwendung beschreibt. Der externe Agent liest den Issue, analysiert die Spezifikationen und generiert eine vollständige Full-Stack-Anwendung: Backend-Java-Klassen, Frontend-Dateien (HTML/CSS/JavaScript) und Build-Konfiguration. Das Ergebnis landet als Merge Request mit vollständigem Code – bereit zur Überprüfung.\n\n## Code-Review durch denselben Agenten\nIm zweiten Schritt übernimmt derselbe Agent die Code-Review des soeben erstellten Merge Requests. Per Erwähnung im MR-Kommentar liefert er eine strukturierte Analyse: Stärken, kritische Probleme, mittlere und kleinere Verbesserungspunkte, Security-Assessment, Testhinweise, Code-Metriken und einen Approval-Status. Senior-Entwicklungsteams werden von Routineprüfungen entlastet und können sich auf Architekturentscheidungen konzentrieren.\n\n## Pipeline und Container-Image auf Anfrage\nDer generierte Code enthält noch keine CI/CD-Pipeline. Eine Anfrage im Merge Request genügt: Der Agent erstellt ein Dockerfile mit passenden Basis-Images für die im pom.xml definierte Java-Version, eine vollständige Pipeline mit Build-, Docker- und Deploy-Stages sowie das fertige Container-Image im integrierten GitLab Container Registry – ohne manuelle Konfiguration.\n\n## Mehr erfahren\nDie vollständige Videodemonstration mit Screenshots aller Schritte ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development/) verfügbar. Einen Einstieg in die GitLab Duo Agent Platform bietet außerdem der [Getting Started Guide](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[709,24,710],"product","features",{"featured":32,"template":13,"slug":712},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":714,"config":721},{"title":715,"description":716,"heroImage":717,"date":718,"body":719,"category":10,"tags":720},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[24,709],{"featured":32,"template":13,"slug":722},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":724},[725,738,750],{"id":726,"categories":727,"header":728,"text":729,"button":730,"image":735},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":731,"config":732},"Get your AI maturity score",{"href":733,"dataGaName":734,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":739,"categories":740,"header":742,"text":729,"button":743,"image":747},"devops-modernization",[709,741],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":744,"config":745},"Get your DevOps maturity score",{"href":746,"dataGaName":734,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":748},{"src":749},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":751,"categories":752,"header":753,"text":729,"button":754,"image":758},"security-modernization",[696],"Are you trading speed for security?",{"text":755,"config":756},"Get your security maturity score",{"href":757,"dataGaName":734,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":759},{"src":760},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":762,"blurb":763,"button":764,"secondaryButton":769},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":765,"config":766},"Kostenlosen Test starten",{"href":767,"dataGaName":50,"dataGaLocation":768},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":52,"config":770},{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":768},1772652054003]