[{"data":1,"prerenderedAt":766},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/what-is-a-linux-server":3,"navigation-de-de":37,"banner-de-de":441,"footer-de-de":451,"blog-post-authors-de-de-GitLab Germany Team":655,"blog-related-posts-de-de-what-is-a-linux-server":670,"assessment-promotions-de-de":716,"next-steps-de-de":756},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":12,"meta":25,"navigation":26,"path":27,"publishedDate":20,"seo":28,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":36},"blogPosts/de-de/blog/what-is-a-linux-server.yml","What Is A Linux Server",[7],"gitlab-germany-team",null,"engineering",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"what-is-a-linux-server",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Linux-Server: Warum sich die Installation lohnt","Linux-Server sind weltweit führend. Wir erklären dir, warum und du selbst von den Vorteilen profitieren kannst.",[18],"GitLab Germany Team","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663065/Blog/Hero%20Images/serveur-linux.jpg","2025-04-14","# Linux-Server: Warum sich die Installation lohnt\nServer bilden die Basis des Internets. Und Linux bildet weltweit die Basis für die meisten Server. Seit der Entwicklung von Linux hat sich das Betriebssystem gegenüber weitaus größeren Konkurrenten wie Microsoft nicht nur behaupten, sondern seine Vormachtstellung sogar weiter ausbauen können.\n\nIn diesem Artikel gehen wir auf alle Aspekte eines Linux-Servers ein. Wir wägen Vorteile eines Linux-Servers gegen eventuelle Nachteile ab und stellen dir alle kostenfreien und kommerziellen Varianten („Distributionen“) vor, die aktuell erhältlich sind. Wir zeigen dir, wie du einen Linux-Server verbindest und ein Backup erstellst.\n\nIn der Softwareentwicklung und generell bei DevOps-Projekten eignet sich GitLab besonders gut für die Nutzung auf einem Linux-Server. Dafür gibt es sehr gute Gründe, die wir dir ebenfalls gerne vorstellen möchten.\n\n## Was ist ein Linux-Server?\n\n**Ein Linux-Server ist ein Server, der Linux OS als Betriebssystem nutzt. Bei Linux handelt es sich um ein modulares, monolithisches OS („Operating System“), das in den frühen 1990ern von dem finnisch-amerikanischen Programmierer Linus Torvalds entwickelt wurde.**\n\n- **„Modular“** bezieht sich darauf, dass Linux sowohl um einige Komponenten reduziert, als auch um neue erweitert werden kann, ohne seine Funktionsfähigkeit zu verlieren.\n\n- Gleichzeitig aber ist Linux **„monolithisch“**, was bedeutet, dass der Kern (Kernel) des Betriebssystems nicht geteilt werden kann. Schlankere Ansätze wie beispielsweise Minix arbeiten hingegen mit einem Microkernel, der stets nur die Module nutzt, die wirklich benötigt werden.\n\nTorvalds konzipierte sein eigenes System von Anfang an als Open-Source-Projekt und legte den Quellcode offen. Das bedeutet: Grundsätzlich kannst du Linux in seiner grundlegenden Basisversion nutzen, ohne Lizenzgebühren abzuführen.\n\n## Was ist ein Windows-Server?\nEin Windows-Server ist ein Server, der Microsoft Windows als Betriebssystem nutzt. Dies ist kein Artikel über Microsoft-Server, aber ein kurzer Blick auf ihre Architektur ist hilfreich um zu verstehen, was Linux-Server ausmacht und worauf es sich bei der Auswahl des für dich passenden OS zu achten lohnt.\n\nAuch Microsoft Windows ist monolithisch und eingeschränkt modular. Allerdings nutzt Windows ein grafisches Benutzer-Interface („GUI“), während Linux zumindest in seiner Basisvariante ein Command-Line-Interface („CLI“) verwendet – also über Text und Code angesteuert wird.\n\nDas GUI macht Windows weitaus intuitiver in der Anwendung. GUIs aber verbrauchen sehr viel Arbeitsspeicher und machen das System somit weitaus langsamer und weniger effizient.\n\nDer zweite wichtige Unterschied besteht darin, dass Windows geschlossen und sein Quellcode somit nicht frei einsehbar ist. Daraus ergibt sich eine Vielzahl von Konsequenzen, die größtenteils erklären, weshalb es Microsoft bis heute nicht gelungen ist, das Quasi-Monopol von Linux im Serverbereich aufzubrechen.\n\n## Linux-Server: Vorteile und Entscheidungsgrundlagen\nWie erwähnt ist Linux weltweit führend bei Server-Betriebssystemen. Aktuellen Schätzungen zufolge hatte Linux hier einen Marktanteil von über 80 %. Trotzdem sind sich Expert(inn)en      einig darüber, dass Linux nicht in jedem Fall die beste Wahl ist.\n\n**Ob eine Linux-Architektur für dich geeignet ist, kannst du anhand von vier Kriterien entscheiden:**\n\n**- Stabilität**\n\n**- Sicherheit**\n\n**- Skalierbarkeit und Kundenorientierung**\n\n**- Kosten**\n\nIn den folgenden Abschnitten sehen wir uns diese Punkte genauer an, um dir zu zeigen, wie die Vorteile eines Linux-Servers in der Praxis aussehen.\n\n## Stabilität\nMonolithische Server sind sehr leistungsfähig. Aber sie sind nicht die stabilste Option.\n\nWeil stets der gesamte Kernel genutzt wird, können selbst kleine Fehler in einem isolierten Teil des Betriebssystems zum Absturz führen. Wer wurde nicht schon einmal von dem blauen Bildschirm in Windows „überrascht“! Gerade wenn auf einem Server wichtige Daten liegen oder wenn über ihn eine Website läuft, können sogar kurzzeitige Aussetzer zu hohen Gewinnausfällen oder Kosten führen.\n\nLinux umgeht dieses grundlegende Problem mit einer äußerst schlanken Architektur, die auch der Geschwindigkeit des OS zugutekommt. Diese Leichtigkeit beansprucht weniger Hardware-Ressourcen und stabilisiert das monolithische System auf eine sehr überzeugende Weise.\n\nDarüber hinaus kommt Linux sein offener Quellcode und die Einbettung in die Open-Source-Comunity zugute. Seit 30 Jahren tauschen sich Entwickler(innen) und Systemadministrator(inn)en täglich zu Problemen und Lösungen aus. Sogar akute, schwere Ausfälle können so oftmals schnell behoben werden.\n\nDie „Uptime“ von Linux-Servern, also die Zeit, die ein Server am Stück und ohne Ausfälle online ist, ist bemerkenswert. Bei einigen Linux-Distributionen sind Zeiten von über einem Jahr keine Seltenheit. \n\n## Sicherheit\nSicherheit ist für die meisten Unternehmen neben der Stabilität und Performance der wichtigste Betrachtungspunkt bei der Serverwahl.\n\nLinux wurde von Anfang an mit einigen Features versehen, die das Betriebssystem besonders gut vor eventuellen Angriffen oder ungewünschter Datennutzung schützen. Hier findet sich bereits ein erster Überschneidungspunkt mit der GitLab-Philosophie, bei der Planungseffizienz, Kundenorientierung und Sicherheit stets Hand in Hand gehen.\n\nDazu gehört das standardmäßige Absichern eines Downloads mit einer erzwungenen (Root-)Passwortabfrage oder auch das Abgleichen eines Downloads mit einer Liste als sicher geltender Webseiten.\n\nBesonders vorteilhaft ist, dass Updates auf Linux-Servern im laufenden Betrieb direkt implementiert werden können. Windows verlangt hierzu einen Neustart. Das wird einige Administrator(inn)en dazu verleiten, Updates zu verschieben und damit die Uptime gegenüber      der Sicherheit zu priorisieren. Solche Konflikte entstehen bei Linux nicht.\n\n## Kosten\nLinux ist als Open-Source-Produkt grundsätzlich kostenfrei nutzbar. Die Nutzung von Windows wird über eine Server-Lizenz abgeglichen. So erscheint Linux als die ideale Option für alle, die ihre Kosten möglichst niedrig halten möchten.\n\nIn Wahrheit sind die Kostenunterschiede in der Praxis jedoch nicht so auffällig. In seiner einfachsten Variante erfordert Linux beispielsweise gut geschulte Administrator(inn)en, die mit diesem System arbeiten und es für den konkreten Praxiseinsatz konfigurieren können.\n\nAuch bedarf es einer gewissen Erfahrung, den Kontakt mit der Linux-Community zu nutzen. Hier sind die Support- und Sicherheitspakete kommerzieller Anbieter gelegentlich günstiger.\n\nDer wahre Grund, warum so viele Betriebe auf Linux setzen, ist vielmehr ein anderer:\n\n## Skalierbarkeit und Kundenorientierung\nEine häufig genannte Statistik ist die Dominanz des Linux OS im Supercomputer-Bereich, also seinem Einsatz auf den 500 schnellsten Rechnern der Welt. Hier nähert sich der Wert seit vielen Jahren immer mehr den 100 % an. Tatsächlich wenden gerade große Unternehmen verschiedene Linux-Distributionen besonders gerne an.\n\nSicherlich ist Skalierbarkeit kein Alleinstellungsmerkmal von Linux. Wohl aber wird das traditionelle kommerzielle Lizenzmodell von Windows gerade für rasch wachsende Unternehmen zum Kostenfaktor. Linux hingegen bietet aufgrund seiner inhärent modularen Konstruktion einfache Aufstockungsoptionen – ohne deinen Betrieb dabei finanziell übermäßig zu belasten.\n\nAllerdings brauchen auch mittelgroße und kleine Unternehmen nicht zwangsläufig auf Windows zu setzen. Schließlich wurde Torvalds ursprünglich unter anderem dazu motiviert, Linux zu entwickeln, um die Funktionalität eines großen Servers auf sehr moderater Hardware zu liefern.\n\n## Was sind “Linux-Distributionen”?\nIn seiner Basis-Variante wird Linux sich nur für wenige Unternehmen eignen. Sogar, wenn du die Kosten so niedrig wie möglich halten möchtest, wirst du sehr wahrscheinlich einige Anpassungen vornehmen müssen.\n\nUm dir diese Arbeit abzunehmen und um Linux an deine spezifischen Bedürfnisse anzupassen, haben sich feste Systemkonfigurationen herauskristallisiert. Alle nutzen den Linux-Kernel als Ausgangspunkt und haben ihn um gewisse Elemente und Features erweitert.\n\nDie beliebtesten, offiziell unterstützen Pakete sind Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux, Amazon Linux, OpenSUSE Leap und Raspberry Pi OS. Jede dieser Linux-Distributionen hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Sehen wir sie uns der Reihe nach an.\n\n## Linux-Distribution #1: Ubuntu\nUbuntu ist einer der frühesten Linux-Distributionen. Daraus ergibt sich auch unmittelbar einer seiner Hauptvorteile: Die Ubuntu-Community ist global und groß und eventuelle Fragen können in der Regel schnell und effizient beantwortet werden.\n\nUbuntu ist noch immer eine hervorragende Möglichkeit, in die Linux-Welt einzusteigen – auch wenn es inzwischen intuitivere Alternativen gibt. Das User Interface erfordert eine gewisse Einarbeitungs- und Eingewöhnungsphase, ist aber keineswegs komplex und zudem sehr logisch aufgebaut.\n\nFür Privatnutzer ist Ubuntu kostenlos. Die verschiedenen Lizenzlevels für eine kommerzielle Nutzung sind an die Möglichkeiten der jeweiligen Nutzer(innen) angepasst.\n\n## Linux-Distribution #2: Debian\nDebian ist die wohl langlebigste Linux-Distribution. In vielen Ländern, darunter auch Deutschland, bleibt sie die meistgenutzte Linux-Umsetzung für Server.\nDieser Erfolg beruht auf der unvergleichlichen Sicherheit und Stabilität von Debian, die seinesgleichen sucht.\n\nGerade weil Debian so zuverlässig ist, nutzen viele Entwickler(innen) es, um um seinen Core herum eine neue Distribution zu entwickeln. Doch bleibt auch 2024 das ursprüngliche Debian für Linux-Server eine hervorragende Wahl.\n\nAlternativ steht dir mit Raspberry Pi OS ein exzellenter Debian-Klon zur Verfügung.\n\n## Linux-Distribution #3: CentOS\nNach Ubuntu ist CentOS die weltweit beliebteste Linux-Distribution. Von RedHat entwickelt zeichnet sich auch CentOS vor allem durch seine Stabilität und Sicherheit aus. Auch seine einfache Kontrolle und Skalierbarkeit sind hervorzuheben. Und im direkten Vergleich mit anderen Distributionen fällt die bemerkenswerte Geschwindigkeit auf, die für viele Anwender(innen) ein absolutes Alleinstellungsmerkmal darstellt.\n\nLeider wurde der Support von CentOS für Linux eingestellt. Damit werden zwar nicht sofort alle mit dieser Distribution ausgestatteten Server obsolet, zum      Einstieg eignet sich CentOS nach aktuellem Stand aber nicht mehr.\n\n## Linux-Distribution #4: AlmaLinux\nDie Ansprüche von AlmaLinux sind hoch. So hat sich diese Linux Distribution zum Ziel gesetzt, den Status eines Enterprise-Level-Betriebssystems zu erreichen. Um diese Auszeichnung tragen zu dürfen, müssen bestimmte, hohe Kriterien in Bezug auf die Sicherheit und Funktionalität des Systems erreicht werden und es muss durch außenstehende Dienstleister verwaltet und gewartet werden können.\n\nDamit bietet AlmaLinux das volle Leistungspaket für Unternehmen jeder Größenordnung, bleibt aber wegen seines OpenSource-Ansatzes weiter kostenfrei. Durch seine Einbindung in die CentOS-Architektur wird es zudem regelmäßig aktualisiert.\n\nNachteilig wirkt sich allerdings aus, dass die zeitlichen Abstände zwischen neuen Versionen dieser Linux-Distribution eher lang ausfallen. Darüber hinaus ist die Softwareumgebung für Alma eher klein. Das bedeutet, dass du für bestimmte Herausforderungen in deinem Betrieb möglicherweise nicht die passende Lösung findest.\n\n## Linux-Distribution #5: Amazon Linux\nAmazon ist einer der jüngsten Anbieter im Linux-Bereich. Bei Amazon Linux dreht sich alles um die Einbindung in die Amazon Web Services (AWS). Daraus ergeben sich Vorteile in Sachen Kosten und Performance.\n\nAndererseits bedeutet diese enge Verknüpfung auch, dass dir für eventuelle Unterstützung nur eine kleine Community zur Verfügung steht. Das könnte der Grund dafür sein, dass, trotz der Marktmacht, die Amazon hat, das vom Online-Retailer angebotene OS bisher nur einen Anteil von einem halben Prozent erlangt hat.\n\n## Linux-Distribution #6: OpenSUSE Leap\nDas deutsche Unternehmen SUSE hat mit dieser Distribution eine der derzeit beliebtesten neuen Linux-Distributionen vorgelegt. Gerade unter Software-Entwickler(inne)n genießt es eine sehr hohe Wertschätzung.\n\nOpenSUSE Leap macht einiges anders als andere Distributionen. Dazu gehört der hervorragende Package Manager sowie ein optionales grafisches Interface (GUI). Auch in Sachen Sicherheit hat es einigen der etablierteren Distributionen den Rang abgelaufen.\n\n## GitLab und Linux-Server\nBei Git handelt es sich um eine Softwareentwicklungs- und Kollaborationsplattform, die eng mit der agilen Methodologie verknüpft ist. Es mag noch andere Version-Control-Programme geben, doch keines ist so gut für den Einsatz auf einem Linux-Server geeignet wie Git.\n\nDafür reicht ein kurzer Blick in die Geschichte von Git aus. So wurde die Plattform ebenfalls von Linus Torvalds geschrieben, ganz spezifisch für einen Einsatz auf einem Linux-OS. Daraus ergibt sich eine enge Abstimmung, die eine optimale Performance garantiert.\n\nGitLab ist eine der weltweit führenden Git-Plattformen und ergänzt den dahintersteckenden DevOps-Gedanken noch um eine besondere Betonung des Themas Sicherheit.\nUm GitLab unter Linux zu nutzen, richte zunächst den Linux-Server ein und installiere anschließend GitLab.\n\n## Einen Linux-Server einrichten\nJede der genannten Linux-Distributionen hat ihre Eigen- und Besonderheiten. \n\n**Das Einrichten und Verbinden eines Linux-Servers allerdings folgt jeweils einem nahezu identischen Ablauf:**\n\n**- Lade die aktuelle Version der jeweiligen Software auf deinen Rechner und erstelle ein Boot-Medium – entweder auf einem optischen Träger oder einem USB-Stick.**\n\n**- Verbinde das Boot-Medium mit deinem Linux-Server und installiere die Software.**\n\n**- Installiere anschließend den für dich passenden Datenbankserver, einen Webserver und lege die Skriptsprache fest.**\n\n**- Nun kannst du noch eine grafische Benutzeroberfläche hinzufügen oder den Server über Text ansteuern.**\n\nInstalliere anschließend sämtliche weitere Software, die du benötigst.\n\n## Einen Linux-Server sichern\nNach dem Einrichten deines Linux-Servers läuft das Absichern genauso ab wie bei einem Standard-Desktop-PC.\n\nEntscheidend ist, dass du das Linux-Server-Backup wirklich häufig und regelmäßig vornimmst und genau festlegst, was gesichert und was nicht gesichert werden soll. Weil auf Servern oftmals große Datenmengen gespeichert sind, kommt diesem Punkt hier eine noch höhere Bedeutung als im Heimbereich zu. Als Speicherort kann eine hochwertige zweite Festplatte dienen.\n\nWichtig ist die Wahl des besten Backup-Tools. In dieser Übersicht zu Server-Backups unter Linux werden die Vorteile und Nachteile einander anschaulich gegenübergestellt.\n\n## GitLab auf einem Linux-Server nutzen\nUm von den Vorteilen einer GitLab-Nutzung unter Linux profitieren zu können, installiere den Git-Repository-Manager auf einer der obengenannten Distributionen deiner Wahl.\n\n**Der Ablauf der Installation besteht dabei aus drei Schritten:**\n\n**- Dem Installieren und Konfigurieren der verlangten externen Software und/oder Bibliotheken**\n\n**- Dem Hinzufügen des GitLab-Repository und der Installation des Pakets.**\n\n**- Dem Ausführen des Setups.**\n\nAnschließend kannst du von den Funktionen von GitLab für deine Teamarbeit voll profitieren – zum Beispiel im Rahmen deiner Epics und User Stories.",[23],"education","yml",{},true,"/de-de/blog/what-is-a-linux-server",{"ogTitle":29,"ogImage":19,"ogDescription":30,"ogSiteName":31,"noIndex":12,"ogType":32,"ogUrl":33,"title":29,"canonicalUrls":33,"description":30},"Was ist ein 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Die mehrstufige Migrationsstruktur mit Testläufen vor Produktions-Wellen und kontrollierten Change-Freezes demonstriert Business-Continuity-Management in der Praxis. GitLab Professional Services organisiert Migrationen in Wellen von 200-300 Projekten, um Komplexität zu managen und API-Rate-Limits zu respektieren.\n\n## Überblick\n\nGitLab bietet [Congregate](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/) (maintained by GitLab Professional Services) und [eingebauten Git-Repository-Import](https://docs.gitlab.com/user/project/import/repo_by_url/) für Migrationen von Azure DevOps (ADO). Beide Optionen unterstützen Repository-basierte oder Bulk-Migration und erhalten Git-Commit-History, Branches und Tags. Mit Congregate werden zusätzliche Assets wie Wikis, Work Items, CI/CD-Variablen, Container-Images, Packages und Pipelines migriert (siehe [Feature-Matrix](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/-/blob/master/customer/ado-migration-features-matrix.md)).\n\nEnterprises folgen typischerweise einem mehrstufigen Ansatz:\n\n- Repositories von ADO zu GitLab migrieren (Congregate oder eingebauter Import)\n- Pipelines von Azure Pipelines zu GitLab CI/CD migrieren\n- Verbleibende Assets wie Boards, Work Items und Artifacts zu GitLab Issues, Epics und Package/Container Registries migrieren\n\nMehrstufige Migrationsphasen (siehe [Diagramm](https://about.gitlab.com/blog/migration-from-azure-devops-to-gitlab/#overview)):\n\n- Prerequisites (IdP, Runners, Change Management)\n- Migration Phase (Source Code, History, Work Items)\n- Post-Migration (Pipelines, Assets, Security)\n\n## Migration planen\n\n**Zentrale Planungsfragen:**\n\n- Wie schnell muss die Migration abgeschlossen werden?\n- Was genau wird migriert?\n- Wer führt die Migration durch?\n- Welche Organisationsstruktur wird in GitLab benötigt?\n- Welche Einschränkungen, Limitierungen oder Fallstricke müssen berücksichtigt werden?\n\nDie Timeline bestimmt weitgehend den Migrationsansatz. Identifizierung von Champions oder Teams mit ADO- und GitLab-Erfahrung unterstützt Adoption und Guidance.\n\n**Inventar erstellen:**\n\nDas GitLab Professional Services [Evaluate](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/utilities/evaluate#beta-azure-devops)-Tool produziert ein vollständiges Inventar der Azure DevOps Organisation: Repositories, PR-Counts, Contributors, Pipelines, Work Items, CI/CD-Variablen. Bei Professional Services Engagements wird dieser Report mit Engagement Manager oder Technical Architect geteilt für Migrationsplanung.\n\nMigrations-Timing wird primär bestimmt durch Pull-Request-Count, Repository-Größe und Contribution-Menge. Beispiel: 1.000 kleine Repositories mit wenigen PRs migrieren schneller als wenige Repositories mit Zehntausenden PRs. Inventar-Daten ermöglichen Aufwands-Schätzung und Test-Run-Planung.\n\nIn Professional Services Engagements werden Migrationen in Wellen von 200-300 Projekten organisiert, um Komplexität zu managen und API-Rate-Limits zu respektieren (sowohl [GitLab](https://docs.gitlab.com/security/rate_limits/) als auch [ADO](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops/integrate/concepts/rate-limits?view=azure-devops)).\n\n**Tool-Auswahl:**\n\nGitLabs [eingebauter Repository-Importer](https://docs.gitlab.com/user/project/import/repo_by_url/) migriert Git-Repositories (Commits, Branches, Tags) einzeln. Congregate erhält Pull Requests (in GitLab: Merge Requests), Kommentare und Metadata; der eingebaute Import fokussiert auf Git-Daten (History, Branches, Tags).\n\nAssets die typischerweise separate Migration oder manuelle Neuerstellung erfordern:\n\n- Azure Pipelines → GitLab CI/CD Pipelines (siehe [CI/CD YAML](https://docs.gitlab.com/ci/yaml/) oder [CI/CD Components](https://docs.gitlab.com/ci/components/)). Alternativ: AI-basierte Pipeline-Konvertierung in Congregate.\n- Work Items und Boards → GitLab Issues, Epics, Issue Boards\n- Artifacts, Container-Images (ACR) → GitLab Package/Container Registry\n- Service Hooks, externe Integrationen → in GitLab neu erstellen\n\n[Permissions-Modelle](https://docs.gitlab.com/user/permissions/) unterscheiden sich zwischen ADO und GitLab. Permissions-Mapping planen statt exakter Preservation zu erwarten.\n\n**Organisationsstruktur in GitLab:**\n\nEmpfohlener Ansatz: ADO-Organisationen auf GitLab-Groups mappen (nicht viele kleine Groups). Migration als Gelegenheit nutzen, GitLab-Struktur zu rationalisieren (siehe [Struktur-Diagramm](https://about.gitlab.com/blog/migration-from-azure-devops-to-gitlab/#planning-your-migration)):\n\n- **ADO Organization** → GitLab Top-level Group\n- **ADO Project** → GitLab Subgroup (optional)\n- **ADO Repository** → GitLab Project\n\nWeitere Empfehlungen:\n\n- Subgroups und Project-Level-Permissions für verwandte Repositories nutzen\n- Zugriff über GitLab Groups und Group-Membership managen\n- GitLab [Permissions](https://docs.gitlab.com/ee/user/permissions.html) und [SAML Group Links](https://docs.gitlab.com/user/group/saml_sso/group_sync/) für Enterprise-RBAC-Modell evaluieren\n\n**ADO Work Items Migration:**\n\nADO Boards und Work Items mappen zu GitLab Issues, Epics und Issue Boards. ADO Epics und Features werden GitLab Epics. Andere Work-Item-Typen (User Stories, Tasks, Bugs) werden project-scoped Issues. Standard-Felder bleiben erhalten; ausgewählte Custom Fields können migriert werden. Parent-Child-Relationships bleiben erhalten. Links zu Pull Requests werden zu Merge-Request-Links konvertiert.\n\n![Migration eines Work Items zu GitLab Issue](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1764769188/ztesjnxxfbwmfmtckyga.png)\n\n**Pipelines-Migration:**\n\nCongregate bietet [AI-basierte Konvertierung](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/-/merge_requests/1298) für multi-stage YAML-Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD. Die automatisierte Konvertierung funktioniert optimal für einfache Single-File-Pipelines und liefert einen funktionalen Ausgangspunkt, nicht ein produktionsreifes `.gitlab-ci.yml`-File. Das Tool generiert funktional äquivalente GitLab-Pipelines zur weiteren Optimierung.\n\n- Konvertiert Azure Pipelines YAML zu `.gitlab-ci.yml` automatisch\n- Geeignet für straightforward Single-File-Pipeline-Konfigurationen\n- Liefert Boilerplate zur Migrations-Beschleunigung, nicht finales Production-Artifact\n- Erfordert Review und Anpassung für komplexe Szenarien, Custom Tasks oder Enterprise-Requirements\n- Unterstützt keine Azure DevOps Classic Release Pipelines\n\nRepository-Owner sollten [GitLab CI/CD Dokumentation](https://docs.gitlab.com/ci/) konsultieren für weitere Pipeline-Optimierung nach initialer Konvertierung.\n\n## Migrationen durchführen\n\nNach der Planung werden Migrationen in Stages durchgeführt, beginnend mit Trial Runs. Trial Migrations identifizieren organisations-spezifische Issues frühzeitig und ermöglichen Duration-Messung, Outcome-Validierung und Approach-Finetuning vor Production.\n\n**Was Trial Migrations validieren:**\n\n- Ob Repository und Assets erfolgreich migrieren (History, Branches, Tags; plus MRs/Comments bei Congregate)\n- Ob Destination sofort nutzbar ist (Permissions, Runners, CI/CD-Variablen, Integrationen)\n- Wie lange jeder Batch benötigt für Schedule- und Stakeholder-Expectations\n\n**Downtime-Guidance:**\n\nGitLabs eingebauter Git-Import und Congregate erfordern inhärent keine Downtime. Für Production-Wellen: Changes in ADO freezen (Branch-Protections oder Read-only), um verpasste Commits, PR-Updates oder mid-migration Work Items zu vermeiden. Trial Runs erfordern keine Freezes.\n\n**Batching-Guidance:**\n\nTrial-Batches back-to-back durchführen für kürzere elapsed Time. Teams validieren Results asynchron. Geplante Group/Subgroup-Struktur für Batch-Definition nutzen und API-Rate-Limits respektieren.\n\n**Empfohlene Schritte:**\n\n1. Test-Destination in GitLab erstellen (GitLab.com: dedicated Group/Namespace; Self-managed: Top-level Group)\n2. Authentication vorbereiten (Azure DevOps PAT, GitLab Personal Access Token mit api und read_repository Scopes)\n3. Trial Migrations durchführen (Repos only: eingebauter Import; Repos + PRs/MRs: Congregate)\n4. Post-Trial Follow-up (Repo-History, Branches, Tags, Merge Requests, Issues/Epics, Labels, Relationships verifizieren)\n5. Permissions/Roles, Protected Branches, Runners/Tags, Variables/Secrets, Integrations/Webhooks prüfen\n6. Pipelines (`.gitlab-ci.yml`) oder konvertierte Pipelines validieren\n7. User-Validierung für Functionality und Data-Fidelity\n8. Production-Migrationen in Waves durchführen (Change-Freezes in ADO erzwingen, Progress und Logs monitoren)\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/ibIXGfrVbi4?si=ZxOVnXjCF-h4Ne0N\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\">\u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\n## Zentrale ADO-zu-GitLab-Mappings\n\nWichtigste Struktur-Mappings für Migrationsplanung:\n\n- **ADO Organization** → GitLab Group (Top-level Namespace)\n- **ADO Project** → GitLab Group oder Subgroup (Permissions-Boundary)\n- **ADO Repository** → GitLab Project (Git-Repo plus Issues, CI/CD, Wiki)\n- **Pull Request** → Merge Request (Code Review, Approvals)\n- **Azure Pipelines** → GitLab CI/CD (`.gitlab-ci.yml`)\n- **Agent Pools** → GitLab Runners (Job-Execution)\n- **Work Items** → GitLab Issues/Epics (Planning-Funktionalität)\n- **Variable Groups** → CI/CD Variables (Project/Group/Instance Level)\n\nFür vollständige Terminologie-Referenztabelle mit allen Mappings siehe [englische Originalversion](https://about.gitlab.com/blog/migration-from-azure-devops-to-gitlab/).\n\n## Professional Services Migrationsmuster\n\nGitLab Professional Services nutzt bewährte Muster für Enterprise-Migrationen:\n\n**Systematische Planung:** Evaluate-Tool liefert vollständiges Inventar (Repositories, PRs, Contributors, Pipelines, Work Items). Klassifikation nach Komplexität (Work Items = Planning-Team-Involvement; Pipelines = Conversion-Requirements) ermöglicht Timeline-Schätzung und Batch-Definition.\n\n**Controlled Execution:** Wellen von 200-300 Projekten managen Komplexität und respektieren API-Rate-Limits. Trial-Migrationen vor Production-Waves identifizieren Issues frühzeitig. Change-Freezes in ADO während Production-Wellen vermeiden mid-migration Updates.\n\n**Risikominimierung:** Multi-Phase-Ansatz (Prerequisites → Migration → Post-migration) mit Validierungs-Checkpoints an jeder Phase. Trial-Runs ermöglichen asynchrone Team-Validierung ohne Production-Impact.\n\n## Praktische Implementierung\n\nFür vollständige Implementierungsdetails, Konfigurationsbeispiele, Pipeline-Konvertierungs-Patterns und detaillierte Post-Migration-Checklisten siehe [englische Originalversion](https://about.gitlab.com/blog/migration-from-azure-devops-to-gitlab/).\n\nWeitere Professional Services Ressourcen:\n\n- [Professional Services Full Catalog](https://about.gitlab.com/professional-services/catalog/)\n- [Congregate Migration Tool](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/migration/congregate/)\n- [Evaluate Inventory Tool](https://gitlab.com/gitlab-org/professional-services-automation/tools/utilities/evaluate)\n","2025-12-03","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749658924/Blog/Hero%20Images/securitylifecycle-light.png",[680,681],"Evgeny Rudinsky","Michael Leopard","Migration von Azure DevOps zu GitLab systematisch planen","Professional Services Migrationsansatz mit mehrstufiger Struktur, 200-300 Projekt-Wellen und systematischem Risikomanagement für Enterprise-Migrationen.",{"featured":26,"template":13,"slug":685},"migration-from-azure-devops-to-gitlab",{"content":687,"config":698},{"heroImage":688,"title":689,"description":690,"authors":691,"date":693,"category":9,"tags":694,"body":697},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1764108112/tyntnsy3xotlmehtnfkb.png","Wie wir die größte GitLab-Instanz 12-mal täglich bereitstellen","Systematische Deployment-Pipeline mit mehrstufigen Rollouts, Canary-Strategie (5% Traffic) und Datenbank-Migrationen für Millionen Entwickler(innen) weltweit.",[692],"John Skarbek","2025-12-01",[695,696],"product","inside GitLab","GitLab führt täglich bis zu 12 Code-Bereitstellungen auf der weltweit größten GitLab-Instanz – GitLab.com – ohne Ausfallzeiten durch. Diese Bereitstellungen nutzen GitLabs eigene CI/CD-Plattform und betreffen Millionen Entwickler(innen) weltweit. Die hohe Bereitstellungsfrequenz dient als primäres Qualitätstor und Belastungstest. Organisationen, die auf GitLab für ihre DevOps-Workflows setzen, nutzen eine auf der eigenen Infrastruktur im Enterprise-Maßstab bewährte Plattform.\n\nIn regulierten Branchen wie dem Finanzwesen und der Automobilproduktion sind Zero-Downtime-Bereitstellungen keine Option, sondern Voraussetzung. Die NIS2-Richtlinie fordert in Artikel 21 systematische Risikoanalyse und Business-Continuity-Management – genau das, was GitLab.coms progressive Rollout-Strategie in der Praxis demonstriert. Durch mehrstufige Validierung mit isoliertem Canary-Traffic (5% aller Anfragen) werden potenzielle Probleme erkannt, bevor Millionen Nutzer(innen) betroffen sind.\n\n## Die Herausforderung: Frequenz trifft Skalierung\n\n**Für GitLab:** Bereitstellungsfrequenz ist geschäftskritisch. Schnelle Deployment-Zyklen ermöglichen Reaktion auf Kundenfeedback innerhalb von Stunden, sofortige Security-Patches und Validierung neuer Features in Production vor Skalierung.\n\n**Für Kund(inn)en:** Jede Bereitstellung auf GitLab.com validiert die Deployment-Praktiken, die GitLab seinen Nutzer(inne)n empfiehlt. Features werden auf der weltweit größten GitLab-Instanz getestet, bevor sie Kundenumgebungen erreichen. Dies liefert:\n\n* Neueste Features sofort verfügbar (Stunden statt Wochen)\n* Bewährte Zuverlässigkeit im Maßstab\n* Zero-Downtime-Bereitstellungen garantieren durchgängigen Zugriff\n* Dokumentation basiert auf tatsächlichen Production-Praktiken\n\n## Code-to-Production-Architektur\n\nDie Deployment-Pipeline durchläuft strukturierte Phasen, wobei jede Phase als Checkpoint auf dem Weg zur Production-Bereitstellung fungiert:\n\n```mermaid\n    graph TD\n        A[Code Proposed] --> B[Merge Request Created]\n        B --> C[Pipeline Triggered]\n        C --> D[Build & Test]\n        D --> E{Spec/Integration/QA Tests Pass?}\n        E -->|No| F[Feedback Loop]\n        F --> B\n        E -->|Yes| G[Merge to default branch]\n        G -->|Periodically| H[Auto-Deploy Branch]\n\n        subgraph \"Deployment Pipeline\"\n            H --> I[Package Creation]\n            I --> K[Canary Environment]\n            K --> L[QA Validation]\n            L --> M[Main Environment]\n\n        end\n```\n\n## Progressive Rollout-Strategie\n\n### Build und Paket-Erstellung\n\nGitLab erstellt sowohl Omnibus-Pakete als auch Cloud Native GitLab (CNG) Images. Omnibus-Pakete werden auf der Gitaly-Flotte bereitgestellt (Git-Storage-Layer), während CNG-Images alle anderen Komponenten als containerisierte Workloads ausführen. Eine geplante Pipeline sucht regelmäßig nach dem jüngsten Commit mit erfolgreicher Pipeline und erstellt daraus einen Auto-Deploy-Branch.\n\n```mermaid\n    graph LR\n        A[Create branch] --> B[Build]\n        B --> C[Choose Built package]\n        C --> D[Start Deploy Pipeline]\n```\n\n### Canary-Strategie und mehrstufige Validierung\n\nGitLabs QA-Prozess arbeitet Hand in Hand mit der Canary-Strategie durch umgebungsbasierte Validierung. [Etwa 5% des gesamten Traffics durchlaufen die Canary-Stage](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/environments/canary-stage/#environments-canary-stage). Dieser Ansatz erhöht die Komplexität von Datenbankmigrationen, gewährleistet aber nahtlose Bereitstellung eines zuverlässigen Produkts.\n\n**Progressive Rollout-Phasen:**\n\n1. **Staging Canary:** Initiale Validierungsumgebung\n2. **Production Canary:** Limitierter Production-Traffic\n3. **Staging Main:** Vollständige Staging-Umgebung\n4. **Production Main:** Vollständiger Production-Rollout\n\n```mermaid\n    graph TD\n        C[Staging Canary Deploy]\n        C --> D[QA Smoke Main Stage Tests]\n        C --> E[QA Smoke Canary Stage Tests]\n        D --> F\n        E --> F{Tests Pass?}\n        F -->|Yes| G[Production Canary Deploy]\n        G --> S[QA Smoke Main Stage Tests]\n        G --> T[QA Smoke Canary Stage Tests]\n        F -->|No| H[Issue Creation]\n        H --> K[Fix & Backport]\n        K --> C\n\n        S --> M[Canary Traffic Monitoring]\n        T --> M[Canary Traffic Monitoring baking period]\n        M --> U[Production Safety Checks]\n        U --> N[Staging Main]\n        N --> V[Production Main]\n```\n\nQA-Validierung erfolgt an mehreren Checkpoints: nach jeder Canary-Bereitstellung und nach Post-Deploy-Migrationen. Weitere Details zur [GitLab-Teststrategie](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/testing/) finden sich im Handbook.\n\n## Deployment-Pipeline-Stages\n\nGitLab.com repräsentiert reale Deployment-Komplexität im Maßstab. Als größte bekannte GitLab-Instanz nutzen Bereitstellungen denselben offiziellen GitLab Helm Chart und dasselbe Linux-Paket wie Kund(inn)en. Mehr zur [GitLab.com-Architektur](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/production/architecture/#gitlab-com-architecture) im Handbook.\n\n**Dogfooding im Maßstab:** GitLab nutzt dieselben Verfahren, die für [Zero-Downtime-Upgrades](https://docs.gitlab.com/update/zero_downtime/) dokumentiert sind. Was bei GitLab nicht reibungslos funktioniert, wird Kund(inn)en nicht empfohlen.\n\nFolgende Stages laufen für alle Environment- und Stage-Upgrades:\n\n```mermaid\n    graph LR\n        a[prep] --> c[Regular Migrations - Canary stage only]\n        a --> f[Assets - Canary stage only]\n        c --> d[Gitaly]\n        d --> k8s\n\n        subgraph subGraph0[\"VM workloads\"]\n          d[\"Gitaly\"]\n        end\n\n        subgraph subGraph1[\"Kubernetes workloads\"]\n          k8s[\"k8s\"]\n        end\n\n        subgraph fleet[\"fleet\"]\n          subGraph0\n          subGraph1\n        end\n```\n\n**Stage-Details:**\n\n* **Prep:** Validiert Deployment-Bereitschaft und führt Pre-Deployment-Checks durch\n* **Migrations:** Führt reguläre Datenbankmigrationen aus (nur Canary-Stage)\n* **Assets:** Lädt statische Assets in GCS-Bucket hoch (nur Canary-Stage)\n* **Gitaly:** Aktualisiert Gitaly-VM-Storage-Layer via Omnibus-Paket\n* **Kubernetes:** Deployed containerisierte GitLab-Komponenten via Helm Chart\n\n### Multi-Version-Kompatibilität: Die versteckte Herausforderung\n\nWährend der Bereitstellung existiert eine Zeitspanne, in der das Datenbankschema dem Code voraus ist, den die Main-Stage kennt. Dies geschieht, weil die Canary-Stage bereits neuen Code deployed und reguläre Datenbankmigrationen ausführt, während die Main-Stage noch die vorherige Code-Version ausführt.\n\n**Beispiel:** Bei Hinzufügen eines neuen `merge_readiness`-Felds zu Merge Requests laufen manche Server mit Code, der dieses Feld erwartet, während andere nichts davon wissen. Schlechte Handhabung würde GitLab.com für Millionen Nutzer(innen) unterbrechen. Gute Handhabung bleibt unbemerkt.\n\nMit wenigen Ausnahmen läuft die Mehrheit der Services für eine gewisse Zeit in leicht neuerer Version in Canary. Diese Szenarien sind transiente Zustände, können aber mehrere Stunden oder Tage in Live-Production-Umgebung persistieren. Daher müssen sie mit derselben Sorgfalt wie permanente Zustände behandelt werden.\n\n## Datenbank-Operationen\n\nDatenbankmigrationen stellen eine besondere Herausforderung im Canary-Deployment-Modell dar. Schemaänderungen müssen neue Features unterstützen und gleichzeitig Rollback-Fähigkeit bewahren:\n\n* **Regular Migrations:** Laufen während Canary-Stage, rückwärtskompatibel, nur reversible Änderungen\n* **Post-Deploy-Migrations:** \"Point of no Return\"-Migrationen, die erst nach mehreren erfolgreichen Bereitstellungen laufen\n\n```mermaid\n    graph LR\n        A[Regular Migrations] --> B[Canary Stage Deploy]\n        B --> C[Main Stage Deploy]\n        C --> D[Post Deploy Migrations]\n```\n\nPost-Deploy-Migrationen enthalten oft Änderungen, die nicht einfach rückgängig gemacht werden können – Datentransformationen, Column-Drops oder strukturelle Änderungen, die ältere Code-Versionen unterbrechen würden. Durch Ausführung nach Erlangung von Vertrauen durch mehrere erfolgreiche Bereitstellungen wird sichergestellt:\n\n1. Neuer Code ist stabil, Rollback unwahrscheinlich\n2. Performance-Charakteristiken in Production verstanden\n3. Edge Cases erkannt und adressiert\n4. Blast Radius minimiert, falls etwas schiefgeht\n\nDieser Ansatz bietet optimale Balance: schnelle Feature-Bereitstellung durch Canary-Releases bei gleichzeitiger Rollback-Fähigkeit bis Vertrauen in Deployment-Stabilität besteht.\n\n**Expand-Migrate-Contract-Pattern:** Datenbank-, Frontend- und Anwendungskompatibilitäts-Änderungen folgen einem sorgfältig orchestrierten dreiphasigen Ansatz:\n\n1. **Expand:** Neue Strukturen hinzufügen, alte funktional belassen\n2. **Migrate:** Neuen Application-Code deployen, der neue Strukturen nutzt\n3. **Contract:** Alte Strukturen in Post-Deploy-Migrationen entfernen\n\n**Beispiel für `merge_readiness`-Column:**\n\n1. **Expand:** Neue Column mit Default-Value hinzufügen; bestehender Code ignoriert sie\n2. **Migrate:** Code deployen, der neue Column liest und schreibt, alten Ansatz weiter unterstützt\n3. **Contract:** Nach mehreren erfolgreichen Bereitstellungen alte Column in Post-Deploy-Migration entfernen\n\nAlle Datenbank-Operationen, Application-Code und Frontend-Code unterliegen Guidelines, dokumentiert in der [Multi-Version-Compatibility-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/development/multi_version_compatibility/).\n\n## Ergebnisse und Auswirkungen\n\n**Für GitLab:**\n\n* Bis zu 12 Bereitstellungen täglich auf GitLab.com\n* Zero-Downtime-Bereitstellungen für Millionen Entwickler(innen)\n* Security-Patches erreichen Production innerhalb von Stunden\n* Neue Features in Production im Maßstab validiert vor General Availability\n\n**Für Kunden:**\n\n* Bewährte Deployment-Patterns für eigene Anwendungen\n* Features auf weltweit größter GitLab-Instanz getestet vor Erreichen der Kundenumgebung\n* Dokumentation reflektiert tatsächliche Production-Praktiken\n* Vertrauen, dass GitLabs empfohlene Upgrade-Prozeduren in jedem Maßstab funktionieren\n\n## Erkenntnisse für Engineering-Teams\n\nDie hier beschriebenen Muster – von Expand-Migrate-Contract für Datenbankmigrationen bis zur Multi-Version-Kompatibilität – sind auf kleinere Deployments übertragbar. Nicht jede Organisation benötigt 12 Bereitstellungen täglich, aber die systematische Herangehensweise an Rollback-Fähigkeit und Validierungspunkte gilt unabhängig von der Skalierung.\n\nGitLabs Deployment-Pipeline repräsentiert ein ausgereiftes System, das Deployment-Geschwindigkeit mit operationaler Zuverlässigkeit ausbalanciert. Das progressive Deployment-Modell, umfassende Testing-Integration und robuste Rollback-Fähigkeiten bieten Grundlage für zuverlässige Software-Auslieferung im Maßstab.\n\n**Zentrale Überlegungen für Engineering-Teams:**\n\n* **Automatisiertes Testing:** Umfassende Test-Coverage durch Deployment-Pipeline\n* **Progressive Rollouts:** Gestufte Bereitstellungen zur Risikominimierung und schnellen Wiederherstellung\n* **Monitoring-Integration:** Umfassende Observability über alle Deployment-Stages\n* **Incident Response:** Schnelle Erkennungs- und Lösungsfähigkeiten für Deployment-Probleme\n\nGitLabs Architektur demonstriert, wie moderne CI/CD-Systeme Komplexität großskaliger Bereitstellungen managen und gleichzeitig Geschwindigkeit für wettbewerbsfähige Software-Entwicklung bewahren.\n\n## Vollständige technische Dokumentation\n\nDieser Artikel beschreibt die Deployment-Patterns und systematische Herangehensweise für GitLab.com. Für vollständige Implementierungsdetails, spezifische Konfigurationsbeispiele und tiefergehende technische Architekturbeschreibungen siehe die [englische Originalversion](https://about.gitlab.com/blog/continuously-deploying-the-largest-gitlab-instance/).\n\nWeitere Dokumentation zu Auto-Deploy und Verfahren:\n\n* [Engineering Deployments](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/deployments-and-releases/deployments/)\n* [Release Procedural Documentation](https://gitlab-org.gitlab.io/release/docs/)\n* [GitLab Environment Toolkit](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab-environment-toolkit)\n\n## Weitere Ressourcen\n\n* [How we decreased GitLab repo backup times from 48 hours to 41 minutes](https://about.gitlab.com/blog/how-we-decreased-gitlab-repo-backup-times-from-48-hours-to-41-minutes/)\n* [How we supercharged GitLab CI statuses with WebSockets](https://about.gitlab.com/blog/how-we-supercharged-gitlab-ci-statuses-with-websockets/)\n* [How we reduced MR review time with Value Stream Management](https://about.gitlab.com/blog/how-we-reduced-mr-review-time-with-value-stream-management/)",{"featured":26,"template":13,"slug":699},"continuously-deploying-the-largest-gitlab-instance",{"content":701,"config":714},{"title":702,"description":703,"authors":704,"heroImage":706,"date":707,"category":9,"tags":708,"body":713},"MR-Review-Zeit mit Value Stream Management reduzieren","GitLab Engineering nutzt VSM zur Identifikation von Engpässen im MR-Review-Prozess. Systematische Analyse mit Custom Stages.",[705],"Haim Snir","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097876/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/REFERENCE%20-%20display%20preview%20for%20blog%20images%20%282%29_2pKf8RsKzAaThmQfqHIaa7_1750097875817.png","2025-10-30",[695,709,710,711,712],"features","DevSecOps platform","workflow","solutions architecture","Das GitLab Engineering-Team nutzt die eigenen Produkte intern – eine Praxis, die im Englischen als \"Dogfooding\" bezeichnet wird. Diese Selbstnutzung hat zu Verbesserungen bei der Beschleunigung der Software-Delivery-Zyklen für Kunden geführt. Dieser Artikel beleuchtet einen spezifischen Anwendungsfall, bei dem [GitLab Value Stream Management (VSM)](https://about.gitlab.com/solutions/value-stream-management/) Verbesserungen für unser Engineering-Team ermöglicht hat. Es wird gezeigt, wie VSM dabei half, zwei zentrale Herausforderungen anzugehen: die Messung des Wegs von der Idee bis zur Fertigstellung eines Merge Requests und die Optimierung der Deployment-Workflows.\n\nValue Stream Management ist in der deutschen Industrie als Wertstromanalyse etabliert – insbesondere in der Fertigung und Automobilbranche wird diese Lean-Methode zur Identifikation von Verschwendung eingesetzt. GitLabs VSM-Funktionen übertragen diesen systematischen Ansatz auf Software-Entwicklungsprozesse und ermöglichen die Unterscheidung zwischen wertschöpfenden und nicht-wertschöpfenden Aktivitäten im Entwicklungsworkflow.\n\n## Die Herausforderung: Engpässe in MR-Reviews identifizieren\n\nTrotz gut definierter Workflows stellte ein Team fest, dass Merge Requests länger als erwartet brauchten, um geprüft und gemerged zu werden. Die Herausforderung bestand nicht nur in den Verzögerungen selbst, sondern darin zu verstehen, wo im Review-Prozess diese Verzögerungen auftraten und warum.\n\nDas Ziel des Teams war klar:\n\n- Identifizieren, wo Zeit vom initialen Konzept bis zum finalen Merge eines MR verbracht wurde\n- Spezifische Engpässe im Review-Prozess lokalisieren\n- Verstehen, wie MR-Größe, Komplexität oder Dokumentationsqualität die Review-Zeit beeinflussen\n\n## Der Ansatz: MR-Review-Zeit in GitLab Value Stream Analytics messen\n\nValue Stream Analytics (VSA) ermöglicht es Organisationen, ihren gesamten Workflow von der Idee bis zur Auslieferung abzubilden und dabei zwischen wertschöpfenden Aktivitäten (VA) und nicht-wertschöpfenden Aktivitäten (NVA) im Prozessfluss zu unterscheiden. Durch die Berechnung des Verhältnisses von wertschöpfender Zeit zur gesamten Lead Time kann das Team verschwenderische Aktivitäten identifizieren, die zu Verzögerungen bei MR-Reviews führen.\n\nUm die notwendigen Metriken zu erhalten, passte das Team GitLab VSA an, um bessere Sichtbarkeit in den MR-Review-Prozess zu erhalten.\n\n### 1. Custom Stage für MR-Review einrichten\n\nDas Team fügte eine [neue Custom Stage](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/value_stream_analytics/#value-stream-stage-events) in VSA mit dem Namen **Review Time to Merge** hinzu, um spezifisch die Zeit vom ersten Zuweisen eines Reviewers bis zum Merge des MR zu tracken.\n\n- Start-Event: MR first reviewer assigned\n- End-Event: MR merged\n\nDurch die Definition dieser Stage begann VSA, die Dauer des MR-Review-Prozesses zu messen und lieferte präzise Daten darüber, wo Zeit verbracht wurde.\n\n![Defining stage of VSA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097884/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097883929.png)\n\n### 2. Total Time Chart für Klarheit nutzen\n\nMit der Custom Stage eingerichtet, nutzte das Team das [**Total Time Chart** auf der VSA Overview-Seite](https://about.gitlab.com/blog/value-stream-total-time-chart/) (**Analyze > Value Stream**), um zu visualisieren, wie viel Zeit während der neuen MR-Review-Stage verbracht wurde. Durch den Vergleich der Werte, die durch jeden Bereich im Chart dargestellt wurden, konnte das Team schnell identifizieren, wie diese Stage zur gesamten Software-Delivery-Lifecycle-Zeit (SDLC) beitrug.\n\n![total time chart for VSA](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097884/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097883930.png)\n\n### 3. Für tiefere Erkenntnisse detailliert analysieren\n\nUm spezifische Verzögerungen zu untersuchen, nutzte das Team die **Stage Navigation Bar**, um tiefer in die MR-Review-Stage einzutauchen. Diese Ansicht ermöglichte:\n\n- MRs nach Review-Zeit sortieren: Die Stage-Tabelle zeigte alle zugehörigen MRs sortiert nach Review-Dauer, sodass langsame MRs leicht erkennbar waren\n- Individuelle MRs analysieren: Für jeden MR konnte das Team Faktoren wie Verzögerungen bei der Reviewer-Zuweisung, mehrere Feedback-Runden, Leerlaufzeit nach Approval und MR-Größe/Komplexität untersuchen\n\n## Das Ergebnis: Umsetzbare Erkenntnisse und Verbesserungen\n\nDurch die Anpassung von VSA zur Verfolgung der [MR-Review-Zeit](https://docs.gitlab.com/user/project/merge_requests/reviews/) deckte das Team mehrere zentrale Erkenntnisse auf:\n\n- **Verzögerungen bei Reviewer-Zuweisung:** Einige MRs erfuhren Verzögerungen, weil Reviewer spät zugewiesen wurden oder Reviewer zu viele MRs in ihrer Queue hatten\n- **Langsame Review-Start-Zeiten:** Selbst nach Zuweisung lagen bestimmte MRs untätig, bevor Reviews begannen – oft aufgrund von Kontextwechseln oder konkurrierenden Prioritäten\n- **Mehrere Feedback-Schleifen:** Größere MRs erforderten oft mehrere Feedback-Runden, was die Review-Zeit erheblich verlängerte\n- **Leerlaufzeit nach Approval:** Einige MRs wurden approved, aber nicht zeitnah gemerged – oft aufgrund von Deployment-Koordinationsproblemen\n\nFür den Engineering Manager im Team erwies sich VSA als wertvoll für die Verwaltung des Team-Workflows: \"Ich habe VSA genutzt, um zu begründen, wo wir Zeit bei der MR-Fertigstellung verbrachten. Wir haben VSA auf unsere Bedürfnisse angepasst, und es war sehr hilfreich für unsere Untersuchungen nach Verbesserungsmöglichkeiten.\"\n\nAus dieser Dogfooding-Erfahrung entwickeln wir nun eine wichtige Erweiterung zur Verbesserung der Sichtbarkeit in den Review-Prozess. Wir fügen ein neues Event zu VSA hinzu – [Merge request last approved at](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/503754) – das eine Stage erzeugt, die MR-Review-Schritte noch granularer aufschlüsselt.\n\n## Die Kraft datengestützter Entscheidungen\n\nDurch die Nutzung von GitLabs VSA haben wir nicht nur Engpässe identifiziert – wir erhielten umsetzbare Erkenntnisse, die zu Verbesserungen bei der MR-Review-Zeit und der allgemeinen Entwickler-Produktivität führten. Wir optimierten Merge-Request-Review-Zyklen und erhöhten den Entwickler-Durchsatz, was unser Commitment zu kontinuierlicher Verbesserung durch Messung bestätigt.\n\n> Möchtest du erfahren, wie VSA deinem Team helfen kann? [Starte eine kostenlose GitLab Ultimate-Testversion](https://about.gitlab.com/free-trial/), passe deine Value Streams an und sieh, wie du Verbesserungen im gesamten SDLC für deine Teams erreichen kannst. [Teile dann dein Feedback und deine Erfahrungen in diesem Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/520962).\n\n## Weiterführende Informationen\n\n- [Optimize value stream efficiency to do more with less, faster](https://about.gitlab.com/the-source/platform/optimize-value-stream-efficiency-to-do-more-with-less-faster/)\n- [New Scheduled Reports Generation tool simplifies value stream management](https://about.gitlab.com/blog/new-scheduled-reports-generation-tool-simplifies-value-stream-management/)\n- [Value stream analytics documentation](https://docs.gitlab.com/user/group/value_stream_analytics/)\n- [Value stream management: Total Time Chart simplifies top-down optimization flow](https://about.gitlab.com/blog/value-stream-total-time-chart/)\n",{"slug":715,"featured":12,"template":13},"how-we-reduced-mr-review-time-with-value-stream-management",{"promotions":717},[718,732,744],{"id":719,"categories":720,"header":722,"text":723,"button":724,"image":729},"ai-modernization",[721],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":725,"config":726},"Get your AI maturity score",{"href":727,"dataGaName":728,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":730},{"src":731},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":733,"categories":734,"header":736,"text":723,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[695,735],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":728,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":745,"categories":746,"header":748,"text":723,"button":749,"image":753},"security-modernization",[747],"security","Are you trading speed for security?",{"text":750,"config":751},"Get your security maturity score",{"href":752,"dataGaName":728,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":757,"blurb":758,"button":759,"secondaryButton":764},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":760,"config":761},"Kostenlosen Test starten",{"href":762,"dataGaName":48,"dataGaLocation":763},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":50,"config":765},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":763},1772652051189]