[{"data":1,"prerenderedAt":770},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/what-is-an-ide":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-GitLab Germany Team":660,"blog-related-posts-de-de-what-is-an-ide":675,"assessment-promotions-de-de":720,"next-steps-de-de":760},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":12,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/what-is-an-ide.yml","What Is An Ide",[7],"gitlab-germany-team",null,"engineering",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"what-is-an-ide",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":25,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659768/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_271529563.jpg","Entwickler/in ist ein finanziell lukrativer Beruf in einer der derzeit spannendsten Branchen. Zugleich ist es auch ein Job, der mit einer sehr hohen Arbeitsbelastung und einem enormen Leistungsdruck einhergeht. Laut einer Studie leiden bis zu 60 % aller IT-Expert(inn)en unter „Burn-out”. Diese Zahl ist umso bedrückender, wenn man bedenkt, dass sie Studierende miteinschließt. \n\nIntegrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wurden nicht primär dafür entwickelt, das Coden angenehmer zu machen. Dennoch tragen sie viel dazu bei, die tägliche Arbeit für Entwickler(innen) einfacher zu gestalten. Wer eine gut funktionierende, auf die persönlichen Bedürfnisse zugeschnittene IDE gefunden hat, weiß, wie viel das wert ist.\n\nDie Optimierung des Workflows ist nur ein Aspekt unter vielen, weswegen IDEs einen hohen Stellenwert genießen. Man kann mit gutem Recht behaupten: Modernes Programmieren wäre ohne IDEs nicht denkbar.\n\nWas ist eine IDE? In dieser Übersicht gehen wir ausführlich auf diese Frage ein sowie auf alle Aspekte, die IDEs so begehrt machen. Wenn du noch offene Fragen zum Thema hattest – nach der Lektüre sollten sie beantwortet sein.\n\n## Inhaltsverzeichnis - Was ist eine IDE?\n\n- [Was ist eine IDE?](#was-ist-eine-ide%3F)\n- [IDE vs Code-Editor vs Building-Tools](#ide-vs-code-editor-vs-building-tools)\n- [Was sind die wichtigsten Komponenten einer IDE?](#was-sind-die-wichtigsten-komponenten-einer-ide%3F)\n - [Code-Editor](#code-editor)\n - [Building-Tools](#building-tools)\n - [Debugging](#debugging)\n- [Warum wurden IDEs entwickelt?](#warum-wurden-ides-entwickelt%3F)\n- [Gibt es unterschiedliche IDE-Typen?](#gibt-es-unterschiedliche-ide-typen%3F)\n- [Wonach sollte ich meine IDE auswählen?](#wonach-sollte-ich-meine-ide-auswählen%3F)\n- [Was ist die beste IDE?](#was-ist-die-beste-ide%3F)\n  - [IDE Eclipse](#ide-eclipse)\n  - [Dreamweaver](#dreamweaver)\n  - [IntelliJ](#intellij)\n  - [IDE Visual Studio](#ide-visual-studio)\n  - [GitLab](#gitlab)\n- [IDE-FAQs](#ide-faqs)\n\n## Was ist eine IDE?\n\nDie Abkürzung IDE steht für „Integrated Development Environment”, zu Deutsch „Integrierte Entwicklungsumgebung”. Aus dem Begriff lässt sich eine einfache Definition ableiten:\n\nIDEs unterstützen Entwickler(innen) bei den meisten Aspekten des Codens, beziehungsweise der Programmierung.\nIDEs kombinieren verschiedene Entwicklungstools in einem Paket. So können Anwender(innen) nahtlos zwischen Funktionen hin- und herschalten.\n\nMan kann sich eine IDE wie einen Baukasten vorstellen, der eine zentrale Benutzeroberfläche sowie ein Netzwerk aus Modulen bietet, auf die Benutzer(innen) zugreifen können.\n\n## IDE vs Code-Editor vs Building-Tools\n\nDie ersten IDEs entstanden, als sich das Programmieren aus den Universitäten wegbewegte und Computer in der freien Wirtschaft Fuß zu fassen begannen.\n\nWeil IDEs verschiedene Tools integrieren, folgt ihre Entwicklung somit den Fortschritten, die in Entwicklungsanwendungen im Laufe der Jahre gemacht wurden. Compiler beispielsweise gab es bereits in den 1950ern, Code-Editoren hingegen kamen weitaus später hinzu.\n\nGemeinhin wird der Maestro I, der in München vom Unternehmen Softlab entwickelt wurde, als die erste kommerzielle IDE betrachtet. Der erste Maestro wurde 1977 verkauft und die Marke hatte bis in die frühen 1990er Jahre hinein einen signifikanten Kundenstamm. Insgesamt wurden 22000 Maestros installiert.\n\nSchon dieser Vorläufer vereinte die bis heute relevanten Kernfunktionalitäten eines Coding-Editors, Assemblers und Compilers. \n\n## Was sind die wichtigsten Komponenten einer IDE?\n\nWar der Maestro I wirklich die erste IDE? Dafür müssen wir uns noch weitere Aspekte ansehen, die eine IDE ausmachen. Einige der wichtigsten Bestandteile einer integrierten Entwicklungsumgebung haben wir bereits genannt:\n\nEin Coding-Editor\nBuilding-Tools, einschließlich Compiler und Packer\n\nDarüber hinaus beinhalten IDEs noch Fehlerbeseitigungs-Anwendungen, die für ein Debugging zur Verfügung stehen. \n\nAuch ist es möglich, IDEs in einen DevOps- oder Agile-Management-Prozess einzubinden. Durch diese Verknüpfung üben sie einen positiven Einfluss auf den gesamten Arbeitsprozess aus, der über das Programmieren hinausgeht. So profitiert unter anderem deine agile Planung von der Wahl der für dich und dein Team optimalen IDE.\n\nBetrachten wir diese verschiedenen Teile nun ein wenig genauer.\n\n### Code-Editor \n\nDer Code-Editor ist das Herzstück einer IDE. Auch deshalb ist die Vielfalt an Instrumenten, die Entwickler(innen) als Teil dieser Editoren zur Verfügung stehen, besonders groß.\n\nDazu gehören zum Beispiel:\nIntelligente Code-Vervollständigung: Ähnlich einer Auto-Complete-Funktion beim Smartphone schlagen moderne Coding-Editoren während des Programmierens die nächsten Zeilen vor und korrigieren offensichtliche syntaktische Fehler.\nDie IDE kümmert sich um einen korrekten, auf Lesbarkeit und Struktur optimierten Code. Dazu gehören das Refactoring (Reorganisation des Codes für maximale Effizienz), das farbliche Hervorheben unterschiedlicher Code-Bausteine sowie eine Prüfung für verschiedene Programmiersprachen.\nBegleitende Bug-Prüfung, das heißt, dass die IDE bereits während des Programmierens den gesamten Code auf innere Konsistenz hin untersucht.\nDas Programmieren ist der zentrale Teil der Arbeit an neuen Softwareprojekten. Doch damit eine Anwendung getestet werden kann, muss sie regelmäßig kompiliert werden.\n\nHierfür existieren spezialisierte Anwendungen, die sogenannten Compiler und Packer. Integrierte Entwicklungsumgebungen bieten diese in der Regel als Teil ihrer Basisfunktionalität an.\n\n### Building-Tools\n\nSogar Programmiersprachen mit einem hohen Abstraktionsgrad sind immer noch für Menschen ausgelegt. Damit Maschinen einen Code in einer Programmiersprache ausführen können, müssen die Daten in eine von Maschinen lesbare binäre Sprache übertragen werden.\n\nDie damit verbundenen Aufgaben werden von Compilern und Packern übernommen. Diese Anwendungen werden unter dem Oberbegriff „Building-Tools” zusammengefasst. Building-Tools vereinfachen den Prozess der Übersetzung, indem sie ihn automatisieren.\n\nBuilding-Tools sind heute ein integraler Teil von IDEs und erlauben es Teams, den gesamten Prozess des Programmierens über die Durchführung von Tests bis hin zur finalen Delivery innerhalb derselben Entwicklung durchzuführen und zu steuern.\n\n### Debugging\n\nHistorisch gesehen sind Debugger einer der Hauptgründe, warum Integrated Development Systems sich auf breiter Front durchgesetzt haben: Gerade beim Coden kann sich die Suche nach Fehlern als sehr aufwändig erweisen.\n\nDas ist zum einen ein Problem, wenn du auf kontinuierliche Verbesserung setzt und dazu das Produkt regelmäßig und oft testen möchtest. Wenn zu viele Fehler verhindern, dass du ein testfähiges Stadium erreichst, hemmt dies den gesamten Prozess und macht agiles Management unmöglich.\n\nNoch schwerwiegender wird es, wenn das Endprodukt von Fehlern betroffen ist, die seinen Nutzen für Kund(innen) reduzieren. Hier können effektive Debugger einen entscheidenden Beitrag leisten.\n\n## Warum wurden IDEs entwickelt? \n\nAn sich fällt die Beantwortung dieser Frage nicht schwer. Gemäß ihrer Definition schnüren IDEs Pakete aus miteinander verbundenen Anwendungen, die sich gegenseitig ergänzen.\n\nZusammen erlauben sie:\n\n- Fokussiertes Arbeiten und einen „sauberen” Code, der den Regeln der jeweiligen Programmiersprache folgt und optimal auf Lesbarkeit und Effizienz hin strukturiert ist.\n- Flexibilität im Hinblick einerseits auf die zu wählende Programmiersprache und andererseits für eine Vielzahl verschiedener Projekte.\n- Eine Reduzierung des Aufwands und der Kosten für einzelne Lizenzen. Gerade wenn Anwendungen auf einer SaaS-Basis erworben werden, häufen sich die Abonnements an.\n- Eine nahezu garantierte Kompatibilität der Anwendungen. Alles innerhalb einer IDE ist optimal aufeinander abgestimmt.\n- Ein nahtloses Springen zwischen verschiedenen Anwendungen, statt für jeden neuen Schritt im Arbeitsprozess die Aktivität unterbrechen zu müssen.\n\nZusammengefasst addieren sich die Punkte zu einer beträchtlichen Zeitersparnis. Darüber hinaus sorgen IDEs gerade in großen Teams oder Netzwerken aus Teams dafür, dass alle Beteiligten mit denselben Mitteln arbeiten und es nicht zu Kompatibilitätskonflikten kommt.\n\n## Gibt es unterschiedliche IDE-Typen?\n\nMan unterscheidet grundsätzlich drei verschiedene Formen von IDEs.\nCloudbasierte IDEs werden von allen Teammitgliedern geteilt und laufen oftmals über einen Browser. Sie bieten den großen Vorteil, dass der Zugriff von nahezu überall möglich ist und Teams dezentral an einem Projekt arbeiten können.\n\nLokale IDEs werden auf dem Rechner von  Mitarbeiter(inne)n gespeichert. Diese Form verliert zunehmend an Beliebtheit. Trotzdem haben sich Cloud-Lösungen noch nicht so durchgesetzt wie in anderen Bereichen der IT-Branche. Auf die Gründe dafür gehen wir gleich ein.\nStandardized Development Environments: Jedes Unternehmen hat seine eigenen Bedürfnisse. \n\nCloudbasierte und lokale Anwendungen mögen umfangreich und flexibel sein, doch bleiben sie letzten Endes generisch. Wenn du eine personalisierte Lösung für deine Teams bevorzugst, kann eine aus einzelnen Bausteinen zusammengesetzte, modulare IDE Sinn ergeben. Mit einer solchen SDE definierst du für dein Unternehmen einen eigenen Standard.\nFür manche Entwickler(innen) kommt noch eine vierte Variante hinzu: Eine komplett selbst zusammengestellte, personalisierte IDE. In besonders anspruchsvollen Projekten kann das Sinn ergeben. Für die meisten Unternehmen jedoch ergeben sich aus einer Vielzahl individueller Umgebungen zu viele Abstimmungsprobleme.\n\n## Wonach sollte ich meine IDE auswählen?\n\nDer Markt für IDEs ist inzwischen sogar für erfahrene Entwickler(innen) unübersichtlich geworden. Und so finden sich zahlreiche Foren, in denen man sich austauscht und berät, welche IDE für die eigenen Ziele am besten geeignet ist.\n\nNatürlich hängt diese Entscheidung unter anderem auch von dem Projekt ab, an dem du arbeitest. Darüber hinaus gibt es einige Aspekte, die du ebenfalls berücksichtigen solltest.\n\nDer erste ist, mit welcher Programmiersprache du vorhast, zu arbeiten. IDEs unterstützen eine Vielzahl von Sprachen, dennoch sind manche IDEs schlicht besser auf bestimmte Sprachen abgestimmt als auf andere.\n\nDas gleiche gilt für die Funktionalität. Die meisten Bausteine wirst du in jeder IDE finden. Trotzdem lohnt es sich, im Team nachzufragen, ob Wünsche bestehen, die eventuell nicht von jeder gängigen IDE abgedeckt werden.\n\nDie beiden wichtigsten Punkte bei der Auswahl der IDE sind aber zweifelsfrei Performance und Community Support. Da integrierte Entwicklungsebenen heutzutage so umfangreich sind, stellen sie oftmals auch eine Performance-Belastung für das System dar. Dies wiegt umso schwerer bei cloudbasierten IDEs. Communities wiederum bieten Unterstützung bei Problemen und treiben die Entwicklung der Software organisch voran. \n\n## Was ist die beste IDE?\n\nJeder Artikel, welcher dieser Frage nachgeht, fängt mit der Feststellung an, dass es keine beste IDE geben kann, da jede Aufgabe und jedes Team sehr spezifische Anforderungen und Präferenzen hat. Die Bewertung einer IDE ist somit unmittelbar mit der Definition der Aufgaben verbunden. \n\nDas ist ganz gewiss richtig. Dennoch fällt auf, dass, unabhängig von der Plattform oder dem Projekt, bestimmte IDEs von Experten weitaus öfter genannt werden als andere. Offenbar erfüllen manche integrierte Entwicklungsumgebungen die Bedürfnisse von breiten Anwender(innen)gruppen.\n\nUm dir einen besseren Überblick zu verschaffen, haben wir das Netz durchkämmt und die wichtigsten englischsprachigen Artikel sowie die am höchsten rankenden deutschen Artikel zu diesem Thema analysiert. \n\nAus diesen haben wir eine Rangliste erstellt. In den Klammern findest du die Zahl der Nennungen dieser IDE als eine der besten:\n\n1. Visual Studio (10x)\n2. Eclipse (8x)\n    IntelliJ (8x)\n    NetBeans (8x)\n5. Android (6x)\n    Code::Blocks (6x)\n7. Atom (5x)\n    PyCharm (5x)\n9. AWS Cloud 9 (4x)\n    RubyMine (4x)\n    WebStorm (4x)\n    Xcode (4x)\n    Zend (4x)\n\nAuch wenn jedes dieser Programme die Anforderungen an eine zeitgemäße IDE erfüllt, bestehen zwischen ihnen teilweise erhebliche Unterschiede. Werfen wir deswegen einen genaueren Blick auf einige IDE-Beispiele, um dies zu verdeutlichen.\n\n### IDE Eclipse\n\nWer sich mit der Geschichte von IDEs auseinandersetzt, wird zwangsläufig auf Eclipse IDE stoßen. Hierbei handelt es sich um eine integrierte Entwicklungsumgebung, die ursprünglich von IBM entwickelt wurde und nun als Freeware zur Verfügung steht. In einer schnelllebigen Branche ist Eclipse eine nahezu unvorstellbare Erfolgsgeschichte: Seit fast einem Vierteljahrhundert nutzen Entwickler(innen) diese Software, um an Projekten zu arbeiten.\n\nMan muss offen zugeben, dass der Zahn der Zeit nicht spurlos an Eclipse vorbeigegangen ist. Im direkten Vergleich zu aktuellen Alternativen hat die Oberfläche einen deutlichen Retro-Touch. Die Anwendung ist eher langsam und von gelegentlichen Abstürzen geplagt.\n\nDem steht allerdings ein umfangreicher Erfahrungsschatz gegenüber und eine nahezu endlose Palette an Erweiterungen und Plug-ins. Für manche Entwickler(innen) bietet Eclipse einen guten Workflow, den vermeintlich innovativere neue Lösungen immer noch nicht erreichen.\n\n### Dreamweaver\n\nDreamweaver ist ein interessantes Beispiel für eine spezialisierte IDE. Zwar verfügt die von Adobe vertriebene Anwendung auch über eine Code-Editor, der Dreamweaver zu einer vollwertigen IDE aufwertet, ihr Haupteinsatzgebiet aber ist die Website-Programmierung.\n\nViele Jahre lang war Dreamweaver in diesem Bereich der globale Führer. Für das Programm sprechen auch weiterhin seine Robustheit und die große User-Community, die gerne bei Problemen und Fragen behilflich ist. Der Editor erlaubt eine direkte Sicht auf die fertige Website, was vielen Entwicklern entgegenkommt.\n\nNachteilig aber ist, dass Dreamweaver sich in den letzten Jahren wenig weiterentwickelt hat und aus Sicht vieler professioneller Anwender(innen) nicht mehr sinnvoll für große kommerzielle Websites verwendet werden kann. Die Performance ist zudem nicht optimal und der von Dreamweaver generierte Code ein wenig „aufgebläht”.\n\nFür einfache Projekte aber kann Dreamweaver auch weiterhin eine hervorragende Lösung darstellen.\n\n### IntelliJ\n\nIntelliJ gilt bei vielen als die derzeit beste IDE.\n\nIn dieser Anwendung verbinden sich traditionelle Tugenden – ein großer Funktionsumfang, kostenlose Einstiegsversion – mit innovativen neuen Features und einer großen, umtriebigen Community. Zwar ist die kostenpflichtige Ultimate Edition mit einem Jahresbeitrag von knapp 560 Euro im Jahr nicht günstig, für viele Unternehmen ist die Investition ihr Geld aber wert.\n\nWer im Netz nach Erfahrungen mit der IntelliJ IDE sucht, wird gelegentlich Beschwerden finden, diese Integrated Development Environment sei langsam und die Ladezeiten seien recht hoch. Gemeinhin fallen die Ladezeiten aber nur beim Neustart negativ auf. Gegenüber der direkten Konkurrenz und vor allem gegenüber älteren Alternativen wie Eclipse fällt IntelliJ hier keineswegs ab.\n\nMan kann sagen, dass diese Beschwerden daher rühren, dass Anwender(innen) von IntelliJ besonders fortschrittlich denken und hohe Ansprüche haben. Bis jetzt hat sich das dahinterstehende Unternehmen Jetbrains mit seinen neuen Versionen immer wieder die Treue seiner Nutzer(innen) gesichert.\n\nIntelliJ mag nicht perfekt sein, derzeit aber kommt diese IDE dem Ideal einer IDE recht nahe. Überboten wird sie aus der Sicht von Entwickler(inne)n und Expert(inn)en, wenn überhaupt, nur von einem einzigen Konkurrenzprodukt:\n\n### IDE Visual Studio\n\nEs überrascht kaum, dass auf einem so begehrten Markt wie dem für integrierte Entwicklungsumgebungen auch die großen Global Players mitmischen wollen. So bietet Apple Xcode an, Google's Cloud Workstations beinhaltet eine webbasierte IDE und Amazon geht mit seiner AWS Cloud9 an den Start.\n\nKeine dieser IDEs aber erreicht den Stellenwert von Microsofts IDE Visual Studio. Eine der stärksten Funktionen dieser IDE liegt in ihrer nahtlosen, organischen und äußerst funktionalen Einbindung von KI. Aber ganz allgemein ist der Funktionsumfang der Software bemerkenswert. Es bleiben hier wahrhaft kaum Wünsche offen.\n\nAls die Website Onlinekurse das Visual Studio bewertete, fiel ihr nur ein einziger ernstzunehmender Einwand ein, der eher nach einem versteckten Kompliment als einer Kritik klingt: „[Die] Vielfalt an Optionen macht die Ersteinrichtung und Konfiguration schwierig.” \n\n### GitLab\n\nAuch GitLab hat eine eigene cloudbasierte IDE. Das ergibt Sinn, weil die direkte Einbindung in das Projektmanagement eine noch bessere Umsetzung agiler Methoden ermöglicht.\n\nMit der GitLab-IDE steht dir ein voll funktionsfähige integrierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung. In einer ausführlichen Einführung und Übersicht in die GitLab-IDE kannst du dich informieren, ob sie für dich und dein Team eine gelungene Alternative zu den oben genannten Angeboten darstellt.\n\nWenn du die GitLab-IDE in der Praxis testen möchtest, nutze unsere GitLab-Testversion und arbeite 30 Tage kostenlos damit. \n\n## IDE-FAQs\n\n### Was ist die beste Einsteiger-IDE? Was ist die beste IDE für erfahrene Entwickler(innen)?\n\nDie Ansprüche von erfahrenen Entwickler(inne)n und Anfänger(inne)n an eine IDE unterscheiden sich erheblich.\n\nFür Anfänger(innen) ist es entscheidend, dass die Anwendung stabil läuft, eine klar strukturierte Oberfläche aufweist und die Basisfunktionen intuitiv zu bedienen sind. Eine allzu umfangreiche Palette an Möglichkeiten kann hier sogar einen Nachteil darstellen.\n\nFür professionelle, erfahrene Programmierer(innen) hingegen sind oftmals Performance und Individualisierungsfähigkeit wichtigere Faktoren. Für sie sind gelegentlich sogar Cloud-IDEs keine gute Option, da sie langsamer als lokale IDEs sind. Auch kann eine innovative Produktweiterentwicklung für sie einen höheren Stellenwert einnehmen als Stabilität.\nWährend IDEs als Alles-in-einem-Paketlösungen für Einsteiger(innen) ein hervorragendes Konzept bieten, präferieren manche Entwickler(innen) es, in einem einfachen Code-Editor zu arbeiten und für die darüber hinaus anfallenden Schritte jeweils individuelle Apps zu nutzen.\n\nVon den genannten IDEs bietet wohl das Visual Studio den besten Kompromiss, da es sowohl umfangreich und innovativ als auch einfach zu bedienen ist.\n\n### Hat die Verwendung von IDEs auch Nachteile?\n\nDie meisten IDEs funktionieren hervorragend und machen die Arbeit an einem Projekt deutlich einfacher. Trotzdem solltest du bei der Verwendung einer integrierten Entwicklungsumgebung stets beachten, dass es auch gewisse Nachteile gibt:\n\nPaketlösungen bieten in der Regel eine sehr gute Qualität ihrer Einzelanwendungen, die Komponenten erreichen aber eher selten Spitzenwerte. So ist es durchaus denkbar, dass bestimmte Individuallösungen besser sind als die entsprechenden Komponenten einer IDE.\nJede IDE wird die Performance einschränken, da bei ihr mehr Komponenten in den Speicher geladen werden als bei Einzelanwendungen. \n\nWer sich zu sehr auf ein bestimmtes System verlässt, bewegt sich zwangsläufig in Richtung eines „Lock-Ins”. Dieses Risiko ist natürlich auch bei IDEs gegeben. Allerdings ist es in den letzten Jahren gesunken, da IDEs zunehmend mit allgemeinen Standards arbeiten. 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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",[685,686],"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":28,"template":13,"slug":690},"migration-from-azure-devops-to-gitlab",{"content":692,"config":703},{"heroImage":693,"title":694,"description":695,"authors":696,"date":698,"category":9,"tags":699,"body":702},"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.",[697],"John Skarbek","2025-12-01",[700,701],"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":28,"template":13,"slug":704},"continuously-deploying-the-largest-gitlab-instance",{"content":706,"config":718},{"title":707,"description":708,"authors":709,"heroImage":711,"date":712,"category":9,"tags":713,"body":717},"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.",[710],"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",[700,714,715,716,23],"features","DevSecOps platform","workflow","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":719,"featured":12,"template":13},"how-we-reduced-mr-review-time-with-value-stream-management",{"promotions":721},[722,736,748],{"id":723,"categories":724,"header":726,"text":727,"button":728,"image":733},"ai-modernization",[725],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":729,"config":730},"Get your AI maturity score",{"href":731,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":737,"categories":738,"header":740,"text":727,"button":741,"image":745},"devops-modernization",[700,739],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":742,"config":743},"Get your DevOps maturity score",{"href":744,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":746},{"src":747},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":749,"categories":750,"header":752,"text":727,"button":753,"image":757},"security-modernization",[751],"security","Are you trading speed for security?",{"text":754,"config":755},"Get your security maturity score",{"href":756,"dataGaName":732,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":758},{"src":759},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":761,"blurb":762,"button":763,"secondaryButton":768},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":764,"config":765},"Kostenlosen Test starten",{"href":766,"dataGaName":52,"dataGaLocation":767},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":54,"config":769},{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":767},1772652055407]