[{"data":1,"prerenderedAt":804},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-18-0":3,"navigation-de-de":43,"banner-de-de":446,"footer-de-de":456,"blog-post-authors-de-de-Martin Brümmer|Fabian Zimmer|Sam Wiskow":661,"blog-related-posts-de-de-a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-18-0":700,"blog-promotions-de-de":740,"next-steps-de-de":794},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":10,"categorySlug":11,"config":12,"content":16,"description":10,"extension":29,"isFeatured":14,"meta":30,"navigation":31,"path":32,"publishedDate":24,"seo":33,"stem":39,"tagSlugs":40,"__hash__":42},"blogPosts/de-de/blog/a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-18-0.yml","A Guide To The Breaking Changes In Gitlab 18 0",[7,8,9],"martin-brmmer","fabian-zimmer","sam-wiskow",null,"product",{"slug":13,"featured":14,"template":15},"a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-18-0",false,"BlogPost",{"heroImage":17,"body":18,"authors":19,"updatedDate":23,"date":24,"title":25,"tags":26,"description":28,"category":11},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659437/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_398929148.jpg","GitLab 18.0, unser nächstes Major Release, wird vollgepackt sein mit neuen Funktionen, die die Grenzen der DevSecOps-Innovation sprengen. Gleichzeitig werden wir einige veraltete Funktionen aus GitLab entfernen. Hier erfährst du, was du über diese Änderungen wissen musst und wie du ihre Auswirkungen minimieren kannst.\n\n## Inhaltsverzeichnis\n- [Bereitstellungsfenster](#bereitstellungsfenster)\n - [GitLab.com](#gitlabcom)\n - [GitLab Self-Managed](#gitlab-self-managed)\n - [GitLab Dedicated](#gitlab-dedicated)\n- [Breaking Changes](#breaking-changes)\n - [Hohe Auswirkungen](#hohe-auswirkungen)\n - [Mittlere Auswirkungen](#mittlere-auswirkungen)\n - [Geringe Auswirkungen](#geringe-auswirkungen)\n- [Tools und Ressourcen, um deine Auswirkungen zu verwalten](#tools-und-ressourcen-um-deine-auswirkungen-zu-verwalten)\n\n## Bereitstellungsfenster\n\n### GitLab.com\n\nBreaking Changes für GitLab.com waren auf diese drei Zeitfenster beschränkt:\n\n- 21.–23. April 2025\n- 28.–30. April 2025\n- 5.–7. Mai 2025\n\nViele weitere Änderungen werden im Laufe des Monats eingeführt. In dieser [englischsprachigen Dokumentation zu den grundlegenden Änderungen](https://docs.gitlab.com/update/breaking_windows/) erfährst du mehr über die wichtigsten Änderungen in jedem dieser Zeitfenster.\n\n***Hinweis:** In Ausnahmefällen können Breaking Changes geringfügig außerhalb dieser Zeitfenster liegen.*\n\n### GitLab Self-Managed\n\nGitLab 18.0 ist ab dem 15. Mai verfügbar. Mehr über den Release-Zeitplan erfährst du [hier (nur in englischer Sprache verfügbar)](/releases/whats-new/).\n\n### GitLab Dedicated\n\nDas Upgrade auf GitLab 18.0 findet während deines Wartungsfensters vom 24.–29. Juni 2025 statt. Mehr dazu erfährst du [hier (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/administration/dedicated/maintenance/#release-rollout-schedule). Dort findest du auch dein zugewiesenes Wartungsfenster.\n\nWir haben außerdem spezielle Tools und Ressourcen entwickelt, die dir dabei helfen, die Auswirkungen der Änderungen auf deine Umgebung abzuschätzen und alle notwendigen Maßnahmen vor dem Upgrade auf 18.0 zu planen. [Informationen zu diesen Tools und Ressourcen zur Risikominderung](#tools-and-resources-to-manage-your-impact) findest du weiter unten in diesem Artikel.\n\nAuf der [Seite zu veralteten Funktionen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/update/deprecations?removal_milestone=18.0), findest du eine vollständige Liste der Komponenten, die in 18.0 entfernt werden sollen. Im Folgenden erfährst du, was auf dich zukommt und wie du dich auf die diesjährige Version vorbereiten kannst, je nachdem, welche Bereitstellung du verwendest.\n\n## Breaking Changes\n\n### Hohe Auswirkungen\n\n**1. CI/CD-Job-Token – Entfernung der Einstellung „Zugriff von deinem Projekt beschränken“**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nIn GitLab 14.4 haben wir eine Einstellung eingeführt, um **[den Zugriff *von* den CI/CD-Job-Token (CI_JOB_TOKEN) deines Projekts zu beschränken (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#limit-your-projects-job-token-access)** und so die Sicherheit zu erhöhen. Diese Einstellung wurde **CI_JOB_TOKEN-Zugriff beschränken** genannt. In GitLab 16.3 haben wir diese Einstellung aus Gründen der Übersichtlichkeit in **Zugriff *von* diesem Projekt beschränken** umbenannt.\n\nIn GitLab 15.9 haben wir die alternative Einstellung **[Autorisierte Gruppen und Projekte (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#add-a-group-or-project-to-the-job-token-allowlist)** eingeführt. Diese Einstellung steuert den Zugriff von Job-Token auf dein Projekt mithilfe einer Zulassungsliste. Diese neue Einstellung ist eine deutliche Verbesserung gegenüber der ursprünglichen Einstellung. Die erste Iteration wurde in GitLab 16.0 als veraltet markiert und soll in GitLab 18.0 entfernt werden.\n\nDie Einstellung **Zugriff *von* diesem Projekt beschränken** ist für alle neuen Projekte standardmäßig deaktiviert. Ab GitLab 16.0 kannst du diese Einstellung nicht wieder aktivieren, nachdem sie in einem Projekt deaktiviert wurde. Verwende stattdessen die Einstellung **Autorisierte Gruppen und Projekte**, um den Zugriff von Job-Token auf deine Projekte zu steuern.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)]( https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#cicd-job-token---limit-access-from-your-project-setting-removal)\n- [Überprüfung über GitLab Detective verfügbar](https://gitlab.com/gitlab-com/support/toolbox/gitlab-detective/-/blob/main/README.md)\n\n**2. CI/CD-Job-Token – Durchsetzung der Zulassungsliste für autorisierte Gruppen und Projekte**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nMit der **[Einstellung für autorisierte Gruppen und Projekte (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/jobs/ci_job_token.html#add-a-group-or-project-to-the-job-token-allowlist)** (in GitLab 15.9 eingeführt und in GitLab 16.3 in **Zugriff auf dieses Projekt beschränken** umbenannt) kannst du den Zugriff von CI/CD-Job-Token auf dein Projekt verwalten. Wenn du **Nur dieses Projekt und alle Gruppen und Projekte in der Zulassungsliste** auswählst, können nur Gruppen oder Projekte, die der Zulassungsliste hinzugefügt wurden, Job-Token verwenden, um auf dein Projekt zuzugreifen.\n\n* **Vor GitLab 15.9** war die Zulassungsliste standardmäßig deaktiviert (Einstellung [**Alle Gruppen und Projekte** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/jobs/ci_job_token.html#allow-any-project-to-access-your-project)), sodass der Zugriff von Job-Token aus jedem Projekt möglich war.\n* **Seit GitLab 17.6** haben Administrator(inn)en von GitLab-Self-Managed- und Dedicated-Instanzen die Möglichkeit, [**eine sicherere Einstellung für alle Projekte zu erzwingen** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/administration/settings/continuous_integration.html#job-token-permissions), die verhindert, dass Projektbetreuer(innen) **Alle Gruppen und Projekte** auswählen. Diese Änderung sorgt für ein höheres Maß an Sicherheit zwischen Projekten.\n* In GitLab 18.0 ist diese Einstellung standardmäßig aktiviert. Auf GitLab.com werden wir die Zulassungslisten deiner Projekte automatisch auf der Grundlage deiner Projekt-Authentifizierungsprotokolle auffüllen.\n* Um sich auf diese Änderung auf **GitLab.com** vorzubereiten, sollten Projektbetreuer(innen), die das Job-Token für die projektübergreifende Authentifizierung verwenden, die Zulassungslisten für **Autorisierte Gruppen und Projekte** ihres Projekts belegen. Sie sollten dann die Einstellung auf **Nur** **dieses Projekt und Gruppen und Projekte in der Zulassungsliste** ändern. Wir empfehlen die Verwendung der verfügbaren [Migrationswerkzeuge (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#auto-populate-a-projects-allowlist), um die Erstellung der Zulassungsliste basierend auf den [Authentifizierungsprotokollen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#job-token-authentication-log) des Projekts vor GitLab 18.0 zu ***automatisieren***.\n* **Benutzer(innen) von Self-Managed** sollten die Zulassungslisten vor dem Upgrade auf 18.0 belegen.\n* **Dedicated-Benutzer(innen)** sollten mit ihrem GitLab-Kontoteam zusammenarbeiten, um die geeignete Strategie für ihre spezifische Instanz zu entwickeln.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#cicd-job-token---authorized-groups-and-projects-allowlist-enforcement)\n- [Dokumentation (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/jobs/ci_job_token/#add-a-gr)\n- [Überprüfung über GitLab Detective verfügbar](https://gitlab.com/gitlab-com/support/toolbox/gitlab-detective/-/blob/main/README.md)\n\n**3. Durchsetzung des Geltungsbereichs von Abhängigkeits-Proxy-Token**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nDer Abhängigkeits-Proxy für Container akzeptiert die Anfragen **`docker login`** und **`docker pull`** mit **persönlichen, Projekt-** oder **Gruppen-**Zugriffstoken, ohne deren Geltungsbereich zu validieren.\n\nIn GitLab 18.0 benötigt der Abhängigkeits-Proxy sowohl den Geltungsbereich **`read_registry`** als auch den Geltungsbereich **`write_registry`** für die Authentifizierung. Nach dieser Änderung werden Authentifizierungsversuche mit Token ohne diese Bereiche **abgelehnt**.\n\nErstelle vor dem Upgrade neue Zugriffstoken mit den [**erforderlichen Geltungsbereichen** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/packages/dependency_proxy/#authenticate-with-the-dependency-proxy-for-container-images) und aktualisiere deine Workflow-Variablen und -Skripte mit diesen neuen Token.\n\nDu hast auch die Möglichkeit, den [**Dependency Token Checker**](https://gitlab.com/gitlab-com/cs-tools/gitlab-cs-tools/dependancy-token-checker/) zu verwenden, ein von der Community entwickeltes Skript, mit dem du Token anzeigen und automatisch rotieren kannst.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#dependency-proxy-token-scope-enforcement)\n\n### Mittlere Auswirkungen\n\n**1. Neue Fristen für die Datenaufbewahrung bei Sicherheitslücken auf GitLab.com**\n\nGitLab.com – **nur für Kund(inn)en mit Ultimate-Tarif**\n\nAb GitLab 18.1 werden wir mit einem schrittweisen, sechsmonatigen Rollout eine **neue Frist für die Datenaufbewahrung** für GitLab.com **Ultimate**-Kund(inn)en einführen, um die Systemleistung und -zuverlässigkeit zu verbessern. Die Datenaufbewahrungsfrist bestimmt, wie lange die Daten zu deinen Sicherheitslücken gespeichert werden.\n\nSicherheitslücken, die älter als 12 Monate sind und nicht aktualisiert wurden, werden automatisch in Cold-Storage-Archive verschoben. Diese Archive:\n\n* bleiben über die GitLab-Benutzeroberfläche zugänglich und können heruntergeladen werden\n* werden 3 Jahre lang aufbewahrt\n* werden nach 3 Jahren endgültig gelöscht\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#new-data-retention-limits-for-vulnerabilities-on-gitlabcom)\n- [Dokumentation (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://handbook.gitlab.com/handbook/security/records-retention-deletion/)\n\n**2. Ablehnen von Pull-Richtlinien für Container-Images, die nicht in `allowed_pull_policies` enthalten sind**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nAlle konfigurierten Pull-Richtlinien sollten in der [**allowed_pull_policies-Konfiguration** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/runner/executors/docker/#allow-docker-pull-policies) vorhanden sein, die in der Datei **`config.toml`** des Runners angegeben ist. Wenn dies nicht der Fall ist, sollte der Job mit dem Fehler **`incompatible pull policy`** fehlschlagen.\n\nWenn in der aktuellen Implementierung mehrere Pull-Richtlinien definiert sind, werden Jobs übergeben, wenn mindestens eine Pull-Richtlinie mit den Richtlinien in **`allowed-pull-policies`** übereinstimmt, auch wenn andere Richtlinien nicht enthalten sind.\n\nIn GitLab 18.0 schlagen Jobs nur fehl, wenn keine der Pull-Richtlinien mit den in **`allowed-pull-policies`** angegebenen übereinstimmt. Im Gegensatz zum früheren Verhalten verwenden Jobs jedoch nur die in **`allowed-pull-policies`** aufgeführten Pull-Richtlinien. Diese Unterscheidung kann dazu führen, dass Jobs, die derzeit erfolgreich ausgeführt werden, in GitLab 18.0 fehlschlagen.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#reject-container-image-pull-policies-not-in-allowed_pull_policies)\n- [Dokumentation (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/runner/executors/docker/#allow-docker-pull-policies)\n\n**3. PostgreSQL 14 und 15 werden nicht mehr unterstützt**\n\nSelf-Managed\n\nGitLab folgt einem [**jährlichen Upgrade-Rhythmus für PostgreSQL** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure-platforms/data-access/database-framework/postgresql-upgrade-cadence/).\n\nDie Unterstützung für PostgreSQL 14 und 15 soll in GitLab 18.0 entfernt werden. Ab GitLab 18.0 ist PostgreSQL 16 die minimal erforderliche Version von PostgreSQL.\n\nPostgreSQL 14 und 15 werden für den gesamten Release-Zyklus von GitLab 17 unterstützt. PostgreSQL 16 wird auch für Instanzen unterstützt, die vor GitLab 18.0 ein Upgrade durchführen möchten.\n\nUm diese Änderung auf Instanzen vorzubereiten, die kein [**PostgreSQL-Cluster** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/administration/postgresql/replication_and_failover/) verwenden (z. B. wenn du eine einzelne PostgreSQL-Instanz ausführst, die du mit einem Omnibus-Linux-Paket installiert hast), versuchen Upgrades auf GitLab 17.11, PostgreSQL automatisch auf Version 16 zu aktualisieren. Wenn du [**PostgreSQL-Cluster**](https://docs.gitlab.com/administration/postgresql/replication_and_failover/) verwendest oder [**dich gegen dieses automatische Upgrade entscheidest** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/omnibus/settings/database/#opt-out-of-automatic-postgresql-upgrades), musst du [**manuell ein Upgrade auf PostgreSQL 16**](https://docs.gitlab.com/omnibus/settings/database/#upgrade-packaged-postgresql-server) durchführen, um ein Upgrade auf GitLab 18.0 durchführen zu können. Stelle sicher, dass du über genügend Speicherplatz verfügst, um das Upgrade durchzuführen.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#postgresql-14-and-15-no-longer-supported)\n- [Dokumentation (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/omnibus/settings/database/#upgrade-packaged-postgresql-server)\n- [Migrationsrichtlinien (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/omnibus/development/managing-postgresql-versions/)\n\n**4. Einstellung der Terraform-CI/CD-Vorlagen**\n\nSelf-Managed\n\nDie Terraform-CI/CD-Vorlagen werden eingestellt und in GitLab 18.0 entfernt. Dies betrifft die folgenden Vorlagen:\n\n* `Terraform.gitlab-ci.yml`\n* `Terraform.latest.gitlab-ci.yml`\n* `Terraform/Base.gitlab-ci.yml`\n* `Terraform/Base.latest.gitlab-ci.yml`\n\nGitLab kann die Binärdatei **`terraform`** in den Job-Images nicht auf eine Version aktualisieren, die unter der BSL lizenziert ist.\n\nUm Terraform weiterhin zu verwenden, klone die Vorlagen und das [**Terraform-Image**](https://gitlab.com/gitlab-org/terraform-images) und pflege sie nach Bedarf. GitLab bietet [**detaillierte Anweisungen**](https://gitlab.com/gitlab-org/terraform-images) für die Migration zu einem benutzerdefinierten Image.\n\n**Als Alternative empfehlen wir die Verwendung der neuen CI/CD-Komponente OpenTofu auf GitLab.com oder der neuen CI/CD-Vorlage OpenTofu in GitLab Self-Managed.** CI/CD-Komponenten sind noch nicht für GitLab Self-Managed verfügbar. [**Ticket #415638**](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/415638) enthält jedoch den Vorschlag, diese Funktion hinzuzufügen. Wenn CI/CD-Komponenten auf GitLab Self-Managed verfügbar werden, wird die CI/CD-Vorlage OpenTofu entfernt.\n\nErfahre mehr über die neue [CI/CD-Komponente OpenTofu](https://gitlab.com/components/opentofu).\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#deprecate-terraform-cicd-templates)\n\n**5. Wichtiges Update des Prometheus-Unterdiagramms**\n\nSelf-Managed\n\nMit GitLab 18.0 und GitLab Chart 9.0 wird das Prometheus-Unterdiagramm von 15.3 auf 27.3 aktualisiert.\n\nZusammen mit diesem Update wird standardmäßig Prometheus 3 ausgeliefert.\n\nFür das Upgrade sind manuelle Schritte erforderlich. Wenn du Alertmanager, Node Exporter oder Pushgateway aktiviert hast, musst du auch deine Helm-Werte aktualisieren.\n\nWeitere Informationen findest du im [**Migrationsleitfaden** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/charts/releases/9_0/#prometheus-upgrade).\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#major-update-of-the-prometheus-subchart)\n\n### Geringe Auswirkungen\n\n**1. Pakete für SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2 werden nicht mehr erstellt**\n\nSelf-Managed\n\nDie langfristige Unterstützung (LTSS) für SUSE Linux Enterprise Server (SLES) 15 SP2 endete im Dezember 2024.\n\nDaher werden wir die SLES-SP2-Distribution für Linux-Paketinstallationen nicht mehr unterstützen. Du solltest ein Upgrade auf SLES 15 SP6 durchführen, um weiterhin Support zu erhalten.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#support-for-suse-linux-enterprise-server-15-sp2)\n\n**2. Entfernen des Gitaly-Ratenbegrenzers**\n\nSelf-Managed\n\nGitaly unterstützte bisher [**RPC-basierte Ratenbegrenzung**](https://gitlab.com/gitlab-org/gitaly/-/blob/4b7ea24f6172a03e7989879200b47b6fd0e2d059/doc/backpressure.md#L55-55). Wir stellen diese Funktion ein, da sie nicht die gewünschten Ergebnisse erzielt. Weitere Informationen findest du im Ticket für die Deaktivierung.\n\nWenn Kund(inn)en den Ratenbegrenzer konfiguriert haben (der veraltet ist), wird kein Fehler zurückgegeben und die Konfiguration wird einfach ignoriert.\n\nKund(inn)en sollten stattdessen den [**Gleichzeitigkeitsgrenzwert** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/administration/gitaly/concurrency_limiting/) verwenden.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#gitaly-rate-limiting)\n\n**3. Einstellung der Unterstützung für NGINX-Controller-Image 1.3.1**\n\nSelf-Managed\n\nWir aktualisieren das Standard-NGINX-Controller-Image auf 1.11.2. Diese neue Version erfordert neue RBAC-Regeln und einige Benutzer(innen) setzen **nginx-ingress.rbac.create: false**, um ihre eigenen RBAC-Regeln zu verwalten.\n\nDiese Benutzer(innen) müssen die RBAC-Regeln hinzufügen, bevor sie zu 1.11.2 oder höher migrieren. Wir haben einen Fallback-Mechanismus hinzugefügt, um 1.3.1 nur dann bereitzustellen, wenn dieser Helm-Wert wie oben festgelegt ist. Wir haben auch **nginx-ingress.controller.image.disableFallback** hinzugefügt, das standardmäßig auf „false“ gesetzt ist. Benutzer(innen), die ihr eigenes RBAC verwalten, können diesen Wert auf „true“ setzen, damit ihre Bereitstellungen auch 1.11.2 verwenden können, nachdem sie sichergestellt haben, dass die neuen RBAC-Regeln in Kraft sind.\n\nWir planen, die Unterstützung für das 1.3.1-Image und den Fallback-Mechanismus mit der Version 17.5 einzustellen, damit wir diese Unterstützung vollständig entfernen und nur noch 1.11.2 verwenden können, das zahlreiche Sicherheitsvorteile bietet.\n\n[Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#fallback-support-for-gitlab-nginx-chart-controller-image-v131)\n\n**4. Update der Hauptversion der Analysatoren der Anwendungssicherheitstests**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nDie Phase der Anwendungssicherheitstests wird die Hauptversionen der Analysatoren zusammen mit der Veröffentlichung von GitLab 18.0 aktualisieren.\n\nWenn du nicht die standardmäßig enthaltenen Vorlagen verwendest oder deine Analysator-Versionen fixiert hast, musst du deine CI/CD-Job-Definition aktualisieren, um entweder die fixierte Version zu entfernen oder die neueste Hauptversion zu aktualisieren.\n\nBenutzer(innen) von GitLab 17.0–17.11 erhalten bis zur Veröffentlichung von GitLab 18.0 weiterhin normale Analysator-Updates. Nach GitLab 18.0 werden alle neu behobenen Bugs und Funktionen nur noch in der neuen Hauptversion der Analysatoren veröffentlicht.\n\nGemäß unseren Wartungsrichtlinien portieren wir keine Fehler und Funktionen in veraltete Versionen zurück. Sicherheitspatches werden bei Bedarf in die letzten drei Nebenversionen zurückportiert.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#application-security-testing-analyzers-major-version-update)\n\n**5. API-Entdeckung verwendet standardmäßig Branch-Pipelines**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nIn GitLab 18.0 aktualisieren wir das Standardverhalten der CI/CD-Vorlage für die API-Erkennung (**API-Discovery.gitlab-ci.yml**).\n\nVor GitLab 18.0 konfiguriert diese Vorlage Jobs so, dass sie standardmäßig in [**Merge Request-Pipelines** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/pipelines/merge_request_pipelines/) ausgeführt werden, wenn ein MR geöffnet ist.\n\nAb GitLab 18.0 richten wir das Verhalten dieser Vorlage am Verhalten der [**stabilen Vorlagen-Editionen** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/application_security/detect/roll_out_security_scanning/#template-editions) für andere AST-Scanner aus:\n\n* Standardmäßig führt die Vorlage Scan-Jobs in Branch-Pipelines aus.\n* Du kannst die CI/CD-Variable **AST_ENABLE_MR_PIPELINES: true** festlegen, um MR-Pipelines zu verwenden, wenn ein MR geöffnet ist. Die Implementierung dieser neuen Variable wird im [**Ticket #410880**](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/410880) nachverfolgt.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#api-discovery-will-use-branch-pipelines-by-default)\n\n**6. DAST DAST_DEVTOOLS_API_TIMEOUT hat einen niedrigeren Standardwert**\n\nGitLab.com | Self-Managed | Dedicated\n\nDie Umgebungsvariable **DAST_DEVTOOLS_API_TIMEOUT** bestimmt, wie lange ein DAST-Scan auf eine Antwort des Browsers wartet. Vor GitLab 18.0 hatte die Variable einen statischen Wert von 45 Sekunden. Ab GitLab 18.0 hat die Umgebungsvariable **DAST_DEVTOOLS_API_TIMEOUT** einen dynamischen Wert, der basierend auf anderen Timeout-Konfigurationen berechnet wird.\n\nIn den meisten Fällen war der Wert von 45 Sekunden höher als der Timeout-Wert vieler Scannerfunktionen. Der dynamisch berechnete Wert macht die Variable __DAST_DEVTOOLS_API_TIMEOUT__ nützlicher, indem er die Anzahl der Fälle erhöht, für die sie gilt.\n\n- [Hinweis zur Deaktivierung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#dast-dast_devtools_api_timeout-will-have-a-lower-default-value)\n\n## Tools und Ressourcen, um deine Auswirkungen zu verwalten\n\nWir haben spezielle Tools entwickelt, um unseren Kund(inn)en zu helfen, zu verstehen, wie sich diese geplanten Änderungen auf ihre GitLab-Instanz(en) auswirken. Sobald du die Auswirkungen für deine Arbeit analysiert hast, solltest du die in der Dokumentation beschriebenen Maßnahmen überprüfen, um einen reibungslosen Übergang zu GitLab 18.0 zu gewährleisten.\n\n* [Veraltete Funktionen der erweiterten Suche](https://gitlab.com/gitlab-com/cs-tools/gitlab-cs-tools/deprecation-migration-tools/advanced-search-deprecations): Dieses Tool nutzt die erweiterte Such-API von GitLab, um Zeichenfolgen zu finden, die in allen GitLab-Gruppen und -Projekten veraltet sind. Es zeigt auch, welche Dateien manuell überprüft werden sollten. *__Hinweis:__ Kann ein paar falsch positive Ergebnisse liefern.*\n* [Dependency Scanning Build Support Detection Helper](https://gitlab.com/security-products/tooling/build-support-detection-helper): Dieses Tool identifiziert Projekte, die von drei Einstellungen der Abhängigkeitssuche betroffen sind ([1](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#dependency-scanning-for-javascript-vendored-libraries), [2](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#dependency-scanning-upgrades-to-the-gitlab-sbom-vulnerability-scanner), [3](https://docs.gitlab.com/update/deprecations/#resolve-a-vulnerability-for-dependency-scanning-on-yarn-projects); alle auf Version 19.0 verschoben). Es verwendet die API, um nach relevanten Dateien und CI-Job-Namen zu suchen.\n* [GitLab Detective](https://gitlab.com/gitlab-com/support/toolbox/gitlab-detective/-/blob/main/README.md) (nur Self-Managed): Dieses experimentelle Tool überprüft automatisch eine GitLab-Installation auf bekannte Probleme. Es führt komplexe Überprüfungen durch, indem es Konfigurationsdateien oder Datenbankwerte analysiert. **Hinweis:** Muss direkt auf deinen GitLab-Knoten ausgeführt werden.\n\nWir haben außerdem eine Reihe von Mikrokursen (15 Minuten oder kürzer) auf der GitLab University gestartet, die dir bei der Planung und Durchführung von Maßnahmen zur Minderung einiger dieser Änderungen helfen. [Starte deine Lernreise hier](https://university.gitlab.com/catalog?query=18.0).\n\nWenn du einen kostenpflichtigen Tarif hast und Fragen zu diesen Änderungen hast oder Unterstützung benötigst, [öffne ein Support-Ticket](https://support.gitlab.com/hc/en-us/articles/11626501035292-Support-Portal-User-Guide) im GitLab-Support-Portal.\n\nWenn du [Benutzer(in) einer kostenlosen Gitlab.com-Lizenz (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://support.gitlab.com/hc/en-us/articles/11625911285404-Statement-of-Support#free-users) bist, kannst du über meist englischsprachige Community-Quellen wie die [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/), das [GitLab-Community-Forum](https://forum.gitlab.com/) und [Stack Overflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/gitlab) auf zusätzlichen Support zugreifen.\n",[20,21,22],"Martin Brümmer","Fabian Zimmer","Sam Wiskow","2025-05-01","2025-04-18","Die Breaking Changes in GitLab 18.0",[11,27],"DevSecOps platform","Bereite dich jetzt auf die Änderungen im kommenden Major Release vor. 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+ Amazon: KI-Orchestrierung auf sicherem Fundament","Wie Duo Agent Platform und Amazon Bedrock Datensouveränität, Cloud-Governance und KI-Orchestrierung ohne parallele Infrastruktur vereinen.",[706,707],"Joe Mann","Mark Kriaf","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362275/ozbwn9tk0dditpnfddlz.png","2026-04-21","Wer GitLab einsetzt und eine ausgereifte AWS-Praxis betreibt, findet in der\nKombination aus Duo Agent Platform und Amazon Bedrock eine passende Ergänzung.\nDas Prinzip ist klar: GitLab übernimmt die Orchestrierungsschicht und\nbeschleunigt den gesamten Software-Lifecycle mit agentischer KI. Bedrock stellt\nim Hintergrund eine sichere, compliance-fähige Foundation-Model-Schicht mit\nKI-Inferenz bereit.\n\nGitLab Duo Agent Platform ermöglicht Planung, Merge-Pipelines, Security\nScanning, Vulnerability Remediation und mehr als Teil bestehender\nGitLab-Workflows. Der GitLab AI Gateway leitet Modell-Anfragen an Bedrock\nweiter – oder an GitLab-verwaltete, Bedrock-gestützte Endpunkte, je nach\nDeployment-Konfiguration. Damit lässt sich auf den IAM-Richtlinien,\nVPC-Grenzen, regionalen Kontrollen und Cloud-Commitments aufbauen, die bereits\nin AWS bestehen.\n\nWer Amazon Bedrock bereits nutzt und KI-Unterstützung innerhalb der bestehenden\nGitLab-Workflows sucht – nicht in einem weiteren eigenständigen Chat-Werkzeug –\nfindet in dieser Kombination die passende Architektur.\n\nDieser Artikel beleuchtet zunächst das Problem, mit dem viele Teams heute\nkonfrontiert sind: KI ist fragmentiert, Datenpfade sind unklar, und\nBedrock-Investitionen werden zu wenig genutzt, wenn KI außerhalb des\nSoftware-Lifecycles operiert. Anschließend werden die Deployment-Optionen für\nGitLab Duo Agent Platform erläutert:\n\n- Integriert mit selbst gehosteten Modellen auf Amazon Bedrock für GitLab\n  Self-Managed-Deployments und selbst gehosteten AI Gateway\n- Integriert mit GitLab-betriebenen Modellen auf Amazon Bedrock (mit\n  GitLab-eigenen Keys) für GitLab Self-Managed-Deployments und\n  GitLab-gehosteten AI Gateway\n- Integriert mit GitLab-betriebenen Modellen auf Amazon Bedrock (mit\n  GitLab-eigenen Keys) für GitLab.com-Instanzen und GitLab-gehosteten\n  AI Gateway\n\nAbschließend wird zusammengefasst, wie dieser Ansatz nicht freigegebene\nKI-Werkzeuge (Shadow AI) und Point-Tool-Sprawl vermeidet, ohne einen parallelen\nTech-Stack für KI-Werkzeuge aufzubauen.\n\n\n## KI überall, Kontrolle nirgends\n\nIrgendwo im Unternehmen nutzen Softwareteams gerade ein KI-Werkzeug, das die\nSicherheitsabteilung nicht freigegeben hat. Prompt-Daten verlassen\nmöglicherweise die eigene Umgebung über einen Pfad, den niemand vollständig\nnachverfolgt hat. Und die Bedrock-Investition des Unternehmens wird zu wenig\ngenutzt, während einzelne Teams separate KI-Werkzeuge auf eigene Rechnung\nbetreiben – Workloads und Cloud-Ausgaben fließen so an Plattformen ab, auf die\nbereits Commitments bestehen.\n\nDas ist kein Personalproblem – es ist ein Architekturproblem. Und es\nmanifestiert sich in nahezu jedem Unternehmen in denselben drei Einschränkungen:\n\n**Operative Fragmentierung.** Jedes Team – manchmal jede einzelne Person –\nwählt das eigene Entwicklungs-Toolset, einschließlich KI-Werkzeuge und\nModellauswahl. Diese Fragmentierung macht eine durchgängige Governance innerhalb\ndes Software-Lifecycles nahezu unmöglich.\n\n**Sicherheit und Datensouveränität.** Wo fließen Prompt- und Code-Daten\ntatsächlich hin? Wer ist Eigentümer der Protokolle?\n\n**Cloud-Ausgabenoptimierung.** Commitments gegenüber zentralen Cloud-Anbietern\nwie AWS werden verwässert, wenn Workloads und KI-Nutzung zu Point-Tools\naußerhalb bestehender Vereinbarungen abwandern.\n\nGitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren diese Probleme\ngemeinsam. Die Aufgabenteilung ist eindeutig: Duo Agent Platform verantwortet\ndie Workflow-Orchestrierung mit agentischer KI für die Softwareentwicklung,\nBedrock verantwortet die Inferenzschicht und hostet freigegebene\nFoundation-Modelle, und das Unternehmen behält die vollständige Kontrolle über\ndie Daten- und Richtliniengrenzen, die bereits in AWS definiert wurden. Drei\nAufgaben, drei Verantwortliche, keine Fragmentierung.\n\n\n## GitLab Duo Agent Platform: Die agentische Steuerungsebene\n\nGitLab Duo Agent Platform ist GitLabs agentische KI-Schicht: ein Framework aus\nspezialisierten Agenten und Abläufen, die gleichzeitig und parallel operieren –\nüber traditionelle stufenbasierte Übergaben hinaus – und Arbeit über den\ngesamten Software-Lifecycle hinweg automatisieren. Statt eines einzelnen\nAssistenten, der auf Prompts reagiert, ermöglicht Duo Agent Platform Teams die\nasynchrone Orchestrierung vieler KI-Agenten auf Basis einheitlicher Daten und\nProjektkontexte. Dazu gehören Issues, Merge Requests, Pipelines und Security\nFindings. Lineare Workflows werden so zu koordinierter, kontinuierlicher\nZusammenarbeit zwischen Softwareteams und ihren KI-Agenten – im erforderlichen\nUmfang.\n\nMit dieser Steuerungsebene stellt sich die nächste Frage: Welches KI-Fundament\nsoll diese Agenten antreiben? Für Unternehmen, die GitLab Self-Managed auf AWS\nbetreiben und sicherstellen müssen, dass Inferenz-Traffic, Prompt-Daten und\nProtokolle ebenfalls in der AWS-Umgebung verbleiben – gemeinsam mit den\nSoftware-Lifecycle-Daten – ist Amazon Bedrock als KI-Inferenzschicht die\nnaheliegende Wahl.\n\n\n## Amazon Bedrock: Das vertrauenswürdige KI-Fundament\n\nAmazon Bedrock ist eine vollständig verwaltete, serverlose\nFoundation-Model-Schicht, die vollständig in der AWS-Umgebung des Kunden läuft.\nKundendaten verbleiben im AWS-Account des Kunden. Eingaben und Ausgaben sind\nwährend der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, werden nie mit\nModellanbietern geteilt und nie zum Training von Basismodellen verwendet. Bedrock\nverfügt über Compliance-Zertifizierungen für DSGVO und BSI C5, die viele\nAnforderungen regulierter Branchen abdecken. Teams können außerdem eigene\nfeinabgestimmte Modelle über Custom Model Import einbinden und gemeinsam mit\nnativen Bedrock-Modellen über dieselbe Infrastruktur betreiben – ohne separate\nDeployment-Pipelines. Bedrock Guardrails ergänzt konfigurierbare\nSchutzmaßnahmen über alle Modelle hinweg: Content-Filterung,\nHalluzinationserkennung und Schutz sensibler Daten.\n\nGemeinsam konsolidieren GitLab Duo Agent Platform und Bedrock\nDevSecOps-Orchestrierung und KI-Modell-Governance – und helfen dabei, die\nFragmentierung zu vermeiden, die entsteht, wenn Teams KI-Werkzeuge eigenständig\neinführen.\n\n\n## Die passende Deployment-Variante wählen\n\nDie Integration liefert dieselben Kernfunktionen von GitLab Duo Agent Platform,\nunabhängig von der gewählten Deployment-Variante. Was variiert, ist: Wer\nbetreibt GitLab, wer betreibt den AI Gateway, und in welchem Bedrock-Account\nläuft die Inferenz? Die passende Variante hängt davon ab, wo das Unternehmen\nbereits operiert.\n\nDie Integration umfasst drei Hauptkomponenten:\n\n- **GitLab Duo Agent Platform:** Agentische Workflows, eingebettet in den\n  gesamten Software-Lifecycle\n- **AI Gateway (GitLab-verwaltet oder selbst gehostet):** Die\n  Abstraktionsschicht zwischen Duo Agent Platform und dem\n  Foundation-Model-Backend\n- **Amazon Bedrock:** KI-Modell- und Inferenzsubstrat\n\n![Deployment von GitLab und AWS Bedrock](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362365/udmvmv2efpmwtkxgydch.png)\n\nDie Wahl der Deployment-Variante richtet sich danach, wo das Unternehmen die\nSteuerungshebel platzieren möchte. Die folgenden Varianten sind so konzipiert,\ndass sie Teams dort abholen, wo sie bereits stehen – ob SaaS-first,\nSelf-Managed aus Compliance-Gründen oder vollständig auf AWS mit bestehenden\nBedrock-Investitionen.\n\n| Deployment-Variante | GitLab.com-Instanz mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit selbst gehostetem AI Gateway und kundenbetriebenen Bedrock-Modellen |\n| :---- | :---- | :---- | :---- |\n| **Geeignet wenn:** | Primär auf GitLab.com und kein eigener Betrieb von AI Gateway und Bedrock-Modellen gewünscht | GitLab Self-Managed aus Compliance- und operativen Gründen erforderlich, aber keine eigene Verwaltung der KI-Schicht gewünscht | AWS-zentrierte Umgebung mit bestehender Bedrock-Nutzung und strengen Anforderungen an Datenkontrolle |\n| **Wesentliche Vorteile** | Schnellster Einstieg in Duo Agent Platform-Workflows: GitLab betreibt GitLab.com, den AI Gateway und die integrierten Bedrock-KI-Modelle. | GitLab in der eigenen Umgebung betreiben und Bedrock-Modelle über einen GitLab-verwalteten AI Gateway nutzen – Deployment-Kontrolle kombiniert mit vereinfachtem KI-Betrieb. | GitLab und AI Gateway im eigenen AWS-Account betreiben, bestehende IAM/VPC/Regionen wiederverwenden, Protokolle und Daten in der eigenen Umgebung halten und Bedrock-Nutzung aus bestehenden AWS-Commitments beziehen. |\n\n\n## Praxiseinsatz von GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock\n\nPlattformteams können GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock nutzen, um\nzentral festzulegen, welche Modelle Code-Vorschläge, Sicherheitsanalysen und\nPipeline-Remediation übernehmen. So lassen sich Schutzmaßnahmen und\nProtokollierung zentral durchsetzen, statt einzelnen Teams die eigenständige\nEinführung separater Werkzeuge zu überlassen.\n\nSecurity-Workflows profitieren besonders. GitLab Duo Agent Platform-Agenten\nkönnen Fixes für Security Findings innerhalb von GitLab vorschlagen und\nvalidieren – und so den manuellen Triage-Aufwand reduzieren, den\nEntwicklungsteams sonst außerhalb der Plattform leisten müssten.\n\nFür Unternehmen mit bestehenden AWS-Commitments lässt sich die KI-Nutzung so\nmit bestehenden Cloud-Vereinbarungen in Einklang halten. Separate, ungeplante\nAusgaben entfallen.\n\n\n## Der Kreislauf schließt sich\n\nDie Hindernisse, die Enterprise-KI-Adoption verlangsamen, sind oft nicht\ntechnischer Natur. Sie sind organisatorischer Natur: fragmentiertes Tooling,\nnicht nachverfolgbare Datenflüsse und Cloud-Ausgaben, die sich nie\nkonsolidieren. Diese Probleme können KI-Programme zum Stillstand bringen, selbst\nnachdem Pilotprojekte erfolgreich waren.\n\nGitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren jeden dieser Punkte\ndirekt. Plattformteams erhalten konsistente Governance, Auditierbarkeit und\nstandardisierte Pfade für die KI-Nutzung über den gesamten Software-Lifecycle.\nEntwicklungsteams erhalten optimierte, agentische Workflows, die sich nativ in\nGitLab anfühlen. Und AWS-zentrierte Unternehmen können ihre bestehende\nBedrock-Investition erweitern, statt parallel dazu eine separate\nKI-Infrastruktur aufzubauen.\n\nDas Ergebnis ist ein KI-Programm, das skaliert, ohne zu fragmentieren.\nGovernance und Entwicklungsgeschwindigkeit auf demselben Stack, für dieselben\nTeams, unter Richtlinien, die das Unternehmen bereits besitzt.\n\n> Um die passende Deployment-Variante zu identifizieren und GitLab Duo Agent\n> Platform und Amazon Bedrock mit der bestehenden AWS-Strategie in Einklang zu\n> bringen, steht das [GitLab Sales-Team](https://about.gitlab.com/sales/) zur\n> Verfügung – für Architekturberatung und Implementierungsunterstützung.\n> Weitere Informationen bietet auch die\n> [AWS-Partnerseite](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/).\n",[281,712,713],"AWS","AI/ML",{"featured":31,"template":15,"slug":715},"gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation",{"content":717,"config":727},{"title":718,"description":719,"authors":720,"heroImage":722,"date":723,"body":724,"category":11,"tags":725},"GitLab 18.11: Budgetkontrolle für GitLab Credits – Ausgabelimits und Nutzergrenzen","GitLab 18.11 führt Ausgabelimits und Nutzergrenzen für GitLab Credits ein – für planbare KI-Kosten und reibungslose Budgetgenehmigungen.",[721],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Teams, die GitLab Duo Agent Platform mit On-Demand GitLab Credits nutzen, profitieren von automatisierten Workflows, die früher ganze Sprints beansprucht haben. Mit wachsender Nutzung steigt jedoch der Bedarf an Kostentransparenz – seitens Finance, Procurement und Platform-Teams, die belegen müssen, dass KI-Ausgaben begrenzt, planbar und steuerbar sind.\n\nEine wesentliche Hürde bei der breiteren KI-Einführung ist nicht Skepsis gegenüber der Technologie. Es ist die Unsicherheit bei der Kostenkontrolle. Ohne Ausgabeobergrenzen kann ein arbeitsintensiver Monat zu unerwarteten Kosten führen. Ohne Nutzerlimits können wenige Intensivnutzende das Credit-Kontingent des gesamten Teams aufbrauchen, bevor der Monat endet. Und ohne beides müssen Engineering-Verantwortliche, die Agentic AI weiter ausrollen wollen, aufwändigere Budgetgenehmigungsprozesse durchlaufen.\n\nSeit der [allgemeinen Verfügbarkeit](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/) bietet GitLab Duo Agent Platform bereits Nutzungs-Governance und Transparenz. Mit GitLab 18.11 kommen Verbrauchssteuerung für [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/blog/introducing-gitlab-credits/) hinzu: Ausgabeobergrenzen und Budgetlimits, die Organisationen noch mehr Kontrolle und Transparenz über den Credit-Verbrauch geben.\n\n\n## GitLab Credits steuern\n\nGitLab 18.11 führt drei Steuerungsebenen für den GitLab-Credits-Verbrauch ein: eine Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene, Nutzerlimits auf individueller Ebene sowie Einblick in den Status und die Durchsetzung beider Limits.\n\n\n### Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene\n\nBilling Account Manager können ab sofort eine monatliche Höchstgrenze für den Verbrauch von On-Demand GitLab Credits des gesamten Abonnements festlegen.\n\nFunktionsweise:\n\n* **Limit festlegen** im `Customers Portal` unter den GitLab-Credits-Einstellungen des Abonnements.\n* **Ausgaben automatisch begrenzen.** Erreicht der On-Demand-Verbrauch die Obergrenze, wird der DAP-Zugriff für alle Nutzenden des Abonnements pausiert – bis die nächste monatliche Periode beginnt.\n* **Anpassungen jederzeit möglich.** Das Limit lässt sich innerhalb des Monats anheben oder deaktivieren, um den Zugriff wiederherzustellen.\n\nDas Limit wird monatlich zurückgesetzt; die konfigurierte Grenze gilt so lange, bis sie geändert wird. Da Nutzungsdaten in Intervallen synchronisiert werden – nicht in Echtzeit –, kann nach Erreichen der Obergrenze eine geringe Mehrmenge anfallen, bevor die Durchsetzung greift. Details dazu finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n\n### Nutzerlimits auf individueller Ebene\n\nNicht alle Nutzenden verbrauchen Credits im gleichen Tempo – das ist erwartbar. Problematisch wird es, wenn ein oder zwei Intensivnutzende einen unverhältnismäßig großen Anteil des Kontingents beanspruchen und der Rest des Teams vor Monatsende keinen Zugriff mehr hat.\n\nIndividuelle Nutzerlimits verhindern, dass einzelne Nutzende mehr als ihren fairen Anteil verbrauchen:\n\n* **Einheitliches Nutzerlimit.** Ein gleiches Credit-Limit für alle Nutzenden des Abonnements lässt sich über die GitLab GraphQL API setzen. Anders als die Abonnementobergrenze gilt dieses Limit für den Gesamtverbrauch einer Person über alle Credit-Quellen hinweg.\n* **Individuelle Ausnahmen.** Für differenzierte Limits können über die GraphQL API individuelle Credit-Obergrenzen für bestimmte Nutzende gesetzt werden. So lässt sich beispielsweise Staff Engineers ein höheres Kontingent einräumen, während für das breitere Team ein Standardlimit gilt.\n* **Individuelle Durchsetzung.** Erreicht eine Person ihr Limit, behält sie vollen Zugriff auf GitLab. Lediglich die Duo-Agent-Platform-Nutzung via Credits wird bis zum nächsten Abrechnungszeitraum pausiert. Alle anderen arbeiten unterbrechungsfrei weiter – bis sie ihr eigenes Limit oder die Abonnementobergrenze erreichen, je nachdem, was zuerst eintritt.\n\n\n### Sichtbarkeit und Benachrichtigungen\n\nWird die Abonnementobergrenze erreicht, sendet GitLab eine E-Mail-Benachrichtigung an Billing Account Manager, damit diese reagieren können: das Limit anheben, die nächste Periode abwarten oder Credits umverteilen.\n\nInnerhalb von GitLab können Group Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) einsehen, welche Nutzenden aufgrund ihres individuellen Limits gesperrt wurden, und den Zugriff durch Anpassung der Grenze über die GraphQL API wiederherstellen.\n\n\n## Warum Budgetlimits die KI-Skalierung ermöglichen\n\nKlare Steuerungsmechanismen sind entscheidend, wenn Organisationen ihre KI-Nutzung ausweiten. Drei Gründe:\n\n\n### Planbare KI-Budgets\n\nVerbrauchssteuerung für GitLab Duo Agent Platform macht KI-Ausgaben zu einer planbaren, begrenzten Budgetposition auf Basis von On-Demand GitLab Credits. Das erleichtert sowohl die Budgetfreigabe durch Finance als auch die Planung der quartalsweisen Ausgaben.\n\n\n### Governance und interne Kostenverrechnung\n\nGroße Organisationen müssen KI-Ausgaben häufig internen Budgets, Kostenstellen oder Abteilungsrichtlinien zuordnen. Individuelle Nutzerlimits geben Platform-Teams einen unkomplizierten Mechanismus, Credits fair zuzuweisen und den Verbrauch auf Personenebene nachzuverfolgen. Die API-Konfiguration macht dies auch im Enterprise-Maßstab handhabbar. In Kombination mit den personenbezogenen Verbrauchsdaten aus dem GitLab-Credits-Dashboard lassen sich Verbrauchsmuster nachverfolgen – als Grundlage für interne Kostenverrechnungs- oder Budgetzuweisungsprozesse.\n\n\n### Sicherheit beim Skalieren\n\nViele Kunden starten GitLab Duo Agent Platform zunächst mit einer kleinen Pilotgruppe. Verbrauchssteuerung beseitigt die Risiken, die mit einer Ausweitung auf die gesamte Organisation verbunden sind. Duo Agent Platform lässt sich auf Hunderte oder Tausende von Entwicklungsteams ausrollen – mit der Gewissheit, dass eine harte Ausgabenobergrenze das Budget schützt. Wächst die Nutzung schneller als erwartet, greift das Limit – nicht eine unerwartete Rechnung.\n\n\n## Sitzplatzbasiert vs. verbrauchsbasiert\n\nViele KI-Coding-Tools setzen auf ein sitzplatzbasiertes Preismodell. Eine feste Anzahl von Lizenzen wird zu einem einheitlichen Preis pro Nutzenden erworben. Einfach, aber unflexibel: Der Preis ist derselbe, unabhängig davon, ob jemand das Tool zehnmal täglich nutzt oder gar nicht. Wenn Anbieter zudem Premium-Modelle und verbrauchsabhängige Zusatzkosten auf die Lizenzgebühr aufschlagen, erodiert die Kostentransparenz, die das Lizenzmodell ursprünglich versprochen hat.\n\nGitLab verfolgt einen anderen Ansatz: verbrauchsbasierte Abrechnung mit harten Limits und einem zentralen Governance-Dashboard. Das verbindet die Flexibilität, nur für tatsächliche Nutzung zu zahlen, mit der Budgetplanbarkeit durchgesetzter Ausgabengrenzen.\n\n\n## Anwendungsbeispiele\n\n\n**Beispiel 1: Mittelgroßes SaaS-Unternehmen mit 200 Entwicklungspersonen.** Die Organisation setzt eine Abonnementobergrenze in Höhe des erwarteten On-Demand-Verbrauchs. Die VP of Engineering kann Finance gegenüber zuverlässig zusichern, dass die Duo-Agent-Platform-Ausgaben den genehmigten Betrag nicht überschreiten werden – auch während des Onboardings neuer Teams. Nähert sich die Grenze in der Monatsmitte, erhält der Billing Account Manager eine Benachrichtigung und kann entscheiden: Limit anheben oder die nächste Periode abwarten.\n\n**Beispiel 2: Globales Finanzdienstleistungsunternehmen mit 2.000 Entwicklungspersonen.** Das Unternehmen setzt individuelle Nutzerlimits, um einen fairen Zugang sicherzustellen. Staff Engineers, die an komplexen Refactoring-Projekten arbeiten, erhalten über die API ein höheres individuelles Kontingent; die meisten Entwicklungsteams erhalten ein Standard-Pauschalimit. Einzelne Nutzende können das Gesamtkontingent nicht erschöpfen. Das Platform-Team nutzt die personenbezogenen Verbrauchsdaten im GitLab-Credits-Dashboard für die Nachverfolgung von Verbrauchsmustern und die quartalsweise Budgetplanung.\n\n\n## Erste Schritte\n\nVerbrauchssteuerung ist für GitLab.com- und Self-Managed-Kunden ab GitLab 18.11 verfügbar. Die Konfiguration erfolgt je nach Geltungsbereich und Rolle an unterschiedlichen Stellen.\n\n**Abonnementobergrenze**\n\nBilling Account Manager setzen die Abonnementobergrenze im Customers Portal:\n\n1. Im `Customers Portal` anmelden.\n2. Auf der Abonnementkarte zu den **GitLab Credits**-Einstellungen navigieren.\n3. Die monatliche On-Demand-Credits-Obergrenze aktivieren und den gewünschten Wert eingeben.\n\n**Einheitliches Nutzerlimit**\n\nDas einheitliche Nutzerlimit wird über die GitLab GraphQL API durch Namespace Owner (GitLab.com) oder Instanz-Administratoren (Self-Managed) gesetzt. Details zu verfügbaren Konfigurationsoberflächen finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n**Individuelle Ausnahmen**\n\nFür differenzierte Limits können Namespace Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) individuelle Obergrenzen programmatisch setzen – geeignet für Automatisierungs- und Infrastructure-as-Code-Workflows.\n\n**Verbrauch und Status überwachen**\n\n* **Customers Portal:** Detaillierter Verbrauch und Limitstatus einsehbar.\n* **GitLab.com:** Group Owner können gesperrte Nutzende unter **Einstellungen > GitLab Credits** einsehen.\n* **Self-Managed:** Instanz-Administratoren können Limitstatus und gesperrte Nutzende unter **Admin > GitLab Credits** einsehen.\n\n\n## GitLab Duo Agent Platform – bereit für die Skalierung\n\nVerbrauchssteuerung ist ab sofort in GitLab 18.11 verfügbar. Ausgabelimits setzen, Duo Agent Platform auf weitere Teams ausrollen – und die KI-Ausgaben dabei vollständig im Griff behalten.\n\n> [Mehr über GitLab Credits und Verbrauchssteuerung erfahren](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n",[11,713,726],"news",{"featured":14,"template":15,"slug":728},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":730,"config":738},{"title":731,"description":732,"authors":733,"heroImage":722,"date":723,"body":735,"category":11,"tags":736},"GitLab 18.11: KI-Agenten CI Expert und Data Analyst schließen Entwicklungslücken","Mit GitLab 18.11 stehen zwei neue Agenten bereit – CI Expert für automatisiertes Pipeline-Setup und Data Analyst für direkte SDLC-Datenabfragen.",[734],"Corinne Dent","KI generiert Code schneller, als die Systeme drum herum mithalten können. Mehr Code bedeutet mehr Merge Requests in der Warteschlange, mehr Pipelines, die konfiguriert werden müssen, mehr Fragen zur Delivery, für die niemand Zeit hat – und die meisten Tools, auf die Teams sich stützen, wurden nicht für dieses Tempo entwickelt.\n\nIn GitLab 18.11 adressieren zwei neue Foundational Agents der Duo Agent Platform konkrete Lücken im Entwicklungszyklus, die KI bislang weitgehend unberührt gelassen hat:\n\n* **CI Expert Agent (jetzt in Beta)** schließt die Lücke zwischen dem Schreiben von Code und einer laufenden Pipeline\n* **Data Analyst Agent (jetzt allgemein verfügbar)** schließt die Lücke zwischen dem Ausliefern von Code und der Fähigkeit, grundlegende Fragen zur tatsächlichen Delivery zu beantworten\n\nDiese Problembereiche lassen sich nicht mit einem allgemeinen Assistenten lösen. Ein Tool außerhalb von GitLab kann eine YAML-Datei generieren oder eine Frage beantworten – es hat jedoch keine Kenntnis davon, wie Pipelines historisch performt haben, wo Fehler gehäuft auftreten oder wie die tatsächlichen MR-Durchlaufzeiten aussehen. Dieser Kontext liegt in GitLab. Diese Agenten auch.\n\n\n## Schnelles CI-Setup mit CI Expert Agent\n\nKI beschleunigt das Schreiben von Code erheblich. Den Code in eine laufende Pipeline zu bringen ist etwas, das die meisten Teams Tage oder Wochen später erledigen – wenn überhaupt. Das Blank-Page-Problem liegt nicht mehr im Editor. Es liegt jetzt in der `.gitlab-ci.yml`.\n\nEntwicklungsteams, die CI noch nie konfiguriert haben, wissen nicht, wie Language Detection in YAML aussieht, welche Test-Befehle verwendet werden sollten oder wie das Ergebnis vor dem Push validiert wird. Teams kopieren entweder eine Konfiguration aus einem früheren Projekt, die möglicherweise nicht passt, fügen Beispiele aus der Dokumentation zusammen oder warten auf die eine Person, die es schon einmal gemacht hat. Ist diese Person nicht verfügbar, wird CI zu etwas, das man \"später erledigt\". Aus \"später\" wird \"nie\".\n\nWenn CI dauerhaft ausbleibt, zeigen sich die Folgen im gesamten Entwicklungsprozess: Änderungen werden ohne automatisierte Absicherung ausgeliefert, Regressionen tauchen in der Produktion statt in der Pipeline auf, und Arbeit häuft sich in größeren, riskanteren Batches an. Teams gewöhnen sich mit der Zeit daran, ohne strukturierte Rückkopplung zu arbeiten – auf undokumentiertes Erfahrungswissen angewiesen statt auf einen reproduzierbaren Feedback-Mechanismus, der in jeden Commit integriert ist.\n\nCI Expert Agent, jetzt in Beta verfügbar, beseitigt diese Hürde systematisch. Der Agent analysiert das Repository, erkennt Sprache und Framework und schlägt eine funktionsfähige Build- und Test-Pipeline vor, die auf dem tatsächlichen Repository-Inhalt basiert – mit einer Erklärung jeder Entscheidung in verständlicher Sprache. Das Ziel: eine laufende Pipeline, ohne YAML manuell schreiben zu müssen.\n\nFunktionsumfang von CI Expert Agent:\n\n* Repository-bewusste Pipeline-Generierung erkennt Sprache, Framework und Test-Setup\n* Generiert valide, ausführbare Build- und Test-Konfigurationen\n* Geführter Erstkonfigurations-Ablauf mit verständlicher Erklärung jedes Schritts im Agentic Chat\n* Native GitLab-CI-Semantik ohne Konfigurations-Übersetzung\n\nDa der Agent innerhalb von GitLab läuft und das tatsächliche Pipeline-Verhalten über Zeit beobachtet, kann jede Verbesserung auf der Arbeitsweise der Teams aufbauen – nicht nur auf statischen Beispielen.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183458036?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"CI/CD Expert Agent\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nCI Expert Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## SDLC-Daten in natürlicher Sprache abfragen mit Data Analyst Agent\n\nKI hat das Tempo der Code-Auslieferung erhöht. Grundlegende Fragen dazu, wie diese Arbeit verläuft, sind dadurch nicht einfacher zu beantworten – im Gegenteil.\n\nWie lange liegen MRs im Review? Welche Pipelines bremsen Teams aus? Werden Deployment-Ziele tatsächlich erreicht? Diese Fragen ließen sich früher mit einem Blick auf ein Dashboard beantworten. Mit mehr Code, mehr Teams und mehr Komplexität sind die Daten zwar vorhanden – sie liegen in GitLab – der Zugriff erfordert jedoch nach wie vor das Warten auf ein Analytics-Team, eine Dashboard-Anfrage oder die Einarbeitung in GLQL.\n\nData Analyst Agent schließt diese Lücke. Eine Frage in natürlicher Sprache stellen – und eine sofortige Visualisierung im Agentic Chat erhalten. Keine Abfragesprache, keine Dashboard-Anfrage, kein Warten.\n\nDer Agent beantwortet beispielsweise folgende Fragen – je nach Rolle:\n\n* **Engineering Manager:** MR-Durchlaufzeiten, Durchsatz nach Projekt, wo Reviews stocken\n* **Entwicklungsteams:** Beitragsmuster, instabile Tests, die MRs blockieren, Pipeline-Geschwindigkeit\n* **DevOps- und Plattform-Teams:** Pipeline-Erfolgs- und Fehlerquoten, Runner-Auslastung, Deployment-Frequenz\n* **Engineering Leadership:** Deployment-Frequenz über Portfolios hinweg, Projektgesundheitsmetriken, Lead-Time-Vergleiche\n\nMit der allgemeinen Verfügbarkeit in GitLab 18.11 deckt der Agent MRs, Issues, Projekte, Pipelines und Jobs ab – vollständige SDLC-Abdeckung, erweitert gegenüber dem Beta-Umfang. Da Data Analyst Agent direkt auf vorhandene GitLab-Daten zugreift, ist der Kontext stets aktuell – ohne eine separate Datenpipeline pflegen oder ein Drittanbieter-Tool synchron halten zu müssen. Generierte GitLab Query Language-Abfragen lassen sich überall dort kopieren und verwenden, wo GitLab Flavored Markdown unterstützt wird; ein direkter Export zu Work Items und Dashboards ist in Planung.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183094817?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Data Analyst agent demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nData Analyst Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## Eine Plattform, verbundener Kontext\n\nBeide Agenten laufen innerhalb von GitLab und haben Zugriff auf den Code, die Pipelines, Issues und Merge Requests, die dort bereits vorhanden sind. Das unterscheidet plattformnative KI von einem externen Assistenten: Der Kontext ist stets aktuell und wächst mit der Nutzung. CI Expert Agent und Data Analyst Agent sind zwei konkrete Erweiterungen einer Plattform, auf der KI den gesamten Entwicklungszyklus unterstützt – von der Pipeline-Konfiguration über die Auslieferung bis zur Nachverfolgung.\n\n> [GitLab Duo Agent Platform kostenlos testen](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/) und diese KI-Agenten direkt im Entwicklungs-Workflow einsetzen.\n",[713,737,11],"features",{"featured":31,"template":15,"slug":739},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"promotions":741},[742,756,768,780],{"id":743,"categories":744,"header":746,"text":747,"button":748,"image":753},"ai-modernization",[745],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":749,"config":750},"Get your AI maturity score",{"href":751,"dataGaName":752,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":757,"categories":758,"header":760,"text":747,"button":761,"image":765},"devops-modernization",[11,759],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":762,"config":763},"Get your DevOps maturity score",{"href":764,"dataGaName":752,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":766},{"src":767},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":769,"categories":770,"header":772,"text":747,"button":773,"image":777},"security-modernization",[771],"security","Are you trading speed for security?",{"text":774,"config":775},"Get your security maturity score",{"href":776,"dataGaName":752,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":778},{"src":779},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":781,"paths":782,"header":785,"text":786,"button":787,"image":792},"github-azure-migration",[783,784],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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