[{"data":1,"prerenderedAt":771},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds":3,"navigation-de-de":37,"banner-de-de":440,"footer-de-de":450,"blog-post-authors-de-de-Patrick Steinhardt":655,"blog-related-posts-de-de-celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds":669,"blog-promotions-de-de":706,"next-steps-de-de":761},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":12,"meta":27,"navigation":12,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":36},"blogPosts/de-de/blog/celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds.yml","Celebrating Gits 20th Anniversary With Creator Linus Torvalds",[7],"patrick-steinhardt",null,"open-source",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":25},"Wir feiern das 20-jährige Git-Jubiläum mit dessen Erfinder Linus Torvalds","Erfahre, wie das Open-Source-Versionskontrollsystem entstanden ist und was Linus davon hält, neue Programmiersprachen zu Git hinzuzufügen.",[18],"Patrick Steinhardt","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662510/Blog/Hero%20Images/git-20-years-opt1.png","2025-04-07","Das Versionskontrollsystem Git wurde am 7. April 2005 vom \"Vater\" des Linux-Kernels, Linus Torvalds, veröffentlicht. Heute feiern wir den 20. Jahrestag dieses wichtigen Projekts, das mittlerweile von fast allen Entwickler(inne)n verwendet wird. Zu diesem Anlass habe ich mit Linus über die Geschichte von Git und darüber gesprochen, warum er die Rolle des Chefentwicklers von Git abgegeben hat und was seiner Meinung nach die wichtigsten Meilensteine sind.\n\n**2005 warst du bereits Betreuer des aufstrebenden Linux-Kernels. Warum hast du dich entschieden, ein neues Versionskontrollsystem zu entwickeln?**\n\nAnfangs habe ich Versionskontrolle wirklich gehasst.\n\nIch habe herkömmliche Versionskontrollsysteme (CVS/RCS/SCCS) sowohl als Endbenutzer (z. B. beim Nachverfolgen von Open-Source-Projekten wie [GCC](https://gcc.gnu.org/)) als auch als Entwickler (bei Transmeta haben wir für alles CVS genutzt) kennengelernt und hatte wirklich eine tiefe Abneigung dagegen.\n\n\u003Cimg src=\"https://about.gitlab.com/images/blogimages/linustorvalds.png\" align=\"left\" width=\"200px\" style=\"padding-right: 20px; padding-bottom: 10px\"/>\n\nDamals wechselten die meisten Projekte, die CVS verwendeten, vermutlich zu [SVN](https://subversion.apache.org/), aber für mich war das ehrlich gesagt nur Schönrederei. SVN war ja nichts als CVS in einer anderen Form und mit einem geringfügig besseren UI, aber die grundlegenden Dinge waren nicht besser und es wurden sogar einige neue Probleme hinzugefügt.\n\nEs gibt zu viele Probleme mit CVS und den anderen Lösungen, um sie hier alle aufzulisten. Glücklicherweise wurden sie alle zum Großteil obsolet und junge Entwickler(innen) müssen sich wahrscheinlich nie mit einem dieser Systeme beschäftigen. Ich weigerte mich also kategorisch, für den Kernel damit zu arbeiten, auch wenn wir für die Nachverfolgung des Codes einiger Untersysteme (vor allem beim Netzwerk) in den 90ern tatsächlich CVS verwendeten.\n\nDamals lebte ich in der Bay Area. Larry McVoy, den ich von früheren Projekten kannte (vor allem von [Imbench](https://www.usenix.org/legacy/publications/library/proceedings/sd96/full_papers/mcvoy.pdf)), hatte BitMover gegründet, bei dem ein neues Versionskontrollmodell namens BitKeeper, oder kurz BK, verwendet wurde.\n\nBK war zwar nicht Open Source, aber Larry hatte eine Vorliebe für Open-Source-Projekte und hatte das Gefühl, dass die fehlende Versionskontrolle die Entwicklung des Kernels wirklich ausbremste. Er hatte nicht unrecht, aber die traditionelle Quellcodeverwaltung funktionierte für mich einfach nicht. Larry verbrachte einige Zeit damit, mir und David Miller (einem Netzwerkbetreuer und bestehendem CVS-Benutzer) zu zeigen, was BitKeeper alles konnte.\n\nBK war nicht perfekt und basierte wie so viele andere Systeme zur Quellcodeverwaltung auf dem Source Code Control System (SCCS) und setzte daher wie alle anderen auf dasselbe unzureichende Modell mit „dateibasiertem Verlauf“. Dieses verursachte riesige, fundamentale Probleme, wenn Dateien umbenannt und gelöscht wurden.\n\nAndererseits war BK nicht nur reine Schönrederei. Es basierte zwar grundlegend auf SCCS, aber auf höherer Ebene behob es einige wirklich fundamentale Probleme und ermöglichte eine echte verteilte Entwicklung. Zudem hatte es einen echten globalen – keinen reinen dateibasierten – Verlauf, sodass es tatsächlich Code von verschiedenen Entwicklungszweigen zusammenführen konnte.\n\nMit CVS war das Erstellen von Branches und deren Zusammenführung etwas, das man mit anderen planen und besprechen musste – also ein großes Ereignis. Mit BK war jedes Repository ein Branch. Heute halten wir das für selbstverständlich, und natürlich ist Git noch viel weiter gegangen: Es gibt viele Branches *pro* Repository. Doch auch das viel eingeschränktere Modell von BK war zu diesem Zeitpunkt ein echter Wendepunkt.\n\nAber wie gesagt, BK war nicht perfekt. Es nutzte einen dateibasierten Verlauf, was ein fundamentales Problem ist, denn dadurch können Dateien einfach nicht zuverlässig umbenannt und zusammengeführt werden, was unvermeidlich zu Chaos und Probleme führt (alle, die CVS kennen: Denkt an Attic …). Außerdem gab es Einschränkungen bei der Skalierbarkeit. Diese wurden aber nur langsam etwas problematischer.\n\nDas größte Problem bei BK war die Lizenzierung. Auch wenn im Laufe der Jahre (wir verwendeten BK von 2002 bis 2005) viele Kernel-Betreuer(innen) zu diesem System wechselten, gab es immer wieder Schwierigkeiten damit. Diese Schwierigkeiten spitzten sich Ende 2004 zu, als der Einsatz von BK für den Kernel einige Monate später praktisch nicht mehr möglich war.\n\nIch war nun in der Situation, dass ich drei Jahre lang endlich eine Versionskontrolle verwendet hatte, die tatsächlich funktionierte und viele Probleme gelöst hat. Ich wollte also keinesfalls wieder zum Zustand vor der Versionskontrolle zurückkehren, doch in den Jahren, in denen wir BK eingesetzt hatten, war von der Open-Source-Community nicht wirklich eine bessere Lösung gekommen.\n\nSicher, die Leute wussten, dass CVS und SVN nicht wirklich gut funktionierten, und es gab Projekte, in denen alternative Ansätze verfolgt wurden, doch diese waren teilweise sogar noch schlechter (sie waren im Grunde einfach nur schick verpacktes Patch-Tracking). Einige dagegen hatten zwar gute Ideen, machten aber schreckliche Entwicklungsfehler (siehe [Monotone](https://www.monotone.ca/)).\n\nIch sah mich also eine Weile um und erkannte dann, dass es nur einen Ausweg gab: Ich musste meine eigene Lösung programmieren.\n\nTechnisch gesehen dauerte es nur wenige Tage, die erste Version von Git zu erstellen – das kann man alles im Git-Commit-Verlauf nachlesen. Dort sieht man wunderbar, wie es von quasi Null zu einer gerade so nutzbaren Lösung wurde, für die ich dann eine Woche später Patches veröffentlichte (und die dann einige Tage danach aktiv für den Kernel verwendet wurde).\n\nDabei wird aber die Tatsache außer Acht gelassen, dass ich bis zu diesem Zeitpunkt schon eine Weile über das Problem *nachgedacht* hatte. Programmieren ist einfach. Ein gutes Konzept ist das, was zählt. Hinter diesen wenigen Tagen steckt also einiges an Vorarbeit, die sehr wichtig ist – und das sieht man im Verlauf nicht.\n\nDiese erste Version war sehr, sehr einfach und konnte vieles von dem nicht, was später noch kommen sollte. Man kann aber auch in diesen ersten Tagen schon viel vom Kernkonzept sehen.\n\n**Kannst du uns einen kurzen Rückblick über die ersten Tage und Wochen des Git-Projekts geben?**\n\nIch hatte im Grunde beschlossen, die Kernel-Entwicklung einzustellen, bis ich eine Alternative hatte, die für mich funktionierte. Das Resultat sollte eine verteilte Entwicklung und Höchstleistung ermöglichen sowie ein System sein, mit dem man absolut verlässlich jegliche Beeinträchtigung verhindern kann.\n\nIch möchte betonen, dass ich mich nicht wirklich für Quellcodeverwaltungssysteme interessierte. Ich war am Endergebnis interessiert, nicht am Prozess. Git war mir also nie so wichtig wie der Kernel: Ich arbeite an Linux, weil ich Kernels spannend finde. Ich habe an Git gearbeitet, weil ich es musste.\n\nDamit wären wir dann auch schon bei deiner nächsten Frage.\n\n**Du hast die Rolle des Chefentwicklers von Git nach einigen Monaten an Junio Hamano übergeben, der dies noch immer ist. Warum hast du deine Position abgegeben, und warum an Junio?**\n\nDie Übergabe der Rolle war keine schwierige Entscheidung. Es war vielmehr so: „Sobald ich jemanden finde, dem ich das Projekt anvertrauen kann, gehe ich wieder zurück und arbeite nur noch am Kernel.“\n\nDas soll nicht heißen, dass ich einfach alles hingeworfen und auf das Beste gehofft habe. Ich war rund vier Monate lang Chefentwickler von Git, weil ich spürte, dass ich jemanden finden musste, der gekommen war, um zu bleiben, und der diesen ominösen „guten Riecher“ hatte.\n\nJunio war als einer der Ersten dabei – quasi ab der ersten Woche. Aber ich bin nicht einfach zu ihm hin gerannt und habe gesagt: „Du bist dran.“ Es braucht eine Weile, bis man sieht, wer wirklich dabei bleibt und wer sinnvollen Code schreibt und sinnvolle Entscheidungen trifft.\n\nUnd ich denke, Junio war ein echtes Vorbild. Ich bekomme viel zu viel Lob für die paar Monate, die ich in Git gesteckt habe – besonders angesichts des 20-jährigen Jubiläums. Ich bin zwar dafür verantwortlich, dass das Kernkonzept richtig umgesetzt und das Projekt zum Laufen gebracht wurde, aber Junio hat das Projekt wirklich geleitet (damit will ich nicht die hunderten anderen Beteiligten vergessen).\n\n**Die erste Version des Versionskontrollsystems Mercurial wurde 12 Tage nach der ersten Version von Git am 19. April 2005 veröffentlicht. Viele Leute behaupten, dass die User Experience von Mercurial der von Git überlegen war, aber heute ist Git deutlich beliebter. Warum glaubst du, hat Git sich gegen Mercurial durchgesetzt?**\n\nOh, ein großer Teil davon sind offensichtlich nur Netzwerkeffekte, und Quellcodeverwaltungssysteme haben sehr starke Netzwerkeffekte. Deshalb hat CVS trotz all seiner Einschränkungen so lange überlebt.\n\nDer Kernel verwendete Git und es wurde irgendwann in der Community von Ruby on Rails sehr beliebt – und dann setzte es sich überall durch.\n\nAber ich bin wirklich überzeugt, dass das Konzept von Git besser ist. Das Kernmodell ist sowohl sehr einfach als auch sehr leistungsfähig, und ich denke, das machte es einfacher, es in andere Umgebungen zu übertragen. JGit war ein frühes Beispiel dafür, aber es gibt natürlich Implementierungen wie das virtuelle Dateisystem MSgit usw.\n\nWährend Git anfangs berühmt-berüchtigterweise schwierig zu nutzen war, glaube ich, dass vieles davon darauf zurückzuführen ist, dass die Leute Dinge zuvor „richtig“ machen mussten. Die Leute kamen nämlich von anderen Umgebungen und fanden Git nicht intuitiv, da Git ein paar harte Entscheidungen getroffen hatte, die Nutzer(innen) von herkömmlichen Quellcodeverwaltungssystemen niemals gemacht hätten.\n\n**Das Git-Projekt ist nie stehengeblieben, seit du die Rolle des Chefentwicklers an Junio übergeben hast, und die Community arbeitet kontinuierlich an neuen Funktionen. Was waren deiner Meinung nach die wichtigsten Meilensteine, nachdem du das Projekt verlassen hast?**\n\nDas ist schwer zu beantworten, da ich Git ja so entwickelt hatte, dass es für mich funktionierte. Die Dinge, die *ich* verwende, haben also quasi vom ersten Tag an funktioniert. Ein offensichtliches Beispiel: Für viele Leute war es offensichtlich ein riesiger Schritt, Git auf Windows zum Laufen zu bringen, aber *mich* betraf das überhaupt nicht. ;-)\n\nGit hat ja auch eine ganze Infrastruktur, mit der es einfacher zu nutzen ist. Die größten Meilensteine entstanden meiner Meinung nach aber, als die Menschen die Git-Infrastruktur heranzogen und Dinge darauf aufbauend entwickelten. Diese fließen natürlich oft auch wieder in Git-Funktionen ein, aber gleichzeitig ist der Meilenstein etwas Externes.\n\nEin offensichtliches Beispiel: Alle großen Git-Hosting-Websites waren große Meilensteine. Dadurch, dass Git verteilt war, waren diese viel einfacher zu entwickeln, aber der *Meilenstein* war dann, dass das Hosting es den Benutzer(innen) so einfach machte, Git für verschiedenste Projekte zu nutzen.\n\n**Wenn du wieder in der Lage wärst, hauptberuflich an Git zu arbeiten, gäbe es etwas, das du gerne implementieren würdest?**\n\nAuf keinen Fall. Git hat von Anfang an alles getan, was ich brauchte – ich nutze es tatsächlich nur ziemlich eingeschränkt, und mir ist nur ein Projekt wichtig.\n\nUnd ich sage „Auf keinen Fall“, weil ich mich auf eine meiner früheren Antworten beziehe: Ich war noch nie wirklich an Quellcodeverwaltungssystemen interessiert. Ich denke, ein wichtiger Grund dafür, dass Git sich von anderen Quellcodeverwaltungssystemen so sehr unterscheidet – größtenteils im positiven Sinne – ist, dass ich Git eher wie ein verteiltes Journaling-Dateisystem angegangen bin und nicht wie eine herkömmliche Quellcodeverwaltung.\n\n**Gibt es eine Funktion oder eine konzeptionelle Entscheidung in Git, die du im Nachhinein bereust?**\n\nKonzeptionelle Entscheidungen? Nein. Ich bin immer noch überzeugt, dass das übergeordnete Konzept sehr gut ist. Man kann verschiedene Git-Konzepte diskutieren, ohne auf die kleinteilige Komplexität der eigentlichen Implementierung eingehen zu müssen.\n\nUnd ich denke, das ist wichtig in einem Projekt. Man benötigt ein bestimmtes übergeordnetes Prinzip, dem die konzeptionelle Ausrichtung eines Projekts folgt.\n\nManchmal treiben die Leute das zu weit und denken, dass das übergeordnete Konzept bedeutet, dass die Implementierung dann sklavisch einem Kernprinzip folgen muss. Das ist aber auch falsch – die *Implementierung* hat viele hässliche Grenzfälle, da die Realität nun einmal hart ist und Menschen seltsame Dinge wollen. Es ist schon eine Art übergeordnetes Konzept nötig, auf das man sich beziehen kann und über das man auf übergeordneter Ebene argumentieren kann, bevor man sich die Hände an der harten Realität schmutzig macht.\n\nIch denke, Git hat da ein gutes Gleichgewicht gefunden. Ein sehr geradliniges Objektspeicher-Konzept („strukturierte Merkle-Bäume“, wenn du aus dem CS-Bereich kommst, oder stell sie dir einfach als „inhaltsadressierbaren Speicher“ vor, wenn du aus dem Dateisystem-Bereich kommst). Dieses Kernkonzept ist da, ist aber gleichzeitig in der Realität nur ein winziger Teil des eigentlichen Codes. Der größte Teil des *Codes* betrifft all die Dinge, die man mit dem Kernkonzept machen kann. Diese grundlegende konzeptionelle Klarheit gibt dem Projekt trotzdem eine Art übergeordnete Struktur.\n\nEs ist die gleiche Art von übergeordneter Struktur, die Unix selbst hatte, von „alles ist eine Datei“ bis hin zur Prozessabwicklung. Es gibt zwar ein paar übergeordnete „Konzepte“, aber bei 99 % des Codes geht es ganz einfach darum, das, was man auf diesem Design aufgebaut ist, so zu gestalten, dass es uns in der realen Welt nutzt.\n\nIch habe zwei Mantras hinsichtlich der Technologie: „Wenn ich weiter geblickt habe, so deshalb, weil ich auf den Schultern von Riesen stehe“ (Newton) und „Genie ist 1 % Inspiration und 99 % Prozent Transpiration“ (Edison).\n\nAber da wir schon über die 99 % Transpiration sprechen: Obwohl ich mit dem Gesamtdesign sehr zufrieden bin, gibt es sicherlich verschiedene Details, die ich anders gemacht hätte, wenn ich Git heute entwickeln würde.\n\nEhrlich gesagt, sind sie aber nicht so wichtig. Viel wichtiger sind all die *guten* Details, die in den letzten zwei Jahrzehnten entwickelt wurden.\n\n**Im Linux-Kernel wurde Rust als Programmiersprache für einige der Subsysteme eingeführt. Glaubst du, dass es sinnvoll ist, solche neueren Programmiersprachen auch in Git zu verwenden?**\n\nIch vermute, dass es bei Git weniger Gründe gibt, Sprachen zu mischen, was immer etwas schwierig ist.\n\nIm Kernel ist das Endergebnis eine einzige Kernel-Binärdatei – auch wenn der Großteil davon dynamisch als Module geladen werden kann, sind sie immer noch effektiv in einer einzige Binärdatei verbunden.\n\nDas macht die Verwendung mehrerer Sprachen komplexer. Andererseits gibt es für den Kernel auch mehr Gründe, sich mit der Speichersicherheit und folglich mit neueren Sprachen zu befassen.\n\nWenn jemand Teile von Git in Rust oder einer anderen Programmiersprache schreiben möchte, ist es vermutlich viel sinnvoller, einfach eine separate Implementierung zu erstellen, anstatt zu versuchen, in einer Binärdatei mehrere Sprachen zu mischen.\n\nDie Kernideen von Git sind im Grunde so einfach, dass es vermutlich nicht allzu schwierig ist, einfach parallele Implementierungen des Kernel zu haben. Dann kann man bestimmte Problembereiche gezielt angehen, in denen unterschiedliche Sprachen sinnvoll sind.\n\nDas haben wir natürlich schon in Git gesehen: Genau das ist JGit. Hier wurde eine andere Programmiersprache verwendet, die sinnvoller für die webbasierte Umgebung war.\n\nIch weiß, dass es bereits Rust-Implementierungen einiger der Kernfunktionen von Git gibt. Hier ist die Situation vermutlich ähnlich: Sie werden in bestimmten Situationen sinnvoller sein als einfach alles in Rust umzuwandeln.\n\nAllen, die sich für die Implementierung mit Rust interessieren, empfehle ich, nach Bereichen Ausschau zu halten, in denen die Vorteile von Rust offensichtlicher sind. Ich glaube nicht, dass die Verwendung von C für den Standard-Quellcode von Git wirklich so problematisch ist.\n\n**Alle paar Jahre tauchen neue Versionskontrollsysteme auf. Glaubst du, dass Git auch in Zukunft vorne dabei bleiben wird?**\n\nIch habe bereits die Netzwerkeffekte bei Quellcodeverwaltungssystemen erwähnt. Meiner Meinung nach muss ein neues System daher nicht einfach nur ein bisschen, sondern viel, viel besser sein, um Git zu ersetzen. Oder aber so kompatibel, dass es dann eigentlich nur eine neue Implementierung von Git ist.\n\nIch denke, dass sich die Situation in der Quellcodeverwaltung geändert hat: Git hat nicht die riesigen, fundamentalen Lücken, die Quellcodeverwaltungssysteme vor Git hatten. Es ist also ziemlich schwer, „enorm besser“ zu sein.\n\nAlso, ja, ich gehe davon aus, dass Git auf absehbare Zeit vorne dabei bleibt und die Leute eher an Verbesserungen *an* Git arbeiten als an Ersatzlösungen.\n\n*Hinweis: Dieses Interview wurde aus Platzgründen und zur besseren Übersichtlichkeit bearbeitet.*\n## Erfahre mehr über Git\n\n- [Was gibt es Neues in Git 2.49.0?](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-49-0/)  - [Was gibt es Neues in Git 2.48.0?](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-48-0/)\n- [Der Anfängerleitfaden zum „reftable“-Format von Git](https://about.gitlab.com/de-de/blog/a-beginners-guide-to-the-git-reftable-format/)\n- [Git-Projekt](https://git-scm.com/)",[23,24],"open source","git","2025-04-28","yml",{},"/de-de/blog/celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":30,"ogImage":19,"ogUrl":31,"ogSiteName":32,"ogType":33,"canonicalUrls":31},false,"https://about.gitlab.com/blog/celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/celebrating-gits-20th-anniversary-with-creator-linus-torvalds",[9,24],"1GOURPOo8K3N84zKvbaXtgcQycVvwdw79iY1w1zd8XQ",{"data":38},{"logo":39,"freeTrial":44,"sales":49,"login":54,"items":59,"search":368,"minimal":403,"duo":421,"pricingDeployment":430},{"config":40},{"href":41,"dataGaName":42,"dataGaLocation":43},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":45,"config":46},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":47,"dataGaName":48,"dataGaLocation":43},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free 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Werfen wir einen Blick auf einige bemerkenswerte Highlights dieses Releases, das Beiträge des Git-Teams bei GitLab enthält.\n\n\n## Pluggable Object Databases\n\n\nGit bietet bereits die Möglichkeit, Referenzen entweder mit dem \"files\"-Backend oder dem [\"reftable\"-Backend](https://about.gitlab.com/de-de/blog/a-beginners-guide-to-the-git-reftable-format/) zu speichern. Dies wird durch geeignete Abstraktionen in Git ermöglicht, die verschiedene Backends zulassen.\n\n\nReferenzen sind aber nur einer der beiden wichtigen Datentypen, die in Repositories gespeichert werden – der andere sind Objekte. Objekte werden in der Object Database gespeichert, und jede Object Database wiederum besteht aus mehreren Objektquellen, aus denen Objekte gelesen oder in die geschrieben werden kann. Jede Objektquelle speichert einzelne Objekte entweder als sogenannte \"Loose\"-Objekte oder komprimiert mehrere Objekte in ein \"Packfile\" im Verzeichnis `.git/objects`.\n\n\nBisher hatten diese Quellen jedoch keine echte Abstraktionsschicht, sodass das Speicherformat für Objekte komplett in Git fest verdrahtet war. Das ändert sich nun endlich mit Pluggable Object Databases! Das Konzept ist unkompliziert und ähnlich wie bei Referenzen: Statt fest verdrahteter Codepfade für die Objektspeicherung wird eine Abstraktionsschicht eingeführt, die verschiedene Backends für die Objektspeicherung ermöglicht.\n\n\nObwohl die Idee einfach ist, ist die Umsetzung komplex, da es überall in Git fest verdrahtete Annahmen über die verwendeten Speicherformate gibt. Die Arbeit an diesem Thema begann bereits mit Git 2.48, das im Januar 2025 veröffentlicht wurde. Der anfängliche Fokus lag darauf, objektbezogene Subsysteme eigenständig zu machen und geeignete Subsysteme für die bestehenden Backends in Git zu erstellen.\n\n\nMit Git 2.54 wurde nun ein Meilenstein erreicht: Das Object-Database-Backend ist jetzt pluggable. Noch wird nicht die gesamte Funktionalität von Git abgedeckt, aber die Einführung eines alternativen Backends, das eine sinnvolle Teilmenge der Operationen verarbeitet, ist jetzt ein realistisches Unterfangen.\n\n\nDerzeit funktionieren nur lokale Workflows wie das Erstellen von Commits, das Anzeigen von Commit-Graphen oder das Durchführen von Merges mit einer solchen alternativen Implementierung. Ausgenommen ist insbesondere alles, was mit einem Remote interagiert, zum Beispiel beim Fetchen oder Pushen von Änderungen. Dennoch ist dies das Ergebnis von fast zwei Jahren Arbeit über fast 400 Commits, die Upstream gemergt wurden, und die Arbeit daran wird natürlich fortgesetzt.\n\n\nWarum ist das relevant? Die Idee ist, dass es praktikabel wird, neue Speicherformate in Git einzuführen. Beispiele könnten sein:\n\n- Ein Speicherformat, das große Binärdateien effizienter speichern kann als es Packfiles heute tun\n\n- Ein Speicherformat, das speziell auf GitLab zugeschnitten ist, um Repositories noch effizienter bereitstellen zu können\n\n\nDies ist ein groß angelegtes Vorhaben, das die Zukunft von Git und GitLab maßgeblich prägen dürfte.\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) geleitet.*\n\n\n## Einfachere Bearbeitung der Commit-Historie\n\n\nIn vielen Softwareentwicklungsprojekten ist es gängige Praxis, nicht nur den Code zu verfeinern, sondern auch die Commit-Historie zu bereinigen, damit sie leicht überprüfbar ist. Das Ergebnis ist eine Reihe kleiner, atomarer Commits, die jeweils eine Sache tun, mit einer guten Commit-Nachricht, die die Intention des Commits sowie spezifische Nuancen beschreibt.\n\n\nNatürlich entstehen diese atomaren Commits meist nicht einfach von selbst während des Entwicklungsprozesses. Stattdessen gewinnt die Person, die die Änderungen erstellt, durch Iteration ein besseres Verständnis dafür, und die Art und Weise, die Commits aufzuteilen, wird mit der Zeit klarer. Darüber hinaus kann der anschließende Review-Prozess zu Feedback führen, das Änderungen an den erstellten Commits erfordert.\n\n\nDie Konsequenz dieses Prozesses ist, dass die Commit-Historie im Laufe der Entwicklung viele Male umgeschrieben werden muss. Historisch hat Git dafür [interaktive Rebases](https://git-scm.com/docs/git-rebase#_interactive_mode) vorgesehen. Diese interaktiven Rebases sind ein extrem leistungsfähiges Werkzeug: Sie ermöglichen es, Commits umzuordnen, Commit-Nachrichten umzuschreiben, mehrere Commits zusammenzufassen oder beliebige Bearbeitungen an jedem Commit vorzunehmen.\n\n\nAllerdings sind sie auch etwas kryptisch und schwer zu verstehen. Man muss den Basis-Commit für den Rebase bestimmen, verstehen, wie ein etwas obskures \"Instruction Sheet\" zu bearbeiten ist, und sich mit dem zustandsbehafteten Rebase-Prozess auskennen. Zum Beispiel wird beim Rebase eines Topic-Branch ein Instruction Sheet wie das folgende angezeigt:\n\n\n```shell\npick b60623f382 # t: detect errors outside of test cases # empty\npick b80cb55882 # t: prepare `test_match_signal ()` calls for `set -e`\npick 5ffe397f30 # t: prepare `test_must_fail ()` for `set -e`\npick 5e9b0cf5e1 # t: prepare `stop_git_daemon ()` for `set -e`\npick 299561e7a2 # t: prepare `git config --unset` calls for `set -e`\npick ed0e7ca2b5 # t: detect errors outside of test cases\n```\n\n\nInteraktive Rebases sind also zwar leistungsfähig, aber auch ziemlich einschüchternd für durchschnittliche Nutzende.\n\n\nDas muss aber nicht so sein. Tools wie [Jujutsu](https://www.jj-vcs.dev/latest/) bieten Interfaces, die im Vergleich zu Git deutlich einfacher zu benutzen sind – zum Beispiel kann man einfach `jj split` ausführen, um einen Commit in zwei aufzuteilen. Bei Git mit interaktiven Rebases erfordert dieser Anwendungsfall viele verschiedene Schritte mit verwirrenden Befehlszeilenargumenten.\n\n\nInspiriert von Jujutsu wurde daher ein neuer Befehl git-history(1) in Git eingeführt, der die Grundlage für eine bessere Bearbeitung der Historie bildet. Derzeit hat dieser Befehl zwei Unterbefehle:\n\n\n- `git history reword` ermöglicht das einfache Umschreiben einer Commit-Nachricht. Man gibt den Commit an, dessen Nachricht umformuliert werden soll, Git fragt nach der neuen Commit-Nachricht, und das war's.\n\n- `git history split` ermöglicht das Aufteilen eines Commits in zwei, inspiriert von `jj split`. Man gibt einen Commit an, Git fragt, welche Änderungen in welchen Commit aufgenommen werden sollen und nach den beiden Commit-Nachrichten, und dann ist man fertig.\n\n\nDas ist natürlich erst der Anfang, und im Laufe der Zeit sollen weitere Unterbefehle hinzukommen. Zum Beispiel:\n\n\n- `git history fixup` um gestagete Änderungen automatisch in einen bestimmten Commit einzufügen\n\n- `git history drop` um einen Commit zu entfernen\n\n- `git history reorder` um die Reihenfolge von Commits zu ändern\n\n- `git history squash` um eine Reihe von Commits zusammenzufassen\n\n\nAber das ist noch nicht alles! Zusätzlich zur einfachen Bearbeitung der Historie kann dieser neue Befehl auch automatisch alle lokalen Branches rebasen, die den bearbeiteten Commit zuvor enthielten. Das bedeutet, man kann sogar einen Commit bearbeiten, der nicht auf dem aktuellen Branch liegt, und alle Branches, die den Commit enthalten, werden umgeschrieben.\n\n\nEs mag zunächst überraschend erscheinen, dass Git automatisch abhängige Branches rebast, da dies eine deutliche Abweichung von der Funktionsweise von git-rebase(1) darstellt. Dies ist aber Teil eines größeren Vorhabens, um bessere Unterstützung für Stacked Diffs in Git zu bringen – eine Methode, eine Reihe mehrerer abhängiger Branches zu erstellen, die unabhängig voneinander überprüft werden können, aber gemeinsam auf ein größeres Ziel hinarbeiten.\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) mit Unterstützung von [Elijah Newren](https://github.com/newren) geleitet.*\n\n\n## Ein nativer Ersatz für git-sizer(1)\n\n\nDie Größe eines Git-Repositorys ist ein wichtiger Faktor, der bestimmt, wie gut Git und GitLab damit umgehen können. Aber die Größe allein ist nicht der einzige Faktor, da die Performance eines Repositorys letztlich eine Kombination aus mehreren verschiedenen Dimensionen ist:\n\n\n- Die Tiefe der Commit-Historie\n\n- Die Struktur des Verzeichnisbaums\n\n- Die Größe der im Repository gespeicherten Dateien\n\n- Die Anzahl der Referenzen\n\n\nDas sind nur einige der Dimensionen, die berücksichtigt werden müssen, wenn man vorhersagen will, ob Git ein Repository gut verarbeiten kann.\n\n\nObwohl klar ist, dass die reine Repository-Größe nicht ausreicht, bietet Git selbst keine Tools, die einen einfachen Überblick über diese Metriken geben. Stattdessen ist man auf Drittanbieter-Tools wie [git-sizer(1)](https://github.com/github/git-sizer) angewiesen, um diese Lücke zu füllen. Dieses Tool leistet hervorragende Arbeit bei der Darstellung dieser Informationen, ist aber kein Bestandteil von Git und muss daher separat installiert werden.\n\n\nObservability von Repository-Interna ist bei GitLab entscheidend, daher wurde in [Git 2.52 ein neuer `git repo structure`-Befehl eingeführt](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-52-0/#new-subcommand-for-git-repo1-to-display-repository-metrics), um Repository-Metriken anzuzeigen, der in Git 2.53 erweitert wurde, um [inflated und Disk-Sizes für Objekte nach Typ anzuzeigen](https://about.gitlab.com/blog/whats-new-in-git-2-53-0/#more-data-collected-in-git-repo-structure).\n\n\nIn Git 2.54 wird dieser Befehl weiter ausgebaut, sodass nicht nur die Gesamtgröße angezeigt wird, sondern auch die größten Objekte nach Typ:\n\n\n```shell\n$ git clone https://gitlab.com/git-scm/git.git\n$ cd git\n$ git repo structure\nCounting objects: 410445, done.\n| Repository structure      | Value       |\n| ------------------------- | ----------- |\n| * References              |             |\n|   * Count                 |    1.01 k   |\n|     * Branches            |       1     |\n|     * Tags                |    1.00 k   |\n|     * Remotes             |       9     |\n|     * Others              |       0     |\n|                           |             |\n| * Reachable objects       |             |\n|   * Count                 |  410.45 k   |\n|     * Commits             |   83.99 k   |\n|     * Trees               |  164.46 k   |\n|     * Blobs               |  161.00 k   |\n|     * Tags                |    1.00 k   |\n|   * Inflated size         |    7.46 GiB |\n|     * Commits             |   57.53 MiB |\n|     * Trees               |    2.33 GiB |\n|     * Blobs               |    5.07 GiB |\n|     * Tags                |  737.48 KiB |\n|   * Disk size             |  181.37 MiB |\n|     * Commits             |   33.11 MiB |\n|     * Trees               |   40.58 MiB |\n|     * Blobs               |  107.11 MiB |\n|     * Tags                |  582.67 KiB |\n|                           |             |\n| * Largest objects         |             |\n|   * Commits               |             |\n|     * Maximum size    [1] |   17.23 KiB |\n|     * Maximum parents [2] |      10     |\n|   * Trees                 |             |\n|     * Maximum size    [3] |   58.85 KiB |\n|     * Maximum entries [4] |    1.18 k   |\n|   * Blobs                 |             |\n|     * Maximum size    [5] | 1019.51 KiB |\n|   * Tags                  |             |\n|     * Maximum size    [6] |    7.13 KiB |\n\n[1] f6ecb603ff8af608a417d7724727d6bc3a9dbfdf\n[2] 16d7601e176cd53f3c2f02367698d06b85e08879\n[3] 203ee97047731b9fd3ad220faa607b6677861a0d\n[4] 203ee97047731b9fd3ad220faa607b6677861a0d\n[5] aa96f8bc361fd84a1459440f1e7de02ab0dc3543\n[6] 07e38db6a5a03690034d27104401f6c8ea40f1fc\n```\n\n\nMit diesen Informationen ist die Funktionsparität mit git-sizer(1) nahezu erreicht. Ganz fertig ist die Arbeit aber noch nicht – geplant sind weitere Features wie:\n\n\n- Severity Levels wie sie in git-sizer(1) existieren\n\n- Graphen, die die Verteilung der Objektgrößen visualisieren\n\n- Die Möglichkeit, Objekte zu scannen, die über eine Teilmenge von Referenzen erreichbar sind\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Justin Tobler](https://gitlab.com/justintobler) geleitet.*\n\n\n## Neue Infrastruktur für Repository-Wartung\n\n\nBeim Schreiben von Daten in ein Git-Repository entstehen in der Regel weitere Loose-Objekte. Ohne Verwaltung führt dies zu einer großen Anzahl separater Dateien im Verzeichnis `.git/objects/`, was mehrere Operationen verlangsamt, die auf viele Objekte gleichzeitig zugreifen wollen. Git packt diese Objekte daher regelmäßig in \"Packfiles\", um eine gute Performance sicherzustellen.\n\n\nDas ist aber nicht die einzige Datenstruktur, die im Laufe der Zeit ineffizient werden kann: Das Aktualisieren von Referenzen kann Loose-Referenzen erzeugen, Reflogs müssen getrimmt, Worktrees können veralten, und Caches wie Commit-Graphen müssen regelmäßig aktualisiert werden.\n\n\nAll diese Aufgaben wurden historisch von [git-gc(1)](https://git-scm.com/docs/git-gc) verwaltet. Dieses Tool hat jedoch eine monolithische Architektur, in der es im Grunde alle erforderlichen Aufgaben sequenziell ausführt. Diese Grundlage ist schwer erweiterbar und bietet wenig Flexibilität, wenn die Wartung leicht angepasst werden soll.\n\n\nDas Git-Projekt führte in Git 2.29 das neue Tool [git-maintenance(1)](https://git-scm.com/docs/git-maintenance) ein. Im Gegensatz zu git-gc(1) ist git-maintenance(1) nicht monolithisch, sondern um Tasks herum strukturiert. Diese Tasks sind frei konfigurierbar, sodass kontrolliert werden kann, welche Tasks ausgeführt werden, was eine deutlich feinere Kontrolle über die Repository-Wartung ermöglicht.\n\n\nSchließlich wurde Git standardmäßig auf git-maintenance(1) umgestellt. Zu Beginn war allerdings der einzige standardmäßig aktivierte Task der git-gc(1)-Task, der – wie der Name vermuten lässt – einfach `git gc` ausführt. Um die Wartung manuell mit dem neuen Befehl auszuführen, kann `git maintenance run` aufgerufen werden, aber Git führt dies auch automatisch nach verschiedenen anderen Befehlen aus.\n\n\nIn den letzten Releases wurden alle einzelnen Tasks implementiert, die von git-gc(1) unterstützt werden, auch in git-maintenance(1), um Funktionsparität zwischen den beiden Tools sicherzustellen.\n\n\nDarüber hinaus wurde ein neuer Task implementiert, der Gits moderne Architektur für das Repacking von Objekten mit [Geometric Compaction](https://git-scm.com/docs/git-repack#Documentation/git-repack.txt---geometricfactor) nutzt. Geometric Compaction eignet sich deutlich besser für große Monorepos, und mit den Arbeiten zur Kompatibilität mit Partial Clones, [die in Git 2.53 eingeflossen sind](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-53-0/#geometric-repacking-support-with-promisor-remotes), stellen sie jetzt einen vollständigen Ersatz für die bisherige Repacking-Strategie in Git dar.\n\n\nMit Git 2.54 wurde nun ein weiterer bedeutender Meilenstein erreicht: Statt der bisherigen git-gc(1)-basierten Strategie wird jetzt standardmäßig Geometric Repacking mit feingranularen individuellen Wartungs-Tasks verwendet! Neben der höheren Effizienz für große Monorepos stellt dies auch eine einfachere Grundlage für zukünftige Weiterentwicklungen sicher.\n\n\n*Die git-maintenance(1)-Infrastruktur wurde ursprünglich von [Derrick Stolee](https://github.com/derrickstolee) implementiert, und Geometric Maintenance wurde von [Taylor Blau](https://github.com/ttaylorr) eingeführt. Die Arbeit zur Einführung der neuen feingranularen Tasks und die Migration zur neuen Wartungsstrategie wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) geleitet.*\n\n\n## Weiterlesen\n\n\nDieser Artikel hat nur einige der Beiträge hervorgehoben, die von GitLab und der breiteren Git-Community zu diesem aktuellen Release geleistet wurden. Weitere Informationen dazu finden sich in der [offiziellen Release-Ankündigung](https://lore.kernel.org/git/xmqqa4uxsjrs.fsf@gitster.g/T/#u) des Git-Projekts. Außerdem lohnt sich ein Blick in die [früheren Git-Release-Blogposts](https://about.gitlab.com/blog/tags/git/), um weitere vergangene Highlights der Beiträge von GitLab-Teammitgliedern zu sehen.\n",{"slug":680,"featured":30,"template":13},"whats-new-in-git-2-54-0",{"content":682,"config":692},{"title":683,"description":684,"authors":685,"heroImage":687,"date":688,"body":689,"category":9,"tags":690,"updatedDate":688},"Kubernetes: Container-Orchestrierung verstehen und einsetzen","Kubernetes (K8s) für containerisierte Anwendungen: Dieser Artikel erklärt Architektur, Vorteile, Grenzen und den Einsatz mit GitLab.",[686],"GitLab Team","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749660215/Blog/Hero%20Images/kubernetes-container-orchestration-solution.jpg","2026-03-02","Kubernetes automatisiert die Bereitstellung und Verwaltung\ncontainerisierter Anwendungen in großem Maßstab. Mit der Zeit ist\nKubernetes zu einem zentralen Werkzeug für die Anwendungsentwicklung\ngeworden – etwa in den Bereichen\n[Microservices](https://about.gitlab.com/de-de/topics/microservices/),\nWebanwendungen und Datenbanken. Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit\nmachen K8s heute zum anerkannten Standard im Container-Management.\n\nDieser Artikel bietet einen umfassenden Einstieg in Kubernetes.\n\n## Was ist Kubernetes?\n\nKubernetes ist ein Open-Source-System zur effizienten Orchestrierung von\nContainern einer Softwareanwendung. Containerisierung ist ein weit\nverbreiteter Ansatz in der Anwendungsentwicklung – besonders im Bereich\nder digitalen Transformation und der Cloud.\n\nZur Erinnerung: **Containerisierung ist eine Methode der\nAnwendungsentwicklung, bei der die Komponenten einer Anwendung in\nstandardisierte, geräte- und betriebssystemunabhängige Einheiten –\nsogenannte Container – zusammengefasst werden.** Durch die Isolierung von\nAnwendungen von ihrer Umgebung erleichtert diese Technologie die\nBereitstellung und Portabilität und reduziert Kompatibilitätsprobleme.\n\nHier kommt Kubernetes ins Spiel. Container ermöglichen zwar die Aufteilung\nvon Anwendungen in kleinere, eigenständige Module, die leichter\nbereitzustellen sind. Damit Container jedoch innerhalb einer Anwendung\nzusammenarbeiten können, ist ein übergeordnetes Verwaltungssystem\nerforderlich. Genau das leistet Kubernetes: Die Plattform steuert, wo und\nwie Container ausgeführt werden, und ermöglicht so die Orchestrierung und\nPlanung containerisierter Anwendungen in großem Maßstab.\n\n> Weitere [GitLab-Artikel zu Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/blog/tags/kubernetes/).\n\n## Wie funktioniert eine Kubernetes-Architektur?\n\nUm die Kubernetes-Architektur zu verstehen, sind einige grundlegende\nKonzepte wichtig – allen voran das des Clusters, der die umfassendste\nEinheit innerhalb der Architektur darstellt. Ein Kubernetes-Cluster ist\ndie Gesamtheit der virtuellen oder physischen Maschinen, auf denen eine\ncontainerisierte Anwendung betrieben wird.\n\n![Komponenten von\nKubernetes](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673941/Blog/Content%20Images/components-of-kubernetes.png)\n\nQuelle:\n[Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/).\n\nEin Cluster besteht aus verschiedenen Elementen:\n- Node: Eine Arbeitseinheit im Kubernetes-Cluster – eine virtuelle oder\nphysische Maschine, die Aufgaben im Auftrag der Anwendung übernimmt.\n- Pod: Der kleinste bereitstellbare Baustein in Kubernetes. Ein Pod ist\neine Gruppe von Containern, die gemeinsam auf demselben Node ausgeführt\nwerden. Container innerhalb eines Pods teilen dasselbe Netzwerk und\nkommunizieren über localhost miteinander.\n- Service: Ein Kubernetes-Service macht einen Pod für das Netzwerk oder\nandere Pods zugänglich und bietet einen stabilen, klar definierten\nZugangspunkt zu den in Pods gehosteten Anwendungen.\n- Volume: Eine Ordnerabstraktion, die Probleme beim Teilen und Abrufen\nvon Dateien innerhalb eines Containers löst.\n- Namespace: Ein Namespace ermöglicht die Gruppierung und Isolierung von\nRessourcen zu einem virtuellen Cluster.\n\nDie Kubernetes-Architektur basiert auf zwei Knotentypen: dem Master Node\nund den Worker Nodes. Der Master Node ist für die übergeordnete Verwaltung\ndes Kubernetes-Clusters und die Kommunikation mit den Worker Nodes\nzuständig. Zu seinen zentralen Komponenten zählt die API als\nKommunikationszentrum zwischen Nutzenden und Cluster. Das\n[etcd](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#etcd)\nist die Key-Value-Datenbank, in der Konfigurationen, Systemzustand und\nObjekt-Metadaten gespeichert werden. Der Controller Manager koordiniert\nHintergrundoperationen wie die Pod-Replikation, der Scheduler platziert\nPods auf Nodes entsprechend der verfügbaren Ressourcen.\n\nWorker Nodes hingegen sind die Maschinen, auf denen die in den Pods\nenthaltenen Anwendungen ausgeführt und verwaltet werden. Das\n[kubelet](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#kubelet)\nist der Agent, der auf jedem Node läuft und mit dem Master kommuniziert,\num Befehle zu empfangen und den Status der Pods zu übermitteln. Der\nNetzwerk-Proxy\n[kube-proxy](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/)\npflegt die Netzwerkregeln auf den Nodes und ermöglicht so den Zugriff auf\nServices von außerhalb des Kubernetes-Clusters. Die Container-Runtime\nschließlich ist die Software, die für die Ausführung und Verwaltung der\nContainer innerhalb der Pods verantwortlich ist.\n\n### Die Rolle von Docker\n\nBei allen Komponenten eines K8s-Clusters ist die Wahl der Runtime innerhalb\nder Worker Nodes von Bedeutung. Verschiedene Softwarelösungen stehen dafür\nzur Verfügung, etwa CRI-O – Docker ist jedoch das am häufigsten eingesetzte\nWerkzeug.\n\n### Was ist der Unterschied zwischen Docker und Kubernetes?\n\nDocker ist eine Open-Source-Lösung, die speziell auf Container-Ebene\neingesetzt wird. Sie ermöglicht die Paketierung von Containern in einem\nstandardisierten und schlanken Format, was ihre Portabilität in\nverschiedenen Umgebungen erhöht. Docker ist damit ein ergänzendes Werkzeug\nzu K8s: Es vereinfacht die Verwaltung der Container selbst, während\nKubernetes deren Integration und Kommunikation innerhalb der Anwendung\nerleichtert.\n\n## Welche Vorteile bietet Kubernetes?\n\nSeit dem Start durch Google im Jahr 2014 und der ersten stabilen Version\nim Juli 2015 hat sich Kubernetes als Referenz im Bereich der\nContainer-Orchestrierung etabliert – insbesondere für\nMicroservice-orientierte Architekturen. Diese Verbreitung ist vor allem\nauf die Leistungsfähigkeit von K8s in der Container-Orchestrierung\nzurückzuführen.\n\nDie Vorteile von Kubernetes im Überblick:\n- Automatisierung: Kubernetes erleichtert die Automatisierung von Aufgaben\nrund um Bereitstellung, Skalierung und Aktualisierung containerisierter\nAnwendungen.\n- Flexibilität: Die Software passt sich an unterschiedliche\nContainer-Technologien sowie verschiedene Hardware-Architekturen und\nBetriebssysteme an.\n- Skalierbarkeit: K8s ermöglicht die Bereitstellung und Verwaltung\ntausender Container – unabhängig von deren Status: laufend, pausiert oder\ngestoppt.\n- Migration: Anwendungen lassen sich zu Kubernetes migrieren, ohne den\nQuellcode ändern zu müssen.\n- Multi-Cluster-Unterstützung: Kubernetes verwaltet zentral mehrere\nContainer-Cluster, die über verschiedene Infrastrukturen verteilt sind.\n- Update-Management: Die Software unterstützt Rolling-Update-Deployments,\num Anwendungen ohne Serviceunterbrechung zu aktualisieren.\n\n## Ein robustes und skalierbares Ökosystem\n\nKubernetes zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, Container effizient und\nzuverlässig zu verwalten und dabei unabhängig von Cloud-Infrastrukturanbietern\nzu bleiben. Die modulare Architektur passt sich den spezifischen\nAnforderungen jedes Unternehmens an und unterstützt ein breites Spektrum\nan Anwendungen und Diensten – von Webservices über Datenverarbeitung bis\nhin zu mobilen Anwendungen.\n\nKubernetes profitiert dabei von einem umfangreichen und aktiven\nOpen-Source-Ökosystem. Verwaltet von der Cloud Native Computing Foundation\n([CNCF](https://www.cncf.io/)), wird K8s von tausenden Entwicklerinnen\nund Entwicklern weltweit unterstützt, die kontinuierlich zur\nWeiterentwicklung des Projekts und seiner Funktionen beitragen.\n\n## Was sind die Grenzen von Kubernetes?\n\nDie Stärken von Kubernetes machen es für viele Entwicklungsteams im\nCloud-nativen Bereich zur soliden Grundlage. Dennoch lohnt es sich,\neinige Einschränkungen zu benennen. Kubernetes erfordert fundierte\ntechnische Kenntnisse sowie die Einarbeitung in neue Entwicklungskonzepte\nund -methoden. Die Konfiguration kann zu Beginn eines Projekts komplex\nsein – ist dabei aber entscheidend, insbesondere für die Absicherung der\nPlattform. Ein erfahrenes Entwicklungsteam mit K8s-Kenntnissen ist daher\nein wesentlicher Vorteil.\n\nEine weitere Herausforderung ist die Implementierung und Wartung einer\nK8s-Architektur, die Zeit und Ressourcen erfordert – vor allem für die\nAktualisierung der verschiedenen Komponenten und Softwareteile. Dabei\nstellt sich auch die Frage nach möglichem Oversizing: Bei kleineren\nAnwendungen oder Projekten ohne besondere Skalierungsanforderungen kann\neine einfachere Architektur ausreichend und wirtschaftlicher sein.\n\n## Kubernetes im Unternehmenseinsatz\n\nZehntausende Unternehmen haben eine Kubernetes-Architektur für ihre\ndigitale Transformation übernommen. K8s wird von Organisationen aller\nGrößen genutzt – von Startups bis zu multinationalen Konzernen.\n\nEin Beispiel für eine erfolgreiche Integration ist Haven Technologies.\nDas Unternehmen hat seine SaaS-Dienste zu K8s migriert. Dabei setzt es\nauf eine Kubernetes-Strategie mit der GitLab-DevSecOps-Plattform –\nmit messbaren Verbesserungen bei Effizienz, Sicherheit und\nEntwicklungsgeschwindigkeit. Weitere Details in der\n[Kundenreferenz](https://about.gitlab.com/customers/haven-technologies/).\n\n## Kubernetes, Git und GitLab\n\nKubernetes, Git und GitLab sind zentrale Bausteine der DevOps-Landschaft.\nKubernetes bietet hohe Flexibilität bei der Bereitstellung und Verwaltung\nder verschiedenen Anwendungskomponenten. GitLab – aufgebaut auf Git und\ndessen nativer Versionskontrolle – ermöglicht eine präzise Nachverfolgung\nvon Quellcode und Änderungen und stellt eine umfassende Werkzeugsammlung\nfür den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus bereit.\n\nDiese Kombination schafft gemeinsam mit einem\n[GitOps-Ansatz](https://about.gitlab.com/de-de/topics/gitops/), der die\nAutomatisierung moderner Cloud-Infrastrukturen zum Ziel hat, eine agile\nUmgebung für Anwendungsentwicklung und -bereitstellung. Alle\n[GitLab-Lösungen für den Einsatz mit Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/kubernetes/)\nim Überblick.\n\n## Kubernetes FAQ\n\n### Welche Alternativen zu K8s gibt es?\n\nEs gibt verschiedene Alternativen zu Kubernetes, darunter Docker Swarm\nund Marathon. Kubernetes gilt jedoch als die ausgereifteste und am\nweitesten verbreitete Lösung auf dem Markt. Die große Nutzerbasis,\numfangreiche Dokumentation und eine aktive Community machen K8s zur\nsoliden Wahl für alle, die ein Container-Orchestrierungssystem einsetzen\nmöchten.\n\n### Was ist ein Kubernetes-Cluster?\n\nEin Kubernetes-Cluster besteht aus einem Master Node und mehreren Worker\nNodes. Der Master Node koordiniert die Aufgaben im Cluster, während die\nWorker Nodes diese Orchestrierungsaufgaben ausführen und die Container\nhosten. K8s-Cluster sind hoch skalierbar – Nodes lassen sich hinzufügen\noder entfernen, um die Clusterressourcen an die Anforderungen der Anwendung\nanzupassen.\n\n### Wie startet man mit Kubernetes?\n\nZunächst ist die Installation der Kubernetes-Software in einer kompatiblen\nUmgebung (Linux, macOS oder Windows) erforderlich. Kubernetes lässt sich\nsowohl in einer klassischen Hosting-Umgebung als auch in der Cloud\ninstallieren – etwa auf Google Kubernetes Engine oder Amazon EKS. Nach\ndem Download und der Installation von der offiziellen Website folgt die\nErstkonfiguration zur Verbindung von Master und Worker Nodes. Danach ist\ndie erste Anwendung mit Kubernetes einsatzbereit.\n\n### Warum Kubernetes wählen?\n\nKubernetes bietet hohe Flexibilität und vollständige Portabilität zwischen\nverschiedenen Cloud-Plattformen oder On-Premises-Infrastrukturen. Durch\ndie Automatisierung von Orchestrierungsaufgaben lassen sich Ressourcen\noptimieren und Betriebskosten senken. Das Kubernetes-Ökosystem ist\numfangreich und wird von einer großen Open-Source-Community\nkontinuierlich weiterentwickelt.\n\n## Mehr erfahren\n\n- [Logs über das GitLab Dashboard für Kubernetes streamen](https://about.gitlab.com/blog/how-to-stream-logs-through-the-gitlab-dashboard-for-kubernetes/)\n- [Kubernetes-Überblick: Cluster-Daten im Frontend verwalten](https://about.gitlab.com/blog/kubernetes-overview-operate-cluster-data-on-the-frontend/)\n- [Cloud-Account-Management für Kubernetes-Zugriff vereinfachen](https://about.gitlab.com/blog/simplify-your-cloud-account-management-for-kubernetes-access/)\n",[691,23],"kubernetes",{"slug":693,"featured":30,"template":13},"kubernetes-the-container-orchestration-solution",{"content":695,"config":704},{"title":696,"description":697,"authors":698,"date":700,"body":701,"heroImage":702,"category":9,"tags":703},"Was ist neu in Git 2.53.0?","Alles, was du über dieses Release wissen musst, darunter Fixes für geometrisches Repacking, Updates zu den Commit-Signature-Handling-Optionen von git-fast-import(1) und mehr.",[699],"Justin Tobler","2026-02-02","Das Git-Projekt hat kürzlich [Git 2.53.0](https://lore.kernel.org/git/xmqq4inz13e3.fsf@gitster.g/T/#u) veröffentlicht. Schauen wir uns einige Highlights dieses Releases an, das auch Beiträge vom Git-Team bei GitLab enthält.\n\n## Unterstützung für geometrisches Repacking mit Promisor Remotes\n\nNeu geschriebene Objekte in einem Git-Repository werden oft als einzelne Loose Files gespeichert. Um gute Performance und optimale Nutzung des Speicherplatzes zu gewährleisten, werden diese Loose Objects regelmäßig in sogenannte Packfiles komprimiert. Die Anzahl der Packfiles in einem Repository wächst im Laufe der Zeit durch die Aktivitäten des Users, wie das Schreiben neuer Commits oder das Fetchen von einem Remote. Je mehr Packfiles sich in einem Repository befinden, desto mehr Arbeit hat Git beim Nachschlagen einzelner Objekte. Um die optimale Repository-Performance zu erhalten, werden Packfiles daher regelmäßig über git-repack(1) neu gepackt, um die Objekte in weniger Packfiles zu konsolidieren. Beim Repacking gibt es zwei Strategien: „All-into-One\" und „Geometric\".\n\nDie All-into-One-Strategie ist relativ unkompliziert und derzeit der Standard. Wie der Name schon sagt, werden alle Objekte im Repository in ein einziges Packfile gepackt. Aus Performance-Sicht ist das großartig für das Repository, da Git nur ein einzelnes Packfile durchsuchen muss, um Objekte nachzuschlagen. Der Hauptnachteil dieser Repacking-Strategie ist, dass die Berechnung eines einzigen Packfiles für ein Repository bei großen Repositories erheblich viel Zeit in Anspruch nehmen kann.\n\nDie Geometric-Strategie hilft, dieses Problem zu entschärfen, indem sie eine geometrische Progression von Packfiles basierend auf ihrer Größe beibehält, anstatt immer in ein einziges Packfile neu zu packen. Also: Beim Repacking pflegt Git eine Reihe von Packfiles, die nach Größe geordnet sind, wobei jedes Packfile in der Sequenz mindestens doppelt so groß sein soll wie das vorhergehende Packfile. Wenn ein Packfile in der Sequenz diese Eigenschaft verletzt, werden Packfiles bei Bedarf kombiniert, bis die Progression wiederhergestellt ist. Diese Strategie hat den Vorteil, dass sie die Anzahl der Packfiles in einem Repository minimiert und gleichzeitig den Arbeitsaufwand für die meisten Repacking-Operationen minimiert.\n\nEin Problem mit der geometrischen Repacking-Strategie war, dass sie nicht mit Partial Clones kompatibel war. Partial Clones ermöglichen es dir, nur Teile eines Repositorys zu klonen, indem du zum Beispiel alle Blobs größer als 1 Megabyte überspringst. Das kann die Größe eines Repositorys erheblich reduzieren, und Git weiß, wie es fehlende Objekte nachträglich abrufen kann, auf die es zu einem späteren Zeitpunkt zugreifen muss.\n\nDas Ergebnis ist ein Repository, dem einige Objekte fehlen, und jedes Objekt, das möglicherweise nicht vollständig verbunden ist, wird in einem „Promisor\"-Packfile gespeichert. Beim Repacking muss diese Promisor-Eigenschaft für Packfiles, die ein Promisor-Objekt enthalten, beibehalten werden, damit bekannt ist, ob ein fehlendes Objekt erwartet wird und vom Promisor Remote nachgeladen werden kann. \n\nBei einem All-into-One-Repack weiß Git, wie es Promisor-Objekte richtig behandelt und speichert sie in einem separaten Promisor-Packfile. Leider wusste die geometrische Repacking-Strategie nicht, Promisor-Packfiles eine Sonderbehandlung zu geben, und würde sie stattdessen mit normalen Packfiles zusammenführen, ohne zu berücksichtigen, ob sie auf Promisor-Objekte verweisen. Glücklicherweise schlägt aufgrund eines Bugs das zugrunde liegende git-pack-objects(1) fehl, wenn geometrisches Repacking in einem Partial-Clone-Repository verwendet wird. Das bedeutet, dass Repositories in dieser Konfiguration sowieso nicht neu gepackt werden konnten, was nicht großartig ist, aber besser als Repository-Korruption.\n\nMit dem Release von Git 2.53 funktioniert geometrisches Repacking jetzt mit Partial-Clone-Repositories. Bei einem geometrischen Repack werden Promisor-Packfiles separat behandelt, um die Promisor-Markierung zu erhalten, und nach einer separaten geometrischen Progression neu gepackt. Mit diesem Fix rückt die geometrische Strategie näher daran, die Standard-Repacking-Strategie zu werden. Für weitere Informationen schau dir den entsprechenden [Mailing-List-Thread](https://lore.kernel.org/git/20260105-pks-geometric-repack-with-promisors-v1-0-c4660573437e@pks.im/) an.\n\nDieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) geleitet.\n\n## git-fast-import(1) hat gelernt, nur gültige Signaturen zu erhalten\n\nIn unserem [Git 2.52 Release-Artikel](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-52-0/) haben wir signatur-bezogene Verbesserungen an git-fast-import(1) und git-fast-export(1) behandelt. Schau dir diesen Post unbedingt an für eine detailliertere Erklärung dieser Befehle, wie sie verwendet werden und welche Änderungen in Bezug auf Signaturen vorgenommen werden.\n\nUm es kurz zusammenzufassen: git-fast-import(1) bietet ein Backend zum effizienten Importieren von Daten in ein Repository und wird von Tools wie [git-filter-repo(1)](https://github.com/newren/git-filter-repo) verwendet, um die History eines Repositorys in großem Umfang neu zu schreiben. Im Git 2.52 Release hat git-fast-import(1) die Option `--signed-commits=\u003Cmode>` gelernt, ähnlich wie die gleiche Option in git-fast-export(1). Mit dieser Option wurde es möglich, Signaturen von Commits/Tags ohne Bedingung beizubehalten oder zu entfernen.\n\nIn Situationen, in denen nur ein Teil der Repository-History neu geschrieben wurde, wird jede Signatur für neu geschriebene Commits/Tags ungültig. Das bedeutet, dass git-fast-import(1) darauf beschränkt ist, entweder alle Signaturen zu entfernen oder alle Signaturen zu behalten, selbst wenn sie ungültig geworden sind. Aber ungültige Signaturen zu behalten, macht nicht viel Sinn, daher führt das Neuschreiben der History mit git-filter-repo(1) dazu, dass alle Signaturen entfernt werden, selbst wenn der zugrunde liegende Commit/Tag nicht neu geschrieben wurde. Das ist schade, denn wenn der Commit/Tag unverändert ist, ist seine Signatur noch gültig, und es gibt daher keinen wirklichen Grund, sie zu entfernen. Was wirklich benötigt wird, ist eine Möglichkeit, Signaturen für unveränderte Objekte zu erhalten, aber ungültige zu entfernen.\n\nMit dem Release von Git 2.53 hat die Option `--signed-commits=\u003Cmode>` von git-fast-import(1) einen neuen Modus `strip-if-invalid` gelernt, der, wenn angegeben, nur Signaturen von Commits entfernt, die durch das Neuschreiben ungültig werden. Mit dieser Option wird es also möglich, einige Commit-Signaturen bei der Verwendung von git-fast-import(1) zu erhalten. Das ist ein entscheidender Schritt zur Bereitstellung der Grundlage für Tools wie git-filter-repo(1), um gültige Signaturen zu erhalten und schließlich ungültige Signaturen neu zu signieren.\n\nDieses Projekt wurde von [Christian Couder](https://gitlab.com/chriscool) geleitet.\n\n## Mehr Daten in git-repo-structure gesammelt\n\nIm Git 2.52 Release wurde der „structure\"-Subcommand zu git-repo(1) eingeführt. Die Absicht dieses Befehls war es, Informationen über das Repository zu sammeln und schließlich ein nativer Ersatz für Tools wie [git-sizer(1)](https://github.com/github/git-sizer) zu werden. Bei GitLab hosten wir einige extrem große Repositories, und Einblicke in die allgemeine Struktur eines Repositorys sind entscheidend, um seine Performance-Charakteristiken zu verstehen. In diesem Release sammelt der Befehl jetzt auch Informationen zur Gesamtgröße von erreichbaren Objekten in einem Repository, um die Gesamtgröße des Repositorys zu verstehen. In der folgenden Ausgabe kannst du sehen, dass der Befehl jetzt sowohl die gesamten Inflated- als auch Disk-Größen von erreichbaren Objekten nach Objekttyp sammelt.\n\n```shell\n\n$ git repo structure\n\n| Repository structure | Value      |\n| -------------------- | ---------- |\n| * References         |            |\n|   * Count            |   1.78 k   |\n|     * Branches       |      5     |\n|     * Tags           |   1.03 k   |\n|     * Remotes        |    749     |\n|     * Others         |      0     |\n|                      |            |\n| * Reachable objects  |            |\n|   * Count            | 421.37 k   |\n|     * Commits        |  88.03 k   |\n|     * Trees          | 169.95 k   |\n|     * Blobs          | 162.40 k   |\n|     * Tags           |    994     |\n|   * Inflated size    |   7.61 GiB |\n|     * Commits        |  60.95 MiB |\n|     * Trees          |   2.44 GiB |\n|     * Blobs          |   5.11 GiB |\n|     * Tags           | 731.73 KiB |\n|   * Disk size        | 301.50 MiB |\n|     * Commits        |  33.57 MiB |\n|     * Trees          |  77.92 MiB |\n|     * Blobs          | 189.44 MiB |\n|     * Tags           | 578.13 KiB |\n\n```\n\nWer genau hinschaut, dem fällt vielleicht auch auf, dass die Größenwerte in der Tabellenausgabe jetzt auch benutzerfreundlicher mit angehängten Einheiten aufgelistet werden. In zukünftigen Releases hoffen wir, die Ausgabe dieses Befehls weiter zu erweitern, um zusätzliche Datenpunkte bereitzustellen, wie zum Beispiel die größten einzelnen Objekte im Repository.\n\nDieses Projekt wurde von [Justin Tobler](https://gitlab.com/justintobler) geleitet.\n\n## Mehr erfahren\n\nDieser Artikel hat nur einige der Beiträge von GitLab und der breiteren Git-Community für dieses neueste Release hervorgehoben. Du kannst mehr über diese aus der [offiziellen Release-Ankündigung](https://lore.kernel.org/git/xmqq4inz13e3.fsf@gitster.g/T/#u) des Git-Projekts erfahren. Schau dir auch unsere [früheren Git-Release-Blogposts](https://about.gitlab.com/blog/tags/git/) an, um andere vergangene Highlights von Beiträgen der GitLab-Teammitglieder zu sehen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663087/Blog/Hero%20Images/git3-cover.png",[23,24,260],{"featured":30,"template":13,"slug":705},"whats-new-in-git-2-53-0",{"promotions":707},[708,722,735,747],{"id":709,"categories":710,"header":712,"text":713,"button":714,"image":719},"ai-modernization",[711],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":715,"config":716},"Get your AI maturity score",{"href":717,"dataGaName":718,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":720},{"src":721},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":723,"categories":724,"header":727,"text":713,"button":728,"image":732},"devops-modernization",[725,726],"product","devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":729,"config":730},"Get your DevOps maturity score",{"href":731,"dataGaName":718,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":736,"categories":737,"header":739,"text":713,"button":740,"image":744},"security-modernization",[738],"security","Are you trading speed for security?",{"text":741,"config":742},"Get your security maturity score",{"href":743,"dataGaName":718,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":748,"paths":749,"header":752,"text":753,"button":754,"image":759},"github-azure-migration",[750,751],"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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