[{"data":1,"prerenderedAt":762},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/monitor-application-performance-with-distributed-tracing":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-Sacha Guyon":660,"blog-related-posts-de-de-monitor-application-performance-with-distributed-tracing":674,"assessment-promotions-de-de":712,"next-steps-de-de":752},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/monitor-application-performance-with-distributed-tracing.yml","Monitor Application Performance With Distributed Tracing",[7],"sacha-guyon",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"monitor-application-performance-with-distributed-tracing",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Application Performance Monitoring (APM) mit Distributed Tracing","Erfahre, wie Distributed Tracing die Fehlerbehebung bei Problemen mit der Application Performance unterstützt, indem es eine durchgängige Transparenz und eine nahtlose Zusammenarbeit innerhalb deines Unternehmens ermöglicht.",[18],"Sacha Guyon","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098000/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%288%29_5x6kH5vwjz8cwKgSBh1w11_1750098000511.png","2024-06-13","Ausfallzeiten aufgrund von Anwendungsfehlern oder Performance-Problemen können für Unternehmen verheerende finanzielle Folgen haben. Laut Information einer [Umfrage der ITIC von 2022](https://itic-corp.com/server-and-application-by-the-numbers-understanding-the-nines/ \"Umfrage der ITIC von 2022\") kostet eine Stunde Ausfallzeit Unternehmen schätzungsweise 301.000 $ oder mehr. Diese Probleme sind häufig auf von Menschen vorgenommene Änderungen zurückzuführen, z. B. Code- oder Konfigurationsänderungen.\n\nUm Probleme schnell zu beheben, müssen Entwicklungs- und Betriebsteams Hand in Hand arbeiten, um die Ursache zu finden und das System zügig wiederherzustellen. Häufig nutzen sie jedoch unterschiedliche Tools, um ihre Anwendungen und Infrastruktur zu verwalten und zu überwachen. Das führt zu isolierten Daten, schlechter Kommunikation und einem unvollständigen Überblick – was die Lösung von Vorfällen verzögert.\n\n> **Nahezu 100 % Uptime: NVIDIA skaliert mit GitLab global – ohne Ausfallzeiten** Verteilte Teams bei NVIDIA profitieren mit GitLab Geo von schneller verfügbaren Repositories, häufigeren Upgrades ohne Ausfallzeiten und global-synchronen sowie -sicheren Projekten. Erfahre, wie GitLab Premium hilft, Stabilität, Transparenz und Effizienz zu verbessern. **[Erfolgsstory lesen](https://about.gitlab.com/de-de/customers/nvidia/)**\n\nGitLab setzt genau hier an und vereint Softwarebereitstellung und Monitoring auf einer Plattform. Letztes Jahr haben wir [Error Tracking](https://docs.gitlab.com/ee/operations/error_tracking.html \"Error Tracking\") in [GitLab 16.0](https://about.gitlab.com/releases/2023/05/22/gitlab-16-0-released/#error-tracking-is-now-generally-available \"GitLab 16.0\") als feste Funktion integriert. Jetzt freuen wir uns, die [Beta-Version von Distributed Tracing](https://docs.gitlab.com/ee/operations/tracing \"Beta-Version von Distributed Tracing\") vorzustellen – der nächste große Schritt zu einem umfassenden Monitoring, das vollständig in die GitLab-DevSecOps-Plattform eingebettet ist.\n\n## Eine neue Ära der Effizienz: GitLab Observability\n\nGitLab Observability ermöglicht es Entwicklungs- und Operationsteams, Fehler, Traces, Protokolle und Metriken aus ihren Anwendungen und ihrer Infrastruktur zu visualisieren und zu analysieren. Durch die Integration des Application Performance Monitoring in bestehende Softwarebereitstellungs-Workflows werden Kontextwechsel minimiert und die Produktivität erhöht, sodass die Teams auf einer einheitlichen Plattform fokussiert zusammenarbeiten können.\n\nDarüber hinaus überbrückt GitLab Observability die Kluft zwischen Entwicklung und Betrieb, indem es Einblicke in die Application Performance in der Produktion gewährt. Dies verbessert die Transparenz, den Informationsaustausch und die Kommunikation zwischen den Teams. Folglich können sie Fehler und Leistungsprobleme, die durch neuen Code oder Konfigurationsänderungen entstehen, schneller und effektiver erkennen und beheben und so verhindern, dass diese Probleme zu größeren Vorfällen eskalieren, die sich negativ auf das Geschäft auswirken könnten.\n\n## Was ist Distributed Tracing?\n\nMit Distributed Tracing können Entwickler(innen) die Ursache von Leistungsproblemen bei Anwendungen und in der Architektur verteilter Systeme ermitteln. Ein Trace stellt eine einzelne Benutzeranfrage dar, die verschiedene Dienste und Systeme durchläuft. Die Entwickler(innen) sind in der Lage, den zeitlichen Ablauf der einzelnen Vorgänge und alle auftretenden Fehler zu analysieren.\n\nJede Protokollierung besteht aus einem oder mehreren Abschnitten, die einzelne Vorgänge oder Arbeitseinheiten darstellen. Spans enthalten Metadaten wie den Namen, Zeitstempel, Status und relevante Tags oder Protokolle. Durch die Untersuchung der Abhängigkeiten zwischen Spans können Entwickler(innen) den Request Flow verstehen, Performance-Engpässe erkennen und Probleme lokalisieren.\n\n### Distributed Tracing in Microservices\n\nDistributed Tracing ist besonders wertvoll für [Microservices-Strukturen](https://about.gitlab.com/de-de/topics/microservices/ \"Microservices-Strukturen\"), bei denen eine einzige Anfrage zahlreiche Serviceaufrufe in einem komplexen System nach sich ziehen kann. Tracing bietet Einblick in diese Interaktion und ermöglicht es den Teams, Probleme schnell zu diagnostizieren und zu beheben.\n\n![Nutzeranfrage beim Distributed Tracing, um Produktempfehlungen abzurufen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750098009139.png)\n\nDieses Beispiel veranschaulicht, wie eine Nutzeranfrage verschiedene Dienste durchläuft, um Produktempfehlungen auf einer E-Commerce-Website abzurufen:\n- `User Action`: Dies zeigt die erste Aktion der Nutzer(innen) an, z. B. das Anklicken einer Schaltfläche zur Anforderung von Produktempfehlungen auf einer Produktseite.\n- `Web front-end`: Das Web-Frontend sendet eine Anfrage an den Empfehlungsdienst, um Produktempfehlungen abzurufen.\n- `Recommendation service`: Die Anfrage vom Web-Frontend wird vom Recommendation Service (dt. Empfehlungsservice) bearbeitet, der die Anfrage verarbeitet und eine Liste empfohlener Produkte erstellt.\n- `Catalog service`: Der Recommendation Service ruft den Servicekatalog auf, um Details zu den empfohlenen Produkten abzurufen. Ein Warnsymbol weist auf ein Problem oder eine Verzögerung in dieser Phase hin, z. B. eine zu langsame Rückmeldung oder einen Fehler beim Abrufen von Produktdetails.\n- `Database`: Der Catalog Service fragt die Datenbank ab, um die aktuellen Produktdaten abzurufen. Dieser Bereich zeigt die SQL-Abfrage in der Datenbank.\n\nDurch die Visualisierung dieses End-to-End-Trace können Entwickler(innen) Leistungsprobleme – hier ein Fehler im Servicekatalog – erkennen und Probleme im gesamten Distributionssystem schnell diagnostizieren und beheben.\n\n![Visualisierung des End-to-End-Trace in GitLab](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098009140.png)\n\n## Wie funktioniert Distributed Tracing?\n\nIm Folgenden wird die Funktionsweise von Distributed Tracing Tools erläutert.\n\n### Sammeln von Daten aus beliebigen Anwendungen mit OpenTelemetry\n\nTraces und Spans können mit [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/what-is-opentelemetry/ \"OpenTelemetry\") gesammelt werden, einem Open-Source-Framework für Beobachtungen, das eine breite Palette von SDKs und Bibliotheken für [die wichtigsten Programmiersprachen und Frameworks](https://opentelemetry.io/docs/languages/ \"die wichtigsten Programmiersprachen und Frameworks\") unterstützt. Dieses Framework bietet einen herstellerneutralen Ansatz für die Erfassung und den Export von Telemetriedaten, sodass Entwickler(innen) nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind und die Tools auswählen können, die ihren Anforderungen am besten entsprechen.\n\nDas bedeutet, dass du, wenn du bereits OpenTelemetry mit einem anderen Anbieter verwendest, Daten an uns senden kannst, indem du einfach unseren Endpunkt zu deiner Konfigurationsdatei hinzufügst –so kannst du unsere Funktionen ohne Weiteres ausprobieren!\n\n![Daten aus verschiedenen Anwendungen werden über OpenTelemetry and GitLab Observability geschickt.](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750098009141.png)\n\n### Datenerfassung und -speicherung in großem Umfang mit schnellen Echtzeitabfragen\n\nBeobachtbarkeiterfordert die Speicherung und Abfrage riesiger Datenmengen bei gleichzeitiger Beibehaltung niedriger Latenzzeiten für Echtzeit-Analysen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, haben wir eine horizontal skalierbare Langzeitspeicherlösung mit ClickHouse und [Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/kubernetes/ \"Kubernetes\") entwickelt, die auf unserer Übernahme von Opstrace basiert. Diese [Open-Source-Plattform](https://gitlab.com/gitlab-org/opstrace/opstrace \"Open-Source-Plattform\") gewährleistet eine schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit auf Unternehmensebene, während gleichzeitig die Kosten minimiert werden.\n\n### Traces mühelos untersuchen und analysieren\n\nEine fortschrittliche Benutzeroberfläche auf nativer Ebene ist entscheidend für eine effektive Datenanalyse. Wir haben eine solche Schnittstelle von Grund auf entwickelt. Der Trace Explorer ermöglicht es den Nutzer(innen), Traces zu untersuchen und die Leistung ihrer Anwendung zu verstehen:\n\n- __Erweiterte Filterung:__ Filtere nach Diensten, Vorgangsnamen, Status und Zeitspanne. Die automatische Vervollständigung vereinfacht die Abfrage.\n- __Fehlerhervorhebung:__ Fehlerbereiche in den Suchergebnissen werden einfach erkannt.\n- __RED-Metriken:__ Visualisiere die Anforderungsrate, die Fehlerrate und die durchschnittliche Dauer in einem Zeitseriendiagramm für jede Suche in Echtzeit.\n- __Timeline-Ansicht:__ Einzelne Traces werden als Wasserfalldiagramm dargestellt. So erhältst du einen vollständigen Überblick über eine Anfrage, die über verschiedene Dienste und Vorgänge verteilt ist.\n- __Historische Daten:__ Nutzer(innen) können bis zu 30 Tage in die Vergangenheit zurückreichende Daten abfragen.\n\n![Tracing Benutzeroberfläche für eine effektive Datenanalyse.](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750098009141.png)\n\n## Wie wir bei GitLab das Distributed Tracing einsetzen\n\n[Dogfooding](https://handbook.gitlab.com/handbook/values/#dogfooding \"Dogfooding\") ist ein zentraler Wert und eine wichtige Praxis bei GitLab. Wir haben bereits frühere Versionen von Distributed Tracing für unsere technischen und betrieblichen Anforderungen verwendet. Hier sind ein paar Anwendungsbeispiele aus unseren Teams:\n\n### 1. Beheben von Fehlern und Leistungsproblemen in GitLab Agent für Kubernetes\n\nDie [Environments-Gruppe](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/development/ops/deploy/environments/ \"Environments-Gruppe\") hat Distributed Tracing verwendet, um Probleme mit dem [GitLab Agent für Kubernetes](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/gitlab-agent \"GitLab Agent für Kubernetes\") zu beheben, z. B. Zeitüberschreitungen oder hohe Latenzzeiten. Die Ansichten „Trace List“ und „Trace Timeline“ bieten dem Team wertvolle Einsichten, mit denen sie derartige Probleme effizient lösen können. Diese Traces werden in den [entsprechenden GitLab Issues](https://gitlab.com/gitlab-org/cluster-integration/gitlab-agent/-/issues/386#note_1576431796 \"entsprechenden GitLab Issues\") geteilt und diskutiert, wo das Team dann gemeinsam an der Lösung arbeitet.\n\n*„Die Funktion Distributed Tracing ist von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, festzustellen, wo Latenzprobleme auftreten, sodass wir uns auf die eigentliche Ursache konzentrieren und diese schneller beheben können.“ - Mikhail, GitLab-Ingenieur*\n\n### 2. Optimierung der Dauer der GitLab-Build-Pipeline durch Ermittlung von Leistungsengpässen \n\nLangsame Deployments von GitLab-Quellcode können sich erheblich auf die Produktivität des gesamten Unternehmens sowie auf unsere Rechenleistung auswirken. In unserem Haupt-Repository werden jeden Monat [über 100.000 Pipelines](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/pipelines/charts \"über 100.000 Pipelines\") ausgeführt. Wenn sich die Zeit für die Ausführung dieser Pipelines nur um eine Minute ändert, können dadurch mehr als 2.000 Stunden Arbeitszeit hinzukommen oder wegfallen. Das sind 87 zusätzliche Tage!\n\nUm die Ausführungszeit von Pipelines zu optimieren, verwenden die [Entwicklerteams der GitLab-Plattform](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure/ \"Entwicklerteams der GitLab-Plattform\") ein [speziell entwickeltes Tool](https://gitlab.com/gitlab-com/gl-infra/gitlab-pipeline-trace \"speziell entwickeltes Tool\"), das GitLab-Deployment-Pipelines in Traces umwandelt.\n\nDie Ansicht „Trace Timeline“ ermöglicht es den Teams, die detaillierte Ausführung komplexer Pipelines zu visualisieren und festzustellen, welche Aufträge Teil des kritischen Pfads sind und den gesamten Prozess verlangsamen. Durch die Identifizierung dieser Engpässe können sie die Auftragsausführung optimieren, indem sie z. B. dafür sorgen, dass der Auftrag schneller fehlschlägt oder mehr Aufträge parallel ausgeführt werden, um die Gesamteffizienz der Pipeline zu verbessern.\n\n![Trace Timeline und Details](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098009/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098009143.gif)\n\nDas Skript ist frei verfügbar, sodass du es für deine eigenen Pipelines anpassen kannst.\n\n*„Der Einsatz von Distributed Tracing für unsere Deployment-Pipelines war ein echter Durchbruch. Es hat uns geholfen, Engpässe schnell zu erkennen und zu beseitigen, was unsere Bereitstellungszeiten erheblich verkürzt hat“ - Reuben, GitLab Engineer*\n\n## Was kommt als Nächstes?\nIn den nächsten Monaten werden wir unsere Beobachtbarkeits- und Monitoring-Funktionen mit den kommenden Versionen Metrics und Logging weiter ausbauen. Weitere Informationen findest du auf unserer Seite zu GitLabObservability.\n\n## Nimm an der privaten Beta teil\nMöchtest du Teil dieser aufregenden Entwicklung sein? Melde dich für die private Beta-Version an und probiere unsere Funktionen aus. 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schneller navigieren – dank Dateibaum-Ansicht","Der Dateibaum-Browser in GitLab 18.9 zeigt Projektstruktur neben dem Code – Navigation ohne Kontextverlust, auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated.",[680],"Talia Armato-Helle",[24,9,682],"DevSecOps","Du kennst das: Eine Datei im Repository-Browser gefunden, hineingeklickt, den Code gelesen – und jetzt musst du etwas in einem anderen Teil des Verzeichnisbaums prüfen. Also zurück. Wieder runternavigieren. Vielleicht noch eine Ebene tiefer. Nächste Datei gefunden, hineingeklickt – und von vorn.\n\nEs funktioniert. Aber es nervt schnell.\n\nWer sich schon einmal gewünscht hat, der Repository-Browser würde sich mehr wie eine IDE anfühlen und weniger wie eine Abfolge von Breadcrumb-Pfaden: Der Dateibaum-Browser in GitLab 18.9 schafft genau das.\n\n## Was der Dateibaum-Browser bietet\n\nDer Dateibaum-Browser ergänzt Datei- und Verzeichnisansichten um ein ein- und ausklappbares Panel mit anpassbarer Breite. Die Projektstruktur bleibt damit sichtbar, während du Code liest und navigierst – kein Kontextverlust, kein Zurückklicken mehr.\n\nDateien und Verzeichnisse werden im Baum neben der Dateiliste und dem Dateiinhalt angezeigt, sodass Struktur und Code gleichzeitig sichtbar sind.\n\nWer bereits mit einem Dateibaum in einer IDE oder einer Git-Plattform gearbeitet hat, wird sich sofort zurechtfinden:\n\n**Strukturbasierte Navigation**\n\nVerzeichnisse lassen sich auf- und zuklappen, Dateien wechseln – der Überblick über die aktuelle Position in der Repository-Hierarchie bleibt dabei erhalten. Beim direkten Aufruf einer verschachtelten Datei expandiert der Baum die übergeordneten Verzeichnisse und hebt die aktuelle Datei hervor. Der Baum synchronisiert sich außerdem mit der aktuellen Position: Wird eine Datei im Hauptinhaltsbereich ausgewählt, aktualisiert sich der Baum entsprechend.\n\n**Filtern nach Dateiname**\n\nNach dem Öffnen des Baums lässt sich mit `F` der globale Suchdialog öffnen. Ein Teil des Dateinamens genügt, um direkt zu springen – die Ergebnisse zeigen jeweils das übergeordnete Verzeichnis an, damit klar ist, wo man landet.\n\n**Tastaturnavigation**\n\nDer Baum implementiert das W3C-ARIA-Treeview-Pattern: Navigation durch Dateien und Verzeichnisse ist vollständig per Tastatur möglich – mit Pfeiltasten sowie Enter, Leertaste, Pos1, Ende und Zeichentasten. Das verbessert die Zugänglichkeit für Screenreader-Nutzende und alle, die lieber ohne Maus arbeiten.\n\n**Responsives Verhalten**\n\nAuf dem Desktop liegt der Baum nebeneinander mit Dateiliste und Code. Auf kleineren Viewports wird er zur linken Seitenleiste, die sich bei Bedarf einblenden lässt. Auf Mobilgeräten ist der Baum ausgeblendet, damit die Code-Ansicht den gesamten Bildschirm nutzen kann.\n\n**Geeignet für große Repositories**\n\nBei Repositories mit vielen Einträgen verwendet der Baum Paginierung: Weitere Einträge lassen sich bei Bedarf nachladen, ohne die Seite zu überlasten. Das Verhalten bleibt auch bei wachsenden Projekten stabil.\n\n## Der Dateibaum-Browser in Aktion\n\nGitLab Principal Developer Advocate Michael Friedrich zeigt in einer Demo den neuen Dateibaum-Browser und wie er die Navigation in großen Repositories vereinfacht. Die Demo verwendet das Projekt [GitLab project: Tanuki IoT Platform](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/gitlab-duo-agent-platform/demo-environments/tanuki-iot-platform), das sich zum Ausprobieren in einem echten Repository anbietet.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1171188581?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=\"File Tree in Repo Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Jetzt mit dem Dateibaum-Browser starten\n\nDer Dateibaum-Browser ist auf GitLab.com verfügbar und wurde mit [18.9](https://about.gitlab.com/releases/2026/02/19/gitlab-18-9-released/) für GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated veröffentlicht.\n\nSo geht's:\n\n1. 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Diese Prinzipien werden auch die weitere Entwicklung leiten – Feedback aus der Community fließt dabei aktiv ein.\n\n## Feedback zum Dateibaum-Browser\n\nGedanken zum Dateibaum-Browser gerne im [Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/581271) teilen.\n\n> Mehr zum Dateibaum-Browser: [Dokumentation zum Dateibaum-Browser](https://docs.gitlab.com/user/project/repository/files/file_tree_browser/).\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773075582/yiosxfhwk8rfkulrtchv.png","2026-03-09",{"featured":12,"template":13,"slug":687},"navigate-repositories-faster-with-the-file-tree-browser",{"content":689,"config":697},{"title":690,"description":691,"authors":692,"heroImage":693,"body":694,"date":695,"category":9,"tags":696},"Neue GitLab-Metriken und Registry-Funktionen reduzieren CI/CD-Engpässe","CI/CD Job Performance Metrics und Container Virtual Registry, derzeit in der Beta, helfen Plattform-Teams dabei, langsame Jobs zu identifizieren und Multi-Registry-Container-Pulls zu vereinfachen.",[680],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771438388/t6sts5qw4z8561gtlxiq.png","Plattform- und DevOps-Ingenieure verbringen zu viel Zeit damit, Transparenz über fragmentierte Tools hinweg herzustellen und Infrastruktur zu verwalten, die einfach funktionieren sollte.\n\nZwei neue GitLab-Funktionen, derzeit in der Beta, gehen dieses Problem aus unterschiedlichen Richtungen an – mit demselben Ziel: Praktikern direkte Kontrolle über die CI/CD-Infrastruktur zu geben, auf die sie angewiesen sind, ohne ein weiteres Drittanbieter-Tool einzuführen. Die eine Funktion liefert Job-Performance-Daten direkt dort, wo Pipelines überwacht werden. Die andere vereinfacht das Abrufen von Container-Images aus mehreren Registries mit integriertem Caching.\n\nBeide Funktionen sind jetzt für Feedback offen. Rückmeldungen helfen dabei, die nächsten Entwicklungsschritte zu gestalten.\n\n## CI/CD Job Performance Metrics\n\n* **Verfügbare Tiers:** GitLab Premium, GitLab Ultimate\n* **Status:** Beta mit eingeschränkter Verfügbarkeit auf GitLab.com; verfügbar auf GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated bei konfiguriertem ClickHouse\n\nBislang gibt es keine einfache Möglichkeit zu erkennen, wenn die Laufzeit eines bestimmten Jobs zunimmt oder welche Jobs die Pipeline-Laufzeiten im Hintergrund verlangsamen. Die meisten Teams erstellen entweder eigene Dashboards oder durchsuchen manuell Logs, um grundlegende Fragen zu beantworten:\n\n* Welche Jobs sind am langsamsten?\n* Wo steigen die Fehlerquoten?\n* Welche Stage ist der eigentliche Engpass?\n\nCI/CD Job Performance Metrics löst das durch ein neues job-fokussiertes Panel auf der CI/CD-Analytics-Seite auf Projektebene.\n\nFür jeden Job in den Pipelines sind folgende Informationen einsehbar:\n\n* Typische (P50, Median) und ungünstigste (P95) Job-Laufzeit für einen schnellen Vergleich zwischen normalem und langsamstem Lauf\n* Fehlerquote zur Erkennung instabiler oder unzuverlässiger Jobs\n* Job-Name und Stage, standardmäßig für die letzten 30 Tage\n\nDie Tabelle ist sortierbar, nach Job-Name durchsuchbar und paginiert – Plattform-Teams erhalten so eine einheitliche Ansicht für Fragen, die bisher separate Tools oder eigene Berichte erforderten.\n\n**Jetzt ausprobieren**\n\n* Im Projekt **Analysieren > CI/CD-Analyse** aufrufen.\n* Das CI/CD Job Performance Metrics-Panel suchen und nach Laufzeit oder Fehlerquote sortieren, um die langsamsten oder unzuverlässigsten Jobs zu finden.\n\n**Dokumentation**\n\n* [CI/CD-Analyse – CI/CD Job Performance Metrics](https://docs.gitlab.com/user/analytics/ci_cd_analytics/#cicd-job-performance-metrics)\n\n**Was als Nächstes kommt**\n\nAktuell wird an einer Stage-Level-Gruppierung gearbeitet, mit der aggregierte Metriken über Build-, Test- und Deploy-Stages hinweg einsehbar sein werden – für ein schnelles Verständnis davon, wo Optimierungsbedarf besteht.\n\n**Feedback geben:**\n\n* [CI/CD Job Performance Metrics Epic](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/work_items/18548)\n\n## Container Virtual Registry\n\n**Tier:** GitLab Premium\n**Status:** Beta, API-ready in 18.9\n\nDie meisten Unternehmen, die Container-Images in CI/CD-Pipelines abrufen, sind auf mehrere Registries angewiesen: Docker Hub, Harbor, Quay und interne Registries, um nur einige zu nennen. Authentifizierung, Verfügbarkeit und Caching für all diese Registries zu verwalten, ist operativer Aufwand, der Pipelines verlangsamt und Fehleranfälligkeit erhöht.\n\nDie Container Virtual Registry ermöglicht die Erstellung eines einzigen GitLab-Endpunkts, der Images aus mehreren vorgelagerten Container-Quellen mit integriertem Caching abruft.\n\nStatt Zugangsdaten und Verfügbarkeit für jede Registry einzeln in der Pipeline-Konfiguration einzurichten, lässt sich:\n\n* Eine einzelne virtuelle GitLab-Registry als Endpunkt für alle Pipelines konfigurieren\n* Mehrere vorgelagerte Registries einbinden (Docker Hub, Harbor, Quay und andere mit Long-Lived-Token-Authentifizierung)\n* GitLab Image-Pulls automatisch auflösen lassen, mit Pull-Through-Caching zur Reduzierung von Bandbreitenkosten und verbesserter Zuverlässigkeit\n\nFür Teams, die GitLab als Container-Registry-Ersatz evaluieren, schließt dies eine wesentliche Funktionslücke. Für Teams, die bereits Multi-Registry-Container-Workflows verwalten, zentralisiert es das Image-Management in GitLab und reduziert wiederholte Pulls.\n\n**Was die Beta heute unterstützt**\n\n* Vorgelagerte Registries mit Long-Lived-Token-Authentifizierung: Docker Hub, Harbor, Quay und andere kompatible Registries\n* Pull-Through-Caching, sodass häufig verwendete Images nach dem ersten Abruf von GitLab bereitgestellt werden\n* API-first-Konfiguration, UI-Verwaltung in Entwicklung\n\nCloud-Provider-Registries mit IAM-Authentifizierung (wie Amazon Elastic Container Registry, Google Artifact Registry und Azure Container Registry) werden für zukünftige Iterationen berücksichtigt.\n\n**Heute testen**\n\n* Die Container Virtual Registry ist in 18.9 API-ready.\n* SaaS (GitLab.com): Zugang über den CSM anfragen oder im unten verlinkten Feedback-Issue kommentieren, um das Feature-Flag für die eigene Gruppe zu aktivieren.\n* Self-managed: Feature-Flag aktivieren und die virtuelle Registry über die API konfigurieren.\n\n**Dokumentation**\n\n* [Container Virtual Registry API](https://docs.gitlab.com/api/container_virtual_registries/)\n* [Container-Images aus der virtuellen Registry abrufen](https://docs.gitlab.com/user/packages/virtual_registry/container/#pull-container-images-from-the-virtual-registry)\n\nWalkthrough der Container Virtual Registry Beta:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1167512082?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"20260223_Container Virtual Registry Beta_V1\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n**Feedback geben:**\n\n* [Feedback-Issue zur Container Virtual Registry](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/589630)\n\n## Mitgestalten\n\nAlle in der GitLab-Community sind Mitwirkende. Diese Betas wurden auf Basis von Community-Anfragen entwickelt.\n\n* **CI/CD Job Performance Metrics** entstand aus dem Bedarf von Teams, die keine einfache Möglichkeit hatten zu erkennen, wenn Build-Zeiten in die falsche Richtung tendierten oder welche Jobs die Pipeline-Zuverlässigkeit beeinträchtigten.\n* **Container Virtual Registry** entstand aus Anfragen von Enterprise-Kunden, die mehrere Registries verwalteten und Tool-Sprawl sowie Bandbreitenkosten reduzieren wollten, während sie GitLab als zentrale Registry evaluierten.\n\nRückmeldungen gestalten, was als nächstes entwickelt wird. Eine oder beide Betas ausprobieren und Erfahrungen in den verlinkten Feedback-Issues teilen.\n\nDies ist der erste Beitrag in einer Reihe von Core-DevOps-Betas, die im Laufe des Jahres vorgestellt werden.\n","2026-02-25",[110,9,24],{"featured":12,"template":13,"slug":698},"new-gitlab-metrics-and-registry-features-help-reduce-ci-cd-bottlenecks",{"content":700,"config":710},{"title":701,"description":702,"authors":703,"date":706,"body":707,"heroImage":708,"category":9,"tags":709},"GitLab sichert 99,9 % Verfügbarkeit mit Service Credits für Ultimate-Kund(inn)en ab","Ultimate-Kund(inn)en erhalten Service Credits, wenn die Plattformverfügbarkeit unter 99,9 % fällt – für zuverlässige DevSecOps-Workflows.",[704,705],"Aathira Nair","Lyle Kozloff","2026-02-18","GitLab sichert die Verfügbarkeitszusage von 99,9 % ab sofort mit Service Credits für Ultimate-Kund(inn)en auf GitLab.com und GitLab Dedicated ab. Wenn die monatliche Verfügbarkeit unter diesen Schwellenwert fällt, erhalten berechtigte Kund(inn)en Gutschriften für zukünftige Rechnungen. Diese Zusage stellt sicher, dass DevSecOps-Workflows die nötige Zuverlässigkeit haben.\n\n## Vertrauen durch Verbindlichkeit\n\nModerne Softwarebereitstellung arbeitet in einem Tempo, in dem Teams kontinuierlich Code pushen, Merge Requests öffnen und Issues verfolgen. Git-Operationen – Push, Pull, Clone – finden tausende Male pro Stunde über verteilte Teams hinweg statt. Wenn einer dieser zentralen Dienste nicht verfügbar ist, steht der gesamte Software-Delivery-Workflow still.\n\nDas 99,9-%-Verfügbarkeits-SLA (Service-Level-Agreement) stellt sicher, dass ein hohes Entwicklungstempo nicht an Infrastruktur-Grenzen scheitert. Service Credits unterstreichen die Verantwortlichkeit – GitLabs Erfolg wird an die Plattformzuverlässigkeit gekoppelt. GitLab misst sich an den Geschäftsergebnissen der Kund(inn)en, nicht nur an Verfügbarkeitszielen.\n\nDas SLA von GitLab deckt die zentralen Plattformdienste ab, die für DevSecOps-Workflows wesentlich sind.\n\n**Zum Start sind folgende Dienste abgedeckt:**\n\n\\* Issues und Merge Requests\n\n\n\\* Git-Operationen (Push, Pull, Clone via HTTPS und SSH)\n\n\n\\* Container-Registry-Operationen\n\n\n\\* Package-Registry-Operationen\n\n\n\\* API-Requests (beschränkt auf die oben genannten Dienste)\n\n\nDie aktuelle Liste der abgedeckten und ausgeschlossenen Dienste ist im [GitLab-Handbuch](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure-platforms/service-level-agreement/#covered-experiences) verfügbar.\n\nDie Dienstverfügbarkeit wird durch automatisiertes Monitoring an mehreren geografischen Standorten gemessen und bildet die tatsächlich von Kund(inn)en erlebte Verfügbarkeit ab. Wenn die Verfügbarkeit unter 99,9 % fällt, können Kund(inn)en je nach Schwere des Ausfalls Credits beanspruchen.\n\n## Downtime Minutes verstehen\n\nWenn der GitLab-Dienst eine Verfügbarkeitseinschränkung von 5 % oder mehr der validen Kundenanfragen für abgedeckte Dienste innerhalb einer Minute aufweist und dies zu Server-Fehlern führt, wird dies als [Downtime Minute](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure-platforms/service-level-agreement/#downtime-minute-definition) bezeichnet. Server-Fehler sind definiert als HTTP-5xx-Statuscodes oder Verbindungs-Timeouts von mehr als 30 Sekunden, gemessen durch GitLabs interne und externe Monitoring-Systeme.\n\nDas SLA erfasst serverseitige Fehler, aber bestimmte Probleme lösen keine 5xx-Fehler aus – beispielsweise Anwendungsfehler, die Features unbenutzbar machen, Sidekiq-Job-Processing-Ausfälle oder Infrastrukturprobleme, die die Performance beeinträchtigen, ohne dass Requests fehlschlagen.\n\nSo lassen sich Service Credits bei Bedarf beanspruchen:\n\n1. Einen Support-Request auf support.gitlab.com innerhalb von dreißig (30) Tagen nach Ende des betroffenen Monats einreichen.\n\n2. Das GitLab-Team prüft den Anspruch, validiert die Downtime und verarbeitet die Gutschrift, falls zutreffend.\n\n3. Service Credits werden mit der nächsten Rechnung verrechnet.\n\nIm [Handbuch](https://handbook.gitlab.com/handbook/engineering/infrastructure-platforms/service-level-agreement/#calculating-monthly-uptime-percentage) finden sich weitere Details zur Berechnung der monatlichen Verfügbarkeit, den angebotenen Service Credits und dem Anspruchsverfahren.\n\nDas Monitoring ist darauf ausgelegt, die große Mehrheit der Dienstunterbrechungen zu erfassen. Falls die eigene Erfahrung nicht mit der gemeldeten Verfügbarkeit übereinstimmt, empfiehlt es sich, einen Service-Credit-Anspruch einzureichen. GitLab prüft den Anspruch ganzheitlich, einschließlich der Untersuchung von Problemen, die möglicherweise nicht im automatisierten Monitoring erfasst wurden.\n\n## Zuverlässigkeit mit Verbindlichkeit\n\nDas 99,9-%-Verfügbarkeits-SLA mit Service Credits steht für GitLabs Anspruch, eine zuverlässige Grundlage für Software-Delivery-Workflows zu bieten. Teams verlassen sich auf GitLab – und GitLab steht dafür ein.\n\nFragen zum SLA? Das GitLab-Account-Team kontaktieren oder einen Request über [GitLab Support](http://support.GitLab.com) einreichen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758812952/yxhgljkwljld0lyizmaz.png",[23,9,682],{"featured":12,"template":13,"slug":711},"gitlab-backs-99-9-availability-with-service-credits-for-ultimate-customers",{"promotions":713},[714,728,740],{"id":715,"categories":716,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[717],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[9,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":744,"text":719,"button":745,"image":749},"security-modernization",[743],"security","Are you trading speed for security?",{"text":746,"config":747},"Get your security maturity score",{"href":748,"dataGaName":724,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":753,"blurb":754,"button":755,"secondaryButton":760},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":756,"config":757},"Kostenlosen Test starten",{"href":758,"dataGaName":52,"dataGaLocation":759},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":54,"config":761},{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":759},1773350789463]