[{"data":1,"prerenderedAt":756},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab":3,"navigation-de-de":34,"banner-de-de":438,"footer-de-de":448,"blog-post-authors-de-de-Tim Rizzi":653,"blog-related-posts-de-de-streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab":667,"assessment-promotions-de-de":706,"next-steps-de-de":746},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":11,"meta":25,"navigation":11,"path":26,"publishedDate":22,"seo":27,"stem":31,"tagSlugs":32,"__hash__":33},"blogPosts/de-de/blog/streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab.yml","Streamline Enterprise Artifact Management With Gitlab",[7],"tim-rizzi",null,"product",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab",{"title":15,"description":16,"heroImage":17,"authors":18,"category":9,"tags":20,"date":22,"body":23},"Artifact Management systematisch konsolidieren mit GitLab","Platform-Teams geben jährlich über 200.000 US-Dollar für fragmentierte Artifact-Systeme aus. GitLabs strategischer Ansatz zur Konsolidierung reduziert Kosten und Komplexität messbar.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1756500636/wmey6kqzzuhirk88w2de.png",[19],"Tim Rizzi",[9,21],"features","2025-10-08","Artifact Management in Unternehmen hat sich zu einer systematischen Herausforderung entwickelt. Was als einfache Docker-Registries und Maven-Repositories begann, ist heute ein komplexes Netz aus Tools, Richtlinien und operativem Overhead, das mehr Zeit und Budget verschlingt als geplant. Platform-Engineers berichten von einem Grundproblem: Die Verwaltung fragmentierter Artifact-Repositories bindet Ressourcen, die für Platform-Verbesserungen fehlen.\n\nDiese Situation erfordert eine ehrliche Betrachtung der tatsächlichen Kosten fragmentierten Artifact Managements – und realistische Lösungsansätze für Platform-Teams. Dieser Artikel analysiert die Problematik und zeigt, wie GitLab durch strategische Konsolidierung messbare Verbesserungen ermöglicht.\n\n## Die messbaren Auswirkungen\n\nBasierend auf Kundendaten und Branchenanalysen verursacht fragmentiertes Artifact Management typischerweise folgende Kosten für mittelgroße Organisationen (500+ Entwickler(innen)):\n\n* **Lizenzierung:** 50.000-200.000 US-Dollar jährlich über mehrere Tools verteilt \n* **Operativer Overhead:** 2-3 FTE-Äquivalent für Artifact-Management-Aufgaben  \n* **Storage-Ineffizienz:** 20-30 % höhere Storage-Kosten durch Duplikation und mangelhaftes Lifecycle Management  \n* **Produktivitätsverlust:** 15-20 Minuten täglich pro Entwickler(in) durch Artifact-bezogene Reibungsverluste\n\nBei Großunternehmen multiplizieren sich diese Zahlen erheblich. Ein Kunde berechnete über 500.000 US-Dollar jährliche Kosten allein für den operativen Overhead der Verwaltung von sieben verschiedenen Artifact-Storage-Systemen.\n\nDie versteckten Kosten summieren sich täglich:\n\n**Zeit-Multiplikation:** Jede Lifecycle-Policy, Sicherheitsregel oder Zugriffskontrolle muss über mehrere Systeme implementiert werden. Eine 15-minütige Konfiguration wird zu stundenlanger Arbeit.\n\n**Sicherheitslücken-Risiken:** Die Verwaltung von Sicherheitsrichtlinien über disparate Systeme schafft blinde Flecken. Vulnerability Scanning, Zugriffskontrollen und Audit Trails werden fragmentiert.\n\n**Kontextwechsel-Kosten:** Entwickler(innen) verlieren Produktivität, wenn sie Artifacts nicht finden oder sich merken müssen, welches System was speichert.\n\n## Das Multiplikationsproblem\n\nDie Artifact-Management-Landschaft ist explodiert. Wo Teams früher ein einzelnes Maven-Repository verwalteten, jonglieren Platform-Engineers heute mit:\n\n* Container-Registries (Docker Hub, ECR, GCR, Azure ACR)\n* Package-Repositories (JFrog Artifactory, Sonatype Nexus)\n* Sprachspezifische Registries (npm, PyPI, NuGet, Conan)\n* Infrastructure-Artifacts (Terraform-Module, Helm-Charts)\n* ML-Model-Registries (MLflow, Weights & Biases)\n\nJedes Tool bringt eigene Authentifizierungssysteme, Lifecycle-Policies, Security Scanning und operative Anforderungen mit. Für Organisationen mit Hunderten oder Tausenden von Projekten entsteht eine exponentielle Management-Belastung.\n\n## GitLabs strategischer Ansatz: Tiefe statt Breite\n\nBei der Entwicklung von GitLabs Artifact-Management-Fähigkeiten stand eine klassische Produktentscheidung an: Unterstützung für jedes erdenkliche Artifact-Format oder tiefgehende Implementierung für die Formate, die für Enterprise-Teams wirklich zählen. Die Entscheidung für Tiefe prägt alles, was seitdem entwickelt wurde.\n\n### Die Kernfokusbereiche\n\nStatt oberflächlicher Unterstützung für 20+ Formate wurde Enterprise-Grade-Funktionalität für ein strategisches Set entwickelt:\n\n* **Maven** (Java-Ökosystem)\n* **npm** (JavaScript/Node.js)\n*  **Docker/OCI** (Container-Images)\n* **PyPI** (Python-Packages)\n*  **NuGet** (C#/.NET-Packages)\n* **Generic Packages** (beliebige binäre Artifacts)\n*  **Terraform-Module** (Infrastructure as Code)\n\nDiese sieben Formate decken basierend auf Kundendaten etwa 80 % der Artifact-Nutzung in Enterprise-Umgebungen ab.\n\n### Was \"Enterprise-Grade\" konkret bedeutet\n\nDurch Fokussierung auf weniger Formate können Fähigkeiten geliefert werden, die in Produktionsumgebungen mit Hunderten von Entwickler(innen), Terabytes von Artifacts und strengen Compliance-Anforderungen funktionieren:\n\n**[Virtual Registries](https://docs.gitlab.com/user/packages/virtual_registry/):** Proxy und Cache für Upstream-Dependencies für zuverlässige Builds und Supply-Chain-Kontrolle. Aktuell produktionsreif für Maven, npm und Docker folgen Anfang 2026.\n\n**Lifecycle Management:** Automatisierte Cleanup-Policies, die Storage-Kosten kontrollieren und gleichzeitig Artifacts für Compliance bewahren. Heute auf Projektebene verfügbar, organisationsweite Policies für Mitte 2026 geplant.\n\n**[Security-Integration](https://docs.gitlab.com/user/application_security/):** Integriertes Vulnerability Scanning, Dependency-Analyse und Policy-Enforcement. Die kommende Dependency Firewall (geplant für Ende 2026) wird Supply-Chain-Security-Kontrolle über alle Formate bieten.\n\n**[Tiefe CI/CD-Integration](https://docs.gitlab.com/ci/):** Vollständige Nachverfolgbarkeit vom Source-Commit zum deployed Artifact, mit Build-Provenance und Security-Scan-Ergebnissen in Artifact-Metadaten.\n\n## Aktuelle Fähigkeiten: Praxiserprobte Features\n\n**Maven Virtual Registries:** Das Flaggschiff der Enterprise-Fähigkeiten, bewährt bei 15+ Enterprise-Kunden. Die meisten komplettieren das [Maven Virtual Registry](https://about.gitlab.com/blog/tutorial-secure-and-optimize-your-maven-repository-in-gitlab/)-Setup innerhalb von zwei Monaten mit minimaler GitLab-Unterstützung.\n\n**Lokal gehostete Repositories:** Alle sieben unterstützten Formate bieten komplette Upload-, Download-, Versionierungs- und Zugriffskontroll-Fähigkeiten und unterstützen kritische Workloads bei Organisationen mit Tausenden von Entwickler(innen).\n\n**Protected Artifacts:** Umfassender Schutz vor unautorisierten Änderungen mit feingranularen Zugriffskontrollen über alle Formate.\n\n**Projekt-Level Lifecycle Policies:** Automatisierte Cleanup- und Retention-Policies für Storage-Kostenkontrolle und Compliance.\n\n### Performance- und Skalierungscharakteristika\n\nBasierend auf aktuellen Produktions-Deployments:\n\n* **Durchsatz:** 10.000+ Artifact-Downloads pro Minute/pro Instanz\n* **Storage:** Kunden verwalten erfolgreich 50+ TB Artifacts\n* **Gleichzeitige Nutzer(innen):** 1.000+ Entwickler(innen) greifen simultan auf Artifacts zu\n* **Verfügbarkeit:** 99,99 % Uptime für GitLab.com seit über 2 Jahren\n\n## Strategische Roadmap: Die nächsten 18 Monate\n\n### Q1 2026\n\n* **npm Virtual Registries:** Enterprise Proxy/Cache für JavaScript-Packages \n* **Docker Virtual Registries:** Container-Registry-Proxy-Fähigkeiten\n\n### Q2 2026\n\n* **Organisations-Level Lifecycle Policies (Beta):** Zentralisierte Cleanup-Policies mit Projekt-Overrides\n* **NuGet Virtual Registries (Beta):** .NET-Package-Proxy-Unterstützung\n*  **PyPI Virtual Registries (Beta):** Vervollständigung der Virtual-Registry-Unterstützung für Python\n\n### Q3 2026\n\n* **Advanced Analytics Dashboard:** Storage-Optimierung und Nutzungs-Insights\n\n### Q4 2026\n\n* **Dependency Firewall (Beta):** Supply-Chain-Security-Kontrolle für alle Artifact-Typen\n\n## Entscheidungsframework: Wann GitLab die richtige Wahl ist\n\n**GitLab ist wahrscheinlich die richtige Wahl, wenn:**\n\n* 80 %+ deiner Artifacts in unseren sieben unterstützten Formaten sind\n* Du bereits GitLab für Source Code oder CI/CD nutzt\n* Du integrierte Workflows über Standalone-Feature-Reichtum stellst\n* Du die operative Komplexität mehrerer Systeme reduzieren willst\n* Du vollständige Nachverfolgbarkeit von Source bis Deployment benötigst\n\n### Migrationsüberlegungen\n\n**Typische Timeline:** 2-4 Monate für komplette Migration von Artifactory/Nexus\n\n**Häufige Herausforderungen:** Virtual-Registry-Konfiguration, Access-Control-Mapping und Entwickler(innen)-Workflow-Änderungen\n\n**Erfolgsfaktoren:** Phasenansatz, umfassendes Testing und Entwickler(innen)-Training\n\nDie erfolgreichsten Migrationen folgen diesem Muster:\n\n1. **Assessment** (2-4 Wochen): Katalogisierung aktueller Artifacts und Nutzungsmuster\n2. **Pilot** (4-6 Wochen): End-to-End-Migration eines Teams/Projekts\n3. **Rollout** (6-12 Wochen): Graduelle Migration mit parallelen Systemen\n4. **Optimierung** (fortlaufend): Implementierung fortgeschrittener Features und Policies\n\n## Besseres Artifact Management kann heute beginnen\n\nGitLabs Artifact Management versucht nicht, alles für jeden zu sein. Strategische Trade-offs wurden getroffen: tiefe Fähigkeiten für Kern-Enterprise-Formate statt oberflächlicher Unterstützung für alles.\n\nWenn deine Artifact-Anforderungen mit unseren unterstützten Formaten übereinstimmen und du integrierte Workflows schätzt, können wir deinen operativen Overhead signifikant reduzieren und gleichzeitig die Developer Experience verbessern.\n\nUnser Ziel ist es, dir bei informierten Entscheidungen über deine Artifact-Management-Strategie zu helfen – mit klarem Verständnis der Fähigkeiten und unserer Roadmap.\n\nKontaktiere mich gerne unter [trizzi@gitlab.com](mailto:trizzi@gitlab.com)(bitte auf Englisch anschreiben), um mehr über GitLab Artifact Management zu erfahren. Ich kann spezifische Anforderungen diskutieren und dich mit unserem technischen Team für eine tiefere Evaluierung verbinden.\n\nWeitere technische Details und Implementierungsbeispiele findest du im [englischen Original](https://about.gitlab.com/blog/streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab/).\n\n*Dieser Blog enthält Informationen zu kommenden Produkten, Features und Funktionalitäten. Es ist wichtig zu beachten, dass die Informationen in diesem Blogpost nur zu Informationszwecken dienen. Bitte verlasse dich nicht auf diese Informationen für Kauf- oder Planungszwecke. Wie bei allen Projekten können die in diesem Blog und verlinkten Seiten erwähnten Elemente Änderungen oder Verzögerungen unterliegen. Die Entwicklung, Veröffentlichung und das Timing von Produkten, Features oder Funktionalitäten liegen im alleinigen Ermessen von GitLab.*","yml",{},"/de-de/blog/streamline-enterprise-artifact-management-with-gitlab",{"config":28,"title":15,"description":30},{"noIndex":29},false,"Platform-Teams geben jährlich über 200.000 $ für fragmentierte Artifact-Systeme 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.",[673],"Talia Armato-Helle",[21,9,675],"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. Eine beliebige Datei- oder Verzeichnisansicht im Projekt öffnen (`/\u003Cproject>/-/tree/\u003Cbranch>`).\n2. Links oben das Dateibaum-Symbol auswählen oder `Shift+F` drücken, um den Dateibaum-Browser ein- oder auszublenden.\n3. `F` drücken, um Dateien nach Name oder Erweiterung zu filtern, den Suchbegriff eingeben und mit den Pfeiltasten sowie `Enter` direkt zur gewünschten Datei springen.\n\n## Ausblick\n\nDas Source Code Team bei GitLab hat den Dateibaum-Browser mit Barrierefreiheit, Performance bei großen Repositories und konsistentem Verhalten über verschiedene Viewports hinweg als Kernanforderungen entwickelt. 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":11,"template":12,"slug":680},"navigate-repositories-faster-with-the-file-tree-browser",{"content":682,"config":690},{"title":683,"description":684,"authors":685,"heroImage":686,"body":687,"date":688,"category":9,"tags":689},"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.",[673],"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",[103,9,21],{"featured":11,"template":12,"slug":691},"new-gitlab-metrics-and-registry-features-help-reduce-ci-cd-bottlenecks",{"content":693,"config":704},{"title":694,"description":695,"authors":696,"date":699,"body":700,"heroImage":701,"category":9,"tags":702},"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.",[697,698],"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",[703,9,675],"performance",{"featured":11,"template":12,"slug":705},"gitlab-backs-99-9-availability-with-service-credits-for-ultimate-customers",{"promotions":707},[708,722,734],{"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":239},"/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":726,"text":713,"button":727,"image":731},"devops-modernization",[9,725],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":728,"config":729},"Get your DevOps maturity score",{"href":730,"dataGaName":718,"dataGaLocation":239},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":732},{"src":733},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":735,"categories":736,"header":738,"text":713,"button":739,"image":743},"security-modernization",[737],"security","Are you trading speed for security?",{"text":740,"config":741},"Get your security maturity score",{"href":742,"dataGaName":718,"dataGaLocation":239},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":747,"blurb":748,"button":749,"secondaryButton":754},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":750,"config":751},"Kostenlosen Test starten",{"href":752,"dataGaName":45,"dataGaLocation":753},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":47,"config":755},{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":753},1773350816232]