Für den Einstieg in DevSecOps ist ein gut durchdachter Workflow nötig – doch das kann oft eine echte Herausforderung sein. Zum Glück gibt es zwei Dinge, die dir dabei helfen können:
GitLab Flow und GitLab Duo.
GitLab Flow ist ein vorgefertigter Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, DevSecOps-Prozesse erfolgreich umzusetzen. GitLab Duo ist ein leistungsstarkes Set an KI-basierten Funktionen in der DevSecOps-Plattform von GitLab, das Unternehmen dabei helfen kann, Code zu entwickeln, den Betrieb zu optimieren und Software effizienter zu schützen. Zusammen helfen GitLab Flow und GitLab Duo Unternehmen dabei, die Effizienz ihrer Workflows durchgängig deutlich zu verbessern. Das führt dann zu noch höherer Produktivität, Bereitstellungshäufigkeit, Codequalität und Sicherheit sowie zu Resilienz und Verfügbarkeit der Produktion.
In diesem Artikel erfährst du, wie GitLab Flow und GitLab Duo zusammen dazu beitragen können, Unternehmen mit DevSecOps zum Erfolg zu führen.
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Was ist GitLab Flow?
GitLab Flow ist ein vorgefertigter, festgelegter und durchgängiger Workflow für den Entwicklungslebenszyklus von Anwendungen mit GitLab, einer KI-basierten DevSecOps-Plattform, die eine einheitliche Benutzeroberfläche und ein einheitliches Datenmodell bietet. GitLab Flow baut auf bewährten Methoden und Erfahrungen aus Kundenfeedback und unserem Dogfooding auf. Außerdem deckt GitLab Flow alle Phasen des DevSecOps-Lebenszyklus ab und ermöglicht so einen effizienten Workflow, der aus einer inneren Feedbackschleife für Reviews bestimmter Updates sowie einer äußeren Feedbackschleife für die Verbesserung der gesamten Anwendung sowie des Entwicklungsprozesses an sich besteht.
Wie du an den vielen Phasen in GitLab Flow erkennen kannst, besteht die Entwicklung einer Software aus viel mehr als dem reinen Programmieren. Im Folgenden erfährst du mehr über jeden Schritt von GitLab Flow und darüber, wie GitLab Duo dich dabei unterstützen kann.
Planen
Das erste Element von GitLab Flow ist die Planung, die sich in der äußeren Feedbackschleife von GitLab Flow befindet. Sie umfasst Tickets, Merge Requests, Epics, Meilensteine, Iterationen, Veröffentlichungen, Release-Nachweise und mehr. Im Folgenden erfährst du, welche Rolle diese Komponenten in GitLab Flow spielen und wie dich GitLab Duo dabei unterstützen kann.
Tickets
Tickets sind die Elemente, in denen Produktprobleme oder neue Funktionen definiert werden und in denen Teammitglieder zusammenarbeiten können. Wenn ein Ticket erstellt wird, kannst du seinen Titel ausfüllen und dann die Funktion GitLab Duo Issue Description Generation nutzen, um die Beschreibung zu erstellen. So sparst du Zeit und hast weniger Aufwand. Da viele Beteiligte an Kommentar-Threads in einem Ticket mitarbeiten können, ist die Diskussionszusammenfassung eine KI-basierte Funktion von GitLab Duo, die dir hunderte Kommentare zu einem Ticket in einem kurzen Absatz zusammenfasst. So erhalten die Beteiligten rasch einen Überblick über die Konversation, können sich direkt an der Diskussion beteiligen und sofort produktiv werden.
Tickets können in Issue-Übersichten organisiert und visualisiert werden. Dabei handelt es sich um ein Software-Projektmanagementtool, das als Kanban- oder Scrum-Board eingesetzt werden kann. Mit diesen Boards können Teams den Workflow einer Funktion oder einer Produkt-Release einfacher planen, organisieren und visualisieren. Es können verschiedene Kategorien von Boards erstellt werden, wobei Tickets ganz einfach per Drag & Drop von einem zum anderen gezogen werden können.
Merge Requests
Merge Requests sind die Elemente, in denen Lösungen entwickelt werden. Tickets und Merge Requests sind Bestandteile einer Release und ermöglichen, dass Änderungen an Anwendungen, die von Beteiligten wie DevOps und Platform Engineers, System- und Datenbankadministrator(innen), Security Engineers und Entwickler(inne)n vorgenommen werden, überprüft und nachverfolgt werden können. Darüber hinaus sind Tickets und Merge Requests wichtige Inputs für den Release-Planungsprozess.
Merge Requests können einzeln oder aus einem Ticket erstellt werden. Wenn du ein Merge Request aus einem Ticket erstellst, wird es automatisch dem Ticket zugeordnet. Wenn der Merge Request dann zusammengeführt wird, wird das zugehörige Ticket automatisch geschlossen. Merge Requests können auch manuell mit einem Ticket verknüpft werden.
Ähnlich wie Tickets können auch Merge Requests eine lange Liste an Updates an einem Feature-Branch, die durch verschiedene Beteiligte vorgenommen wurden, enthalten. Mitwirkende, die sich mit den Updates vertraut machen möchten oder alle Updates in einem Merge Request verstehen müssen, können die Funktion Merge-Request-Zusammenfassung in GitLab Duo nutzen, um einen raschen Überblick über die Änderungen zu erhalten. Darüber hinaus können die Mitwirkenden mit der Funktion GitLab Duo Code Merge Request Template Population eine vorab erstellte Merge-Request-Vorlage heranziehen, die automatisch mit den entsprechenden Inhalten ausgefüllt wird. Beschreibungsvorlagen sind eine Möglichkeit, die Zusammenarbeit und Kommunikation im gesamten Entwicklungslebenszyklus zu standardisieren und zu optimieren – und mit GitLab Duo geht das noch schneller!
Tickets mit demselben Thema können in einem Epic gruppiert werden, um die zu erledigenden Arbeiten zu organisieren. Epics können untergeordnete Tickets und Sub-Epics haben und/oder mit anderen Epics im gesamten Unternehmen verknüpft werden. Mit Iterationen können Sprints nachverfolgt werden, und sie können manuell oder mithilfe von Iterationskadenzen automatisch geplant werden, um die Planungs-Workflows zu optimieren. Außerdem umfassen Iterationen Abarbeitungs- und Burnup-Diagramme. Abarbeitungsdiagramme helfen dabei, den Gesamtfortschritt im Projektumfang nachzuverfolgen, während Burnup-Diagramme die tägliche Anzahl und Gewichtung von Tickets messen, die in einer bestimmten Timebox hinzugefügt und abgeschlossen wurden.
Meilensteine
Mithilfe von Meilensteinen können Teams ihre Tickets und Merge Requests in einer zusammenhängenden Gruppe mit optionalem Start- und Fälligkeitsdatum organisieren. Meilensteine werden in der Regel verwendet, um Releases nachzuverfolgen. Außerdem kann man mit ihnen Tickets und Merge Requests auf Projekt- oder Gruppenebene nachverfolgen. Ähnlich wie Iterationen gibt es auch bei Meilensteinen Abarbeitungs- und Burnup-Diagramme, die den Fortschritt zeigen.
Meilensteine können mit einer Release verknüpft werden, bei deren Erstellung automatisch Artefakte wie etwa ein Release-Nachweis erstellt werden. Der Release-Nachweis ist eine automatisch gesammelte Momentaufnahme der Daten, die mit dieser Release zusammenhängen. Neben Testartefakten und verknüpften Meilensteinen kann der Release-Nachweis auch Jobartefakte enthalten, die sich auf interne Prozesse wie externe Audits beziehen.
Epics, Meilensteine und Iterationen können über Roadmaps visualisiert werden, die dir dabei helfen, den Release-Fortschritt nachzuverfolgen und den Release-Prozess zu optimieren.
Sobald die Planung erfolgt ist, können die Arbeiten beginnen, die für die Lösung eines Problems oder die Entwicklung einer neuen Funktion erforderlich sind. Dies geschieht in Merge Requests. Im Folgenden erfährst du, wie das in GitLab Flow funktioniert.
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Merge Requests und Pushen von Code
Das zweite Element von GitLab Flow betrifft Merge Requests und das Pushen von Code. Wie bereits erwähnt sind Merge Requests jene Orte, an denen die Beteiligten in einem Unternehmens an Lösungen zusammenarbeiten. Diese Zusammenarbeit kann verteilt und asynchron erfolgen. Die Mitwirkenden können die Kooperationsfunktionen wie Tagging, Inline-Vorschläge, Inline-Kommentare, Merge-Request-Kommentare, Review Threads und Review Requests nutzen, um gemeinsam die Codequalität, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung zu verbessern. Direkt nach der Erstellung eines Merge Requests beginnt die innere Feedbackschleife von GitLab Flow, in der Code, Fix-Pushes, Tests und Scans durchgeführt werden. Hier finden außerdem Reviews zur Zusammenarbeit und zu Updates statt.
Pipelines
Wenn Updates über Merge Requests auf einen Feature-Branch angewendet werden, werden automatisch Pipelines ausgeführt, falls diese vorab festgelegt wurden. Pipelines können mehrere Phasen und Jobs haben, um die Anwendung oder den Microservice in einer Review-Umgebung zu erstellen, zu testen und dann bereitzustellen. In dieser Review-Umgebung können Updates dynamisch verifiziert werden, bevor sie in den Haupt-Branch zusammengeführt werden. Diese Automatisierung trägt dazu bei, den Update- und Review-Prozess von Anwendungen zu optimieren.
Zudem stellen DevSecOps-Teams, die über Merge Requests Updates an Anwendungen vornehmen, eine Vielzahl an KI-basierten Funktionen zur Verfügung. Wenn sie Code schreiben oder aktualisieren, kann GitLab Duo Codevorschläge Code empfehlen, der an dieser Stelle passen würde, und die Entwickler(innen) können entscheiden, ob sie diese Empfehlung annehmen oder ignorieren möchten. Codevorschläge unterstützen dich bei der Codeerstellung über Prompts sowie durch die Code-Vervollständigung, die angezeigt wird, während du schreibst. Codevorschläge können das Programmiererlebnis verbessern, indem sie Fehler reduzieren und es den Entwickler(inne)n ermöglichen, schneller Code zu schreiben. Dies trägt wiederum dazu bei, die Qualität des Produktionscodes zu verbessern. Codevorschläge können außerdem zu einer höheren Produktivität der Entwickler(innen) und schnelleren Iterationen und Rollouts führen.
Da verschiedene Stakeholder innerhalb der Organisation an der Entwicklung oder Überprüfung von Anwendungen beteiligt sind, können sie auf Code stoßen, der schlecht dokumentiert, komplex oder schwer zu verstehen ist oder in einer ihnen unbekannten Programmiersprache geschrieben ist. Die Funktion Codeerläuterung von GitLab Duo erklärt den Code in natürlicher Sprache, sodass jeder den Code verstehen und schnell auf dem neuesten Stand sein kann.
Wenn Aktualisierungen in den Feature-Branch committet werden, verwendet die GitLab-Duo-Funktion Vorgeschlagene Prüfer(innen) die Änderungen in einem Merge Request und das Mitarbeiterdiagramm eines Projekts, um geeignete Prüfer(innen) im Dropdown in der Seitenleiste des Merge Request vorzuschlagen. Die Liste enthält Benutzer(innen), die sich mit einem bestimmten Aspekt der Anwendung auskennen und daher am besten dazu geeignet sind, die Updates zu überprüfen. Entwickler(innen) sparen Zeit, da sie die am besten geeignet Prüfer(innen) nicht suchen und identifizieren müssen sowie den Überprüfungsprozess rationalisieren und Verzögerungen und Reviews von geringer Qualität vermeiden können.Wenn Entwickler(innen) Änderungen am Code vornehmen, fügen sie im Merge Request oft keine Kommentare zu den spezifischen Änderungen hinzu, die sie vorgenommen haben. Mit der Merge-Request-Zusammenfassung von GitLab Duo kann die bzw. der Autor(in) von Merge-Request-Änderungen mithilfe der KI einen Kommentar in natürlicher Sprache generieren, der die Updates am Code zusammenfasst. Prüfer(innen) können dann die Änderungen besser verstehen und den gesamten Überprüfungsprozess optimieren.
Wenn Prüfer(innen) Updates des Codes in einem Merge Request überprüfen, können sie den Merge Request blockieren. Die Begründung kann aus vielen Kommentaren bestehen, die sich über viele Quelldateien erstrecken. Um der bzw. dem ursprünglichen Autor(in) der Updates zu helfen, das Feedback der Prüferin oder des Prüfers in einem langen Block besser zu verstehen, erstellt die Code-Review-Zusammenfassung von GitLab Duo eine Zusammenfassung des Feedbacks der Prüferin bzw. des Prüfers in natürlicher Sprache. Dies ermöglicht eine bessere Übergabe zwischen Autor(inn)en und Prüfer(inne)n, wodurch der Review-Prozess optimiert wird.
Wenn Entwickler(innen) neuen Code über einen Merge Request hinzufügen, können sie außerdem die Testgenerierung von GitLab Duo nutzen, die mithilfe von KI Unit-Tests für den neuen Code generiert. Dies kann dazu beitragen, die Produktivität der Entwickler(innen) zu erhöhen, die Testabdeckung zu verbessern und Fehler frühzeitig im Entwicklungslebenszyklus zu erkennen. Entwickler(innen) können auch den jederzeit verfügbaren Chat von GitLab Duo nutzen, um Code zu refaktorisieren und Inline-Dokumentation wie z. B. Docstrings für ihren Quellcode erstellen.
Pipelines werden auf Branch-Updates ausgeführt und können automatisierte Tests und Scans enthalten, die dazu beitragen, die Sicherheit schon im Vorfeld zu kontrollieren.
Sicherheit im Vorfeld kontrollieren (Shift-Left-Ansatz)
Das dritte Element von GitLab Flow ist, dass die Sicherheit im Vorfeld kontrolliert wird. Diese Kontrolle ist auch Teil der inneren Feedbackschlaufe von GitLab Flow.
Neben DevOps und Platform Engineers, System- und Datenbankadministrator(innen) und Entwickler(innen) betrifft die Sicherheit und Compliance auch einige der Beteiligten, die in einem Merge Request zusammenarbeiten, also an einem Ort, an dem automatisierte Tests und Sicherheitsscans eine Rolle spielen. Scans können einfach über praktisch nutzbare Vorlagen in eine Pipeline aufgenommen werden und/oder automatisch in einer Merge-Request-Pipeline ausgeführt werden. GitLab bietet eine Reihe an integrierten Sicherheitsscannern und Analysatoren, die von GitLab Flow genutzt werden können, doch auf der DevSecOps-Plattform sind auch Scanner von Drittanbietern sowie benutzerdefinierte Scanner möglich.
GitLab Flow kontrolliert die Sicherheit im Vorfeld und verschiebt sie an den Anfang der Pipeline, um Fehler so früh wie möglich im Softwareentwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben. Es ist viel einfacher und günstiger, Sicherheitslücken früh im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben, anstatt erst dann, wenn die Anwendung bereits in Produktion ist. Hier könnte ein ungeplanter Ausfall nämlich deine Benutzer(innen) beeinträchtigen und deinem Umsatz schaden.
Folgende integrierte Sicherheitsscanner und Analysatoren sind in GitLab enthalten: Unit Tests, Infrastracture-as-Code-Scans (IaC), statische Anwendungssicherheitstests (SAST), Abhängigkeitssuche, Erkennung von Geheimnissen, Container-Scanning, API-Sicherheit, Web-API-Fuzzing und Abdeckungs-Fuzzing. Darüber hinaus hat GitLab eine Vielzahl an Sicherheitsdashboards und Berichten zu bieten, um Sicherheitslücken zu visualisieren. Dazu zählen die Liste der Abhängigkeiten, das Sicherheitsdashboard, der Sicherheitslückenbericht und die Sicherheitslücken-Seiten.
Um Entwickler(inne)n und Security Engineers zu helfen, Sicherheitslücken besser zu verstehen und effizienter zu beheben, bietet die Funktion GitLab Duo Vulnerability Explanation eine Erklärung zu einer bestimmten Sicherheitslücke, wie sie ausgenutzt werden kann, und vor allem eine Empfehlung, wie die Sicherheitslücke behoben werden kann. Entwickler(innen) profitieren außerdem von der Funktion GitLab Duo Vulnerability Resolution, mit der automatisch ein Merge Request erstellt wird, der Codeänderungen zur Behebung der Sicherheitslücke enthält. Diese KI-basierten Funktionen tragen dazu bei, eine Anwendung sicherer zu machen und zu härten, um Sicherheitslücken zu vermeiden, die in der Produktion dann Ziel von Cyberangriffen werden könnten.
Neben SAST-Scannern bietet GitLab auch DAST-Scanner (dynamische Anwendungssicherheitstest), für die eine laufende Anwendung erforderlich ist. Wenn diese Scanner eingesetzt werden, kann GitLab automatisch eine DAST-Umgebung für die DAST-Scans bereitstellen und dann nach dem DAST-Test eine komplette Bereinigung aller Ressourcen durchführen. Zudem bietet GitLab für ausgeführte Container das Operational Container Scanning (OCS) an, bei dem Container-Images in deinem Cluster auf Sicherheitslücken überprüft werden.
Die genannten Scans können automatisch in einer Merge-Request-Pipeline ausgeführt werden. In einigen Fällen kann ihre Ausführung auch über Scan-Ausführungs- oder Merge-Request-Approvalrichtlinien geplant werden. Diese Richtlinien können über das GitLab-UI oder YAML-Dateien festgelegt werden und werden in einem separaten Projekt konfiguriert. Dies ermöglicht eine Aufgabentrennung, die die erneute Verwendung, die Wartung und die Verwaltung vereinfacht. Scan-Ausführungsrichtlinien erfordern, dass Sicherheitsscans nach einem bestimmten Zeitplan oder mit der Projektpipeline ausgeführt werden, während Merge-Request-Approvalrichtlinien Maßnahmen auf der Grundlage von Scan-Ergebnissen setzen. Security Engineers oder Sicherheitsteams können diese Richtlinien festlegen, um Sicherheitsprozesse im gesamten Unternehmen durchzusetzen. Da sich GitLab Flow durch alle Schritte zieht, können diese Richtlinien vorkommen bzw. genutzt werden.Um die Sicherheit und Compliance in deinem Unternehmen projektübergreifend durchzusetzen, kannst du Compliance-Labels und -Pipelines verwenden. Du kannst festlegen, dass Compliance-Labels und -Pipelines verpflichtend vor der eigenen Pipeline eines Projekts ausgeführt werden müssen. Mit diesem Ansatz kannst du sicherstellen, dass alle Teams in deinem Unternehmen deine Sicherheits- und Compliance-Standards erfüllen. Darüber hinaus kannst du so deine Anwendungen vor Cyberangriffen schützen, rechtlichen Vorgaben entsprechen und stets für Audits bereit sein.
Das Hauptziel dieser Sicherheitsvorschriften von GitLab Flow ist, Sicherheitslücken früh im Entwicklungsprozess zu beheben, ehe die Anwendung in Produktion ist. Dann kann es nämlich sowohl teuer als auch schlecht für den Ruf sein, eine solche Sicherheitslücke beheben zu müssen.
Wenn Sicherheitslücken in der inneren Feedbackschleife von GitLab Flow behoben werden und weitere Updates an der Anwendung im Feature-Branch vorgenommen werden, müssen die Beteiligten auch diese Updates erneut überprüfen, um sicherzustellen, dass sie wirklich vorgenommen wurden und dass keine versehentlichen Regressionen eingeführt wurden.
Kontinuierlicher Review
Das nächste Element von GitLab Flow ist der Review von Funktionen, also eine kontinuierliche Überprüfung von Anwendungen. Die Review-Funktionen umfassen die Möglichkeit, eine Review-Umgebung zu erstellen, in der die vorläufige Anwendung (der sogenannte Feature-Branch) bereitgestellt wird, damit die Beteiligten sie in Echtzeit überprüfen und ihr Feedback dazu abgeben können. Die vorläufige Anwendung kann dann kontinuierlich angepasst werden, bis sie mit dem Haupt-Branch zusammengeführt werden kann. GitLab Flow schreibt außerdem eine Bereinigung aller in der Review-Umgebung bereitgestellten Ressourcen zu dem Zeitpunkt vor, an dem der Merge Request mit dem Haupt-Branch zusammengeführt wird.
Dieser iterative automatisierte Review-Prozess ist Teil der inneren Feedbackschleife in GitLab Flow. Wie erwähnt ermöglichen in der inneren Feedbackschleife GitLab-Duo-Funktionen wie Codeerläuterungen, Codevorschläge, vorgeschlagene Prüfer(innen), Merge-Request-Zusammenfassungen, Erstellung von Vorlagen für Merge Requests, Code-Review-Zusammenfassungen, Erläuterungen von Sicherheitslücken, Behebung von Sicherheitslücken und Grundursachenanalyse in GitLab Flow eine bessere Übergabe zwischen Autor(inn)en und Prüfer(inne)n und optimieren den gesamten Review-Prozess.
Die innere Feedbackschleife von GitLab Flow endet, wenn alle Review-Elemente behandelt wurden, der Merge Request freigegeben wurde und mit dem Haupt-Branch zusammengeführt wurde. Dies löst dann die Bereitstellung der Anwendung für die Produktion aus.
Bereitstellung von Anwendungen und Infrastrukturen
Abhängig von den Anforderungen eines Unternehmens gibt GitLab Flow entweder kontinuierliche Lieferung oder kontinuierliche Bereitstellung vor. Während man unter kontinuierlicher Lieferung die häufige Veröffentlichung von Code durch manuelles Auslösen der Bereitstellungen (z. B. in die Produktion) versteht, ist die kontinuierliche Bereitstellung die automatische Veröffentlichung von Code (z. B. in die Produktion) ohne menschliches Zutun. Sehen wir uns zunächst die kontinuierliche Lieferung an.
Wenn du deine Software mit kontinuierlicher Lieferung veröffentlichst, gibt es verschiedene Bereitstellungsoptionen. Du kannst ein Standbild-Fenster einrichten und dann mit fortschrittlichen Bereitstellungstechniken wie Canary, Blue/Green, zeitlich abgestimmte und inkrementelle Rollouts bereitstellen. Inkrementelle Rollouts können das Risiko von Produktionsausfällen verringern, was zu einer besseren User Experience und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Fortschrittliche Bereitstellungstechniken können auch die Entwicklungs- und Liefereffizienz verbessern und den Release-Prozess optimieren.
Wenn du deine Software mit kontinuierlicher Bereitstellung veröffentlichst, gehen alle Änderungen/Updates direkt in die Produktion. Progressive Bereitstellungsansätze wie Feature-Flags, mit denen du die Bereitstellung bestimmter Funktionen von einer Markteinführung trennen kannst, sind eine gute Möglichkeit, die Risiken zu reduzieren und zu verwalten, welche Funktionen den Produktionsbenutzer(inne)n zur Verfügung gestellt werden sollen. Feature-Flags unterstützen mehrere Programmiersprachen und ermöglichen Experimente der Entwickler(innen) und kontrollierte Tests. Du kannst sogar Feature-Flags verwenden, um Funktionen nur für bestimmte Benutzer(innen) auszurollen.
GitLab unterstützt all diese Bereitstellungsansätze, doch GitLab Flow ermöglicht nur die Umsetzung jenes Ansatzes, der am besten zum Unternehmen und/oder zum spezifischen Projekt passt.
Überwachen von Anwendungen und DevSecOps-Prozessen
Sobald deine Anwendung für die Produktion bereitgestellt wurde, muss sie kontinuierlich überwacht werden, um ihre Stabilität, Leistung und Verfügbarkeit sicherzustellen. Darüber hinaus werden DevSecOps-Prozesse gemessen, während sie ausgeführt werden, damit ihre Leistung und Effizienz verbessert werden kann. Diese Überwachungsfunktionen werden von GitLab bereitgestellt und können daher auch mit GitLab Flow genutzt werden.
GitLab bietet für ausgeführte Container das Operational Container Scanning (OCS) an, bei dem Container-Images in deinem Cluster auf Sicherheitslücken überprüft werden. Diese Scans können automatisiert werden, indem du planst, wann sie ausgeführt werden. Gefundene Sicherheitslücken werden dann automatisch in einem Sicherheitsdashboard angezeigt. Das OCS hilft dir dabei, deine Cluster-Anwendungen zu schützen und Cyberangriffe, die zur Veröffentlichung privater Daten und sogar zu unerwarteten Ausfällen führen können, frühzeitig abzuwehren.
Die Fehlerverfolgung ermöglicht es Entwickler(inne)n, von ihrer Anwendung generierte Fehler zu entdecken und anzuzeigen. Alle von deiner Anwendung generierten Fehler werden in der Fehlerverfolgungsliste in GitLab angezeigt. Die Fehlerverfolgung trägt zu einer besseren Verfügbarkeit und Leistung deiner Anwendungen bei, indem unerwartete Anwendungsbedingungen schnell erkannt und behoben werden.
GitLab kann über einen Webhook-Empfänger Alarme von beliebigen Überwachungsquellen wie Prometheus erhalten. Wenn Alarme eingehen, werden sie in der GitLab-Alarmliste angezeigt, von wo aus du sie dann manuell verwalten kannst. Alarme können auch automatisch die Erstellung von Vorfällen, ChatOps und E-Mails an die entsprechenden Personen oder Gruppen auslösen. All diese Funktionen optimieren den Umgang mit Alarmen sowie deren Bearbeitung.
Wenn Vorfälle aufgrund von Produktionsproblemen erstellt werden, werden sie in der GitLab-Vorfall-Liste für das Vorfallmanagement angezeigt. Du kannst einen oder mehrere Vorfälle verwalten, sie sortieren, durchsuchen, zuweisen, ihren Status festlegen und sogar den vorab gesetzten SLA-Countdown-Timer anzeigen. Darüber hinaus kannst du Bereitschaftspläne und -rotationen erstellen, Eskalationsrichtlinien festlegen sowie Paging und Benachrichtigungen für die Bearbeitung von Vorfällen einrichten. Außerdem kannst du einen Vorfall mit einem Alarm verknüpfen. Wenn der Vorfall geschlossen wird, wird der zugehörige Alarm automatisch als gelöst gekennzeichnet. Vorfall-Zeitleisten sind eine weitere Funktion für Führungskräfte und externe Betrachter(innen), um zu sehen, was während eines Vorfalls passiert ist und welche Maßnahmen zur Behebung des Vorfalls getroffen wurden. All diese Funktionen optimieren das Vorfallmanagement, damit Vorfälle so schnell wie möglich gelöst werden können.
Audit Events verfolgen wichtige Ereignisse und zeichnen unter anderem auf, wer die entsprechende Handlung zu welchem Zeitpunkt in GitLab ausgeführt hat. Diese Ereignisse werden in der Audit-Event-Liste in GitLab angezeigt und geben unter anderem Informationen zum Ereignis, das für ein Objekt durchgeführt hatte, sowie die Person, die dieses Ereignis durchgeführt hat, und Datum und Uhrzeit.
All diese Listen und Dashboards helfen, nicht konforme Szenarien und damit zusammenhängende Strafen früh genug zu vermeiden sowie Audit-Prozesse zu optimieren. Sie generieren Daten und Indikatoren für deine laufenden Anwendungen, die dann in der äußeren Feedbackschleife von GitLab Flow verwendet werden können, um deine Anwendungen zu verbessern und zu optimieren und das Risiko unerwarteter Produktionsausfälle zu verringern.
Kontinuierliche Verbesserung
Wenn du GitLab Flow einsetzt, hast du auch die Möglichkeit, Einblicke mit GitLab zu nutzen. Du erhältst diese in Form von durchgängigen Prozessmetrik-Dashboards, damit du nicht nur deine Anwendungen, sondern auch die Performance deiner Softwarebereitstellung kontinuierlich verbessern kannst. Diese Dashboards und ihre Metriken werden von GitLab automatisch generiert und sind immer verfügbar.
Dashboard für die Wertstromanalyse
Du kannst den Lebenszyklus deiner Anwendungsentwicklung über das Dashboard für die Wertstromanalyse verfolgen und überwachen, denn hier kannst du Projekt- und Gruppenstatistiken im Zeitverlauf anzeigen. Dieses Dashboard ist anpassbar, du kannst aber auch gleich loslegen und eine Wertschöpfungskette über eine der vorgefertigten Vorlagen von GitLab erstellen. Das Standarddashboard zeigt Metriken für jede der vordefinierten Phasen deiner Wertstromanalyse an, also Ticket, Planen, Programmieren, Testen, Review und Staging. Außerdem wird ein Diagramm mit der durchschnittlichen Zeit, die für den Abschluss der einzelnen Phasen benötigt wird, angezeigt. Hier werden auch die wichtigsten Indikatoren der Wertstromanalyse angezeigt: Abarbeitungsdauer, Bearbeitungszeit, neue Tickets, Commits und Bereitstellungen. Du kannst anhand dieser Metriken Verbesserungsbereiche in den einzelnen Phasen deiner Wertschöpfungskette identifizieren.
DORA-Metrik-Dashboard
Um die Performance-Metriken anzuzeigen, die die Effektivität der Entwicklung und der Bereitstellungspraktiken in deinem Unternehmen messen, gibt es in GitLab das DORA-Metrik-Dashboard (DevOps Research and Assessment), in dem vier wichtige Metriken angezeigt werden: Häufigkeit der Bereitstellung, Vorlaufzeit für Änderungen, Zeit bis zur Wiederherstellung des Service und Änderungsfehlerrate. Die Häufigkeit der Bereitstellung misst, wie oft dein Unternehmen Code in der Produktion bereitstellt oder für Endbenutzer(innen) veröffentlicht. Die Vorlaufzeit für Änderungen misst, wie lange es vom Commiten des Codes bis zur erfolgreichen Ausführung in der Produktion dauert. Die Zeit bis zur Wiederherstellung des Service misst die Zeit, die benötigt wird, um die Services bei einem Vorfall auf dem vorherigen Niveau wiederherzustellen. Die letzte Kennzahl ist die Änderungsfehlerrate, also der Prozentsatz an Änderungen an der Produktion bzw. an für Benutzer(innen) veröffentlichten Anwendungen, die zu einem eingeschränkten Service führen (z. B. durch eine Änderung, die zu einer Einschränkung des Service oder zu einem Ausfall führte) und dementsprechende Behebung benötigen (in Form von Hotfixes, Rollbacks oder Patches). Diese vier Schlüsselkennzahlen sind Ergebnisse deine aktuellen Prozesse und geben dir die Möglichkeit, die Faktoren und Funktionen zu verbessern, die dahinterstehen.
Anpassung deines Dashboards
Ein weiteres Dashboard ist das Wertstrom-Dashboard, ein anpassbares Dashboard, mit dem Entscheidungsträger(innen) Trends, Muster und Möglichkeiten für Verbesserungen im Bereich der Softwareentwicklung erkennen können. Die gezeigten Metriken sind die DORA-Metriken, gefolgt von Flow-Metriken für die Wertstromanalyse und Zähler für kritische und hohe Sicherheitslücken im jeweiligen Monat bis zum aktuellen Datum, für die zwei vorhergehenden Monate sowie die sechs vorhergehenden Monate.
GitLab Duo kann auch bei deinen Bestrebungen für kontinuierliche Verbesserungen helfen. Die Funktion Wertstromprognose zieht historische Daten heran und verwendet Datentrends aus deinem gesamten Entwicklungslebenszyklus, um das zukünftige Verhalten deiner Wertstrom-Metriken zu prognostizieren. Du kannst diese prädiktiven Analysen für deine Optimierungen nutzen.
All diese Dashboards und die Indikatoren, die sie anzeigen, sind Teil der äußeren Feedbackschleife von GitLab Flow. Sie helfen dir, das Risiko ungeplanter Produktionsausfälle zu verringern sowie deine Anwendungen und DevSecOps-Workflows zu verbessern.
KI-Impact-Analysen
Um die Auswirkungen von GitLab Duo (bzw. der KI) im gesamten Entwicklungslebenszyklus besser zu verstehen, steht dir die KI-Impact-Analyse zur Verfügung. Hier siehst du, wie sich die Nutzung von Codevorschlägen von GitLab Duo auf andere Leistungs-, Qualitäts- und Sicherheitsmetriken auswirkt. Du kannst die letzten sechs Monate der KI-Einführung und ihre Auswirkungen auf andere Indikatoren wie Bearbeitungszeit, Abarbeitungsdauer, Bereitstellungshäufigkeit, Änderungsfehlerrate und kritische Sicherheitslücken im Zeitverlauf visualisieren.
KI-Impact-Analysen helfen dir dabei, die Akzeptanz, Effektivität und Vorteile zu messen, die die KI deinen Teams und deinem Unternehmen bringt. Zudem tragen sie dazu bei, Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Warum solltest du GitLab Flow verwenden?
GitLab Flow ist ein vorgefertigter Ansatz, der von unseren Kund(inn)en und Benutzer(inne)n auf der ganzen Welt eingesetzt wird und folgende Vorteile bieten kann:
- Höhere Produktivität durch Automatisierungsmöglichkeiten von GitLab und dessen vereinheitlichter Benutzeroberfläche und des einheitlichen Datenmodells, die beide von GitLab Flow verwendet werden
- Genaue Einblicke in den gesamten DevSecOps-Lebenszyklus, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen
- Integrierte Dashboards und Metriken, die dir dabei helfen, deine Anwendungen und DevSecOps-Prozesse zu optimieren
- Höhere Codequalität und verbesserte Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit deiner Anwendungen
- Bessere Anwendungssicherheit durch integrierte Sicherheitsscanner und -funktionen
- Einhaltung von Compliance und Vorbereitung für Audits durch integrierte Compliance-Funktionen
- Kürzere Bearbeitungszeiten für höhere Bereitstellungshäufigkeit
- Kontinuierliche Reviews durch die innere Feedbackschleife von GitLab Flow
- Die innere Feedbackschleife von GitLab Flow hilft dir, Anwendungs-Updates zu optimieren, wodurch sich die Codequalität verbessert und deine Anwendungen zuverlässiger und besser verfügbar werden
- Die äußere Feedbackschleife von GitLab Flow kann dazu beitragen, deine Anwendungen sowie den Entwicklungslebenszyklus an sich zu verbessern
- Intensive Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten in deinem Unternehmen
- Die Sicherheit wird im Vorfeld kontrolliert, um Sicherheitslücken in den Anwendungen zu finden, bevor sie in die Produktion gelangen, wo solche Fehler teure, ungeplante Ausfälle verursachen können
- Niedrigeres Risiko bei der Bereitstellung in die Produktion durch fortschrittliche Bereitstellungstechnicken und den progressiven Lieferansatz von GitLab
- KI-Funktionen im gesamten Entwicklungslebenszyklus können Produktivität, Codequalität, kontinuierliche Verbesserung, Sicherheit, Compliance und mehr verbessern
- Unterstützung für Cloud-native und nicht-Cloud-native Anwendungen
- Multi-Cloud-Support für hybride Anwendungen und Multi-Cloud-Anwendungen
- Die Sicherheit wird im Vorfeld kontrolliert, um Sicherheitslücken in den Anwendungen zu finden, bevor sie in die Produktion gelangen, wo solche Fehler teure, ungeplante Ausfälle verursachen können
Wie kannst du mit GitLab Flow durchstarten? Ein guter Ausgangspunkt, um die Prinzipien von GitLab Flow für deinen Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung einzuführen, sind Auto-DevOps von GitLab.
GitLab Flow und Auto-DevOps
Auto-DevOps ist eine Sammlung vordefinierter, sofort einsatzbereiter CI/CD-Vorlagen, die deinen Quellcode automatisch erkennen. Basierend auf bewährten Methoden können diese Vorlagen deine Anwendungen automatisch erkennen, erstellen, testen, bereitstellen und überwachen.
Die Auto-DevOps-Pipeline kontrolliert die Sicherheit im Vorfeld, um Fehler so früh wie möglich im Softwarelieferprozess zu finden und zu vermeiden. Die Pipeline stellt die Anwendung dann zur Verifizierung im Staging und dann inkrementell/zeitgesteuert in der Produktion bereit.
Mit Auto-DevOps kannst du rasch durchstarten, die Produktivität der Entwickler(innen) steigern und das Ganze einfach an deine Bedürfnisse anpassen. Außerdem erhältst du Unterstützung für die bekanntesten Programmier-Frameworks und -sprachen. Auto-DevOps ist modular, anpassbar und erweiterbar, sodass du sowohl nur einzelne Elemente in deiner Pipeline nutzen oder das Gesamtpaket für deine Anwendung einsetzen kannst.
Los geht’s
Kombiniere jetzt GitLab Flow und GitLab Duo, um die Effizienz deiner Workflows von Anfang bis Ende deutlich zu verbessern. So kannst du eine noch höhere Produktivität, Bereitstellungshäufigkeit, Codequalität und Sicherheit sowie verbesserte Resilienz und Verfügbarkeit deiner Produktion erreichen.
Wenn du sehen möchtest, wie ein Workflow funktioniert, der GitLab Flow und GitLab Duo kombiniert und wie du davon profitieren kannst, schau dir das folgende Video an:
