GitLab und GitHub im Vergleich

Q: Kann ich GitHub-Repositorys behalten, aber GitLab CI/CD verwenden?

Ja. GitLab kann deine GitHub-Repositorys spiegeln und CI/CD-Pipelines darauf ausführen, sodass du den Code in GitHub behalten kannst, während du für die Bereitstellung standardmäßig GitLab nutzt. Viele Teams beginnen so, bevor sie vollständig migrieren.

Q: Wie sehen die Preise von GitLab im Vergleich zu GitHub aus?

GitHub beginnt mit niedrigeren Listenpreisen, aber Copilot, Advanced Security und zusätzliche Actions-Minuten werden jeweils separat verkauft. GitLab umfasst in jedem kostenpflichtigen Tarif CI/CD und erweiterte Planung, ohne Orchestrierungsgebühren für selbstgehostete Runner, und erweitert die Sicherheit von Basis-Scans im Premium-Tarif auf vollständige DevSecOps-Abdeckung im Ultimate-Tarif. Das trägt dazu bei, die Gesamtkosten des Betriebs unter Kontrolle zu behalten.

Q: Ist GitLab für regulierte Branchen geeignet?

Ja. GitLab bietet SaaS-, Dedicated- und Self-Managed-Bereitstellungsoptionen an, um verschiedenen regulatorischen Kontexten gerecht zu werden. Compliance-Frameworks, Streaming von Audit Events und FIPS-konforme Builds sind in den Tarifen Ultimate und Dedicated verfügbar. Viele Kunden aus dem Finanzdienstleistungssektor und dem öffentlichen Sektor wählen diese Optionen aus Gründen der Souveränität und Compliance.

Q: Wie lange dauert die Migration?

Das hängt von der Größe und Komplexität ab. Der Importer von GitLab verarbeitet Repositorys, Tickets und PRs. Manche Teams migrieren innerhalb weniger Tage, während andere GitLab und GitHub eine Zeit lang parallel betreiben, bevor sie die Migration abschließen.

Q: Ist GitLab gut für Open-Source-Projekte?

Ja. Die kostenlose Version von GitLab umfasst CI/CD, Sicherheitsscans (grundlegende SAST-Scans, Erkennung von Geheimnissen und Container-Scanning) und vollständige DevOps-Tools für öffentliche Projekte. Die Plattform selbst ist Open-Core mit Tausenden von Mitwirkenden aus der Community. Open-Source-Projekte können zur Teilnahme am [GitLab für Open Source-Programm](/de-de/solutions/open-source/) berechtigt sein, das Zugang zu Ultimate-Funktionen gewährt.

Q: Wie sehen die Projektplanungsfunktionen von GitLab und GitHub im Vergleich aus?

Beide Plattformen verfügen über Boards, Roadmaps und Tickethierarchie. GitHub Projects enthält ein natives Burnup-Diagramm. GitLab geht mit mehrstufigen Epics, Wertstromanalysen (Verfolgung von DORA-Metriken und Bearbeitungszeit über den gesamten SDLC), nativen Burndown-Diagrammen, Geschwindigkeitsverfolgung und Roadmap-Rollups auf Portfolioebene mit Epic-Integritätsstatus noch weiter.

Q: Kann ich GitLab und GitHub zusammen verwenden?

Ja. Du kannst Repositorys zwischen GitLab und GitHub spiegeln.

Q: Was müssen wir vor der Migration von GitHub zu GitLab einrichten?

Beginne mit einer Prüfung deiner aktuellen Repositorys, CI-Workflows und Integrationen. Der Importer von GitLab überträgt Repositorys, Tickets und PRs. Die Zuordnung von GitHub Actions-Workflows zu GitLab CI und die Planung von Zugriffskontrollen im Voraus ermöglichen einen reibungsloseren Wechsel.

Q: Wie schneiden GitLab und GitHub bei DevOps-lastigen Workflows ab?

GitLab wurde als vollständige DevSecOps-Plattform entwickelt – CI/CD, Sicherheitsscans, Compliance Frameworks und fortschrittliche Planung sind alle in einer einzigen Anwendung mit einem einheitlichen Datenmodell integriert. GitHub bietet natives CI/CD durch Actions und Sicherheitsscans durch kostenpflichtige Erweiterungen (Code Security und Secret Protection), aber Organisationen, die Premium- und Ultimate-Funktionen wie DAST, Compliance-Automatisierung, Wertstromanalyse oder DORA-Metriken benötigen, müssen Tools von Drittanbietern hinzufügen, um diese Lücken zu schließen.

Q: Wie schneidet GitLab CI/CD im Vergleich zu GitHub Actions ab?

GitLab CI/CD bietet Entwicklern eine fortschrittliche Pipeline-Orchestrierung (übergeordnete/untergeordnete und projektübergreifende Pipelines), vollständige YAML-Wiederverwendung (`extends`, `!reference, merge keys), rich pipeline graphs, and `allow_failure-Steuerungen, die die effiziente Erstellung und Wartung komplexer Pipelines unterstützen. GitLab Runner ist Open Source, in Go geschrieben, läuft auf mehreren Plattformen (u. a. Docker, Kubernetes, Podman, Alpine, FreeBSD) und erhebt keine Orchestrierungsgebühren für selbstgehostete Runner, während GitHub Actions Runner in C# geschrieben ist und minutenweise abgerechnet wird.

Grundlegende Unterschiede zwischen GitLab und GitHub

GitHub

GitLab

Plattformkonsolidierung

GitHub

Erweiterungen erforderlich, Lücken bleiben

Sicherheitsscans, KI und erweitertes CI/CD von GitHub sind nativ, werden aber als separate, kostenpflichtige Erweiterungen zusätzlich zum Basispreis der Plattform verkauft. Wertstromanalysen, DORA-Metriken, DAST und Compliance-Automatisierung sind in GitHub in keinem Tarif verfügbar und erfordern Tools von Drittanbietern.

GitLab ist eine einheitliche Plattform

GitLab vereint Planung, Quellcode, CI/CD, Sicherheit und Bereitstellung in einer Anwendung mit einem Berechtigungsmodell, einem Audit-Trail und gemeinsamen Analysen. Das heißt weniger auszuführende Tools und zu pflegende Integrationen und eine zentrale Stelle für die Anwendung von Richtlinien und KI über den gesamten Lebenszyklus.

KI und Kontext

GitHub

Kontext mit Code- und Repository-orientierter KI

GitHub Copilot erfasst Kontext aus GitHub-Daten wie Repositorys, Pull Requests, Tickets, Projekten und erkannten Sicherheitsrisiken, und der GitHub MCP-Server stellt diese Plattformdaten den Agenten zur Verfügung. Für eine umfassendere SDLC-Automatisierung in den Bereichen Planung, CI/CD und Sicherheit müssen mehrere Tools und MCP-Server kombiniert werden, während sich GitLab auf SDLC-weite Agenten auf einer einzigen Plattform konzentriert.

Richtlinienbewusster KI-Kontext über den gesamten Lebenszyklus

Die GitLab Duo Agent Platform läuft auf einer einzigen DevSecOps-Plattform, sodass die Agenten Tickets, Epics, Merge Requests, Pipelines, Umgebungen und erkannte Sicherheitsrisiken in einem einzigen Datenmodell sehen. Dieser einheitliche SDLC- und Richtlinienkontext ermöglicht es GitLab Duo, Agenten für die Planung, CI/CD-Problembehandlung und Sicherheitsbehebung einzusetzen, ohne dass separate Produkte oder Backends zusammengefügt werden müssen.

GitHub

An Code- und Repository-Aufgaben orientierte KI

GitHub Copilot und der allgemein verfügbare Copilot-Programmieragent automatisieren Aufgaben im Code- und Repository-Bereich wie die Implementierung von Funktionen, die Behebung von Fehlern, die Verbesserung von Tests und die Aktualisierung der Dokumentation über Pull Requests und GitHub Actions. Für eine umfassendere SDLC-Automatisierung in den Bereichen projektübergreifende Planung, CI/CD-Orchestrierung und Sicherheitsbehebung müssen mehrere Tools und Workflows kombiniert werden, während sich GitLab auf SDLC-weite Agenten und Flows auf einer einzigen Plattform konzentriert.

Die KI von GitLab funktioniert in der gesamten Lieferkette

Die GitLab Duo Agent Platform bietet Agenten und Flows zur Automatisierung von Planung, Programmierung, CI/CD, Sicherheit, Dokumentation, Onboarding und Modernisierung. Diese Agenten helfen dabei, auf einer einzigen Plattform Epics in Tickets zu zerlegen, Pipelines zu konvertieren und zu optimieren, fehlgeschlagene Builds zu diagnostizieren und zu beheben, Schwachstellen zu priorisieren und zu beheben, Architekturdokumente und Einarbeitungsleitfäden zu erstellen und Codebases (z. B. Java-Upgrades oder Refactoring von Legacy-Diensten) zu modernisieren.

GitHub

GitHub trainiert KI-Modelle für einige Tarife standardmäßig

Ab dem 24\. April 2026 verwendet GitHub standardmäßig Copilot-Interaktionsdaten – Eingaben, Ausgaben, Code-Schnipsel und zugehörigen Kontext –, um KI-Modelle für Free-, Pro- und Pro+-Benutzer(innen) zu trainieren. Benutzer(innen) müssen dem manuell widersprechen. Diese Daten können auch zwecks KI-Entwicklung an mit GitHub verbundene Unternehmen, einschließlich Microsoft, weitergegeben werden. Copilot Business- und Copilot Enterprise-Kund(inn)en sind aufgrund ihrer Datenschutzvereinbarungen von diesem Modell-Training ausgenommen.

GitLab verwendet zum Trainieren von Modellen keinen Kundencode. Das steht fest.

GitLab trainiert seine Modelle in keinem Tarif mit Kundencode, einschließlich Free, Premium und Ultimate. Das bedeutet, dass es keine Möglichkeit gibt, dass Code von Auftragnehmenden, Open-Source-Mitwirkenden oder Entwickler(innen) mit individuellen Tarifen in Trainingspipelines gelangt, ohne dass das Unternehmen dies sieht oder kontrolliert.

Anbieterunabhängigkeit

GitHub

Gebunden an Microsoft und Azure

GitHub ist Eigentum von Microsoft und alle Copilot-Anfragen laufen über einen in Azure gehosteten GitHub-Proxy.

GitLab ist cloudunabhängig

GitLab ist kommerziell nicht an einen Cloud-Anbieter gebunden.

GitHub

Breiter Katalog von Cloud-Modellen und BYOM

GitHub Copilot bietet eine breite Palette von in der Cloud gehosteten Modellen (mehrere GPT-5-Familien, Claude, Gemini, Grok/Qwen und mehr) sowie „Bring Your Own API Key“-Optionen für mehrere Anbieter. Admins können bestimmte Modelle auf Unternehmens- oder Organisationsebene aktivieren oder deaktivieren, und Organisationen innerhalb eines Unternehmens können unterschiedliche Modellverfügbarkeiten haben – aber es gibt kein Modellrouting pro Funktion oder Team. Innerhalb des genehmigten Modellpools können auch einzelne Benutzer(innen) ein Modell für die Inline-Vervollständigung auswählen. Die verfügbaren Optionen sind jedoch eingeschränkter als in GitLab Duo Chat und müssen bei Business-/Enterprise-Tarifen auf Organisationsebene aktiviert werden.

Flexible Modellauswahl auf einer Plattform

Mit GitLab Duo kannst du von GitLab verwaltete Modelle oder deine eigenen Bereitstellungen (Anthropic, OpenAI, Mistral, Llama usw.) über das KI-Gateway verwenden und Modelle pro Funktion oder Team über eine einzige Verwaltungsoberfläche auswählen. Dadurch erhältst du Modellflexibilität, ohne deine DevSecOps-Plattform zu fragmentieren.

GitHub

Ausschließlich Cloud-basierte KI-Ausführung

GitHub Copilot läuft immer in Anbieter-Clouds (Azure/OpenAI, Anthropic via Bedrock/GCP, Google Gemini, xAI), auch wenn du eigene API-Schlüssel bereitstellst oder GitHub Enterprise Server verwendest. Es gibt keine Möglichkeit, Copilot-Modelle oder -Agenten vollständig lokal oder air-gapped auszuführen. Daher ist GitLab die bessere Option für Unternehmen, die selbstgehostete KI mit strenger Datenresidenz und -isolierung benötigen.

Selbstgehostete Modelle und Agenten, einschließlich air-gapped Umgebungen

Mit GitLab Duo Self-Hosted und GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted kannst du Modelle und Agenten über ein selbstgehostetes KI-Gateway in deiner eigenen Infrastruktur (lokal oder in einer privaten Cloud) ausführen, einschließlich Offline- und Air-Gapped-Setups. Du kannst auch selbstgehostete und von GitLab verwaltete Modelle in einer Hybridkonfiguration kombinieren, wenn Internetzugang zulässig ist.

Sicherheit und Governance

Comparing GitHub Enterprise with Copilot Enterprise against GitLab Premium with Duo Agent Platform, unless otherwise stated. GitLab Duo Agent Platform subject to usage-based pricing.

Eine Plattform.

Keine Toolchain-Steuer.

Erlebe den Unterschied

GitLab ist die einheitliche DevSecOps-Plattform, die fragmentierte Toolchains durch ein integriertes System ersetzt, das für eine dem KI-Zeitalter angemessene Geschwindigkeit, Unternehmenssicherheit, fortschrittliche Planung und Bereitstellung an jedem Ort konzipiert ist.

Kostenlos testen

Das Problem bestand darin, dass ein Großteil der Zeit eines Entwicklers für die Integration und Verknüpfung der verschiedenen Tools aufgewendet wurde. Und wenn es ein Problem gab, musste man herausfinden, welches Tool es verursachte. Bei einer einzigen Plattform ist jedoch bereits alles miteinander verbunden und integriert.

25 %

Einsparung beim Technologiebudget

40 %

Verringerung der Bereitstellungszeit

Andre Nita

Chief Technology Officer, McKenzie Intelligence Services

Fallstudie ansehen

25 %

Einsparung beim Technologiebudget

40 %

Verringerung der Bereitstellungszeit

Die Funktionen von GitLab und GitHub im Vergleich

GitHub

GitLab

CI/CD

Integriertes CI/CD

GitHub

GitHub Actions bietet native CI/CD- und Bereitstellungsworkflows mit wiederverwendbaren Workflows und zusammengesetzten Aktionen, verfügt aber nicht über projektübergreifende/über- und untergeordnete Pipelines und Merge-Keys. Die Visualisierung von Pipelines ist auf einzelne Workflows beschränkt, es fehlen Ansichten für mehrere Workflows und Repository-Pipelines.

GitHub Actions Runner unterstützt weniger Umgebungen (kein natives Alpine/FreeBSD/Podman oder die Ausführung des Runners selbst in Docker) und für die automatische Skalierung ist Kubernetes oder ein benutzerdefiniertes Scale-Set-Tooling erforderlich.

GitLab bietet natives, vollständig integriertes CI/CD mit über- und untergeordneten sowie projektübergreifenden Pipelines, wiederverwendbarem YAML (extends, !reference, anchors), CI/CD templates and Catalog components, and pipeline graphs that show stages, needs`-basierten Abhängigkeiten und Downstream-/untergeordneten Pipelines.

GitLab Runner ist Open Source und läuft auf einer Vielzahl von Plattformen (Linux einschließlich Alpine, FreeBSD, Windows, macOS, Docker, Kubernetes, Podman) mit integrierten automatischen Skalierungsoptionen, was die Standardisierung von CI/CD in heterogenen Umgebungen erleichtert.

Integriertes CI/CD

Merge-Züge

GitHub

Die Merge-Warteschlange unterstützt das Stapeln von bis zu 100 PRs, führt aber keine spekulativen parallelen Pipelines für kumulative Zusammenführungsergebnisse aus.

Native Merge-Züge mit bis zu 20 parallelen Pipelines, die jeweils das kumulative Ergebnis aller MRs in der Warteschlange validieren. Fehlgeschlagene MRs werden automatisch entfernt und nur die betroffenen Pipelines werden neu erstellt.

Merge-Züge

Review Apps

GitHub

GitHub kann über seine Umgebungsfunktion Links zur Bereitstellungsvorschau in Pull Requests anzeigen, stellt aber nicht automatisch Vorschauumgebungen bereit oder nimmt sie außer Betrieb. Teams müssen benutzerdefinierte Actions-Workflows erstellen und pflegen, um die Review App vollständig nutzen zu können.

Eingebauter dynamischer Vorschaulink, der automatisch für jede Branch oder Merge Request erstellt wird

Review Apps

Erweiterte Pipelines

GitHub

Keine native über-/untergeordnete oder projektübergreifende Pipeline-Orchestrierung mit einheitlicher Statusverfolgung über Repositorys hinweg

Native Unterstützung für über- und untergeordnete Pipelines und projektübergreifende Pipelines

Erweiterte Pipelines

Orchestrierungsgebühren

GitHub

Orchestrierungsgebühren vorerst aufgeschoben. GitHub kündigte Orchestrierungsgebühren in Höhe von 0,002 USD/Min. für selbst gehostete Runner an, verschob dann aber nach Reaktionen von Unternehmen die Einführung auf unbestimmte Zeit.

GitLab berechnet keine Orchestrierungsgebühren für selbstgehostete CI/CD-Runner. Das steht fest.

Orchestrierungsgebühren

KI

Sicherheit und Compliance

Erweiterte Planung

Wertstromanalysen

GitHub

Kein natives Tracking für Bearbeitungszeit, Abarbeitungsdauer oder DORA-Metriken.

Native VSA in GitLab Premium verfolgt die Bearbeitungszeit und Abarbeitungsdauer über den gesamten SDLC.

Wertstromanalysen

Portfolio-Roadmaps

GitHub

Die Roadmap-Ansicht von GitHub ist auf ein einzelnes Board in Projects beschränkt. Kein Repository-übergreifendes oder organisationsübergreifendes Rollup. Kein Integritätsstatus für übergeordnete Elemente.

Gruppenübergreifende Epic-Roadmaps mit Rollup-Fortschritt und Integritätsstatus.

Portfolio-Roadmaps

Native Burndown-Diagramme und Geschwindigkeitsverfolgung

GitHub

GitHub Projects enthält ein natives Burnup-Diagramm. Es bietet keine nativen Burndown-Diagramme oder Geschwindigkeitsverfolgung.

Native Burndown- und Burnup-Diagramme pro Meilenstein und Iteration sowie Geschwindigkeitsverfolgung.

Native Burndown-Diagramme und Geschwindigkeitsverfolgung

Tickethierarchie und gruppenübergreifende Transparenz

GitHub

Untertickets mit bis zu acht Ebenen und Fortschrittsindikatoren in Projects. Keine gruppenübergreifende Epic-Transparenz, kein Integritätsstatus übergeordneter Elemente, der über den Prozentsatz der Fertigstellung hinausgeht, und keine native Verbindung zu Bereitstellungsmetriken wie DORA oder Bearbeitungszeit.

Epics als primäre Workitems mit Integritätsstatus, Start-/Fälligkeitsdatum, verschachtelten untergeordneten Epics und gruppenübergreifender Transparenz für verknüpfte Workitems.

Tickethierarchie und gruppenübergreifende Transparenz

Comparing GitHub Enterprise with Copilot Enterprise against GitLab Premium with Duo Agent Platform, unless otherwise stated. GitLab Duo Agent Platform subject to usage-based pricing.

Migration von GitHub zu GitLab

Du musst nicht gleich am ersten Tag fertig werden. Behalte deine GitHub-Repositorys und setze GitLab CI/CD oben drauf, oder migriere alles mit unserem integrierten Importer. Deine Entscheidung.

Flexibler Migrationsprozess

GitHub-Repositorys behalten, GitLab CI/CD hinzufügen

Lowest lift — mirror repos and run pipelines in GitLab.

Vollständige Migration mit GitHub-Importer

Bring your existing work into GitLab with a simple migration tool that handles repos, issues, and PRs, so teams can fully consolidate on one platform. Learn more

Schrittweises Rollout?

Pilot GitLab with a few teams, run both platforms in parallel for a limited time, then migrate remaining projects on a planned schedule.

Lies den Migrationsleitfaden

Häufig gestellte Fragen

Kann ich GitHub-Repositorys behalten, aber GitLab CI/CD verwenden?

Wie sehen die Preise von GitLab im Vergleich zu GitHub aus?

Ist GitLab für regulierte Branchen geeignet?

Wie lange dauert die Migration?

Ist GitLab gut für Open-Source-Projekte?

Wie sehen die Projektplanungsfunktionen von GitLab und GitHub im Vergleich aus?

Kann ich GitLab und GitHub zusammen verwenden?

Was müssen wir vor der Migration von GitHub zu GitLab einrichten?

Wie schneiden GitLab und GitHub bei DevOps-lastigen Workflows ab?

Wie schneidet GitLab CI/CD im Vergleich zu GitHub Actions ab?

Funktioniert GitLab in Air-gapped- oder lokalen Umgebungen?

Beginne noch heute, schneller zu entwickeln

Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.

Kostenlosen Test starten Vertrieb kontaktieren

GitLab und GitHub im Vergleich

Grundlegende Unterschiede zwischen GitLab und GitHub

Plattformkonsolidierung

Erweiterungen erforderlich, Lücken bleiben

GitLab ist eine einheitliche Plattform

KI und Kontext

Kontext mit Code- und Repository-orientierter KI

Richtlinienbewusster KI-Kontext über den gesamten Lebenszyklus

An Code- und Repository-Aufgaben orientierte KI

Die KI von GitLab funktioniert in der gesamten Lieferkette

GitHub trainiert KI-Modelle für einige Tarife standardmäßig

GitLab verwendet zum Trainieren von Modellen keinen Kundencode. Das steht fest.

Anbieterunabhängigkeit

Gebunden an Microsoft und Azure

GitLab ist cloudunabhängig

Breiter Katalog von Cloud-Modellen und BYOM

Flexible Modellauswahl auf einer Plattform

Ausschließlich Cloud-basierte KI-Ausführung

Selbstgehostete Modelle und Agenten, einschließlich air-gapped Umgebungen

Sicherheit und Governance

Sicherheit erfordert kostenpflichtige Erweiterungen

Integrierte Sicherheit

Eigene Plattform und eigenes KI-Backend

Open-Core-Modell

Erlebe den Unterschied

Die Funktionen von GitLab und GitHub im Vergleich

CI/CD

KI

Sicherheit und Compliance

Erweiterte Planung

Migration von GitHub zu GitLab

Flexibler Migrationsprozess

GitHub-Repositorys behalten, GitLab CI/CD hinzufügen

Vollständige Migration mit GitHub-Importer

Schrittweises Rollout?

Häufig gestellte Fragen

Beginne noch heute, schneller zu entwickeln