GitLab 17.3: Verbesserte Kubernetes-Unterstützung und neue Registry-Architektur

Das Update der Entwicklungsplattform bringt KI-gestützte Root Cause Analysis, neue Metriken für AI Impact Analytics und überarbeitete Kubernetes-Unterstützung.

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Roboterarm hält mit dem Zeigefinger eine Glühbirne

(Bild: Ground Picture/Shutterstock.com)

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Mit Version 17.3 der Entwicklungsplattform GitLab liegt ein neues monatliches Update vor. Das Release bringt eine Reihe neuer Funktionsweisen mit sich, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Plattform für Entwicklerinnen und Entwickler zu steigern.

Ein Highlight dieser Version ist die auf Künstlicher Intelligenz (KI) gestützte Root Cause Analysis für fehlgeschlagene Pipeline-Jobs, die vom KI-Assistenten GitLab Duo unterstützt wird. Diese Funktionsweise analysiert fehlgeschlagene Job-Logs, identifiziert die Ursache des Fehlers und schlägt Lösungen vor. Ebenfalls neu ist die KI-gestützte Lösung von Sicherheitslücken, die spezifische Codevorschläge zur Behebung von Schwachstellen bietet.

GitLab 17.3 ermöglicht es, mehrere Compliance-Frameworks auf ein einziges Projekt anzuwenden, was das Einhalten verschiedener regulatorischer Anforderungen erleichtern soll. Darüber hinaus lassen sich Pods direkt aus der GitLab-Oberfläche löschen, was sich offenbar positiv auf das Verwalten von Kubernetes-Clustern auswirkt.

Mit GitLab 17.3 erhalten zwei neue Metriken für die AI Impact Analytics Einzug: die Akzeptanzrate von Codevorschlägen und die Nutzung der GitLab Duo-Seats. Die Akzeptanzrate misst, wie häufig Entwicklerinnen und Entwickler von GitLab Duo vorgeschlagene Codeänderungen annehmen, während die Nutzung der GitLab Duo-Seats den Prozentsatz der lizenzierten Sitze zeigt, die tatsächlich genutzt werden. Diese Metriken sollen Organisationen helfen, die Effektivität und Nutzung des KI-Assistenten GitLab Duo besser zu verstehen und zu planen.

Ergänzt werden diese Metriken durch kleine, einfache Diagramme, die in Datentabellen eingebettet sind (Sparklines), die numerische Werte in grafische Darstellungen umwandeln und so das Erkennen von Trends und den Vergleich mehrerer Metriken erleichtern.

GitLab 17.3 integriert Sparklines in die AI Impact Analytics. Das sind kleine Diagramme, die in Tabellen eingebettet sind und numerische Werte visuell darstellen.

(Bild: gitlab.com)

Weitere Verbesserungen umfassen die Unterstützung von Kubernetes 1.30, eine verbesserte Verwaltung von Repositorys und erweiterte Sicherheitsfunktionen wie HMAC-Authentifizierung für externe Statusprüfungen. GitLab Runner 17.3 wurde ebenfalls veröffentlicht, mit Performance-Verbesserungen und Fehlerbehebungen.

Darüber hinaus hält das Update eine neue, leistungsfähige Container-Registry-Architektur bereit, die Funktionen wie Zero-Downtime-Garbage-Collection, verbesserte Performance und Zuverlässigkeit sowie neue Features wie besseres Sortieren/Filtern und Sichtbarkeit der Speichernutzung bietet.

Nähere Informationen zum Update finden sich im Blogbeitrag sowie in der GitLab-Dokumentation.

(mdo)