[{"data":1,"prerenderedAt":771},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/whats-new-in-git-2-45-0":3,"navigation-de-de":36,"banner-de-de":438,"footer-de-de":448,"blog-post-authors-de-de-Patrick Steinhardt":653,"blog-related-posts-de-de-whats-new-in-git-2-45-0":667,"blog-promotions-de-de":706,"next-steps-de-de":761},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":25,"isFeatured":12,"meta":26,"navigation":27,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":35},"blogPosts/de-de/blog/whats-new-in-git-2-45-0.yml","Whats New In Git 2 45 0",[7],"patrick-steinhardt",null,"open-source",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"whats-new-in-git-2-45-0",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Was ist neu in Git 2.45.0?","Hier sind einige Highlights der Beiträge des Git-Teams von GitLab und der breiteren Git-Community zur neuesten Git-Version, darunter reftables und bessere Tools für Referenzen.",[18],"Patrick Steinhardt","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659507/Blog/Hero%20Images/AdobeStock_623844718.jpg","2024-04-30","Das Git-Projekt hat kürzlich [Git-Version\n2.45.0](https://lore.kernel.org/git/xmqq8r0ww0sj.fsf@gitster.g/ \"Git Version\n2.45.0\") veröffentlicht. Werfen wir einen Blick auf die Highlights dieser\nVersion, die Beiträge des Git-Teams von GitLab und der gesamten\nGit-Community enthält.\n\n\n## Reftables: Ein neues Backend zum Speichern von Referenzen\n\n\nJedes Git-Repository muss zwei grundlegende Datenstrukturen erfassen:\n\n\n- Den Objektgraphen, der die Daten deiner Dateien, die Verzeichnisstruktur,\nCommit-Nachrichten und Tags speichert.\n\n- Referenzen, die auf diesen Objektgraphen verweisen, um bestimmte Objekte\nmit einem leichter verständlichen Namen zu verknüpfen. Ein Branch ist zum\nBeispiel eine Referenz, deren Name mit dem Präfix `refs/heads/` beginnt.\n\n> **Über 6,4 Mio. Builds pro Monat: So transformiert Siemens seine Softwareentwicklung mit GitLab** Über 40.000 Entwickler(innen) bei Siemens nutzen GitLab, um weltweit zusammenzuarbeiten und jeden Monat mehr als 6,4 Millionen Software-Versionen automatisch bereitzustellen. Erfahre, wie eine offene DevOps-Kultur und eine zentrale Plattform die Effizienz und Sicherheit steigern. [Erfolgsstory lesen](https://about.gitlab.com/de-de/customers/siemens/)\n\nDas Format, in dem Referenzen in einem Repository auf der Festplatte\ngespeichert werden, ist seit der Einführung von Git weitgehend unverändert\ngeblieben und wird als „files“-Format bezeichnet. Jedes Mal, wenn du eine\nReferenz erstellst, legt Git eine sogenannte „lose Referenz“ an. Das ist\neine einfache Datei in deinem Git-Repository, deren Pfad mit dem Namen der\nReferenz übereinstimmt. Zum Beispiel:\n\n\n```shell\n$ git init .\n\nInitialized empty Git repository in /tmp/repo/.git/\n\n\n# Das Updaten einer Referenz veranlasst Git dazu, eine “lose Referenz”\n\n# zu erstellen. Diese lose Referenz ist eine einfache Datei, welche die\n\n# Objekt-ID des Commits enthält.\n\n$ git commit --allow-empty --message \"Initial commit\"\n\n[main (root-commit) c70f266] Initial commit\n\n$ cat .git/refs/heads/main\n\nc70f26689975782739ef9666af079535b12b5946\n\n\n# Wenn man eine zweite Referenz erstellt, wird diese als zweite lose\n\n# Referenz gespeichert.\n\n$ git branch feature\n\n$ cat .git/refs/heads/feature\n\nc70f26689975782739ef9666af079535b12b5946\n\n$ tree .git/refs\n\n.git/refs/\n\n├── heads\n\n│   ├── feature\n\n│   └── main\n\n└── tags\n\n\n3 directories, 2 files\n```\n\nVon Zeit zu Zeit packt Git diese Referenzen in ein „gepacktes“ Dateiformat,\ndamit es effizienter wird, Referenzen nachzuschlagen. Zum Beispiel:\n\n\n```shell\n# Wenn man Referenzen packt, erstellt Git eine “packed-refs” Datei.\n\n# Diese Datei enthält die sortierte Liste von vorher losen Referenzen.\n\n# Die losen Referenzen existieren nicht mehr.\n\n$ git pack-refs --all\n\n$ cat .git/refs/heads/main\n\ncat: .git/refs/heads/main: No such file or directory\n\n$ cat .git/packed-refs\n\n# pack-refs with: peeled fully-peeled sorted\n\nc70f26689975782739ef9666af079535b12b5946 refs/heads/feature\n\nc70f26689975782739ef9666af079535b12b5946 refs/heads/main\n```\n\nDieses Format ist zwar ziemlich simpel, hat aber Einschränkungen:\n\n\n- In großen Mono-Repos mit vielen Referenzen stießen wir auf Probleme mit\nder Skalierbarkeit. Das Löschen von Referenzen ist besonders ineffizient, da\ndie gesamte „packed-refs“-Datei neu geschrieben werden muss, um die\ngelöschte Referenz zu entfernen. In unseren größten Repositorys kann dies\ndazu führen, dass bei jedem Löschen einer Referenz mehrere Gigabyte an Daten\nneu geschrieben werden müssen.\n\n- Da mehrere Dateien gelesen werden müssen, um alle Referenzen des Repos zu\nermitteln, ist dies atomar nicht möglich. Sobald andere Prozesse existieren,\ndie in das Repo schreiben wollen, kann es dadurch zu Inkonsistenzen kommen.\n\n- Es ist unmöglich, atomar mehrere Referenzen gleichzeitig zu schreiben,\nweil dafür mehrere Dateien erstellt oder aktualisiert werden müssen.\n\n- Das Packen von Referenzen lässt sich nicht gut skalieren, weil die gesamte\n„packed-refs“-Datei neu geschrieben werden muss.\n\n- Da lose Referenzen den Dateisystempfad als Namen verwenden, unterliegen\nsie dem dateisystemspezifischen Verhalten. So können z. B. Dateisysteme, die\nGroß- und Kleinschreibung nicht unterscheiden, keine Referenzen speichern,\nbei denen nur die Groß- und Kleinschreibung unterschiedlich ist.\n\n\nUm diese Probleme zu lösen, wurde mit Git v2.45.0 ein neues\n„reftable“-Backend eingeführt, das ein neues Binärformat zum Speichern von\nReferenzen verwendet. Dieses neue Backend wird schon sehr lange entwickelt:\nes wurde ursprünglich von [Shawn\nPearce](https://sfconservancy.org/blog/2018/jan/30/shawn-pearce/ \"Shawn\nPearce\") im Juli 2017 vorgeschlagen und zunächst in\n[JGit](https://www.eclipse.org/jgit/ \"JGit\") implementiert. Das\n[Gerrit-Projekt](https://www.gerritcodereview.com/ \"Gerrit Projekt\") nutzt\nes bereits ausgiebig. Im Jahr 2021 hat [Han-Wen\nNienhuys](https://hanwen.home.xs4all.nl/ \"Han-Wen Nienhuys\") die Bibliothek\nin Git hochgeladen, die es ermöglicht, das reftable-Format zu lesen und zu\nschreiben.\n\n\nDas neue „reftable“-Backend, das wir in Git v2.45.0 hochgeladen haben,\nbringt nun endlich die reftable-Bibliothek und Git zusammen, so dass du das\nneue Format als Speicher-Backend in deinen Git-Repositorys verwenden kannst.\n\n\nWenn du mindestens Git v2.45.0 verwendest, kannst du neue Repositorys mit\ndem „reftable“-Format erstellen, indem du den Schalter\n`--ref-format=reftable` entweder an `git-init(1)` oder an `git-clone(1)`\nübergibst. Zum Beispiel:\n\n\n```shell\n$ git init --ref-format=reftable .\n\nInitialized empty Git repository in /tmp/repo/.git/\n\n$ git rev-parse --show-ref-format\n\nreftable\n\n$ find -type f .git/reftable/\n\n.git/reftable/0x000000000001-0x000000000001-01b5e47d.ref\n\n.git/reftable/tables.list\n\n\n$ git commit --allow-empty --message \"Initial commit\"\n\n$ find -type f .git/reftable/\n\n.git/reftable/0x000000000001-0x000000000001-01b5e47d.ref\n\n.git/reftable/0x000000000002-0x000000000002-87006b81.ref\n\n.git/reftable/tables.list\n```\n\nWie du siehst, werden die Referenzen jetzt im Verzeichnis `.git/reftable`\nstatt in `.git/refs` gespeichert. Die Referenzen und die Reflogs werden in\n„tables“ gespeichert. Das sind die Dateien, die auf `.ref` enden. Die Datei\n`tables.list` enthält die Liste aller derzeit aktiven Tabellen. Die\ntechnischen Details rund um die Funktionsweise werden wir in einem separaten\nBlogbeitrag erklären. Bleib dran!\n\n\nDas „reftable“-Backend ist als vollwertiger Ersatz für das „files“-Backend\ngedacht. Aus der Sicht der Benutzer(innen) sollte also alles gleich\nfunktionieren.\n\n\nDieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab\n\"Patrick Steinhardt\") geleitet. Dank gebührt auch Shawn Pearce, dem Erfinder\ndes Formats, und Han-Wen Nienhuys, dem Autor der reftable-Bibliothek.\n\n\n## Bessere Tools für Referenzen \n\n\nDas Format „reftable“ löst zwar viele der Probleme, die wir haben, es bringt\nallerdings auch einige neue Probleme mit sich. Eines der wichtigsten\nProbleme ist die Zugänglichkeit der darin enthaltenen Daten.\n\n\nMit dem „files“-Backend kannst du im schlimmsten Fall deine normalen\nUnix-Tools verwenden, um den Zustand der Referenzen zu überprüfen. Sowohl\ndie „gepackten“ als auch die „losen“ Referenzen enthalten menschenlesbare\nDaten, die man leicht verstehen kann. Das ist beim „reftable“-Format anders,\nda es sich um ein Binärformat handelt. Daher muss Git alle notwendigen Tools\nbereitstellen, um Daten aus dem neuen „reftable“-Format zu extrahieren.\n\n\n### Auflisten aller Referenzen\n\n\nDas erste Problem bestand darin, dass es im Grunde unmöglich ist, alle\nReferenzen zu ermitteln, die ein Repository kennt. Das ist zunächst etwas\nrätselhaft: Du kannst über Git Referenzen erstellen und ändern, aber es kann\nnicht alle Referenzen auflisten, die es kennt?\n\n\nWährend es problemlos alle „normalen“ Referenzen auflisten kann, die mit dem\nPräfix `refs/` beginnen, verwendet Git auch sogenannte Pseudo-Referenzen.\nDiese Dateien befinden sich direkt im Stammverzeichnis des\nGit-Verzeichnisses und wären zum Beispiel Dateien wie `.git/MERGE_HEAD`. Das\nProblem dabei ist, dass diese Pseudo-Referenzen neben anderen Dateien\nliegen, die Git speichert, wie z. B. `.git/config`.\n\n\nWährend einige Pseudo-Referenzen bekannt und daher leicht zu identifizieren\nsind, gibt es theoretisch keine Grenzen dafür, welche Referenzen Git\nschreiben kann. Nichts hält dich davon ab, eine Referenz mit dem Namen\n„foobar“ zu erstellen.\n\n\nZum Beispiel:\n\n\n```shell\n$ git update-ref foobar HEAD\n\n$ cat .git/foobar\n\nf32633d4d7da32ccc3827e90ecdc10570927c77d\n```\n\nDas Problem des „files“-Backends ist, dass es Referenzen nur aufzählen kann,\nindem es Verzeichnisse durchsucht. Um herauszufinden, dass es sich bei\n`.git/foobar` tatsächlich um eine Referenz handelt, müsste Git die Datei\nöffnen und prüfen, ob sie wie eine Referenz formatiert ist oder nicht.\n\n\nDas „reftable“-Backend hingegen kennt sämtliche Referenzen, die es enthält:\nSie sind in seinen Datenstrukturen kodiert, so dass es lediglich diese\nReferenzen dekodieren und zurückgeben muss. Aufgrund der Einschränkungen des\n„files“-Backends gibt es jedoch kein Tool, mit dem du alle vorhandenen\nReferenzen ermitteln kannst.\n\n\nUm dieses Problem zu lösen, haben wir `git-for-each-ref(1)` mit dem neuen\nFlag `--include-root-refs` ausgestattet, das auch alle Referenzen auflistet,\ndie im Stammverzeichnis der Referenznamen-Hierarchie existieren. Zum\nBeispiel:\n\n\n```shell\n$ git for-each-ref --include-root-refs\n\nf32633d4d7da32ccc3827e90ecdc10570927c77d commit    HEAD\n\nf32633d4d7da32ccc3827e90ecdc10570927c77d commit    MERGE_HEAD\n\nf32633d4d7da32ccc3827e90ecdc10570927c77d commit    refs/heads/main\n```\n\nFür das „files“-Backend wird dieses neue Flag nach dem Best-Effort-Prinzip\nbehandelt, d.h. es werden alle Referenzen aufgenommen, die mit einem\nbekannten Pseudo-Referenznamen übereinstimmen. Für das „reftable“-Backend\nkönnen wir einfach alle bekannten Referenzen auflisten.\n\n\nDieses Projekt wurde von [Karthik Nayak](https://gitlab.com/knayakgl\n\"Karthik Nayak\") geleitet.\n\n\n### Auflisten aller reflogs\n\n\nJedes Mal, wenn du einen Branch aktualisierst, zeichnet Git diese\nBranch-Aktualisierung standardmäßig in einem sogenannten reflog auf. Dieses\nreflog ermöglicht es dir, Änderungen an diesem Branch rückgängig zu machen,\nfalls du eine unbeabsichtigte Änderung vorgenommen hast, und kann daher sehr\nhilfreich sein.\n\n\nMit dem „files“-Backend werden diese Protokolle in deinem\n`.git/logs`-Verzeichnis gespeichert:\n\n\n```shell\n$ find -type f .git/logs/\n\n.git/logs/HEAD\n\n.git/logs/refs/heads/main\n```\n\nTatsächlich ist die Auflistung der Dateien in diesem Verzeichnis die einzige\nMöglichkeit, um herauszufinden, welche Referenzen überhaupt ein reflog\nhaben. Dies ist ein Problem für das „reftable“-Backend, das diese Logs\nzusammen mit den Referenzen speichert. Folglich gibt es keine Möglichkeit\nmehr, herauszufinden, welche reflogs im Repository überhaupt existieren,\nwenn du das „reftable“ Format verwendest.\n\n\nDies ist jedoch nicht wirklich die Schuld des „reftable“-Formats, sondern\neine Lücke in den von Git bereitgestellten Tools. Um diese Lücke zu\nschließen, haben wir einen neuen Unterbefehl `list` für `git-reflog(1)`\neingeführt, mit dem du alle vorhandenen reflogs auflisten kannst:\n\n\n```shell\n$ git reflog list\n\nHEAD\n\nrefs/heads/main\n```\n\nDieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab\n\"Patrick Steinhardt\") geleitet.\n\n\n### Effizienteres Packen von Referenzen\n\n\nUm effizient zu bleiben, müssen Git-Repositorys regelmäßig gewartet werden.\nNormalerweise wird diese Wartung durch verschiedene Git-Befehle ausgelöst,\ndie Daten in die Git-Repositorys schreiben, indem sie den Befehl `git\nmaintenance run --auto` ausführen. Dieser Befehl optimiert nur die\nDatenstrukturen, die tatsächlich optimiert werden müssen, damit Git keine\nComputeressourcen verschwendet.\n\n\nEine Datenstruktur, die von der Git-Wartung optimiert wird, ist die\nReferenzdatenbank, die mit dem Befehl `git pack-refs --all` optimiert wird.\nFür das „files“-Backend bedeutet dies, dass alle Referenzen in die\n„packed-refs“-Datei gepackt und die losen Referenzen gelöscht werden,\nwährend für das „reftable“-Backend alle Tabellen in einer einzigen Tabelle\nzusammengefasst werden.\n\n\nIm Hinblick auf das „files“-Backend können wir nicht viel besser vorgehen.\nDa die gesamte „packed-refs“-Datei ohnehin neu geschrieben werden muss, ist\nes sinnvoll, alle losen Referenzen zu packen.\n\n\nFür das „reftable“-Backend ist dies jedoch suboptimal, da sich das\n„reftable“-Backend selbst optimiert. Jedes Mal, wenn Git eine neue Tabelle\nan das „reftable“-Backend anhängt, führt es eine automatische Komprimierung\ndurch und führt die Tabellen nach Bedarf zusammen. Deshalb sollte sich die\nReferenzdatenbank immer in einem gut optimierten Zustand befinden, sodass\ndas Zusammenführen aller Tabellen vergebliche Mühe wäre.\n\n\nIn Git v2.45.0 haben wir daher einen neuen Modus `git pack-refs --auto`\neingeführt, der das Referenz-Backend auffordert, nach Bedarf zu optimieren.\nWährend das „files“-Backend auch bei gesetztem `--auto`-Flag weiterhin\ngleich funktioniert, verwendet das „reftable“-Backend die gleichen\nHeuristiken, die es bereits für seine automatische Komprimierung verwendet.\nIn der Praxis sollte dies in den meisten Fällen kein Problem darstellen.\n\n\nAußerdem wurde `git maintenance run --auto` so angepasst, dass das Flag\n`--auto` an `git-pack-refs(1)` übergeben wird, um diesen neuen Modus\nstandardmäßig zu verwenden.\n\n\nDieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab\n\"Patrick Steinhardt\") geleitet. \n\n\n## Weiterlesen\n\n\nIn diesem Blogbeitrag ging es vor allem um das neue „reftable“-Backend, das\nes uns ermöglicht, in großen Repositorys mit vielen Referenzen besser zu\nskalieren, sowie um die zugehörigen Tools, die wir parallel dazu eingeführt\nhaben, damit es gut funktioniert. Natürlich hat die Git-Community mit dieser\nVersion auch verschiedene Leistungsverbesserungen, Fehlerbehebungen und\nkleinere Funktionen eingeführt. Diese kannst du in der [offiziellen\nVersionsankündigung](https://lore.kernel.org/git/xmqq8r0ww0sj.fsf@gitster.g/\n\"offiziellen Versionsankündigung\") des Git-Projekts nachlesen.\n",[23,24],"git","community","yml",{},true,"/de-de/blog/whats-new-in-git-2-45-0",{"ogTitle":15,"ogImage":19,"ogDescription":16,"ogSiteName":30,"noIndex":12,"ogType":31,"ogUrl":32,"title":15,"canonicalUrls":32,"description":16},"https://about.gitlab.com","article","https://about.gitlab.com/blog/whats-new-in-git-2-45-0","de-de/blog/whats-new-in-git-2-45-0",[23,24],"WCs-KpxYqdzlPe-MKoEC7i3up1AKoygtKBhtU24nc3E",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":366,"minimal":401,"duo":419,"pricingDeployment":428},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Kostenlose Testversion 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AI Hackathon 2026: Hier sind die Gewinner und ihre Projekte","Fast 7.000 Entwickler(innen) haben über 600 KI-Agenten und Flows auf GitLab Duo Agent Platform gebaut. Erfahre, wer gewonnen hat und was sie entwickelt haben.",[673],"Nick Veenhof","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-22","KI schreibt Code. Das wird inzwischen erwartet. Aber Planung, Security,\nCompliance und Deployments? Diese Lücken bleiben. Ich leite\nContributor-Programme seit Jahren. Ich habe noch nie erlebt, dass eine\nCommunity so auf eine Technologie reagiert.\n\nDeshalb haben wir [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/)\ngeöffnet und Entwickler(innen) weltweit eingeladen, KI-Agenten zu bauen, die Teams\ndabei helfen, sichere Software schneller zu liefern. Keine Chatbots, die\nFragen beantworten – sondern Agenten, die in Workflows einspringen, auf\nEreignisse reagieren und in deinem Auftrag handeln. Der GitLab AI Hackathon\nlief vom 9. Februar bis zum 25. März 2026 auf Devpost. Google Cloud und\nAnthropic waren Co-Sponsoren.\n\nAls mein Team diesen Hackathon mit Google Cloud und Anthropic plante, bat\nich die Juroren, vier Dinge zu bewerten: technische Umsetzung, Design,\npotenzielle Wirkung und Ideenqualität. Wir hatten auf starke Beteiligung\ngehofft. Was wir bekamen, hat uns alle überrascht. Neunzehn Juroren\nverbrachten 18 Tage damit, jeden Beitrag zu prüfen. Google Cloud und\nAnthropic stellten Juroren, Preise und Cloud-Zugang bereit. Die Community\nbaute Hunderte von Agenten und Flows – weil sie diese Probleme lösen wollten.\n\nFast 7.000 Entwickler(innen) nahmen teil. Sie bauten in wenigen Wochen über 600\nAgenten und Flows. Die Preise über alle Kategorien summierten sich auf\n65.000 US-Dollar – bereitgestellt von GitLab, Google Cloud und Anthropic.\n\nWer schon einmal erlebt hat, wie ein erfahrener Engineer das Unternehmen\nverlässt und die Hälfte des Team-Wissens mitnimmt, weiß, warum das\nGewinnerprojekt so eingeschlagen hat.\n\nLies weiter und erfahre, was die Community gebaut hat.\n\n\n## Gesamtsieger: LORE\n\n[LORE](https://devpost.com/software/lore-living-organizational-record-engine),\ndie Living Organizational Record Engine, nutzt acht Agenten mit einem Router,\nder jede Frage an den richtigen Agenten weiterleitet, Logik zur Vermeidung\nzirkulärer Schleifen im Wissensgraphen, ein visuelles Dashboard und\nCarbon-Tracking. Das Kommandozeilen-Werkzeug kommt mit 43 Tests – ja, 43\nTests in einem Hackathon-Projekt.\n\nLORE löst ein reales Problem: das Wissen, das in den Köpfen von Engineers\nlebt und mit ihnen geht, wenn sie das Unternehmen verlassen. In meiner\nErfahrung ist ein Hackathon-Projekt mit 43 Tests eine Seltenheit. So viele\nTests in einem Hackathon-Projekt sagen etwas über das Team dahinter aus.\n\nJurorin April Guo (Anthropic) schrieb: „Das fühlt sich wie ein Produkt an,\nnicht wie ein Hackathon-Projekt.\"\n\n\n### Google Cloud-Gewinner\n\n[Gitdefender](https://devpost.com/software/gitdefender) gewann den Google\nCloud Grand Prize. Es arbeitet innerhalb von Code-Review-Workflows, findet\nund behebt Sicherheitsprobleme. Es erkennt den Fehler, schreibt den Fix und\nöffnet den Code-Review. Kein Mensch muss eingreifen.\n\n[Aegis](https://devpost.com/software/aegis-2m1oq0) gewann den Google Cloud\nRunner Up. Es liefert KI-gestützte Erklärungen für jede Entscheidung, die\nes trifft – auf Google Cloud gehostet und bereit für den Produktionseinsatz.\n\n\n### Anthropic-Gewinner\n\n[GraphDev](https://devpost.com/software/graphdev) gewann den Anthropic Grand\nPrize. Es kartiert Code-Verbindungen und zeigt, wie sich Systeme im Laufe\nder Zeit verändern. Juror Aboobacker MK (GitLab) merkte an, es sei „synchron\nmit unserer Arbeit am GitLab Knowledge Graph.\" Juror Ayush Billore (GitLab)\nschrieb: „Demo und UX haben mich begeistert – extrem nützlich, um zu\nverstehen, wie das System sich entwickelt hat und was von Änderungen\nbetroffen ist.\" Man sieht die vollständige Auswirkung einer Änderung, bevor\nman sie vornimmt.\n\n[DocSync](https://devpost.com/software/pipeheal) gewann den Anthropic Runner\nUp. Es nutzt drei Agenten: Detector, Writer und Reviewer. Ist DocSync vom\nFix überzeugt, öffnet es einen Code-Review. Ist es das nicht, erstellt es\nein Issue für eine manuelle Prüfung.\n\n\n## Kategorie-Gewinner\n\n### Technisch beeindruckendste Lösung\n\nDatenbank-Migrationen brechen Dinge.\n[Time-Traveler](https://devpost.com/software/time-traveler-w3cxp0) erstellt\neine sichere Kopie des Produktions-Setups, führt die Migration gegen diese\nKopie durch und meldet das Ergebnis. Es betreibt fünf Agenten, die über eine\nBridge verbunden sind – mit echtem Google Cloud-Deployment, echten\nPostgreSQL-Migrationen und echten Daten.\n\n### Wirkungsvollste Lösung\n\n[RedAgent](https://devpost.com/software/redagent) prüft KI-generierte\nSecurity-Reports und schließt die Vertrauenslücke zwischen KI-Findings und\nEntwickleraktion. Wer KI für Security Scanning einsetzt, kennt dieses\nProblem. Ich habe Teams erlebt, die KI-Findings ignorierten, weil sie sie\nnicht verifizieren konnten. RedAgent gibt Teams eine Möglichkeit, KI-Output\nzu prüfen, bevor er Entwickler(innen) erreicht.\n\n### Einfachste Bedienung\n\n[Launch Control](https://devpost.com/software/launch-control-bgp8az) liefert\nausgefeilte UX und solide Infrastruktur – und schnitt auch beim Thema\nNachhaltigkeit gut ab.\n\n\n## Das Nachhaltigkeitssignal\n\nFünf Projekte gewannen Preise oder Boni für ökologische Wirkung.\nSoftware-Auslieferung hat einen Carbon-Fußabdruck durch CI/CD-Pipelines –\nund nun verarbeiten auch LLMs Rechenleistung im großen Maßstab. Wir haben\ndie Green Agent-Kategorie ins Leben gerufen, um Entwickler(innen) herauszufordern,\ndiesen Fußabdruck zu messen und zu reduzieren. Stacy Cline und Kim Buncle\naus GitLabs Nachhaltigkeitsteam halfen bei der Beurteilung der\nGreen Agent-Kategorie.\n\n### Green Agent-Preis\n\n[GreenPipe](https://devpost.com/software/greenpipe) scannt CI/CD-Pipelines\nauf Umweltwirkung und erstellt Carbon-Footprint-Berichte. Juroren Kim Buncle\nund Rajesh Agadi (Google) unterstützten das Projekt.\n\n### Sustainable Design-Bonus\n\nSustainable Design-Boni wurden an Projekte vergeben, die außergewöhnliche\nNachhaltigkeitspraktiken in ihrem Design zeigten – von\nModell-Optimierungstechniken bis hin zu energieeffizienten\nArchitekturentscheidungen.\n\n* [BugFlow](https://devpost.com/software/bugflow-ai-regression-detective-ci-optimizer)\n  verwandelte einen Bug-Report in 10 Fixes in 20 Minuten.\n* [DELTA Cyber Reasoning](https://devpost.com/software/delta-cyber-reasoning-system)\n  ist automatisiertes Fuzz-Testing für Security.\n* [CarbonLint](https://devpost.com/software/carbonlint) wandte Code-Analyse\n  auf den Energieverbrauch an.\n* [TFGuardian](https://devpost.com/software/tfguardian) enthält unter anderem\n  einen Carbon-Footprint-Analyser.\n\nHerzlichen Glückwunsch an alle Gewinner des Sustainable Design-Bonus!\n\nJuror Jens-Joris Decorte (TechWolf) zitierte das Ergebnis: Die Kosten sanken\nvon 556 auf 18 US-Dollar pro Monat – ein Carbon-Rückgang von 96 % (das sind\n538 US-Dollar monatliche Einsparung mit einem Nachhaltigkeitslabel).\n\n\n## Sechs Projekte wurden lobend erwähnt\n\nSechs Projekte erhielten Ehrenmeldungen:\n\n- [SecurityMonkey](https://devpost.com/software/securitymonkey) injiziert\n  bekannte Schwachstellen in einen Test-Branch und bewertet, wie gut die\n  Security-Scanner sie erkennen.\n- [stregent](https://devpost.com/software/stregent) überwacht CI/CD-Pipelines\n  und lässt Entwickler(innen) Fixes aus WhatsApp heraus untersuchen und mergen –\n  ohne einen Laptop zu öffnen.\n- [Compliance Sentinel](https://devpost.com/software/compliance-sentinel-autonomous-devsecops-governance)\n  bewertet jeden Merge Request auf Compliance-Risiko und blockiert den Merge\n  bei kritischen Verstößen.\n- [Carbon Tracker](https://devpost.com/software/carbon-tracker-ij25kf)\n  berechnet den Carbon-Fußabdruck jedes CI/CD-Pipeline-Jobs und veröffentlicht\n  Optimierungstipps im Merge Request.\n- [RepoWarden](https://devpost.com/software/docuguard) ist die erste Living\n  Specification Engine – ein KI-System, das festhält, warum Code geschrieben\n  wurde, nicht nur was er tut.\n- [MR Compliance Auditor](https://devpost.com/software/mr-compliance-auditor)\n  sammelt Nachweise über Merge Requests, ordnet sie SOC-2-Kontrollen zu und\n  streamt Compliance-Scores auf ein Live-Dashboard.\n\nMein liebstes Zitat aus dem Judging stammte von Luca Chun Lun Lit (Anthropic),\nder stregents Mobile-First-Ansatz beschrieb: „Im Wesentlichen vom Handy aus\nprogrammieren zu können ist das nächste Level in der Engineering-Erfahrung.\"\n\n> Entdecke die über 600 Einreichungen in der\n> [Projektgalerie](https://gitlab.devpost.com/project-gallery).\n\n\n## Was als Nächstes kommt\n\nJeder Agent in diesem Hackathon arbeitete innerhalb eines einzelnen Projekts.\nDie Ergebnisse waren trotzdem beeindruckend. Einige Teilnehmer betrieben einen\nlokalen Wissensgraphen parallel zu ihren Agenten, um Code-Beziehungen und\nAbhängigkeiten im Repo sichtbar zu machen. LORE erfasst Projekthistorie.\nGitdefender findet Schwachstellen. Agenten mit reichhaltigerem lokalem Kontext\nzu kombinieren hilft Contributors bereits heute, schärfere Werkzeuge zu bauen.\nDer nächste Hackathon baut darauf auf. Melde dich auf\n[contributors.gitlab.com](https://contributors.gitlab.com/) an, um als Erster\nzu erfahren, wann Details bekannt gegeben werden.\n\n\n## Loslegen\n\nEin besonderer Dank gilt Lee Tickett (GitLab) und Mattias Michaux (GitLab)\nfür die Orchestrierung der Orchestratoren und Innovatoren hinter diesem\nHackathon!\n\nDanke an alle, die ein Projekt eingereicht haben. Fast 7.000 von euch haben\ngezeigt, was GitLab Duo Agent Platform kann, wenn eine Community beschließt\nzu bauen. Ich bin stolz auf das, was ihr hier gebaut habt – und ich kann es\nkaum erwarten zu sehen, was ihr als Nächstes baut.\n\nBaue deinen eigenen Agenten auf\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/).\nEntdecke Community-gebaute Agenten im\n[AI Catalog](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/).\nDu orchestrierst. KI beschleunigt.\n",[678,24],"AI/ML",{"featured":12,"template":13,"slug":680},"gitlab-ai-hackathon-2026-meet-the-winners",{"content":682,"config":691},{"title":683,"description":684,"authors":685,"heroImage":686,"date":687,"category":9,"tags":688,"body":690},"Was ist neu in Git 2.54.0?","Erfahre mehr über die Beiträge zu diesem Release, darunter neue Repository-Wartung, ein neuer Befehl zur Bearbeitung der Commit-Historie, ein Ersatz für git-sizer(1) und mehr.",[18],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776711651/sj7xxyyuimlarswbyft5.png","2026-04-20",[689,23,24],"open source","Das Git-Projekt hat kürzlich [Git 2.54.0](https://lore.kernel.org/git/xmqqa4uxsjrs.fsf@gitster.g/T/#u) veröffentlicht. Werfen wir einen Blick auf einige bemerkenswerte Highlights dieses Releases, das Beiträge des Git-Teams bei GitLab enthält.\n\n\n## Pluggable Object Databases\n\n\nGit bietet bereits die Möglichkeit, Referenzen entweder mit dem \"files\"-Backend oder dem [\"reftable\"-Backend](https://about.gitlab.com/de-de/blog/a-beginners-guide-to-the-git-reftable-format/) zu speichern. Dies wird durch geeignete Abstraktionen in Git ermöglicht, die verschiedene Backends zulassen.\n\n\nReferenzen sind aber nur einer der beiden wichtigen Datentypen, die in Repositories gespeichert werden – der andere sind Objekte. Objekte werden in der Object Database gespeichert, und jede Object Database wiederum besteht aus mehreren Objektquellen, aus denen Objekte gelesen oder in die geschrieben werden kann. Jede Objektquelle speichert einzelne Objekte entweder als sogenannte \"Loose\"-Objekte oder komprimiert mehrere Objekte in ein \"Packfile\" im Verzeichnis `.git/objects`.\n\n\nBisher hatten diese Quellen jedoch keine echte Abstraktionsschicht, sodass das Speicherformat für Objekte komplett in Git fest verdrahtet war. Das ändert sich nun endlich mit Pluggable Object Databases! Das Konzept ist unkompliziert und ähnlich wie bei Referenzen: Statt fest verdrahteter Codepfade für die Objektspeicherung wird eine Abstraktionsschicht eingeführt, die verschiedene Backends für die Objektspeicherung ermöglicht.\n\n\nObwohl die Idee einfach ist, ist die Umsetzung komplex, da es überall in Git fest verdrahtete Annahmen über die verwendeten Speicherformate gibt. Die Arbeit an diesem Thema begann bereits mit Git 2.48, das im Januar 2025 veröffentlicht wurde. Der anfängliche Fokus lag darauf, objektbezogene Subsysteme eigenständig zu machen und geeignete Subsysteme für die bestehenden Backends in Git zu erstellen.\n\n\nMit Git 2.54 wurde nun ein Meilenstein erreicht: Das Object-Database-Backend ist jetzt pluggable. Noch wird nicht die gesamte Funktionalität von Git abgedeckt, aber die Einführung eines alternativen Backends, das eine sinnvolle Teilmenge der Operationen verarbeitet, ist jetzt ein realistisches Unterfangen.\n\n\nDerzeit funktionieren nur lokale Workflows wie das Erstellen von Commits, das Anzeigen von Commit-Graphen oder das Durchführen von Merges mit einer solchen alternativen Implementierung. Ausgenommen ist insbesondere alles, was mit einem Remote interagiert, zum Beispiel beim Fetchen oder Pushen von Änderungen. Dennoch ist dies das Ergebnis von fast zwei Jahren Arbeit über fast 400 Commits, die Upstream gemergt wurden, und die Arbeit daran wird natürlich fortgesetzt.\n\n\nWarum ist das relevant? Die Idee ist, dass es praktikabel wird, neue Speicherformate in Git einzuführen. Beispiele könnten sein:\n\n- Ein Speicherformat, das große Binärdateien effizienter speichern kann als es Packfiles heute tun\n\n- Ein Speicherformat, das speziell auf GitLab zugeschnitten ist, um Repositories noch effizienter bereitstellen zu können\n\n\nDies ist ein groß angelegtes Vorhaben, das die Zukunft von Git und GitLab maßgeblich prägen dürfte.\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) geleitet.*\n\n\n## Einfachere Bearbeitung der Commit-Historie\n\n\nIn vielen Softwareentwicklungsprojekten ist es gängige Praxis, nicht nur den Code zu verfeinern, sondern auch die Commit-Historie zu bereinigen, damit sie leicht überprüfbar ist. Das Ergebnis ist eine Reihe kleiner, atomarer Commits, die jeweils eine Sache tun, mit einer guten Commit-Nachricht, die die Intention des Commits sowie spezifische Nuancen beschreibt.\n\n\nNatürlich entstehen diese atomaren Commits meist nicht einfach von selbst während des Entwicklungsprozesses. Stattdessen gewinnt die Person, die die Änderungen erstellt, durch Iteration ein besseres Verständnis dafür, und die Art und Weise, die Commits aufzuteilen, wird mit der Zeit klarer. Darüber hinaus kann der anschließende Review-Prozess zu Feedback führen, das Änderungen an den erstellten Commits erfordert.\n\n\nDie Konsequenz dieses Prozesses ist, dass die Commit-Historie im Laufe der Entwicklung viele Male umgeschrieben werden muss. Historisch hat Git dafür [interaktive Rebases](https://git-scm.com/docs/git-rebase#_interactive_mode) vorgesehen. Diese interaktiven Rebases sind ein extrem leistungsfähiges Werkzeug: Sie ermöglichen es, Commits umzuordnen, Commit-Nachrichten umzuschreiben, mehrere Commits zusammenzufassen oder beliebige Bearbeitungen an jedem Commit vorzunehmen.\n\n\nAllerdings sind sie auch etwas kryptisch und schwer zu verstehen. Man muss den Basis-Commit für den Rebase bestimmen, verstehen, wie ein etwas obskures \"Instruction Sheet\" zu bearbeiten ist, und sich mit dem zustandsbehafteten Rebase-Prozess auskennen. Zum Beispiel wird beim Rebase eines Topic-Branch ein Instruction Sheet wie das folgende angezeigt:\n\n\n```shell\npick b60623f382 # t: detect errors outside of test cases # empty\npick b80cb55882 # t: prepare `test_match_signal ()` calls for `set -e`\npick 5ffe397f30 # t: prepare `test_must_fail ()` for `set -e`\npick 5e9b0cf5e1 # t: prepare `stop_git_daemon ()` for `set -e`\npick 299561e7a2 # t: prepare `git config --unset` calls for `set -e`\npick ed0e7ca2b5 # t: detect errors outside of test cases\n```\n\n\nInteraktive Rebases sind also zwar leistungsfähig, aber auch ziemlich einschüchternd für durchschnittliche Nutzende.\n\n\nDas muss aber nicht so sein. Tools wie [Jujutsu](https://www.jj-vcs.dev/latest/) bieten Interfaces, die im Vergleich zu Git deutlich einfacher zu benutzen sind – zum Beispiel kann man einfach `jj split` ausführen, um einen Commit in zwei aufzuteilen. Bei Git mit interaktiven Rebases erfordert dieser Anwendungsfall viele verschiedene Schritte mit verwirrenden Befehlszeilenargumenten.\n\n\nInspiriert von Jujutsu wurde daher ein neuer Befehl git-history(1) in Git eingeführt, der die Grundlage für eine bessere Bearbeitung der Historie bildet. Derzeit hat dieser Befehl zwei Unterbefehle:\n\n\n- `git history reword` ermöglicht das einfache Umschreiben einer Commit-Nachricht. Man gibt den Commit an, dessen Nachricht umformuliert werden soll, Git fragt nach der neuen Commit-Nachricht, und das war's.\n\n- `git history split` ermöglicht das Aufteilen eines Commits in zwei, inspiriert von `jj split`. Man gibt einen Commit an, Git fragt, welche Änderungen in welchen Commit aufgenommen werden sollen und nach den beiden Commit-Nachrichten, und dann ist man fertig.\n\n\nDas ist natürlich erst der Anfang, und im Laufe der Zeit sollen weitere Unterbefehle hinzukommen. Zum Beispiel:\n\n\n- `git history fixup` um gestagete Änderungen automatisch in einen bestimmten Commit einzufügen\n\n- `git history drop` um einen Commit zu entfernen\n\n- `git history reorder` um die Reihenfolge von Commits zu ändern\n\n- `git history squash` um eine Reihe von Commits zusammenzufassen\n\n\nAber das ist noch nicht alles! Zusätzlich zur einfachen Bearbeitung der Historie kann dieser neue Befehl auch automatisch alle lokalen Branches rebasen, die den bearbeiteten Commit zuvor enthielten. Das bedeutet, man kann sogar einen Commit bearbeiten, der nicht auf dem aktuellen Branch liegt, und alle Branches, die den Commit enthalten, werden umgeschrieben.\n\n\nEs mag zunächst überraschend erscheinen, dass Git automatisch abhängige Branches rebast, da dies eine deutliche Abweichung von der Funktionsweise von git-rebase(1) darstellt. Dies ist aber Teil eines größeren Vorhabens, um bessere Unterstützung für Stacked Diffs in Git zu bringen – eine Methode, eine Reihe mehrerer abhängiger Branches zu erstellen, die unabhängig voneinander überprüft werden können, aber gemeinsam auf ein größeres Ziel hinarbeiten.\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) mit Unterstützung von [Elijah Newren](https://github.com/newren) geleitet.*\n\n\n## Ein nativer Ersatz für git-sizer(1)\n\n\nDie Größe eines Git-Repositorys ist ein wichtiger Faktor, der bestimmt, wie gut Git und GitLab damit umgehen können. Aber die Größe allein ist nicht der einzige Faktor, da die Performance eines Repositorys letztlich eine Kombination aus mehreren verschiedenen Dimensionen ist:\n\n\n- Die Tiefe der Commit-Historie\n\n- Die Struktur des Verzeichnisbaums\n\n- Die Größe der im Repository gespeicherten Dateien\n\n- Die Anzahl der Referenzen\n\n\nDas sind nur einige der Dimensionen, die berücksichtigt werden müssen, wenn man vorhersagen will, ob Git ein Repository gut verarbeiten kann.\n\n\nObwohl klar ist, dass die reine Repository-Größe nicht ausreicht, bietet Git selbst keine Tools, die einen einfachen Überblick über diese Metriken geben. Stattdessen ist man auf Drittanbieter-Tools wie [git-sizer(1)](https://github.com/github/git-sizer) angewiesen, um diese Lücke zu füllen. Dieses Tool leistet hervorragende Arbeit bei der Darstellung dieser Informationen, ist aber kein Bestandteil von Git und muss daher separat installiert werden.\n\n\nObservability von Repository-Interna ist bei GitLab entscheidend, daher wurde in [Git 2.52 ein neuer `git repo structure`-Befehl eingeführt](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-52-0/#new-subcommand-for-git-repo1-to-display-repository-metrics), um Repository-Metriken anzuzeigen, der in Git 2.53 erweitert wurde, um [inflated und Disk-Sizes für Objekte nach Typ anzuzeigen](https://about.gitlab.com/blog/whats-new-in-git-2-53-0/#more-data-collected-in-git-repo-structure).\n\n\nIn Git 2.54 wird dieser Befehl weiter ausgebaut, sodass nicht nur die Gesamtgröße angezeigt wird, sondern auch die größten Objekte nach Typ:\n\n\n```shell\n$ git clone https://gitlab.com/git-scm/git.git\n$ cd git\n$ git repo structure\nCounting objects: 410445, done.\n| Repository structure      | Value       |\n| ------------------------- | ----------- |\n| * References              |             |\n|   * Count                 |    1.01 k   |\n|     * Branches            |       1     |\n|     * Tags                |    1.00 k   |\n|     * Remotes             |       9     |\n|     * Others              |       0     |\n|                           |             |\n| * Reachable objects       |             |\n|   * Count                 |  410.45 k   |\n|     * Commits             |   83.99 k   |\n|     * Trees               |  164.46 k   |\n|     * Blobs               |  161.00 k   |\n|     * Tags                |    1.00 k   |\n|   * Inflated size         |    7.46 GiB |\n|     * Commits             |   57.53 MiB |\n|     * Trees               |    2.33 GiB |\n|     * Blobs               |    5.07 GiB |\n|     * Tags                |  737.48 KiB |\n|   * Disk size             |  181.37 MiB |\n|     * Commits             |   33.11 MiB |\n|     * Trees               |   40.58 MiB |\n|     * Blobs               |  107.11 MiB |\n|     * Tags                |  582.67 KiB |\n|                           |             |\n| * Largest objects         |             |\n|   * Commits               |             |\n|     * Maximum size    [1] |   17.23 KiB |\n|     * Maximum parents [2] |      10     |\n|   * Trees                 |             |\n|     * Maximum size    [3] |   58.85 KiB |\n|     * Maximum entries [4] |    1.18 k   |\n|   * Blobs                 |             |\n|     * Maximum size    [5] | 1019.51 KiB |\n|   * Tags                  |             |\n|     * Maximum size    [6] |    7.13 KiB |\n\n[1] f6ecb603ff8af608a417d7724727d6bc3a9dbfdf\n[2] 16d7601e176cd53f3c2f02367698d06b85e08879\n[3] 203ee97047731b9fd3ad220faa607b6677861a0d\n[4] 203ee97047731b9fd3ad220faa607b6677861a0d\n[5] aa96f8bc361fd84a1459440f1e7de02ab0dc3543\n[6] 07e38db6a5a03690034d27104401f6c8ea40f1fc\n```\n\n\nMit diesen Informationen ist die Funktionsparität mit git-sizer(1) nahezu erreicht. Ganz fertig ist die Arbeit aber noch nicht – geplant sind weitere Features wie:\n\n\n- Severity Levels wie sie in git-sizer(1) existieren\n\n- Graphen, die die Verteilung der Objektgrößen visualisieren\n\n- Die Möglichkeit, Objekte zu scannen, die über eine Teilmenge von Referenzen erreichbar sind\n\n\n*Dieses Projekt wurde von [Justin Tobler](https://gitlab.com/justintobler) geleitet.*\n\n\n## Neue Infrastruktur für Repository-Wartung\n\n\nBeim Schreiben von Daten in ein Git-Repository entstehen in der Regel weitere Loose-Objekte. Ohne Verwaltung führt dies zu einer großen Anzahl separater Dateien im Verzeichnis `.git/objects/`, was mehrere Operationen verlangsamt, die auf viele Objekte gleichzeitig zugreifen wollen. Git packt diese Objekte daher regelmäßig in \"Packfiles\", um eine gute Performance sicherzustellen.\n\n\nDas ist aber nicht die einzige Datenstruktur, die im Laufe der Zeit ineffizient werden kann: Das Aktualisieren von Referenzen kann Loose-Referenzen erzeugen, Reflogs müssen getrimmt, Worktrees können veralten, und Caches wie Commit-Graphen müssen regelmäßig aktualisiert werden.\n\n\nAll diese Aufgaben wurden historisch von [git-gc(1)](https://git-scm.com/docs/git-gc) verwaltet. Dieses Tool hat jedoch eine monolithische Architektur, in der es im Grunde alle erforderlichen Aufgaben sequenziell ausführt. Diese Grundlage ist schwer erweiterbar und bietet wenig Flexibilität, wenn die Wartung leicht angepasst werden soll.\n\n\nDas Git-Projekt führte in Git 2.29 das neue Tool [git-maintenance(1)](https://git-scm.com/docs/git-maintenance) ein. Im Gegensatz zu git-gc(1) ist git-maintenance(1) nicht monolithisch, sondern um Tasks herum strukturiert. Diese Tasks sind frei konfigurierbar, sodass kontrolliert werden kann, welche Tasks ausgeführt werden, was eine deutlich feinere Kontrolle über die Repository-Wartung ermöglicht.\n\n\nSchließlich wurde Git standardmäßig auf git-maintenance(1) umgestellt. Zu Beginn war allerdings der einzige standardmäßig aktivierte Task der git-gc(1)-Task, der – wie der Name vermuten lässt – einfach `git gc` ausführt. Um die Wartung manuell mit dem neuen Befehl auszuführen, kann `git maintenance run` aufgerufen werden, aber Git führt dies auch automatisch nach verschiedenen anderen Befehlen aus.\n\n\nIn den letzten Releases wurden alle einzelnen Tasks implementiert, die von git-gc(1) unterstützt werden, auch in git-maintenance(1), um Funktionsparität zwischen den beiden Tools sicherzustellen.\n\n\nDarüber hinaus wurde ein neuer Task implementiert, der Gits moderne Architektur für das Repacking von Objekten mit [Geometric Compaction](https://git-scm.com/docs/git-repack#Documentation/git-repack.txt---geometricfactor) nutzt. Geometric Compaction eignet sich deutlich besser für große Monorepos, und mit den Arbeiten zur Kompatibilität mit Partial Clones, [die in Git 2.53 eingeflossen sind](https://about.gitlab.com/de-de/blog/whats-new-in-git-2-53-0/#geometric-repacking-support-with-promisor-remotes), stellen sie jetzt einen vollständigen Ersatz für die bisherige Repacking-Strategie in Git dar.\n\n\nMit Git 2.54 wurde nun ein weiterer bedeutender Meilenstein erreicht: Statt der bisherigen git-gc(1)-basierten Strategie wird jetzt standardmäßig Geometric Repacking mit feingranularen individuellen Wartungs-Tasks verwendet! Neben der höheren Effizienz für große Monorepos stellt dies auch eine einfachere Grundlage für zukünftige Weiterentwicklungen sicher.\n\n\n*Die git-maintenance(1)-Infrastruktur wurde ursprünglich von [Derrick Stolee](https://github.com/derrickstolee) implementiert, und Geometric Maintenance wurde von [Taylor Blau](https://github.com/ttaylorr) eingeführt. Die Arbeit zur Einführung der neuen feingranularen Tasks und die Migration zur neuen Wartungsstrategie wurde von [Patrick Steinhardt](https://gitlab.com/pks-gitlab) geleitet.*\n\n\n## Weiterlesen\n\n\nDieser Artikel hat nur einige der Beiträge hervorgehoben, die von GitLab und der breiteren Git-Community zu diesem aktuellen Release geleistet wurden. Weitere Informationen dazu finden sich in der [offiziellen Release-Ankündigung](https://lore.kernel.org/git/xmqqa4uxsjrs.fsf@gitster.g/T/#u) des Git-Projekts. Außerdem lohnt sich ein Blick in die [früheren Git-Release-Blogposts](https://about.gitlab.com/blog/tags/git/), um weitere vergangene Highlights der Beiträge von GitLab-Teammitgliedern zu sehen.\n",{"slug":692,"featured":12,"template":13},"whats-new-in-git-2-54-0",{"content":694,"config":704},{"title":695,"description":696,"authors":697,"heroImage":699,"date":700,"body":701,"category":9,"tags":702,"updatedDate":700},"Kubernetes: Container-Orchestrierung verstehen und einsetzen","Kubernetes (K8s) für containerisierte Anwendungen: Dieser Artikel erklärt Architektur, Vorteile, Grenzen und den Einsatz mit GitLab.",[698],"GitLab Team","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749660215/Blog/Hero%20Images/kubernetes-container-orchestration-solution.jpg","2026-03-02","Kubernetes automatisiert die Bereitstellung und Verwaltung\ncontainerisierter Anwendungen in großem Maßstab. Mit der Zeit ist\nKubernetes zu einem zentralen Werkzeug für die Anwendungsentwicklung\ngeworden – etwa in den Bereichen\n[Microservices](https://about.gitlab.com/de-de/topics/microservices/),\nWebanwendungen und Datenbanken. Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit\nmachen K8s heute zum anerkannten Standard im Container-Management.\n\nDieser Artikel bietet einen umfassenden Einstieg in Kubernetes.\n\n## Was ist Kubernetes?\n\nKubernetes ist ein Open-Source-System zur effizienten Orchestrierung von\nContainern einer Softwareanwendung. Containerisierung ist ein weit\nverbreiteter Ansatz in der Anwendungsentwicklung – besonders im Bereich\nder digitalen Transformation und der Cloud.\n\nZur Erinnerung: **Containerisierung ist eine Methode der\nAnwendungsentwicklung, bei der die Komponenten einer Anwendung in\nstandardisierte, geräte- und betriebssystemunabhängige Einheiten –\nsogenannte Container – zusammengefasst werden.** Durch die Isolierung von\nAnwendungen von ihrer Umgebung erleichtert diese Technologie die\nBereitstellung und Portabilität und reduziert Kompatibilitätsprobleme.\n\nHier kommt Kubernetes ins Spiel. Container ermöglichen zwar die Aufteilung\nvon Anwendungen in kleinere, eigenständige Module, die leichter\nbereitzustellen sind. Damit Container jedoch innerhalb einer Anwendung\nzusammenarbeiten können, ist ein übergeordnetes Verwaltungssystem\nerforderlich. Genau das leistet Kubernetes: Die Plattform steuert, wo und\nwie Container ausgeführt werden, und ermöglicht so die Orchestrierung und\nPlanung containerisierter Anwendungen in großem Maßstab.\n\n> Weitere [GitLab-Artikel zu Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/blog/tags/kubernetes/).\n\n## Wie funktioniert eine Kubernetes-Architektur?\n\nUm die Kubernetes-Architektur zu verstehen, sind einige grundlegende\nKonzepte wichtig – allen voran das des Clusters, der die umfassendste\nEinheit innerhalb der Architektur darstellt. Ein Kubernetes-Cluster ist\ndie Gesamtheit der virtuellen oder physischen Maschinen, auf denen eine\ncontainerisierte Anwendung betrieben wird.\n\n![Komponenten von\nKubernetes](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673941/Blog/Content%20Images/components-of-kubernetes.png)\n\nQuelle:\n[Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/).\n\nEin Cluster besteht aus verschiedenen Elementen:\n- Node: Eine Arbeitseinheit im Kubernetes-Cluster – eine virtuelle oder\nphysische Maschine, die Aufgaben im Auftrag der Anwendung übernimmt.\n- Pod: Der kleinste bereitstellbare Baustein in Kubernetes. Ein Pod ist\neine Gruppe von Containern, die gemeinsam auf demselben Node ausgeführt\nwerden. Container innerhalb eines Pods teilen dasselbe Netzwerk und\nkommunizieren über localhost miteinander.\n- Service: Ein Kubernetes-Service macht einen Pod für das Netzwerk oder\nandere Pods zugänglich und bietet einen stabilen, klar definierten\nZugangspunkt zu den in Pods gehosteten Anwendungen.\n- Volume: Eine Ordnerabstraktion, die Probleme beim Teilen und Abrufen\nvon Dateien innerhalb eines Containers löst.\n- Namespace: Ein Namespace ermöglicht die Gruppierung und Isolierung von\nRessourcen zu einem virtuellen Cluster.\n\nDie Kubernetes-Architektur basiert auf zwei Knotentypen: dem Master Node\nund den Worker Nodes. Der Master Node ist für die übergeordnete Verwaltung\ndes Kubernetes-Clusters und die Kommunikation mit den Worker Nodes\nzuständig. Zu seinen zentralen Komponenten zählt die API als\nKommunikationszentrum zwischen Nutzenden und Cluster. Das\n[etcd](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#etcd)\nist die Key-Value-Datenbank, in der Konfigurationen, Systemzustand und\nObjekt-Metadaten gespeichert werden. Der Controller Manager koordiniert\nHintergrundoperationen wie die Pod-Replikation, der Scheduler platziert\nPods auf Nodes entsprechend der verfügbaren Ressourcen.\n\nWorker Nodes hingegen sind die Maschinen, auf denen die in den Pods\nenthaltenen Anwendungen ausgeführt und verwaltet werden. Das\n[kubelet](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#kubelet)\nist der Agent, der auf jedem Node läuft und mit dem Master kommuniziert,\num Befehle zu empfangen und den Status der Pods zu übermitteln. Der\nNetzwerk-Proxy\n[kube-proxy](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/)\npflegt die Netzwerkregeln auf den Nodes und ermöglicht so den Zugriff auf\nServices von außerhalb des Kubernetes-Clusters. Die Container-Runtime\nschließlich ist die Software, die für die Ausführung und Verwaltung der\nContainer innerhalb der Pods verantwortlich ist.\n\n### Die Rolle von Docker\n\nBei allen Komponenten eines K8s-Clusters ist die Wahl der Runtime innerhalb\nder Worker Nodes von Bedeutung. Verschiedene Softwarelösungen stehen dafür\nzur Verfügung, etwa CRI-O – Docker ist jedoch das am häufigsten eingesetzte\nWerkzeug.\n\n### Was ist der Unterschied zwischen Docker und Kubernetes?\n\nDocker ist eine Open-Source-Lösung, die speziell auf Container-Ebene\neingesetzt wird. Sie ermöglicht die Paketierung von Containern in einem\nstandardisierten und schlanken Format, was ihre Portabilität in\nverschiedenen Umgebungen erhöht. Docker ist damit ein ergänzendes Werkzeug\nzu K8s: Es vereinfacht die Verwaltung der Container selbst, während\nKubernetes deren Integration und Kommunikation innerhalb der Anwendung\nerleichtert.\n\n## Welche Vorteile bietet Kubernetes?\n\nSeit dem Start durch Google im Jahr 2014 und der ersten stabilen Version\nim Juli 2015 hat sich Kubernetes als Referenz im Bereich der\nContainer-Orchestrierung etabliert – insbesondere für\nMicroservice-orientierte Architekturen. Diese Verbreitung ist vor allem\nauf die Leistungsfähigkeit von K8s in der Container-Orchestrierung\nzurückzuführen.\n\nDie Vorteile von Kubernetes im Überblick:\n- Automatisierung: Kubernetes erleichtert die Automatisierung von Aufgaben\nrund um Bereitstellung, Skalierung und Aktualisierung containerisierter\nAnwendungen.\n- Flexibilität: Die Software passt sich an unterschiedliche\nContainer-Technologien sowie verschiedene Hardware-Architekturen und\nBetriebssysteme an.\n- Skalierbarkeit: K8s ermöglicht die Bereitstellung und Verwaltung\ntausender Container – unabhängig von deren Status: laufend, pausiert oder\ngestoppt.\n- Migration: Anwendungen lassen sich zu Kubernetes migrieren, ohne den\nQuellcode ändern zu müssen.\n- Multi-Cluster-Unterstützung: Kubernetes verwaltet zentral mehrere\nContainer-Cluster, die über verschiedene Infrastrukturen verteilt sind.\n- Update-Management: Die Software unterstützt Rolling-Update-Deployments,\num Anwendungen ohne Serviceunterbrechung zu aktualisieren.\n\n## Ein robustes und skalierbares Ökosystem\n\nKubernetes zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, Container effizient und\nzuverlässig zu verwalten und dabei unabhängig von Cloud-Infrastrukturanbietern\nzu bleiben. Die modulare Architektur passt sich den spezifischen\nAnforderungen jedes Unternehmens an und unterstützt ein breites Spektrum\nan Anwendungen und Diensten – von Webservices über Datenverarbeitung bis\nhin zu mobilen Anwendungen.\n\nKubernetes profitiert dabei von einem umfangreichen und aktiven\nOpen-Source-Ökosystem. Verwaltet von der Cloud Native Computing Foundation\n([CNCF](https://www.cncf.io/)), wird K8s von tausenden Entwicklerinnen\nund Entwicklern weltweit unterstützt, die kontinuierlich zur\nWeiterentwicklung des Projekts und seiner Funktionen beitragen.\n\n## Was sind die Grenzen von Kubernetes?\n\nDie Stärken von Kubernetes machen es für viele Entwicklungsteams im\nCloud-nativen Bereich zur soliden Grundlage. Dennoch lohnt es sich,\neinige Einschränkungen zu benennen. Kubernetes erfordert fundierte\ntechnische Kenntnisse sowie die Einarbeitung in neue Entwicklungskonzepte\nund -methoden. Die Konfiguration kann zu Beginn eines Projekts komplex\nsein – ist dabei aber entscheidend, insbesondere für die Absicherung der\nPlattform. Ein erfahrenes Entwicklungsteam mit K8s-Kenntnissen ist daher\nein wesentlicher Vorteil.\n\nEine weitere Herausforderung ist die Implementierung und Wartung einer\nK8s-Architektur, die Zeit und Ressourcen erfordert – vor allem für die\nAktualisierung der verschiedenen Komponenten und Softwareteile. Dabei\nstellt sich auch die Frage nach möglichem Oversizing: Bei kleineren\nAnwendungen oder Projekten ohne besondere Skalierungsanforderungen kann\neine einfachere Architektur ausreichend und wirtschaftlicher sein.\n\n## Kubernetes im Unternehmenseinsatz\n\nZehntausende Unternehmen haben eine Kubernetes-Architektur für ihre\ndigitale Transformation übernommen. K8s wird von Organisationen aller\nGrößen genutzt – von Startups bis zu multinationalen Konzernen.\n\nEin Beispiel für eine erfolgreiche Integration ist Haven Technologies.\nDas Unternehmen hat seine SaaS-Dienste zu K8s migriert. Dabei setzt es\nauf eine Kubernetes-Strategie mit der GitLab-DevSecOps-Plattform –\nmit messbaren Verbesserungen bei Effizienz, Sicherheit und\nEntwicklungsgeschwindigkeit. Weitere Details in der\n[Kundenreferenz](https://about.gitlab.com/customers/haven-technologies/).\n\n## Kubernetes, Git und GitLab\n\nKubernetes, Git und GitLab sind zentrale Bausteine der DevOps-Landschaft.\nKubernetes bietet hohe Flexibilität bei der Bereitstellung und Verwaltung\nder verschiedenen Anwendungskomponenten. GitLab – aufgebaut auf Git und\ndessen nativer Versionskontrolle – ermöglicht eine präzise Nachverfolgung\nvon Quellcode und Änderungen und stellt eine umfassende Werkzeugsammlung\nfür den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus bereit.\n\nDiese Kombination schafft gemeinsam mit einem\n[GitOps-Ansatz](https://about.gitlab.com/de-de/topics/gitops/), der die\nAutomatisierung moderner Cloud-Infrastrukturen zum Ziel hat, eine agile\nUmgebung für Anwendungsentwicklung und -bereitstellung. Alle\n[GitLab-Lösungen für den Einsatz mit Kubernetes](https://about.gitlab.com/de-de/solutions/kubernetes/)\nim Überblick.\n\n## Kubernetes FAQ\n\n### Welche Alternativen zu K8s gibt es?\n\nEs gibt verschiedene Alternativen zu Kubernetes, darunter Docker Swarm\nund Marathon. Kubernetes gilt jedoch als die ausgereifteste und am\nweitesten verbreitete Lösung auf dem Markt. Die große Nutzerbasis,\numfangreiche Dokumentation und eine aktive Community machen K8s zur\nsoliden Wahl für alle, die ein Container-Orchestrierungssystem einsetzen\nmöchten.\n\n### Was ist ein Kubernetes-Cluster?\n\nEin Kubernetes-Cluster besteht aus einem Master Node und mehreren Worker\nNodes. Der Master Node koordiniert die Aufgaben im Cluster, während die\nWorker Nodes diese Orchestrierungsaufgaben ausführen und die Container\nhosten. K8s-Cluster sind hoch skalierbar – Nodes lassen sich hinzufügen\noder entfernen, um die Clusterressourcen an die Anforderungen der Anwendung\nanzupassen.\n\n### Wie startet man mit Kubernetes?\n\nZunächst ist die Installation der Kubernetes-Software in einer kompatiblen\nUmgebung (Linux, macOS oder Windows) erforderlich. Kubernetes lässt sich\nsowohl in einer klassischen Hosting-Umgebung als auch in der Cloud\ninstallieren – etwa auf Google Kubernetes Engine oder Amazon EKS. Nach\ndem Download und der Installation von der offiziellen Website folgt die\nErstkonfiguration zur Verbindung von Master und Worker Nodes. Danach ist\ndie erste Anwendung mit Kubernetes einsatzbereit.\n\n### Warum Kubernetes wählen?\n\nKubernetes bietet hohe Flexibilität und vollständige Portabilität zwischen\nverschiedenen Cloud-Plattformen oder On-Premises-Infrastrukturen. Durch\ndie Automatisierung von Orchestrierungsaufgaben lassen sich Ressourcen\noptimieren und Betriebskosten senken. Das Kubernetes-Ökosystem ist\numfangreich und wird von einer großen Open-Source-Community\nkontinuierlich weiterentwickelt.\n\n## Mehr erfahren\n\n- [Logs über das GitLab Dashboard für Kubernetes streamen](https://about.gitlab.com/blog/how-to-stream-logs-through-the-gitlab-dashboard-for-kubernetes/)\n- [Kubernetes-Überblick: Cluster-Daten im Frontend verwalten](https://about.gitlab.com/blog/kubernetes-overview-operate-cluster-data-on-the-frontend/)\n- [Cloud-Account-Management für Kubernetes-Zugriff vereinfachen](https://about.gitlab.com/blog/simplify-your-cloud-account-management-for-kubernetes-access/)\n",[703,689],"kubernetes",{"slug":705,"featured":12,"template":13},"kubernetes-the-container-orchestration-solution",{"promotions":707},[708,722,735,747],{"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":241},"/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":727,"text":713,"button":728,"image":732},"devops-modernization",[725,726],"product","devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":729,"config":730},"Get your DevOps maturity score",{"href":731,"dataGaName":718,"dataGaLocation":241},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":736,"categories":737,"header":739,"text":713,"button":740,"image":744},"security-modernization",[738],"security","Are you trading speed for security?",{"text":741,"config":742},"Get your security maturity score",{"href":743,"dataGaName":718,"dataGaLocation":241},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":748,"paths":749,"header":752,"text":753,"button":754,"image":759},"github-azure-migration",[750,751],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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