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So lassen sich Schutzmaßnahmen und\nProtokollierung zentral durchsetzen, statt einzelnen Teams die eigenständige\nEinführung separater Werkzeuge zu überlassen.\n\nSecurity-Workflows profitieren besonders. GitLab Duo Agent Platform-Agenten\nkönnen Fixes für Security Findings innerhalb von GitLab vorschlagen und\nvalidieren – und so den manuellen Triage-Aufwand reduzieren, den\nEntwicklungsteams sonst außerhalb der Plattform leisten müssten.\n\nFür Unternehmen mit bestehenden AWS-Commitments lässt sich die KI-Nutzung so\nmit bestehenden Cloud-Vereinbarungen in Einklang halten. Separate, ungeplante\nAusgaben entfallen.\n\n\n## Der Kreislauf schließt sich\n\nDie Hindernisse, die Enterprise-KI-Adoption verlangsamen, sind oft nicht\ntechnischer Natur. Sie sind organisatorischer Natur: fragmentiertes Tooling,\nnicht nachverfolgbare Datenflüsse und Cloud-Ausgaben, die sich nie\nkonsolidieren. Diese Probleme können KI-Programme zum Stillstand bringen, selbst\nnachdem Pilotprojekte erfolgreich waren.\n\nGitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren jeden dieser Punkte\ndirekt. Plattformteams erhalten konsistente Governance, Auditierbarkeit und\nstandardisierte Pfade für die KI-Nutzung über den gesamten Software-Lifecycle.\nEntwicklungsteams erhalten optimierte, agentische Workflows, die sich nativ in\nGitLab anfühlen. Und AWS-zentrierte Unternehmen können ihre bestehende\nBedrock-Investition erweitern, statt parallel dazu eine separate\nKI-Infrastruktur aufzubauen.\n\nDas Ergebnis ist ein KI-Programm, das skaliert, ohne zu fragmentieren.\nGovernance und Entwicklungsgeschwindigkeit auf demselben Stack, für dieselben\nTeams, unter Richtlinien, die das Unternehmen bereits besitzt.\n\n> Um die passende Deployment-Variante zu identifizieren und GitLab Duo Agent\n> Platform und Amazon Bedrock mit der bestehenden AWS-Strategie in Einklang zu\n> bringen, steht das [GitLab Sales-Team](https://about.gitlab.com/sales/) zur\n> Verfügung – für Architekturberatung und Implementierungsunterstützung.\n> Weitere Informationen bietet auch die\n> [AWS-Partnerseite](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/).\n",{"featured":15,"template":692,"slug":693},"BlogPost","gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation",{"title":683,"description":695,"authors":696,"heroImage":697,"date":698,"body":690,"category":9,"tags":699},"Wie Duo Agent Platform und Amazon Bedrock Datensouveränität, Cloud-Governance und KI-Orchestrierung ohne parallele Infrastruktur vereinen.",[688,689],"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362275/ozbwn9tk0dditpnfddlz.png","2026-04-21",[259,700,701],"AWS","AI/ML",{},"/de-de/blog/gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation","seo:\n  config:\n    noIndex: false\n  title: 'GitLab + Amazon Bedrock: KI-Governance und Orchestrierung'\n  description: 'GitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock: agentische KI-Workflows mit sicherer Cloud-Inferenz. 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Die passende Variante hängt davon ab, wo das Unternehmen\n    bereits operiert.\n\n    Die Integration umfasst drei Hauptkomponenten:\n\n    - **GitLab Duo Agent Platform:** Agentische Workflows, eingebettet in den\n      gesamten Software-Lifecycle\n    - **AI Gateway (GitLab-verwaltet oder selbst gehostet):** Die\n      Abstraktionsschicht zwischen Duo Agent Platform und dem\n      Foundation-Model-Backend\n    - **Amazon Bedrock:** KI-Modell- und Inferenzsubstrat\n\n    ![Deployment von GitLab und AWS Bedrock](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362365/udmvmv2efpmwtkxgydch.png)\n\n    Die Wahl der Deployment-Variante richtet sich danach, wo das Unternehmen die\n    Steuerungshebel platzieren möchte. Die folgenden Varianten sind so konzipiert,\n    dass sie Teams dort abholen, wo sie bereits stehen – ob SaaS-first,\n    Self-Managed aus Compliance-Gründen oder vollständig auf AWS mit bestehenden\n    Bedrock-Investitionen.\n\n    | Deployment-Variante | GitLab.com-Instanz mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit selbst gehostetem AI Gateway und kundenbetriebenen Bedrock-Modellen |\n    | :---- | :---- | :---- | :---- |\n    | **Geeignet wenn:** | Primär auf GitLab.com und kein eigener Betrieb von AI Gateway und Bedrock-Modellen gewünscht | GitLab Self-Managed aus Compliance- und operativen Gründen erforderlich, aber keine eigene Verwaltung der KI-Schicht gewünscht | AWS-zentrierte Umgebung mit bestehender Bedrock-Nutzung und strengen Anforderungen an Datenkontrolle |\n    | **Wesentliche Vorteile** | Schnellster Einstieg in Duo Agent Platform-Workflows: GitLab betreibt GitLab.com, den AI Gateway und die integrierten Bedrock-KI-Modelle. | GitLab in der eigenen Umgebung betreiben und Bedrock-Modelle über einen GitLab-verwalteten AI Gateway nutzen – Deployment-Kontrolle kombiniert mit vereinfachtem KI-Betrieb. | GitLab und AI Gateway im eigenen AWS-Account betreiben, bestehende IAM/VPC/Regionen wiederverwenden, Protokolle und Daten in der eigenen Umgebung halten und Bedrock-Nutzung aus bestehenden AWS-Commitments beziehen. |\n\n\n    ## Praxiseinsatz von GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock\n\n    Plattformteams können GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock nutzen, um\n    zentral festzulegen, welche Modelle Code-Vorschläge, Sicherheitsanalysen und\n    Pipeline-Remediation übernehmen. So lassen sich Schutzmaßnahmen und\n    Protokollierung zentral durchsetzen, statt einzelnen Teams die eigenständige\n    Einführung separater Werkzeuge zu überlassen.\n\n    Security-Workflows profitieren besonders. GitLab Duo Agent Platform-Agenten\n    können Fixes für Security Findings innerhalb von GitLab vorschlagen und\n    validieren – und so den manuellen Triage-Aufwand reduzieren, den\n    Entwicklungsteams sonst außerhalb der Plattform leisten müssten.\n\n    Für Unternehmen mit bestehenden AWS-Commitments lässt sich die KI-Nutzung so\n    mit bestehenden Cloud-Vereinbarungen in Einklang halten. Separate, ungeplante\n    Ausgaben entfallen.\n\n\n    ## Der Kreislauf schließt sich\n\n    Die Hindernisse, die Enterprise-KI-Adoption verlangsamen, sind oft nicht\n    technischer Natur. Sie sind organisatorischer Natur: fragmentiertes Tooling,\n    nicht nachverfolgbare Datenflüsse und Cloud-Ausgaben, die sich nie\n    konsolidieren. Diese Probleme können KI-Programme zum Stillstand bringen, selbst\n    nachdem Pilotprojekte erfolgreich waren.\n\n    GitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren jeden dieser Punkte\n    direkt. Plattformteams erhalten konsistente Governance, Auditierbarkeit und\n    standardisierte Pfade für die KI-Nutzung über den gesamten Software-Lifecycle.\n    Entwicklungsteams erhalten optimierte, agentische Workflows, die sich nativ in\n    GitLab anfühlen. Und AWS-zentrierte Unternehmen können ihre bestehende\n    Bedrock-Investition erweitern, statt parallel dazu eine separate\n    KI-Infrastruktur aufzubauen.\n\n    Das Ergebnis ist ein KI-Programm, das skaliert, ohne zu fragmentieren.\n    Governance und Entwicklungsgeschwindigkeit auf demselben Stack, für dieselben\n    Teams, unter Richtlinien, die das Unternehmen bereits besitzt.\n\n    > Um die passende Deployment-Variante zu identifizieren und GitLab Duo Agent\n    > Platform und Amazon Bedrock mit der bestehenden AWS-Strategie in Einklang zu\n    > bringen, steht das [GitLab Sales-Team](https://about.gitlab.com/sales/) zur\n    > Verfügung – für Architekturberatung und Implementierungsunterstützung.\n    > Weitere Informationen bietet auch die\n    > [AWS-Partnerseite](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/).\n\n  category: product\n  tags:\n    - partners\n    - AWS\n    - AI/ML\nconfig:\n  featured: true\n  template: BlogPost\n  slug: gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation\n",{"config":706,"title":707,"description":708},{"noIndex":10},"GitLab + Amazon Bedrock: KI-Governance und Orchestrierung","GitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock: agentische KI-Workflows mit sicherer Cloud-Inferenz. Deployment-Optionen und Governance im Überblick.","de-de/blog/gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation",[259,711,712],"aws","aiml",[259,700,701],"6IRAOwb5kFsaiRTEG9ut9g7IDbhd1gsStNgFZ9GsfkE",[716,725,733,741,750,760,768,777,786],{"content":717,"config":723},{"title":718,"heroImage":719,"category":9,"description":720,"authors":721},"GitLab 18.11: Budgetkontrolle für GitLab Credits – Ausgabelimits und Nutzergrenzen","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","GitLab 18.11 führt Ausgabelimits und Nutzergrenzen für GitLab Credits ein – für planbare KI-Kosten und reibungslose Budgetgenehmigungen.",[722],"Bryan Rothwell",{"externalUrl":-1,"slug":724},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":726,"config":731},{"title":727,"heroImage":719,"category":9,"description":728,"authors":729},"GitLab 18.11: KI-Agenten CI Expert und Data Analyst schließen Entwicklungslücken","Mit GitLab 18.11 stehen zwei neue Agenten bereit – CI Expert für automatisiertes Pipeline-Setup und Data Analyst für direkte SDLC-Datenabfragen.",[730],"Corinne Dent",{"externalUrl":-1,"slug":732},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"content":734,"config":739},{"title":735,"heroImage":719,"category":9,"description":736,"authors":737},"GitLab 18.11: KI behebt SAST-Schwachstellen – automatisch und 'ready-to-merge'","GitLab 18.11 macht Agentic SAST Vulnerability Resolution allgemein verfügbar und behebt SAST-Schwachstellen per KI-Code-Fix automatisch.",[738],"Alisa Ho",{"externalUrl":-1,"slug":740},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"content":742,"config":748},{"title":743,"heroImage":744,"category":9,"description":745,"authors":746},"Ein Leitfaden zu den Breaking Changes in GitLab 19.0","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775561395/bhe1as7ttjvzltxwgo5m.png","GitLab 19.0 steht vor der Tür: Was sich ändert, welche Anpassungen das eigene Deployment erfordert und wie man sich auf das Upgrade vorbereitet.",[747],"Martin Brümmer",{"externalUrl":-1,"slug":749},"a-guide-to-the-breaking-changes-in-gitlab-19-0",{"content":751,"config":758},{"title":752,"heroImage":753,"category":9,"description":754,"authors":755},"Testergebnisse aus GitLab-Pipelines automatisch in QMetry übertragen","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775486753/cswmwtygkgkbdsibo09v.png","Der QMetry GitLab Component überträgt Testergebnisse automatisch aus CI/CD-Pipelines in QMetry – ohne manuelle Schritte, mit vollständigem Audit-Trail.",[756,757],"Matt Genelin","Matt Bonner",{"externalUrl":-1,"slug":759},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":761,"config":766},{"title":762,"heroImage":744,"category":9,"description":763,"authors":764},"GitLab Duo CLI: Agentenbasierte KI jetzt auch im Terminal","GitLab Duo CLI bringt agentenbasierte KI der Duo Agent Platform ins Terminal – mit interaktivem Chat-Modus und Headless-Modus für CI/CD-Automatisierung.",[765],"John Coghlan",{"externalUrl":-1,"slug":767},"gitlab-duo-cli",{"content":769,"config":775},{"title":770,"heroImage":771,"category":9,"description":772,"authors":773},"GitLab Feature Flags in Python einrichten","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774465167/n5hlvrsrheadeccyr1oz.png","Feature Flags in eine Python-Flask-App integrieren und Feature-Rollouts ohne Redeployment steuern – mit dem Unleash SDK und GitLab.",[774],"Omid Khan",{"externalUrl":-1,"slug":776},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"content":778,"config":784},{"title":779,"heroImage":780,"category":9,"description":781,"authors":782},"GitLab 18.10: Agentische KI jetzt für noch mehr Teams auf GitLab verfügbar","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773843921/rm35fx4gylrsu9alf2fx.png","GitLab.com-Teams können GitLab Credits erwerben und sofort KI-Agenten und Workflows nutzen – einschließlich automatisierter Code Reviews zum Festpreis.",[783],"Talia Armato-Helle",{"externalUrl":-1,"slug":785},"gitlab-18-10-agentic-ai-now-open-to-even-more-teams-on-gitlab",{"content":787,"config":793},{"title":788,"heroImage":789,"category":9,"description":790,"authors":791},"Agentic Code Reviews für nur 0,25 US-Dollar pro Review","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772721753/frfsm1qfscwrmsyzj1qn.png","Code Reviews sind ein Engpass in der Softwarebereitstellung. 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