Die CI/CD-Landschaft navigieren: Ein detaillierter Blick auf aktuelle Fortschritte (2025-2026)
Als erfahrene Entwickler haben wir alle erlebt, wie sich die CI/CD-Landschaft von einem jungen Konzept zum Grundpfeiler moderner Softwarebereitstellung entwickelt hat. Doch 2025 und Anfang 2026 haben eine Welle praktischer Fortschritte eingeläutet, die über bloße Automatisierung hinausgehen und unsere Aufmerksamkeit erfordern. Der Fokus hat sich entschieden auf intelligente Orchestrierung, robuste Sicherheit der Lieferkette und eine detaillierte Kostenoptimierung verlagert. Nachdem ich diese Updates gerade in verschiedenen Unternehmensumgebungen getestet habe, kann ich bestätigen, dass die führenden Plattformen – Jenkins, GitLab CI und CircleCI – mit einem spürbaren Schwerpunkt auf Effizienz, Sicherheit und Entwicklererfahrung weiterentwickelt werden. Aus diesem Grund bleibt CI/CD Deep Dive: Why Jenkins, GitLab, and CircleCI Still Rule in 2026 ein relevanter Ausgangspunkt, um die Kernarchitektur dieser Tools zu verstehen.
Das sich entwickelnde CI/CD-Paradigma: Über die grundlegende Automatisierung hinaus
Das Zeitalter der bloßen Automatisierung von Builds und Tests liegt hinter uns. Heutige CI/CD-Pipelines werden als proaktiv, anpassungsfähig und tief in den gesamten Softwareentwicklungszyklus integriert erwartet, vom Commit bis zur Cloud. Die jüngsten Entwicklungen auf den wichtigsten Plattformen spiegeln einen gemeinsamen Aufwand wider, um wachsende Komplexitäten anzugehen: Monorepo-Management, unterschiedliche Architekturziele (wie ARM), strenge Sicherheitsanforderungen und der allgegenwärtige Druck, Cloud-Ausgaben zu optimieren. Dies sind keine isolierten Funktionen; sie stellen eine grundlegende Verlagerung hin zu intelligenteren, widerstandsfähigeren und beobachtbaren Bereitstellungssystemen dar.
Jenkins' kontinuierliche Weiterentwicklung: Kubernetes-native Leistungsfähigkeit und deklarative Pipeline-Meisterschaft
Jenkins, der bewährte Arbeitspferd von CI/CD, demonstriert weiterhin bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit, insbesondere in Cloud-nativen Umgebungen. Seine jüngste Entwicklung betont die engere Integration mit Kubernetes und die wesentlichen Verbesserungen in seiner deklarativen Pipeline-Syntax und den Möglichkeiten von Shared Libraries.
Dynamische Agentenbereitstellung auf Kubernetes
Das kubernetes-plugin für Jenkins hat erhebliche Verbesserungen erfahren, wodurch die dynamische Agentenbereitstellung robuster und effizienter wird. Während das Konzept von Ephemeral Agents bereits existierte, liegt der jüngste Fokus auf der Optimierung ihres Lebenszyklus und ihrer Ressourcennutzung. Anstelle von statischen, langlebigen Build-Nodes, die anfällig für Konfigurationsdrift und Ressourcenverschwendung sind, kann Jenkins jetzt für jeden Job zweckmäßige Kubernetes Pods als Agents starten, komplett mit spezifischen Toolchains und Abhängigkeiten.
Dieser dynamische Ansatz wird über Pod Templates konfiguriert, die die Container-Images, Ressourcenanforderungen (cpu: "500m", memory: "1Gi"), und Limits sowie Volume Mounts für das Caching von Abhängigkeiten definieren. Beispielsweise könnte eine Jenkinsfile einen Agenten wie folgt angeben:
pipeline {
agent {
kubernetes {
label 'maven-builder'
containerTemplate {
name 'maven'
image 'maven:3.9.5-eclipse-temurin-17-focal'
resourceRequestCpu '1000m'
resourceLimitCpu '2000m'
resourceRequestMemory '2Gi'
resourceLimitMemory '4Gi'
ttyEnabled true
command '/bin/sh -c'
args 'cat'
// Persistent volume for Maven local repository cache
volumeMounts {
persistentVolumeClaim(claimName: 'maven-repo-pvc', mountPath: '/root/.m2')
}
}
defaultContainer 'maven'
}
}
stages {
stage('Build') {
steps {
container('maven') {
sh 'mvn clean install -Dmaven.repo.local=/root/.m2'
}
}
}
}
}
Diese Konfiguration stellt sicher, dass Maven-Builds innerhalb einer präzise definierten, isolierten Umgebung ausgeführt werden. Im Vergleich zu statischen Agenten-Setups reduziert dieses Modell die Kosten für ungenutzte Ressourcen drastisch und eliminiert Probleme wie "funktioniert auf meiner Maschine", indem es die Build-Umgebung standardisiert. Während rein Ephemeral Agents maximale Isolation bieten, bietet die Möglichkeit, Persistent Volume Claims (PVCs) für das Caching (wie mit /root/.m2 gezeigt) für Builds mit vielen Abhängigkeiten ein pragmatischer Kompromiss, der die Build-Zeiten erheblich verkürzt, indem wiederholte Abhängigkeits-Downloads vermieden werden.
Verbesserungen der deklarativen Pipeline-Syntax und Enterprise Shared Libraries
Die deklarative Pipeline-Syntax wird kontinuierlich um Funktionen erweitert, die die Lesbarkeit und Wartbarkeit verbessern. Jüngste Updates haben sich auf die Erweiterung des Nutzens von options, post-Bedingungen und when-Klauseln konzentriert, die eine ausdrucksstärkere und komplexere Pipeline-Logik direkt innerhalb der Jenkinsfile ermöglichen.
Die wahre Leistungsfähigkeit für Jenkins-Bereitstellungen in Unternehmen liegt jedoch in Shared Libraries. Diese ermöglichen es, gängige, bewährte Pipeline-Logiken in versionskontrollierten Repositories zu kapseln, das DRY-Prinzip (Don't Repeat Yourself) zu fördern und die Konsistenz über Tausende von Pipelines hinweg zu gewährleisten. Best Practices für Shared Libraries befürworten jetzt stark die Verwendung von semver-Tagging (z. B. v1.0.0), um Versionen effektiv zu verwalten.
// In vars/myCustomStep.groovy
def call(Map config) {
echo "Running custom step for project: ${config.project}"
if (config.runTests) {
stage('Custom Tests') {
sh "mvn test -Dproject=${config.project}"
}
}
}
// In Jenkinsfile
@Library('my-shared-library@v1.2.0') _
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build and Test') {
steps {
myCustomStep project: 'my-app', runTests: true
}
}
}
}
GitLab CI/CD: Monorepo-Optimierung und agentische KI-Integration
GitLab CI/CD hat seine Fähigkeiten rasant weiterentwickelt, insbesondere in Bezug auf intelligente Workflow-Orchestrierung für komplexe Monorepos und die Integration von KI-gestützten Funktionen für DevSecOps.
Granulares Monorepo-Management mit rules:changes und workflow:rules
Das Management von CI/CD-Pipelines in großen Monorepos war historisch eine Herausforderung, die zu unnötigen vollständigen Pipeline-Läufen und aufgeblähten Rechenkosten führte. GitLab hat dies mit der erweiterten rules-Funktionalität deutlich verbessert. Sie können diesen YAML Formatter verwenden, um Ihre Struktur zu überprüfen, wenn Sie komplexe rules:changes-Blöcke konfigurieren.
# .gitlab-ci.yml
stages:
- build
- test
build-frontend:
stage: build
script:
- npm ci && npm run build
rules:
- changes:
- frontend/**/*
if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event" || $CI_COMMIT_BRANCH == "main"'
build-backend:
stage: build
script:
- mvn clean install
rules:
- changes:
- backend/**/*
if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event" || $CI_COMMIT_BRANCH == "main"'
Die workflow:rules-Funktion bietet noch mehr Kontrolle auf hoher Ebene und bestimmt, ob eine gesamte Pipeline überhaupt erstellt werden soll. Dies wird vor allen Jobs ausgewertet und bietet erhebliche Kosteneinsparungen, indem unnötige Pipeline-Instanziierungen für reine Dokumentationsänderungen verhindert werden.
KI-gestütztes DevSecOps und Code Intelligence (GitLab Duo)
GitLab hat seine KI-Fähigkeiten mit GitLab Duo aggressiv vorangetrieben und den Übergang zu einem "KI-gesteuerten, agentischen DevSecOps-Workflow" im Laufe des Jahres 2025 vollzogen. Der Security Analyst Agent automatisiert einen Großteil der manuellen Arbeit, die mit der Schwachstellen-Triage verbunden ist. Er verwendet KI, um Sicherheitsbefunde zu analysieren, Sicherheitstools zu orchestrieren und sogar Workflows zur automatischen Behebung zu automatisieren. Diese Integration zielt darauf ab, das "Rauschen" von Sicherheits-Dashboards zu reduzieren und Sicherheitsteams die Konzentration auf umsetzbare Risiken zu ermöglichen.
CircleCI's Performance und Plattform-Agilität: ARM, Orbs und Kosteneffizienz
CircleCI hat sich weiterhin auf Leistung, Plattform-Agilität und Erweiterbarkeit konzentriert, mit bedeutenden Entwicklungen in Bezug auf die native ARM-Architekturunterstützung und die Reife seines Orb-Ökosystems.
Native ARM-Architekturunterstützung und Leistungsaspekte
Ein großer Schritt für CircleCI im Jahr 2025 war die robuste Integration der nativ ARM-Architekturunterstützung für seine VM-Ausführungsumgebung. Dies ist produktionsreif und besonders wirkungsvoll für Projekte, die auf mobile, IoT- oder AWS Graviton2-Instanzen abzielen.
# .circleci/config.yml
jobs:
build-for-arm:
machine:
image: ubuntu-2204:current
resource_class: arm.medium
steps:
- checkout
- run:
name: Build ARM application
command: |
docker build --platform linux/arm64 -t my-arm-app .
Für ARM-native Workloads eliminiert das Bauen auf ARM-Runnern den Overhead der Emulation, was zu Build-Zeitreduktionen von 15-30 % und der Nutzung der inhärenten Kosteneffizienz von ARM-basierten Cloud-Instanzen führt.
Weiterentwickeltes Orb-Ökosystem und Anpassung
Das Orb-Ökosystem von CircleCI hat ein neues Maß an Reife erreicht. Orbs sind wiederverwendbare YAML-Konfigurationspakete, die gängige Befehle, Jobs und Ausführer kapseln. Der Fokus im Jahr 2025 lag darauf, Organisationen in die Lage zu versetzen, private Orbs zu erstellen und zu verwalten, um die interne Standardisierung zu ermöglichen.
# .circleci/config.yml
version: 2.1
orbs:
my-deploy-orb: my-org/custom-deploy@1.0.0
node: circleci/node@5.0
workflows:
build-test-and-deploy:
jobs:
- my-app-build-test
- my-deploy-orb/deploy-service:
requires:
- my-app-build-test
environment_name: "production"
Supply Chain Security: Vertrauen erzwingen mit SBOMs und SLSA
Die Sicherheit der Software-Lieferkette hat sich im Jahr 2025 von einem Nischenproblem zu einer kritischen Anforderung entwickelt. CI/CD-Pipelines stehen an vorderster Front bei der Implementierung dieser Maßnahmen durch Software Bill of Materials (SBOMs) und SLSA-Konformität.
Integration der Software Bill of Materials (SBOM)-Generierung
Ein SBOM fungiert als umfassende "Nährwerttabelle" für Software. Tools wie Syft, SPDX und CycloneDX sind jetzt integraler Bestandteil des Build-Prozesses. Die beste Praxis besteht darin, die SBOM-Generierung direkt in den Build-Prozess selbst einzubetten.
# Example snippet for a GitLab CI job
generate-sbom:
stage: security
image: anchore/syft:latest
script:
- syft dir:. -o spdx-json > my-app-sbom.spdx.json
artifacts:
paths:
- my-app-sbom.spdx.json
SLSA-Attestierungen und überprüfbare Provenance
SLSA (Supply-chain Levels for Software Artifacts) definiert ein Reifegradmodell für die Sicherung von Software-Lieferketten. CI/CD-Plattformen erleichtern jetzt die Generierung von SLSA-Attestierungen. Diese beweisen kryptografisch, wie und von wem ein Software-Artefakt erstellt wurde, um Manipulationen zu verhindern. Tools wie Sigstore werden zunehmend integriert, um Build-Artefakte und ihre Provenance zu signieren.
Performance & Kostenoptimierung in 2025-2026
Der Schwerpunkt liegt jetzt auf der Optimierung der Cloud-Kosten und der Maximierung der Leistung. Vergleichende Analysen zeigen gemeinsame Themen:
- Dynamische Skalierung: Bereitstellung von Rechenressourcen nur bei Bedarf (K8s-Agents, Auto-Scaling-Runner).
- Intelligentes Caching: Verwendung von Persistent Volumes oder erweiterten Cache-Schlüsseln, um die Build-Zeiten um 20-40 % zu verkürzen.
- Selektive Ausführung: Überspringen unnötiger Jobs über
rules:changes, um Rechenzyklen zu sparen. - Ressourcen-Right-Sizing: Zuweisen präziser CPU/RAM, um eine Überprovisionierung zu vermeiden.
Experten-Insight: Der unvermeidliche Aufstieg von Predictive CI/CD und Self-Healing Pipelines
Mit Blick auf die Zukunft ist der überzeugendste Trend der Aufstieg von Predictive CI/CD, der durch maschinelles Lernen vorangetrieben wird. Traditionelles CI/CD ist reaktiv; Predictive CI/CD nutzt historische Daten, um potenzielle Fehler vorherzusagen, bevor sie auftreten. Stellen Sie sich ein System vor, das die Wahrscheinlichkeit eines Build-Fehlers basierend auf der Commit-Historie vorhersagt oder intelligent eine minimale Teilmenge von Tests auswählt, die für eine bestimmte Änderung relevant sind. Wir bewegen uns auf "agentische KI" zu, bei der spezialisierte Agenten Anomalien erkennen und autonome Korrekturen durchführen.
Fazit: Auf dem Weg zu widerstandsfähigeren und intelligenteren Pipelines
Die CI/CD-Landschaft in 2025-2026 ist durch pragmatische Fortschritte gekennzeichnet. Jenkins zeichnet sich in Kubernetes-nativen Umgebungen aus, GitLab führt in KI-integriertem DevSecOps und CircleCI ermöglicht mit nativer ARM-Unterstützung vielfältige Architekturen. Über den gesamten Bereich hinweg sind die Sicherheit der Lieferkette und die Kostenoptimierung nicht verhandelbar. Die Tools werden schärfer und ermöglichen es uns, Software mit beispielloser Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz bereitzustellen.
Quellen
Dieser Artikel wurde vom DataFormatHub Editorial Team veröffentlicht, einer Gruppe von Entwicklern und Datenbegeisterten, die sich dafür einsetzen, Datentransformationen zugänglich und privat zu machen. Unser Ziel ist es, hochwertige technische Einblicke neben unserer Suite von datenschutzorientierten Entwicklertools bereitzustellen.
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