Rozszerzenie partnerstwa GitLab i Google Cloud: Pełna kontrola nad danymi, szerszy wybór AI i jeden rachunek

Organizacje wdrażające sztuczną inteligencję w procesie rozwoju oprogramowania często stają przed dylematem.

Z jednej strony chcą dostępu do najnowszych modeli AI, aby przyspieszyć kodowanie, recenzowanie kodu (code review), testowanie i analizę bezpieczeństwa. Z drugiej strony muszą spełniać wymogi zgodności z przepisami, ściśle kontrolować miejsce przechowywania danych i zachować pełną widoczność na każdym etapie dostarczania oprogramowania.

Najnowsze rozszerzenie partnerstwa między GitLab i Google Cloud traktuje obie te kwestie z pełną powagą.

Firmy w ściśle regulowanych branżach nie muszą już wybierać między suwerenną kontrolą nad łańcuchem dostaw oprogramowania a nowoczesnym rozwojem wspieranym przez sztuczną inteligencję.

Dzięki temu rozszerzeniu możesz uruchomić GitLab jako w pełni zarządzaną platformę w Google Cloud — obsługiwaną przez certyfikowanych dostawców usług zarządzanych (MSP) firmy GitLab — zachowując kod, potoki i dane dotyczące bezpieczeństwa w regionie i jurysdykcji wymaganej przez lokalne przepisy.

GitLab dostępny jako w pełni zarządzana platforma w Google Cloud

Największą nowością jest udostępnienie platformy GitLab jako w pełni zarządzanej usługi, dostarczanej przez certyfikowanych partnerów MSP (Managed Service Providers).

Utrzymanie instancji GitLab na dużą skalę to spore wyzwanie. Infrastruktura wymaga konserwacji, aktualizacje planowania, kopie zapasowe monitorowania, a dostępność ciągłego nadzoru. W modelu zarządzanym certyfikowani partnerzy MSP zajmują się tym wszystkim, a zespoły programistyczne mogą pracować w środowisku GitLab tak, jak do tej pory.

Oto możliwości, jakie to otwiera:

Utrzymanie danych tam, gdzie wymagają tego przepisy

Zarządzana usługa GitLab w Google Cloud pozwala organizacjom zdecydować, gdzie przechowywane są ich repozytoria kodu, potoki CI/CD oraz dane dotyczące bezpieczeństwa — wszystko to w ramach infrastruktury Google Cloud. To znacznie ułatwia spełnienie regionalnych wymogów dotyczących rezydencji i suwerenności danych.

Mniej obowiązków związanych z zarządzaniem infrastrukturą

Zamiast angażować wewnętrzne zasoby w administrację platformą, zespoły mogą skupić się na dostarczaniu oprogramowania. Partner MSP zarządza środowiskiem GitLab, co pozwala obniżyć koszty operacyjne bez rezygnacji z poziomu usług klasy korporacyjnej.

Zachowanie pełnej audytowalności

W miarę jak sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w dostarczaniu oprogramowania, pełna widoczność staje się kluczowa. Wbudowane funkcje audytowe GitLab pozwalają organizacjom śledzić prośby o scalenie (merge requests), wyniki analiz bezpieczeństwa, decyzje dotyczące polityk oraz działania wspierane przez AI. Dzięki temu ład korporacyjny zostaje zachowany, nawet gdy w proces włączone są agenty AI.

Nowe modele Gemini są już dostępne w GitLab Duo Agent Platform

Druga istotna aktualizacja dotyczy sztucznej inteligencji.

GitLab Duo Agent Platform daje teraz zespołom dostęp do najnowszych modeli Gemini, w tym Gemini 3.5 Flash. W przeciwieństwie do samodzielnych asystentów, model ten działa w pełnym kontekście procesu dostarczania oprogramowania: analizuje prośbę o scalenie, potok, środowiska docelowe, wykryte luki w zabezpieczeniach oraz historię projektu. Każde działanie agenta podlega politykom i kontrolom audytowym GitLab.

To właśnie ten kontekst stanowi o jego sile.

Samodzielny asystent AI widzi jedynie fragment kodu. GitLab Duo Agent Platform widzi kod, prośbę o scalenie, potok, środowiska wdrożeniowe, informacje o bezpieczeństwie i całą historię. Umożliwia to realizację znacznie bardziej zaawansowanych scenariuszy:

• Generowanie i uzupełnianie kodu
• Automatyczne sugestie podczas recenzowania kodu
• Refaktoryzację wielu plików
• Analizę architektury
• Badanie incydentów bezpieczeństwa
• Optymalizację przepływów pracy CI/CD

Ponieważ GitLab uczestniczy w programie wczesnego dostępu do Google Gemini, zespoły mogą również liczyć na udostępnianie nowych modeli tuż po ich premierze.

Gemini czy Gemma? Organizacje mają teraz oba rozwiązania do wyboru

Nie każda firma ma takie same wymagania wobec sztucznej inteligencji. Część potrzebuje najnowszych, zastrzeżonych modeli. Inne wymagają pełnej kontroli nad infrastrukturą AI. Rozszerzone partnerstwo obejmuje obie te potrzeby.

Gemini do zadań wymagających wydajności i zaawansowanego wnioskowania

Najnowsze modele Gemini radzą sobie z szeroką gamą zadań programistycznych — od szybkiej pomocy w pisaniu kodu po złożoną analizę architektury i bezpieczeństwa. Dla zespołów, które chcą w pełni wykorzystać możliwości AI, Gemini to optymalny wybór.

Gemma 4 w środowiskach lokalnych

Organizacje o rygorystycznych wymogach w zakresie ładu korporacyjnego mogą teraz uruchamiać model Gemma 4 w ramach GitLab Duo Self-Hosted. Zarówno żądania, jak i odpowiedzi pozostają wewnątrz infrastruktury firmy — niezależnie od tego, czy jest to środowisko lokalne, czy chmura prywatna. W przypadku branż podlegających ścisłym regulacjom stanowi to dodatkową warstwę kontroli nad operacjami AI.

Wykorzystanie obecnych zobowiązań Google Cloud do sfinansowania GitLab

Jest tu też bardzo praktyczny aspekt związany z procesem zakupowym.

Platformy GitLab i GitLab Duo Agent Platform są teraz dostępne za pośrednictwem Google Cloud Marketplace. Dla firm, które zawarły już zobowiązania finansowe z Google Cloud, oznacza to możliwość przeznaczenia tych środków na wdrożenie GitLab i AI — bez konieczności podpisywania dodatkowych umów czy przechodzenia przez kolejne cykle przetargowe.

Krótko mówiąc: wydatki na platformę, infrastrukturę i sztuczną inteligencję odbywają się w ramach jednego modelu komercyjnego. Oznacza to:

• Możliwość wykorzystania obecnych zobowiązań wobec Google Cloud
• Konsolidację wydatków na infrastrukturę i AI
• Zmniejszenie stopnia skomplikowania procesu zakupowego
• Centralizację rozliczeń i monitorowania kosztów

Bardziej ujednolicone podejście do DevSecOps

Większość organizacji korzysta z rosnącej liczby niepowiązanych ze sobą narzędzi. Jedno do zarządzania kodem źródłowym. Drugie do wsparcia AI. Kolejne do skanowania bezpieczeństwa, zarządzania, zapewnienia zgodności z przepisami i samego wdrożenia.

Wraz ze wzrostem liczby narzędzi spada widoczność i kontrola.

Rozszerzone partnerstwo GitLab i Google Cloud łączy sztuczną inteligencję, dostarczanie oprogramowania, ład korporacyjny oraz infrastrukturę chmurową w jednym miejscu. Dzięki temu dostęp do modeli, kontrole zgodności, przepływy pracy i koszty pozostają spójne — bez wprowadzania kolejnych niezależnych systemów.

Co to oznacza dla firm

To nie jest po prostu kolejny model AI dodany do stosu technologicznego.

To opcja zarządzanego wdrożenia, szerszy wybór modeli AI oraz prostszy proces zakupu przez Google Cloud Marketplace — wszystko to zawarte w jednym ogłoszeniu.

Dla organizacji, które chcą skalować rozwój oprogramowania wspierany przez AI bez utraty kontroli nad bezpieczeństwem, zgodnością i kosztami, jest to najbardziej praktyczna droga naprzód. Innowacja i rygorystyczne zasady nadzoru nie wykluczają się nawzajem.

Zbuduj DevSecOps oparte na AI razem z Cloudfresh

Najnowsze aktualizacje GitLab i Google Cloud otwierają przed firmami realne możliwości: prostsze zarządzanie platformą, szybsze dostarczanie oprogramowania dzięki sztucznej inteligencji oraz ściślejszą kontrolę nad bezpieczeństwem i zgodnością z przepisami.

Jako GitLab Select Partner i Google Cloud Premier Partner, Cloudfresh pomaga organizacjom wdrożyć GitLab i Google Cloud w sposób, który idealnie wpisuje się w ich cele z zakresu bezpieczeństwa, zgodności z przepisami i dostarczania oprogramowania.