Entdecken Sie die besten Alternativen zu GitLab Information Technology für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu GitLab Information Technology zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu GitLab Information Technology ist GitHub. Andere ähnliche Apps wie GitLab Information Technology sind GitLab, Salesforce Platform, CloudBees, und Jenkins. GitLab Information Technology Alternativen finden Sie in DevOps-Plattformen, aber sie könnten auch in Kontinuierliche Integrationswerkzeuge oder Versionskontroll-Hosting-Software sein.
GitHub ist der beste Ort, um Code mit Freunden, Kollegen, Klassenkameraden und völlig Fremden zu teilen. Über zwei Millionen Menschen nutzen GitHub, um gemeinsam erstaunliche Dinge zu entwickeln.
Eine Open-Source-Webschnittstelle und Versionskontrollplattform basierend auf Git.
Platform as a Service (PaaS) beseitigt die Kosten und Komplexität der Bewertung, des Kaufs, der Konfiguration und Verwaltung aller Hardware und Software, die für maßgeschneiderte Anwendungen benötigt werden.
Jenkins ist eine Anwendung, die die Ausführung wiederholter Aufgaben überwacht, wie zum Beispiel das Erstellen eines Softwareprojekts oder von Cron ausgeführte Aufgaben.
CircleCI bietet Ihnen alle Vorteile der kontinuierlichen Integration ohne die Kopfschmerzen der Wartung.
Red Hat Ansible Automation Platform ist eine einfache Möglichkeit, Apps und Infrastruktur zu automatisieren. Anwendungsbereitstellung + Konfigurationsmanagement + kontinuierliche Bereitstellung.
Automatisieren Sie Ihre Builds und Bereitstellungen mit Pipelines, damit Sie weniger Zeit mit den Details verbringen und mehr Zeit kreativ sein können.
Copado DevOps integriert Sicherheitsbest Practices in die agile Planung, CI/CD und das Testen, um die Softwarebereitstellung sicher zu beschleunigen.
Harness ist die erste Continuous-Delivery-as-a-Service-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um den gesamten Prozess der Bereitstellung von Code vom Artefakt bis zur Produktion zu vereinfachen – schnell, sicher, geschützt und wiederholbar.