Vergleich GitHub vs GitLab: Repositories, PR/MR-Workflow, CI/CD, Sicherheit, Self-Hosting, Preise und welche Plattform für welche Teams am besten passt.

GitHub und GitLab sind Plattformen zum Hosten von Git-Repositories — gemeinsame „Heime“ für euren Code, in denen Teams Versionen speichern, Änderungen prüfen und Software zusammen ausliefern können.
Beide Produkte erledigen dieselben Kernaufgaben:
Eine einfache Trennung ergibt sich aus der Standard-Schwerpunktsetzung:
In der Praxis gibt es große Überschneidungen. GitHub kann dank GitHub Actions und dem Marketplace sehr „plattformartig“ wirken, während GitLab auch einfach nur als Git-Host genutzt werden kann, ohne alle eingebauten Tools zu übernehmen.
Dies ist ein praxisorientierter Vergleich darüber, wie Teams tatsächlich in jedem Produkt arbeiten: Repo-Basics, Code-Review-Fluss (PRs vs MRs), Planung, CI/CD, Sicherheit, Hosting und Preis-/Nachteile.
Er ist keine Markenwerbung. Es gibt keinen universellen Gewinner; die richtige Wahl hängt von eurem Workflow, Compliance-Anforderungen, Hosting-Präferenzen und Budget ab.
Dieser Leitfaden richtet sich an Teams, die eine Git-Hosting-Plattform wählen (oder neu bewerten), einschließlich:
Wenn ihr die Namen schon kennt, aber Klarheit darüber wollt, was sich im Alltag für Entwickler und Manager ändert, lest weiter.
Auf der Basisebene bieten GitHub und GitLab gehostete Git-Repositories mit den Essentials: Clone, Branching, Tags und eine Web-UI zum Durchsuchen des Codes. Die wirklichen Unterschiede zeigen sich bei Zugriffssteuerungen, Governance-Guardrails und wie gut jede Plattform mit „Real‑World“-Repo-Größen umgeht.
Beide Plattformen unterstützen öffentliche und private Repositories sowie Organisations-/Gruppenstrukturen zur Verwaltung, wer Code sehen und ändern darf. Beim Vergleich solltet ihr darauf achten, wie euer Team täglich Zugriffe verwaltet:
Forking und Branching sind in beiden erstklassig, aber Schutzregeln sind dort, wo Teams Fehler vermeiden.
Bewertet, ob ihr durchsetzen könnt:
main/master pushen darfrelease/* vs feature/*)Diese Guardrails sind oft wichtiger als die UI — sie verhindern, dass dringende Fixes zu versehentlichen Breakages werden.
Wenn ihr große Binaries oder ML-Assets speichert, vergleicht Git LFS-Support und Quotas. Für große Repos und Monorepos testet die Performance mit eurer Realität: Repo-Browsing-Geschwindigkeit, Clone-Zeiten und wie schnell Diffs und Dateiansichten in der Weboberfläche laden.
Beide Plattformen können Releases veröffentlichen, die mit Tags verknüpft sind, und Dateien anhängen (Installer, Binaries, Changelogs). Typische Workflows umfassen das Taggen einer Version, Generieren von Release-Notes und Hochladen von Build‑Outputs — nützlich für interne Tools und Kundenprodukte.
GitHub und GitLab unterstützen beide einen „Änderung vorschlagen → prüfen → mergen“-Flow, aber die Bezeichnung und ein paar Voreinstellungen unterscheiden sich.
Funktional repräsentieren beide einen Satz von Commits aus einem Branch, der in einen Zielbranch (oft main) gemerged werden soll.
Beide Plattformen unterstützen erforderliche Approvals, Branch-Protection und CODEOWNERS‑ähnliche Regeln, die automatisch Reviews von den richtigen Personen anfordern.
GitHubs CODEOWNERS integriert sich eng mit erforderlichen Reviewern, wodurch es üblich ist, „mindestens eine Zustimmung von jedem verantwortlichen Team“ zu erzwingen. GitLab bietet ähnliche Kontrollen über Approval-Regeln und Dateibesitzmuster.
Auf der Konversationsseite bieten beide threaded Inline-Kommentare und Resolve/Unresolve‑Flows. GitLab betont öfter, dass „Threads vor dem Merge aufgelöst sein sollten“, während GitHub häufig auf Review‑States (Approved / Changes requested) plus Status-Checks setzt.
GitHub-PR-Reviews unterstützen suggested changes, die ein Autor per Klick übernehmen kann. GitLab bietet ebenfalls Suggestions, und beide integrieren sich mit Formatierungstools und Bots.
Automatisierung kann das Mergen blockieren, bis Checks bestanden sind:
Das Zuweisen von Reviewern ist in beiden einfach: Reviewer auswählen, optional einen Assignee setzen und CODEOWNERS die richtigen Stakeholder anfordern lassen.
Beide erleichtern die Verbindung von Arbeit mit Tracking:
#123)GitLab fördert zusätzlich einen engeren Issue→MR-Flow innerhalb desselben Produkts, während GitHub oft Cross‑Linking zwischen Issues, PRs und Projects bevorzugt.
Eine Git-Hosting-Plattform ist nur so nützlich wie ihre täglichen Koordinationstools. Beide decken Essentials ab — Issues, Planungsboards und leichtgewichtige Dokumentation — aber sie wirken unterschiedlich in der Praxis.
GitHub Issues sind unkompliziert und weit verbreitet vertraut. Labels, Assignees, Milestones und Issue-Templates (für Bugs, Features, Support) erleichtern standardisierte Intake-Prozesse. Das GitHub-Ökosystem bedeutet zudem, dass viele Drittanbieter-Add‑ons GitHub Issues voraussetzen.
GitLab Issues bieten ähnliche Grundlagen, mit starker Unterstützung für Workflows, die eng an Entwicklungsphasen angelehnt sind. GitLab neigt dazu, mehr „Prozess“ innerhalb der Plattform zu halten, was Tool‑Sprawl reduzieren kann, wenn man einen zentralen Hub wünscht.
GitHub Projects (das neue Projects‑Erlebnis) bietet flexible Kanban-Boards, die Issues und Pull Requests einbinden können, mit Custom Fields für Status, Priorität und mehr. Es ist stark für cross‑Repo-Planung und Produkt‑Roadmaps.
GitLab Boards sind eng mit Labels, Milestones und Iterations verbunden, was ein Vorteil ist, wenn euer Team diese Konzepte bereits verwendet. Viele Teams mögen, wie natürlich das Board die Issue-Taxonomie widerspiegelt.
Beide bieten Wikis und Markdown‑Dokumentation im Repo. GitHub drängt Teams oft dazu, Docs im Repo zu halten (README, /docs) und optional ein Wiki zu nutzen. GitLab enthält ein integriertes Wiki, das einige Teams als internes Handbuch nutzen.
GitHub-Benachrichtigungen sind mächtig, können aber laut werden; Teams nutzen oft gezielte Watch‑Einstellungen und Label‑Disziplin. GitLab-Notifications sind ähnlich konfigurierbar, und viele Teams schätzen, dass Diskussionen stärker an Issues und Merge Requests hängen bleiben.
Faustregel: Wenn euer Kollaborationsstil „leichtgewichtig und flexibel“ ist, wirkt GitHub oft einfacher. Wenn ihr „alles an einem Ort“ bevorzugt, passt GitLabs integrierter Ansatz besser.
CI/CD ist der Bereich, in dem GitHub und GitLab am unterschiedlichsten wirken. Beide können euren Code bauen, testen und deployen, aber die Organisation unterscheidet sich — und das beeinflusst, wie schnell ein Team Pipelines standardisiert.
GitHub Actions basiert auf Workflows (YAML-Dateien in .github/workflows/), die bei Events wie Pushes, Pull Requests, Tags oder Zeitplänen laufen. Jobs laufen auf Runners:
Ein großer Vorteil ist der Actions Marketplace: Tausende wiederverwendbare Schritte (für Build, Packaging, Deployment, Notifications). Das beschleunigt das Setup, bedeutet aber auch, dass ihr Third-Party-Actions prüfen solltet (Versionen pinnen, Publisher verifizieren).
GitLab CI zentriert sich um eine .gitlab-ci.yml, die Pipelines und Stages (build → test → deploy) definiert. Wie bei GitHub gibt es Runner (GitLab-gehostet auf manchen Plänen oder self-managed).
GitLab punktet oft bei Konsistenz: CI/CD ist eng integriert mit Environments, Deployments und Approvals. GitLab bietet CI-Templates und include-Patterns, was das Teilen standardisierter Pipeline-Bausteine über viele Repositories erleichtert.
Vor der Entscheidung bestätigt Support für:
Auch mit starken nativen CI/CD-Funktionen fügen Teams manchmal externe Tools hinzu für:
Wenn ihr bereits eine bestimmte Deployment-Plattform nutzt, priorisiert, wie nahtlos jede Option damit integriert.
Sicherheit ist ein Bereich, in dem „auf dem Papier ähnlich“ schnell in bedeutende Unterschiede in Sachen Risiko im Alltag umschlägt. Beide bieten starke Optionen, aber die tatsächlich verfügbaren Fähigkeiten hängen stark vom Tarif, Add‑Ons und davon ab, ob ihr Cloud oder self‑managed nutzt.
Trennt beim Vergleich was vorhanden ist von was ihr tatsächlich im gewählten Tarif aktivieren könnt.
Wichtige Scan-Optionen:
Prüft außerdem, ob Scans in privaten Repos standardmäßig laufen, ob sie einen bezahlten Tarif erfordern und wie Ergebnisse dargestellt werden (PR/MR‑Annotationen, Dashboards, Exportmöglichkeiten).
Secret-Scanning hat oft den höchsten ROI, weil Unfälle passieren: API-Keys in Commits, Tokens in Build-Logs, Credentials in Configs.
Vergleicht:
Für regulierte Teams geht es weniger um „können wir sicher reviewen?“ und mehr um „können wir beweisen, dass wir es getan haben?“
Prüft:
Bevor ihr entscheidet, erstellt eine Must-Have-Checkliste und vergleicht jedes Element gegen den exakten Tarif, den ihr kaufen wollt — geht nicht davon aus, dass Features standardmäßig enthalten sind, nur weil sie irgendwo im Produkt existieren.
Wo ihr eure Git-Plattform betreibt, beeinflusst alles Weitere: Sicherheitslage, Admin-Aufwand und wie schnell ihr Teams an Bord bekommt.
Beide Anbieter bieten Managed-Services. Ihr erhaltet Accounts, Orgs/Groups, Repositories und typischerweise CI/CD mit minimaler Einrichtung.
Cloud-Hosting ist meistens die richtige Default-Wahl, wenn:
Der Kompromiss ist Kontrolle: Ihr seid vom Release‑Rhythmus, Wartungsfenstern und den verfügbaren Regionen des Anbieters abhängig.
Beide Plattformen bieten self-hosted Optionen. GitLab wird oft als stärker „All‑in‑one“ für self‑managed DevOps-Setups wahrgenommen. GitHubs Self-Hosted-Option ist typischerweise GitHub Enterprise Server, das viele Unternehmen hinter der Firewall betreiben.
Self‑Managed passt, wenn:
Eine eigene Instanz ist nicht „installieren und vergessen“. Plant ein für:
Wenn ihr keine Ops-Plattform oder kein Team habt, das das übernehmen kann, ist SaaS oft realitätsbedingt günstiger, selbst wenn Lizenzkosten auf dem Papier höher aussehen.
Self‑Managed erleichtert die Datenresidenz, weil ihr steuert, wo die Daten liegen. Bei SaaS klärt ab, welche Regionen unterstützt werden und ob eure Compliance-Abteilung vertragliche Garantien braucht.
CI/CD fügt eine weitere Ebene hinzu: Viele Organisationen nutzen private Runner selbst bei SaaS, damit Builds im VPN laufen, auf interne Services zugreifen können und keine Credentials preisgegeben werden.
Self‑Hosting lohnt sich meist, wenn Compliance, Isolation oder berechenbare interne Konnektivität eine harte Anforderung sind — nicht nur ein „Nice-to-have“. Wenn euer Ziel schnelleres Shipping mit weniger Admin-Aufwand ist, startet mit SaaS und ergänzt bei Bedarf private Runner; prüft Self‑Managed nur, wenn echte Grenzen erreicht sind.
Preis ist selten „nur“ ein Seat-Preis. Beide Anbieter bündeln und messen unterschiedliche Teile des Workflows — Quellcode-Hosting, CI/CD-Compute, Storage und Enterprise-Kontrollen. Eine Checkliste hilft, Überraschungen nach der Einführung zu vermeiden.
Definiert, welche Rollen als „Seats“ in eurer Org gelten. Üblicherweise sind das alle, die Zugriff auf private Repos, erweiterte Review‑Kontrollen oder Governance auf Organisations‑Ebene benötigen.
Praktische Prüfung: Habt ihr gelegentliche Mitwirkende (Contractors, Designer, Security-Reviewer), die für ein paar Monate Zugriff brauchen? Schätzt Seat-Churn und wie oft ihr Nutzer hinzufügt/entfernt.
CI ist häufig der größte Kostenfaktor:
Checklist-Fragen:
Storage ist nicht nur Git-Daten:
Teams unterschätzen oft Artefakt-Retention. Wenn ihr Artefakte 90–180 Tage aus Compliance- oder Debug-Gründen aufbewahrt, kann Storage schnell wachsen.
Bevor ihr „wir starten kostenlos“ entscheidet, überprüft Limits, die reale Arbeit beeinträchtigen:
Wenn euer Workflow bei jedem Commit CI läuft, zwingt ein enges CI‑Limit oft früh zu einem Upgrade.
Auch wenn ihr nicht „Enterprise“ seid, können bestimmte Kontrollen Pflicht sein:
Diese Funktionen sind oft tarifgebunden — behandelt sie als Anforderungen, nicht als „Nice-to-have“.
Team size (paid seats): ____
Seat price / month: ____
CI pipelines per day: ____
Avg minutes per pipeline: ____
Monthly CI minutes = pipelines/day * minutes * 30 = ____
Included CI minutes: ____
Overage rate (if any): ____
Estimated CI overage cost / month: ____
Storage needed (LFS + artifacts + registry): ____ GB
Included storage: ____ GB
Overage rate: ____
Estimated storage overage / month: ____
Self-hosted runners? (Y/N)
If Y: infra cost / month: ____ + ops time: ____ hours
Enterprise requirements (SSO, audit, policies): list = ____
Plan needed: ____
Total estimated monthly cost: ____
Total estimated annual cost: ____
Füllt es zweimal aus — einmal pro Plattform — und ihr seht schnell, ob der „günstigere“ Plan günstiger bleibt, wenn CI und Storage eingerechnet sind.
Der Wechsel zwischen GitHub und GitLab betrifft meist weniger das Verschieben von Git-History (das ist meist trivial) als das Übertragen der „Sachen um das Repo herum“, ohne die Arbeitsweise der Teams zu zerstören.
Beginnt mit einer klaren Inventarliste, damit nichts Wichtiges zurückbleibt:
Interoperabilität steht oft und fällt mit Integrationen, nicht mit dem Git-Server selbst. Listet alles auf, das eure aktuelle Plattform nutzt:
Wenn Automatisierung Status-Posts, Kommentare oder Release-Notes erstellt, bestätigt die entsprechenden API‑Endpunkte und Berechtigungen im Zielsystem.
Ein pragmatischer Pfad:
Nach jedem Batch prüfen:
Wenn Teams klonen, reviewen und vom neuen Zuhause aus ohne Workarounds shippenn können, ist es Zeit, die alte Plattform außer Betrieb zu nehmen.
Usability im Alltag ist so wichtig wie große Features. Die meisten Teams arbeiten in der UI: Code finden, Änderungen reviewen, Fehlerursachen finden und Arbeit mit minimaler Reibung vorantreiben.
GitHub wirkt oft leichter und „repo-first“, mit direkter Navigation zu Dateien, Commits und PR-Diskussionen. GitLab ist breiter aufgestellt — weil es ein All-in-One‑DevOps-Tool sein will — und kann dichter wirken, besonders wenn euer Team hauptsächlich Quellcode und Reviews braucht.
Suche und Navigation summieren kleine Unterschiede. Wenn euer Team oft zwischen Repos, Branches und historischem Kontext springen muss, prüft, wie schnell euch jede Plattform vom „Ich erinnere mich an eine Änderung…“ zur exakten Commit-, Datei- oder Diskussionsstelle bringt.
Gutes Onboarding reduziert Tribal Knowledge. Beide Plattformen unterstützen Templates, aber unterschiedlich:
CONTRIBUTING und Pull-Request-Templates.Unabhängig von der Plattform: Investiert in eine klare „Getting Started“-Dokumentation und legt sie nahe an die Arbeit (z. B. Root-README oder /docs).
Automatisierung macht Developer Experience messbar: weniger manuelle Schritte, weniger gebrochene Builds und höhere Konsistenz.
GitHub punktet mit einem großen Ökosystem — Apps und Integrationen für alles von Dependency-Updates bis Release-Notes. GitLab glänzt oft, wenn ihr mehr davon paketiert und konsistent über Source, Issues und CI/CD haben wollt.
Achtet auf:
GitHub vs GitLab ist eine große Plattformentscheidung — viele Teams möchten aber auch die Zeit von Idee → lauffähiger Code verkürzen. Hier kann Koder.ai beide Optionen ergänzen.
Koder.ai ist eine Vibe‑Coding-Plattform, mit der ihr Web-, Backend- und Mobile‑Apps über eine Chat‑Schnittstelle bauen und den Quellcode anschließend in GitHub oder GitLab exportieren könnt wie jedes andere Projekt. Teams nutzen Snapshots und Rollbacks für schnelle Iteration und verlassen sich anschließend auf PR/MR-Reviews und CI-Pipelines für Governance, sobald der Code im Repo liegt.
Benachrichtigungen sind ein unterschätzter Produktivitätshebel. Wenn Alerts zu laut sind, gehen wichtige Meldungen unter; sind sie zu leise, stagnieren Reviews und Fixes.
Testet die Benachrichtigungskontrollen und mobilen Apps beider Plattformen mit realen Workflows: Code‑Review-Threads, CI‑Fehler, Erwähnungen und Approvals. Die beste Wahl ist die, die euer Team auf „hohen Signalanteil“ tunen kann — richtige Leute bekommen die richtige Erinnerung zur richtigen Zeit, ohne dauerhafte Unterbrechung.
Die Wahl zwischen GitHub und GitLab wird einfacher, wenn ihr bei euren Team‑Constraints und Zielen ansetzt.
Für kleine Teams (oder primär Open Source) ist GitHub oft der Weg mit den geringsten Reibungsverlusten. Mitwirkende haben oft bereits Accounts, Discovery ist stark und der Pull-Request-Workflow ist üblich.
GitLab kann trotzdem passen, wenn ihr eine All‑in‑one-Lösung mit eingebauter CI/CD und Planung im selben Tool wollt. GitHub gewinnt jedoch meist bei Community-Reichweite und Contributor-Vertrautheit.
Produktteams, die Planung, Reviews und Auslieferung balancieren, finden GitLab oft attraktiv, weil Issues, Boards und GitLab CI eng integriert und über Projekte hinweg konsistent sind.
GitHub funktioniert ebenfalls gut — besonders wenn ihr bereits Best‑of‑Breed-Addons nutzt (z. B. separate Planungstools) und auf GitHub Actions standardisieren wollt.
Wenn Auditierbarkeit, Governance und Approvals entscheiden, kann GitLabs „Single‑Platform“-Ansatz Compliance vereinfachen: weniger bewegliche Teile und klarere Nachverfolgbarkeit von Issue → Code → Pipeline → Deployment.
Gleichzeitig ist GitHub eine starke Enterprise‑Option, wenn ihr auf das größere Ökosystem setzt und Enterprise‑Kontrollen, Policy‑Enforcement und Integrationen mit bestehenden Identity‑/Security‑Tools braucht.
Platform-Teams legen Wert auf Standardisierung und Compute-Management. GitLab ist attraktiv, wenn ihr zentrale Kontrolle über Runner, Templates und CI‑Konventionen über viele Gruppen hinweg wollt.
GitHub kann genauso effektiv sein, wenn ihr auf Actions, wiederverwendbare Workflows und gehostete/self-hosted Runner standardisiert — besonders, wenn Entwickler bereits in GitHub arbeiten und das Platform-Team dort „treffen“ möchte.
Die Entscheidung wird leichter, wenn ihr aufhört, jedes Feature zu vergleichen, und stattdessen aufschreibt, was euer Team wirklich braucht.
Startet mit einer kurzen Liste (5–8) von Must‑Haves — Anforderungen, die Adoption blockieren würden. Typische Beispiele:
Liste dann Nice‑to‑Haves — Qualitätsmerkmale, die Präferenz, aber nicht Eignung bestimmen sollten.
Erstellt eine Scorecard mit gewichteten Kriterien, damit die lauteste Meinung nicht automatisch gewinnt.
Ein einfaches Template:
Legt das in ein geteiltes Dokument, damit es später für andere Tools wiederverwendbar ist.
Zeitlich begrenzter Test (1–2 Wochen): validiert Must‑Haves mit realen Workflows.
Pilotprojekt (2–4 Wochen): wählt ein repräsentatives Repo und bezieht CI, Code‑Review und Release‑Schritte ein.
Gesamtkosten schätzen: berücksichtigt Lizenzen, CI-Compute für Runner, Admin‑Zeit und notwendige Add‑ons. Wenn ihr Preis‑Kontext braucht, startet mit /pricing.
Wenn eine Option ein Must‑Have nicht erfüllt, ist die Entscheidung getroffen. Wenn beide bestehen, wählt die Option mit höherer Scorecard‑Summe und geringerem Betriebsrisiko.
Sie überschneiden sich stark: Beide hosten Git-Repositories, unterstützen Code-Review, Issues und CI/CD. Der praktische Unterschied liegt in der Schwerpunktsetzung:
Wählen Sie danach, ob Sie lieber „eine Plattform für alles“ oder „Best-of-breed“-Integrationen wollen.
Vergleichen Sie die täglichen Grundlagen, die Fehler verhindern und den Verwaltungsaufwand reduzieren:
main pushen darf).PRs (GitHub) und MRs (GitLab) beschreiben dasselbe: ein Satz von Commits in einem Branch, der in einen Zielbranch gemerged werden soll.
Wichtige Workflow-Unterschiede zum Testen:
Richten Sie Guardrails ein, die zu Ihrem Shipping-Modell passen:
Modellieren Sie zuerst Ihre Pipeline-Bedürfnisse:
.github/workflows/, großes Ökosystem via Marketplace, einfache Wiederverwendung durch Actions und wiederverwendbare Workflows..gitlab-ci.yml mit Stages, starke Integration in Environments/Deployments, gute Standardisierung via Templates und include.Wenn Ihnen „viele Integrationen schnell“ wichtig sind, tendiert Actions zu Vorteil. Wenn Sie „konsistente Pipelines überall“ brauchen, sind GitLab-CI-Templates ein Plus.
Testen Sie die „wirklichen Kostentreiber“, nicht nur Feature-Checkboxen:
Machen Sie eine Trial mit einem repräsentativen Repo und messen Sie Laufzeit, Flakiness und Aufwand.
Prüfen Sie, was in dem von Ihnen geplanten Tarif tatsächlich enthalten ist und wie Ergebnisse in Reviews auftauchen:
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie Sicherheitsergebnisse exportieren oder aufbewahren können, wenn Sie Audit- oder Berichtspflichten haben.
Cloud (SaaS) ist meist die beste Wahl, wenn Sie schnellen Start ohne Administrationsaufwand wollen. Self-managed ist erforderlich, wenn Kontrolle eine harte Vorgabe ist.
Wählen Sie SaaS, wenn Sie:
Wählen Sie Self-managed, wenn Sie:
Modellieren Sie neben dem Seat-Preis auch diese laufenden Variablen:
Eine einfache Tabelle mit Ihrem Pipeline-Volumen und Artefakt-Retention macht oft schnell klar, welche Option langfristig günstiger ist.
Behandeln Sie die Migration als Umzug von „Repo + allem drumherum":
.github/workflows/*.yml ↔ .gitlab-ci.yml, Secrets/Variablen, Runner.Reduzieren Sie Risiko durch Pilot-Repo, Migration in Batches und Post-Migration-Checks für Berechtigungen, Pipelines und Schutzregeln.
.github/workflows/*.yml.gitlab-ci.ymlWenn diese passen, spielen UI-Unterschiede eine viel geringere Rolle.
release/*hotfix/*Führen Sie dann einen kleinen Pilotlauf durch und prüfen Sie, ob Regeln umgangen werden können (auch durch Admins, falls relevant).
Viele Teams nutzen SaaS und betreiben zusätzlich self-hosted Runner, damit Builds im VPN laufen.