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OpenText Core Software Delivery Platform 与 GitLab

提供安全可靠的软件,配合 AI 驱动的 DevOps,同时节省时间并提升测试质量

OpenText™ DevOps Cloud 可助您自动处理繁琐且耗时的任务,以加速提升整个数字价值流的生产力

OpenText:企业级 DevOps 交付的 GitLab 替代方案

通过对比可以看出,OpenText 凭借先进的人工智能、更广泛的集成和更快的交付速度,成为 GitLab 的强大替代方案。

滑动页面,查看更多内容 OpenText™ Core Software Delivery PlatformGitLab为什么这很重要
功能
连接和集成
已勾选
提供超过 250 个预构建连接器和集成
X 标记

有限的插件和外部工具集成[1]

连接到您最喜欢的工具
现代化的直观界面
已勾选
提供易于使用且便于导航的用户友好型设计
X 标记

以开发者为中心的设计限制了利益相关者的价值[2]

为所有用户提供无缝体验
可扩展性
已勾选
在数百个项目中不间断地扩展到数千名用户
X 标记

大型安装需要大量资源,这可能会影响规模[3]

支持创新,满足日益增长的需求
基于模型的测试
已勾选
包含视觉引导的快速场景测试模型
X 标记

仅手动测试用例[4]

使用视觉模型简化测试
上市时间预测
已勾选
提供版本发布交付预测
X 标记

不包含预测模型[5]

通过可操作的见解避免发布延迟
AI 驱动的测试转换
已勾选
从脚本和视频自动生成测试
X 标记

数据缺失[5]

即时创建测试,节省时间
安全的人工智能
已勾选
使用数据隐私优先的 AI 模型
X 标记

组织数据的 AI 隐私问题[6]

确保公平、公正和合规的 AI

领导者为何选择 OpenText

领导者为何选择 OpenText

通过 AI 驱动的测试和更广泛的集成实现企业级 DevOps 交付

了解 OpenText™ Core Software Delivery Platform 相较于 GitLab 如何提供全面的 DevOps 功能:250 多个预构建集成、AI 驱动型测试自动化、基于模型的测试以及交付预测。组织之所以选择 OpenText,是因为它能缩短上市时间、与现有工具无缝集成,且可为复杂的企业级软件交付提供支持。

选择 OpenText Core Software Delivery Platform 而非 GitLab 的主要原因

利用内置 AI 和 LLM 加快应用程序交付和测试,实现无与伦比的速度和效率

  • 241%
    在三年内取得投资回报
    经 Forrester Consulting 证实,OpenText 提供可衡量的投资回报率,帮助您快速高效地实现投资最大化。
  • 250+
    无缝集成
    从 Jira 和 ServiceNow 到 Azure DevOps,OpenText 可以与您已经使用的工具集成,并通过 API 连接任何系统。
  • 35%
    更快的上市速度
    利用 AI 驱动的自动化加速开发和交付,减少瓶颈并加快创新
  • 安全
    值得信赖的 AI
    选择一个致力于维护数据隐私、安全和道德的合作伙伴——保护您的数据、消除偏见,并确保每个环节都值得信赖
  • 合规性
    毫不妥协
    通过内置的合规性和企业级安全性,随时准备审计、降低风险并满足最严格的行业法规要求
  • 无代码
    测试变得简单
    轻松运行功能强大的无脚本测试,而无需编码经验。几分钟内即可启动自动化测试

我们能提供什么帮助?

脚注

脚注

  1. [1]不足之处:“它的插件非常有限,与外部工具的集成也很有限。”——Gartner Peer Insights,“一款出色的版本控制工具”,2023 年
  2. [2] 不喜欢:“GitLab 问题、史诗、燃尽图用户界面更适合开发人员,而非领导层和利益相关者。”——Gartner Peer Insights,《GitLab 在敏捷项目管理中的潜力和局限性》,2024 年
  3. [3] 不足之处:“它可能会耗费大量资源,尤其是在拥有众多活跃用户的大型装置中。——Gartner Peer Insights,“一款出色的版本控制工具”,2023 年
  4. [4] GitLab 支持的测试类型——GitLab,“使用 GitLab CI/CD 进行测试并在合并请求中生成报告”,截至 2025 年 3 月 24 日
  5. [5] GitLab Duo 功能总结 - GitLab Duo,截至 2025 年 3 月 24 日
  6. [6] 不足之处:“使用 AI 处理组织内部数据的隐私问题。”——Gartner Peer Insights,“分析 GitLab 的 AI 能力:从代码修复到根本原因分析”,2024 年