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OpenText Core Software Delivery Platform 與 GitLab

利用 AI 驅動的 DevOps 提供安全、可靠的軟體,節省時間並提升測試效率

OpenText™ DevOps Cloud 協助您自動化繁瑣且耗時的任務,加速整個數位價值流的生產力。

OpenText:企業 DevOps 交付的 GitLab 替代方案

透過對比可以看出,OpenText 憑藉進階的 AI、更廣泛的整合和更快的交付速度,成為 GitLab 的強大替代方案。

滑動查看更多內容 OpenText™ Core Software Delivery PlatformGitLab為什麼這很重要
功能
連接性與整合
已檢查
提供超過 250 個預建連接器和整合
X 標記

有限的外掛程式及與外部工具的整合[1]

連接至您最喜愛的工具
現代、直覺的介面
已檢查
提供易於使用且易於導航的設計
X 標記

以開發者為中心的設計限制了利害關係人的價值[2]

為所有使用者提供無縫體驗
可擴展性
已檢查
不間斷運行可擴展至數百個專案中的數千名使用者
X 標記

大型安裝需要大量資源,可能會影響規模[3]

支援創新以滿足日益增長的需求
模型驅動測試
已檢查
包含視覺引導的快速情境測試模型
X 標記

僅限手動測試案例[4]

使用視覺模型簡化測試
上市時間預測
已檢查
提供版本交付的預測
X 標記

未包括預測模型[5]

利用可行的見解避免發布延遲
AI 驅動的測試轉換
已檢查
根據腳本和影片自動生成測試使用案例
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資料缺失[5]

立即建立測試,節省時間
安全 AI
已檢查
使用資料隱私優先的 AI 模型
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AI 隱私疑慮對於組織資料的影響[6]

確保 AI 公平、公正且合規

深得領導者信賴的 OpenText

深得領導者信賴的 OpenText

利用 AI 驅動的測試和更廣泛的整合實現企業 DevOps 交付

了解 OpenText Core Software Delivery Platform 如何提供相較 GitLab 的完整 DevOps 能力,包含 250 多個預建整合、AI 驅動的測試自動化、基於模型的測試和交付預測。組織選擇 OpenText 的原因在於其能加快產品上市速度,與現有工具無縫集成,並支援複雜的企業級軟體交付。

選擇 OpenText Core 軟體交付平台而非 GitLab 的首要原因

利用內建的 AI 和 LLM 加速應用程式的交付和測試,以達到無與倫比的速度與效率

  • 241%
    三年後的投資報酬率
    正如 Forrester Consulting 所證實,OpenText 提供可衡量的投資報酬率,幫助您快速且有效地最大化您的投資效益
  • 250+
    無縫整合
    從 Jira 和 ServiceNow 到 Azure DevOps,OpenText 與您已使用的工具整合,並提供 API 以連接任何系統。
  • 35%
    更快的上市時間
    利用 AI 驅動的自動化加速開發和交付,減少瓶頸並加速創新
  • 安全
    值得信任的 AI
    選擇一個致力於資料隱私、安全和道德的合作夥伴 — 保護您的資料、消除偏見,並確保在每個步驟中獲得信任
  • 合規
    永不妥協
    利用內建的合規性和企業級安全性,隨時保持稽核就緒、降低風險,並符合最嚴格的產業規範
  • 無需編碼
    簡化測試
    輕鬆執行強大且無需腳本的測試——不需要任何程式設計經驗。在幾分鐘內啟動自動化測試

我們能如何幫助您?

註腳

註腳

  1. [1] 不喜歡:「它的外掛程式非常有限,與外部工具的整合也很有限。」– Gartner Peer Insights,《優質版本控制工具》,2023 年
  2. [2] 不喜歡:「GitLab 的問題、史詩、倦怠圖表的使用者介面更適合不擅長與領導層和利害關係人溝通的開發人員。」– Gartner Peer Insights,GitLab 在敏捷專案管理中的潛力與限制,2024 年
  3. [3]不喜歡:「它可能會耗用大量資源,尤其是在有許多活躍使用者的大型裝置中。」– Gartner Peer Insights,《優秀的版本控制工具》,2023 年
  4. [4] 支援的 GitLab 測試類型 - GitLab,使用 GitLab CI/CD 進行測試並在合併請求中生成報告,截至 2025 年 3 月 24 日
  5. [5]《GitLab Duo 功能摘要 - GitLab》,GitLab Duo,截至 2025 年 3 月 24 日
  6. [6] 不喜歡:「使用 AI 處理內部組織資料的隱私疑慮。」– Gartner Peer Insights,《分析 GitLab 的 AI 功能:從程式碼修復到根本原因分析》,2024 年