進入第 9 天，有點開始不知道要寫什麼了（咦

在我們繼續介紹各種 GitLab 付費功能之前，讓我們再次認識一下 GitLab 的產品定位。

有請官網的介紹圖片，如下圖

（圖片來源：about.gitlab.com）

全球 AI 熱潮，GitLab 也不落人後，這兩年原廠陸續針對 AI / ML 推出了多項功能，就連官網的口號（產品宣傳詞），也從「The One DevOps Platform」、「The Most Comprehensive DevSecOps Platform
」，改成上圖的「The most comprehensive AI-powered DevSecOps Platform」；甚至換上了有些「科技感」的圖片與配色。（但老實說，我個人不喜歡這配色 XD）

雖然口號與配色改了，但產品定位「One platform」這一點依然不變，只是這個 One 包含的東西越來越多了。如果你有持續觀察 GitLab 逐年擴充的功能多樣性，會發現它確實持續將功能包山包海，盡可能讓使用者可以在「一個平台」上搞定各種事情。

• 從本來的 DevOps，加上了 Sec 變成 DevSecOps，現在又加上了 AI / ML。
• 從本來只是滿足 Developer 的需求，逐步變成滿足「產品團隊」內各種角色的需求。
• 從滿足 DevOps 的使用情境、擴大到 DevSecOps，如今正努力要跨到 DataOps 與 MLOps 使用情境。

（圖片來源：about.gitlab.com）

而這樣一個「大平台」，當然會跟許多競爭對手的市場重疊，因此現在 GitLab 官網上也不裝了，明明以前只會列出自己有那些功能，如今則直白的寫著「Replacement for OOXX」，直接表明 GitLab 能用單一平台取代多家其他服務。

一個平台就能滿足多種使用者、使用情境、取代多種工具，而且原廠還幫你全都整合好了，這麼棒的產品不買嗎？買，哪次不買的（喂）

最後還是要做一點平衡報導，我個人的使用心得與觀察是，GitLab 原廠確實努力按著產品定位「One platform」持續擴充功能及與其他服務的整合性，但也因此戰線拉得有一點大，無法照顧好所有的戰場。

如果你團隊的 Workflow 中，並不會有什麼過於奇耙的情境與需求，那麼 GitLab 是足以因應大多數的狀況；反之，如果真的遇到了特殊的情境並非 GitLab 原生的介面或服務整合功能可以滿足，多半你就會需要自行手刻一些小程式，像是利用 GitLab API + GitLab CI 或 webhook 的方式來建立你自己的自動化解決方案，雖然增加了一些麻煩，但依然能解決你的需求。

好了，今天又是一週工作的開始，就先聊到這邊，我們明天見！

圖片來源 - 吉卜力工作室 https://www.ghibli.jp/works/porco/#&gid=1&pid=5