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Novos relatórios do Google Analytics e aplicativo Azure Boards para Slack - Atualização do Sprint 155

  • Artigo

Na Atualização da Sprint 155 do Azure DevOps, apresentamos novos relatórios do Azure Boards para facilitar o controlo de métricas importantes da equipa. Verá os novos relatórios no separador Análise nos hubs Quadros, Registo de Tarefas Pendentes e Sprint. Estes relatórios são totalmente interativos e ajustáveis para atender às suas necessidades.

Além disso, temos o gosto de anunciar a nova aplicação Azure Boards para Slack. A aplicação permite monitorizar a atividade do item de trabalho e criar itens de trabalho a partir do seu canal do Slack.

Confira a lista de recursos abaixo para saber mais.

O que há de novo no Azure DevOps

Funcionalidades

Geral:

Quadros do Azure:

Repositórios do Azure:

Artefactos do Azure:

Azure Pipelines:

   Multi-stage YAML pipelines (Pipelines YAML de várias fases)

  VMs alojadas

Kubernetes

Teste

  Experiências do Azure

Integrações

Geral

Convidar colaboradores do GitHub para o Azure DevOps

Agora você pode convidar colaboradores do GitHub para o Azure DevOps quando estiver conectado com sua identidade do GitHub. Você pode pesquisar e convidar outros usuários do GitHub na página inicial do Projeto e na página Usuários nas configurações da organização.

Invite GitHub collaborators into Azure DevOps.

Esse recurso deve ser habilitado para organizações existentes por meio de uma configuração em Políticas nas configurações da organização. No entanto, ele é ativado por padrão para organizações criadas por uma identidade do GitHub.

Enable for existing organizations.

Nota

Esse recurso não está disponível para usuários que não são do GitHub, mesmo que a política esteja ativada.

Para saber mais sobre como convidar membros da equipe, consulte a documentação aqui. Se você estiver tendo problemas para se conectar ao Azure DevOps usando o GitHub, consulte as perguntas frequentes sobre solução de problemas de autenticação e solicitação de usuários do GitHub.

Azure Boards

Obter informações sobre o estado de funcionamento da sua equipa com três novos relatórios do Azure Boards

Você não pode consertar o que não pode ver. Portanto, você quer manter um olho atento sobre o estado e a saúde de seus processos de trabalho. Com esses relatórios, estamos facilitando o acompanhamento de métricas importantes com o mínimo de esforço nos Painéis do Azure.

Os três novos relatórios interativos são: Burndown, Cumulative Flow Diagram (CFD) e Velocity. Você pode ver os relatórios na nova guia de análise.

Métricas como burndown de sprint, fluxo de trabalho e velocidade da equipe dão a você a visibilidade do progresso da sua equipe e ajudam a responder a perguntas como:

  • Quanto trabalho nos resta neste sprint? Estamos no caminho certo para completá-lo?
  • Qual é a etapa do processo de desenvolvimento mais longa? Podemos fazer alguma coisa a esse respeito?
  • Com base em iterações anteriores, quanto trabalho devemos planejar para o próximo sprint?

Nota

Os gráficos mostrados anteriormente nos cabeçalhos foram substituídos por esses relatórios aprimorados.

Os novos relatórios são totalmente interativos e permitem ajustá-los às suas necessidades. Você pode encontrar os novos relatórios na guia Analytics em cada hub.

  • O gráfico de burndown pode ser encontrado no hub Sprints.

    Analytics tab in Sprint hub.

  • Os relatórios CFD e Velocity podem ser acessados na guia Analytics em Painéis e Backlogs clicando no cartão relevante.

    CFD and velocity reports in boards.

Com os novos relatórios você tem mais controle e informações sobre sua equipe. Seguem-se alguns exemplos:

  • Os relatórios Sprint Burndown e Velocity podem ser definidos para usar a contagem de itens de trabalho ou a soma do trabalho restante.
  • Você pode ajustar o período de tempo do burndown do sprint sem afetar as datas do projeto. Então, se sua equipe costuma passar o primeiro dia de cada planejamento de sprint, agora você pode combinar o gráfico para refletir isso.
  • O gráfico Burndown agora tem uma marca d'água mostrando fins de semana.
  • O relatório CFD permite remover colunas do quadro, como Design, para obter mais foco no fluxo sobre o qual as equipes têm controle.

Aqui está um exemplo do relatório CFD mostrando o fluxo para os últimos 30 dias da lista de pendências do Stories.

Example of the CFD report.

O gráfico de velocidade agora pode ser rastreado para todos os níveis de lista de pendências. Por exemplo, agora você pode adicionar Recursos e Épicos, enquanto antes o gráfico anterior suportava apenas Requisitos. Aqui está um exemplo de um relatório de velocidade para as últimas 6 iterações da lista de pendências de recursos.

Example of a velocity report.

Aplicação Azure Boards para Slack

Temos o prazer de anunciar o novo aplicativo Azure Boards para Slack. Com este aplicativo, você pode monitorar a atividade do item de trabalho e criar itens de trabalho a partir do seu canal do Slack.

O aplicativo permite que você configure e gerencie assinaturas de eventos, incluindo criação e atualizações de itens de trabalho, e receba notificações para esses eventos em seu canal do Slack. As conversas no canal do Slack podem ser usadas para criar itens de trabalho. Você também receberá notificações pessoais quando itens de trabalho forem atribuídos a você. Além disso, as visualizações de URLs de itens de trabalho permitirão que você inicie discussões.

Azure Boards app for Slack.

Para instalar o aplicativo Azure Boards, clique aqui.

Personalizar colunas do Quadro de Tarefas

Temos o prazer de anunciar que adicionamos uma opção para permitir que você personalize as colunas no Quadro de Tarefas. Agora você pode adicionar, remover, renomear e reordenar as colunas.

Para configurar as colunas no seu Quadro de Tarefas, vá para Opções de Coluna.

Customizing columns on the taskboard.

Esse recurso foi priorizado com base em uma sugestão da Comunidade de desenvolvedores.

Alternar para mostrar ou ocultar itens de trabalho secundários concluídos no registo de tarefas pendentes

Muitas vezes, ao refinar a lista de pendências, você só quer ver itens que não foram concluídos. Agora, você tem a capacidade de mostrar ou ocultar itens filho concluídos na lista de pendências.

Se a alternância estiver ativada, você verá todos os itens filho em um estado concluído. Quando a alternância estiver desativada, todos os itens filho em um estado concluído serão ocultos da lista de pendências.

Show or hide child items on the backlog.

Agora você pode acessar facilmente seus painéis, listas de pendências, consultas e sprints visitados recentemente na caixa de pesquisa ativando a caixa de pesquisa nos Painéis do Azure.

Activate the instant search box.

Além disso, você pode pesquisar os quadros, listas de pendências, consultas e sprints em todo o seu projeto digitando o nome do quadro na caixa de pesquisa. Agora, os quadros que mais importam para você estão a apenas um clique de distância.

Search for a board name.

Etiquetas mais recentes apresentadas ao marcar um item de trabalho

Ao marcar um item de trabalho, a opção de preenchimento automático exibirá até cinco das tags usadas mais recentemente. Isso facilitará a adição das informações corretas aos seus itens de trabalho.

Most recent used tags displayed when tagging a work item.

Repositórios do Azure

Opções melhoradas de filtro de pesquisa de código

Anteriormente, a pesquisa de código suportava 39 filtros de pesquisa de código, como comment: e def:. Os dados sugeriram que havia muitos filtros não sendo usados, portanto, estamos removendo alguns filtros e mesclando outros. Com esta atualização, reduzimos o número de filtros para 19. Isso ajudará tornando as consultas de pesquisa de código mais eficientes e reduzindo a desordem na interface.

Code search filter options.

Por exemplo, agora func: maps to method:, ou seja, se você pesquisar por func:AccountAdmin, os resultados serão mapeados para method:AccountAdmin. Da mesma forma, macrodef: e macroref: são mapeados para macro:. Por outro lado, filtros como union: e org: foram preteridos devido à falta de uso.

Métricas de cobertura do código e política de ramo para pedidos Pull

Agora você pode ver métricas de cobertura de código para alterações na visualização de solicitação pull (PR). Isso garante que você tenha testado adequadamente suas alterações por meio de testes automatizados. O status da cobertura aparecerá como um comentário na visão geral de RP. Você pode exibir detalhes das informações de cobertura para cada linha de código alterada na visualização de comparação de arquivo.

Code coverage metrics and branch policy for pull requests

View details of coverage information for every code line that is changed.

Além disso, os proprietários de repositórios agora podem definir políticas de cobertura de código e impedir que alterações grandes e não testadas sejam mescladas em uma filial. Os limites de cobertura desejados podem ser definidos em um azurepipelines-coverage.yml arquivo de configurações com check-in na raiz do repositório e a política de cobertura pode ser definida usando a política de configuração de filial existente para recursos de serviços adicionais no Azure Repos.

Define coverage thresholds.

Filtrar notificações de comentários de pedidos Pull

Comentários em solicitações pull muitas vezes podem gerar muito ruído devido a notificações. Adicionámos uma subscrição personalizada que lhe permite filtrar as notificações de comentários que subscreve por idade do comentário, comentador, comentário eliminado, utilizadores mencionados, autor do pull request, ramificação alvo e participantes do thread. Você pode criar essas assinaturas de notificação clicando no ícone do usuário no canto superior direito e navegando até Configurações do usuário.

Filter comment notifications from pull requests.

Filter comment notifications in User settings.

Hooks de serviço para comentários de pedido Pull

Agora você pode criar ganchos de serviço para comentários em uma solicitação pull com base no repositório e na ramificação de destino.

Service hooks for pull request comments.

Artefactos do Azure

Partilhe os seus pacotes publicamente com feeds públicos (pré-visualização)

Agora você pode criar e armazenar seus pacotes dentro de feeds públicos. Os pacotes armazenados em feeds públicos estão disponíveis para todos na Internet sem autenticação, estejam ou não na sua organização ou até mesmo conectados a uma organização do Azure DevOps. Saiba mais sobre feeds públicos em nossa documentação de feeds ou vá direto para nosso tutorial para compartilhar pacotes publicamente.

Share your packages with public feeds.

Pipelines do Azure

kustomize and kompose as bake options in KubernetesManifest task (kustomize e kompose como opções bake na tarefa KubernetesManifest)

kustomize (parte do Kubernetes sig-cli) permite que você personalize arquivos YAML brutos e sem modelos para vários fins e deixa o YAML original intocado. Uma opção para kustomize foi adicionada sob a ação bake da tarefa KubernetesManifest para que qualquer pasta contendo arquivos kustomization.yaml possa ser usada para gerar os arquivos de manifesto usados na ação de implantação da tarefa KubernetesManifest.

steps:
- task: KubernetesManifest@0
  name: bake
  displayName: Bake K8s manifests from Helm chart
  inputs:
    action: bake
    renderType: kustomize
    kustomizationPath: folderContainingKustomizationFile

- task: KubernetesManifest@0
  displayName: Deploy K8s manifests
  inputs:
    kubernetesServiceConnection: k8sSC1
    manifests: $(bake.manifestsBundle)

kompose transformará um Docker Compose arquivos em um recurso Kubernetes.

steps:
- task: KubernetesManifest@0
  name: bake
  displayName: Bake K8s manifests from Helm chart
  inputs:
    action: bake
    renderType: kompose
    dockerComposeFile: docker-compose.yaml

- task: KubernetesManifest@0
  displayName: Deploy K8s manifests
  inputs:
    kubernetesServiceConnection: k8sSC1
    manifests: $(bake.manifestsBundle)

Support for cluster admin credentials in HelmDeploy task (Suporte para credenciais de administrador de cluster na tarefa HelmDeploy)

Anteriormente, a tarefa HelmDeploy usava as credenciais de usuário do cluster para implantações. Isso resultou em prompts de logon interativos e pipelines com falha para um cluster habilitado para RBAC baseado no Azure Ative Directory. Para resolver esse problema, adicionamos uma caixa de seleção que permite usar credenciais de administrador de cluster em vez de credenciais de usuário de cluster.

Package and deploy Helm charts showing the use cluster admin credentials checkbox.

Manage pipeline variables in YAML editor (Gerir variáveis de pipeline no editor YAML)

Atualizamos a experiência de gerenciamento de variáveis de pipeline no editor YAML. Você não precisa mais ir ao editor clássico para adicionar ou atualizar variáveis em seus pipelines YAML.

Manage pipeline variables in YAML editor.

New predefined variables in YAML pipeline (Novas variáveis predefinidas no pipeline YAML)

As variáveis fornecem-lhe uma forma conveniente de obter os bits chave de dados em várias partes do seu pipeline. Com esta atualização, adicionamos algumas variáveis predefinidas a um trabalho de implantação. Essas variáveis são definidas automaticamente pelo sistema, com escopo para o trabalho de implantação específico e são somente leitura.

  • Environment.Id - A ID do ambiente.
  • Environment.Name - O nome do ambiente visado pelo trabalho de implantação.
  • Environment.ResourceId - A ID do recurso no ambiente de destino do trabalho de implantação.
  • Environment.ResourceName - O nome do recurso no ambiente de destino do trabalho de implantação.

Atualmente, você pode vincular automaticamente itens de trabalho com compilações clássicas. No entanto, isso não foi possível com os pipelines YAML. Com esta atualização, resolvemos essa lacuna. Quando você executa um pipeline com êxito usando o código de uma ramificação especificada, o Azure Pipelines associará automaticamente a execução a todos os itens de trabalho (que são inferidos por meio das confirmações nesse código). Ao abrir o item de trabalho, você poderá ver as execuções nas quais o código para esse item de trabalho foi criado. Para configurar isso, use o painel de configurações de um pipeline.

Cancel stage in a multi-stage YAML pipeline run (Cancelar estágio numa execução de pipeline YAML de várias fases)

Ao executar um pipeline YAML de vários estágios, agora você pode cancelar a execução de um estágio enquanto ele está em andamento. Isso é útil se você sabe que o estágio vai falhar ou se você tem outra corrida que você deseja começar. Este recurso também é um pré-requisito para que possamos apoiar a repetição de uma etapa fracassada no futuro.

Approvals in multi-stage YAML pipelines (Aprovações em pipelines YAML de várias fases)

Continuamos a melhorar os pipelines YAML de vários estágios, agora permitimos que você adicione aprovações manuais a esses pipelines. Os proprietários de infraestrutura podem proteger seus ambientes e buscar aprovações manuais antes que um estágio em qualquer pipeline seja implantado neles. Com a segregação completa de funções entre proprietários de infraestrutura (ambiente) e aplicativos (pipeline), você garantirá a aprovação manual para implantação em um pipeline específico e obterá controle central na aplicação das mesmas verificações em todas as implantações no ambiente.

Approvals in multi-stage YAML pipelines.

A implantação do pipeline executado no desenvolvimento será interrompida para aprovação no início do estágio.

Pipeline runs deploying to dev will stop for approval.

Updates to hosted pipelines images (Atualizações às imagens de pipelines alojados)

Fizemos atualizações em várias das imagens de VM hospedadas do Azure Pipelines. Você pode encontrar mais detalhes sobre os últimos lançamentos aqui. As seguintes alterações foram adicionadas como parte desta atualização:

  • Para VS2017 e VS2019:

    • Adicionado Azul Java 7
    • Imagens do Docker em cache fixas para corresponder à versão do kernel do host
    • Adicionado módulo Az PowerShell v2.3.2
    • Mercurial fixo na v5.0.0
    • Python atualizado para as versões 2.7.16, 3.4.4, 3.5.4, 3.6.8, 3.7.4
    • Biblioteca de classes portátil adicionada (somente VS 2019)
    • Caminhos padrão do Rust alterados e variáveis de ambiente

  • Para Ubuntu 16.04:

    • Leme atualizado para sempre puxar o mais recente (não mais fixado na v2.14.0)
    • Adicionados vários contêineres populares do Docker
    • Python atualizado para as versões 2.7.16, 3.4.10, 3.5.7, 3.6.9, 3.7.4
    • Caminhos padrão do Rust alterados e variáveis de ambiente

  • Para todas as imagens, adicionada uma ImageVersion variável de ambiente para a versão da imagem

Para obter uma lista completa das ferramentas disponíveis para uma imagem específica, vá para Detalhes dos pools > do agente de configurações>.

Enhancements to DevOps Project for virtual machine (Melhoramentos no Projeto DevOps para máquina virtual)

Nesta atualização, aprimoramos o fluxo de trabalho da máquina virtual (VM) DevOps Projects para incluir as VMs que não estão em conformidade com a restrição de cota por local. Anteriormente, você tinha que escolher a VM por nome e oferta. Agora, você tem uma visualização sob demanda com mais detalhes sobre as ofertas de VM, como custo/mês, RAM, discos de dados, etc. Isso facilita a seleção da máquina virtual de que precisa.

Enhancements to DevOps Project for virtual machine.

Conjunto alojado único

No último sprint, comunicamos que estamos lançando um novo pool hospedado chamado Azure Pipelines para substituir todos os outros pools hospedados - Hospedado, Hospedado VS2017, Hospedado Ubuntu 1604, Windows Hospedado 2019 com VS2019, macOS Hospedado e macOS Hospedado High Sierra. Esta alteração será implementada com esta versão.

Ter vários pools hospedados pode ser confuso às vezes. Você não tem uma imagem precisa de onde a simultaneidade está sendo consumida. Por exemplo, se você tiver uma simultaneidade de 10 trabalhos paralelos, verá 10 agentes virtuais em cada um dos pools hospedados, o que não é preciso. Quando seu trabalho está aguardando em um pool hospedado específico (por exemplo, Hosted VS2017) com todos os agentes ociosos, você pode pensar que o serviço Azure Pipelines está quebrado sem perceber que a simultaneidade é possivelmente consumida em outros pools hospedados (por exemplo, Hosted Ubuntu 1604).

Com essa alteração, você verá um único pool hospedado que lhe dará uma imagem precisa de quantos trabalhos estão sendo executados nesse pool. Planejamos implementar essa mudança nos próximos sprints. Você não precisará fazer alterações em seus pipelines, pois redirecionaremos automaticamente os trabalhos dos pools hospedados antigos para a imagem apropriada no novo pool unificado.

Show correct pool information on each job (Mostrar informações do conjunto correto em cada tarefa)

Anteriormente, quando você usava uma matriz para expandir trabalhos ou uma variável para identificar um pool, tínhamos problemas para mostrar as informações corretas do pool nas páginas de logs. Com esta atualização, corrigimos os problemas que faziam com que informações incorretas do pool fossem mostradas para determinados trabalhos.

In-product support for flaky test management (Suporte de produto para gestão de teste flaky)

Testes irregulares podem afetar a produtividade dos desenvolvedores, uma vez que as falhas de teste podem não estar relacionadas às alterações em teste. Eles também podem afetar a qualidade do código enviado. É por isso que adicionamos suporte no produto para gerenciamento de testes escamosos. Essa funcionalidade suporta o ciclo de vida de ponta a ponta com deteção, emissão de relatórios e resolução. O gerenciamento de testes Flaky suporta deteção personalizada e do sistema.

A deteção do sistema está disponível através da capacidade de repetição de tarefas VSTest. Um teste escamoso é um teste que fornece resultados diferentes, como aprovação ou reprovação, mesmo quando não há alterações no código-fonte ou no ambiente de execução. Todas as outras execuções de teste para o mesmo ramo também são marcadas como escamosas até que sejam resolvidas e desmarcadas. Você também pode conectar seu mecanismo de deteção personalizado usando nossas APIs. Uma vez que um teste é identificado como flaky, você pode obter os detalhes no relatório de teste no contexto no pipeline. Em seguida, você pode decidir se os testes escamosos afetam a falha do pipeline. Por padrão, informações de teste escamosas estão disponíveis como metadados adicionais.

In-product support for flaky test management.

Aqui está um exemplo de um relatório com o resumo do teste.

Example of a report with the test summary.

Para obter mais detalhes sobre o gerenciamento de testes escamosos, consulte a documentação aqui.

Melhorias no Centro de Implantação para WebApp no portal do Azure

Melhorámos o Centro de Implementação para WebApp no portal do Azure com suporte para pipelines com vários artefactos. Agora, se um artefato não primário do Azure Pipelines for implantado no aplicativo Web, você obterá detalhes relevantes do portal do Azure. Você também terá um link direto para o repositório implantado para navegar diretamente para o repositório a partir do portal do Azure. O repositório pode ser hospedado no Azure Repos ou no GitHub.

CI triggers for new branches (Acionadores CI para novos ramos)

Tem sido uma solicitação pendente há muito tempo para não acionar compilações de CI quando uma nova ramificação é criada e quando essa ramificação não tem alterações. Considere os seguintes exemplos:

  • Use a interface da Web para criar uma nova ramificação com base em uma ramificação existente. Isso acionaria imediatamente uma nova compilação de CI se o filtro de ramificação correspondesse ao nome da nova ramificação. Isso é indesejado porque o conteúdo da nova ramificação é o mesmo quando comparado com a ramificação existente.
  • Você tem um repositório com duas pastas - app e docs. Você configura um filtro de caminho para CI para corresponder a "app". Em outras palavras, você não deseja criar uma nova compilação se uma alteração tiver sido enviada por push para o docs. Você cria uma nova ramificação localmente, faz algumas alterações nos documentos e, em seguida, envia essa ramificação para o servidor. Costumávamos acionar uma nova compilação de CI. Isso é indesejado, pois você pediu explicitamente para não procurar alterações na pasta docs. No entanto, devido à maneira como lidamos com um novo evento de ramificação, parece que uma alteração também foi feita na pasta do aplicativo.

Agora, temos uma maneira melhor de lidar com a IC para novos ramos para resolver esses problemas. Quando você publica uma nova ramificação, procuramos explicitamente novas confirmações nessa ramificação e verificamos se elas correspondem aos filtros de caminho.

Terraform integration with Azure Pipelines (Integração do Terraform com os Pipelines do Azure)

Terraform é uma ferramenta de código aberto para desenvolver, alterar e versionar a infraestrutura de forma segura e eficiente. O Terraform codifica APIs em arquivos de configuração declarativa, permitindo que você defina e provisione a infraestrutura usando uma linguagem de configuração de alto nível. Você pode usar a extensão Terraform para criar recursos em todos os principais provedores de infraestrutura: Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Platform (GCP).

Para saber mais sobre a extensão Terraform, consulte a documentação aqui.

Terraform integration with Azure Pipelines.

Integration with Google Analytics (Integração com o Google Analytics)

A estrutura de experiências do Google Analytics permite-lhe testar praticamente qualquer alteração ou variação num Website ou aplicação para medir o seu impacto num objetivo específico. Por exemplo, você pode ter atividades que deseja que seus usuários concluam (por exemplo, fazer uma compra, inscrever-se em um boletim informativo) e/ou métricas que deseja melhorar (por exemplo, receita, duração da sessão, taxa de rejeição). Essas atividades permitem que você identifique as mudanças que valem a pena implementar com base no impacto direto que elas têm no desempenho do seu recurso.

A extensão de experimentos do Google Analytics para DevOps do Azure adiciona etapas de experimentação aos pipelines de compilação e lançamento, para que você possa iterar, aprender e implantar continuamente em um ritmo acelerado gerenciando os experimentos continuamente enquanto obtém todos os benefícios de DevOps dos Pipelines do Azure.

Pode transferir a extensão de experiências do Google Analytics a partir do Marketplace.

Integration with Google Analytics.

Pipeline caching (public preview) (Colocação de pipelines em cache (pré-visualização pública))

O cache de pipeline permite salvar os resultados de uma operação de longa execução, como uma restauração de pacote ou uma compilação de dependência, e restaurá-los de volta durante a próxima execução de um pipeline. Isso pode resultar em compilações mais rápidas.

Para mais detalhes, veja a postagem do blog com o anúncio completo aqui.

Comandos de grupos de variáveis e de gestão de variáveis de pipeline

Pode ser desafiador portar pipelines baseados em YAML de um projeto para outro, pois você precisa configurar manualmente as variáveis de pipeline e os grupos de variáveis. No entanto, com o grupo de variáveis de pipeline e os comandos de gerenciamento de variáveis, agora você pode criar scripts para configurar e gerenciar variáveis de pipeline e grupos de variáveis que, por sua vez, podem ser controlados por versão, permitindo que você compartilhe facilmente as instruções para mover e configurar pipelines de um projeto para outro.

Executar pipeline para um ramo do PR

Ao criar um PR, pode ser um desafio validar se as alterações podem interromper a execução do pipeline na ramificação de destino. No entanto, com a capacidade de acionar uma execução de pipeline ou enfileirar uma compilação para uma ramificação de RP, agora você pode validar e visualizar as alterações que estão entrando executando-as no pipeline de destino. Consulte az pipelines run e az pipelines build queue command documentation para obter mais informações.

Ignorar a primeira execução de pipeline

Ao criar pipelines, às vezes você deseja criar e confirmar um arquivo YAML e não acionar a execução do pipeline, pois isso pode resultar em uma execução defeituosa devido a uma variedade de razões - a infraestrutura não está pronta ou precisa criar e atualizar grupos de variáveis/variáveis, etc. Com a CLI do Azure DevOps, agora você pode ignorar a primeira execução de pipeline automatizado na criação de um pipeline incluindo o parâmetro --skip-first-run. Consulte az pipeline create command documentation para obter mais informações.

Aprimoramento do comando do ponto de extremidade de serviço

Os comandos da CLI do ponto de extremidade de serviço suportavam apenas a configuração e o gerenciamento do ponto de extremidade do serviço azure rm e do github. No entanto, com esta versão, os comandos de ponto de extremidade de serviço permitem que você crie qualquer ponto de extremidade de serviço fornecendo a configuração via arquivo e fornece comandos otimizados - az devops service-endpoint github e az devops service-endpoint azurerm, que fornecem suporte de primeira classe para criar pontos de extremidade de serviço desses tipos. Consulte a documentação do comando para obter mais informações.

Próximos passos

Nota

Esses recursos serão lançados nas próximas duas a três semanas.

Vá até o Azure DevOps e dê uma olhada.

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