Упражнение. Мониторинг работоспособности конвейера
В этом упражнении вы изучите функции аналитики, предоставляемые Azure Pipelines.
Ирвин спросил команду Tailspin о том, как они могут освободиться быстрее. Создание конвейера автоматического выпуска — это отличный шаг к быстрому и надежному освобождению. С увеличением частоты и скорости выпусков важно понимать их состояние и историю. Просмотр тенденций здоровья регулярно помогает диагностировать потенциальные проблемы, прежде чем они становятся критически важными.
Прежде чем взглянуть на некоторые из аналитики вашего конвейера, давайте присоединимся к утреннему собранию команды Tailspin.
Как отслеживать работоспособность конвейера?
Следующее утро. На собрании команды Энди и Мара закончили демонстрацию конвейера сборки и выпуска, который они создали.
Амита: Это потрясающе! Конвейер сборки был отличным началом, но я все еще должен был вручную установить артефакт сборки в моей лаборатории, чтобы я мог протестировать его. Если я могу получать эти релизы в тестовую среду по установленному графику, я могу проводить новые функции через QA гораздо быстрее.
Мара: Точно! И помните, что мы всегда можем расширить конвейер выпуска, чтобы включить дополнительные этапы. Цель — создать полный рабочий процесс развертывания.
Тим: промежуточная среда будет отличной. Я мог бы провести больше стресс-тестов перед тем, как мы представим новые возможности руководству для окончательного утверждения.
Команда рада узнать, что может сделать новый конвейер. Все они начинают говорить одновременно.
Энди: я тоже взволнован. Но давайте сосредоточимся на одном шаге за раз. Да, я думаю, что мы можем внести все эти изменения и многое другое, но это просто доказательство концепции. Мы будем работать над расширением с течением времени.
Амита: Как отслеживать работоспособность конвейеров выпуска?
Энди: Помните панель мониторинга, созданную для мониторинга работоспособности сборки? Мы можем настроить такую же систему для наших выпусков.
Тим: Ирвину это понравится.
Энди: Давайте отложим создание панели выпуска, пока не будет завершен весь процесс выпуска. Теперь рассмотрим некоторые встроенные аналитические данные, которые предоставляет Azure Pipelines.
Команда собирается вокруг ноутбука Энди.
Какие сведения предоставляют аналитика конвейера?
Каждый конвейер предоставляет отчеты, включающие метрики, тенденции и аналитические сведения. Эти отчеты помогут повысить эффективность конвейера.
Отчеты включают:
- Общий процент успешного прохождения вашего потока.
- Процент прохождения любых тестов в вашем конвейере.
- Средняя продолжительность выполнения вашего конвейера, включая задачи сборки, выполнение которых занимает больше всего времени.
Ниже приведен пример отчета, показывающий сбои конвейера, сбои тестов и длительность конвейера.
Вы можете отфильтровать результаты, чтобы сосредоточиться на определенном периоде времени или на общем действии ветви GitHub. Azure DevOps также предоставляет эти сведения в качестве потока данных OData. Используйте этот веб-канал для публикации отчетов и уведомлений в таких системах, как Power BI, Microsoft Teams или Slack. Дополнительные сведения о каналах аналитики можно узнать в конце этого модуля.
Изучение аналитики конвейера
В Azure DevOps выберите Конвейеры, а затем выберите ваш конвейер.
Выберите вкладку аналитики.
Изучите показатели успешных завершений и среднюю продолжительность выполнения ваших запусков конвейера.
В разделе уровень прохождения конвейеравыберите Просмотреть полный отчет для просмотра детализированного отчета.
Амита: Это информация, которую я хочу, но я пока не вижу много данных.
Энди: это правильно. Мы собираем больше данных, так как мы выполняем больше запусков с течением времени. Мы будем использовать эти данные для получения аналитических сведений и узнаем, как сделать его более эффективным.
Мара: Я вижу, что задача npm install занимает больше всего времени. Возможно, мы можем ускорить выполнение, кэшируя пакеты npm.
Энди: Это отличная идея! Мы можем изучить это внимательнее, когда у нас будет больше запусков конвейера.