Importando dados históricos para DevOps ferramentas
Use o catálogo de serviços para integrar um novo app e importar histórico DevOps dados desse app. Habilite a pesquisa para importar dados mapeados para planos, repositórios e pipelines associados em uma frequência programada.
Histórico de importação DevOps dados de ferramentas existentes
- Jira (Plano)
- GitHub e. GitHub Empresa (codificação)
- Jenkins (Orquestração)
- Certifique-se de ter criado, conectado e descoberto a ferramenta para a qual você está importando dados.
- Importar Solicitações para a ferramenta Plano ( Jira) são processados primeiro, seguidos por solicitações de importação de repositório e pipeline.
Fluxo de trabalho de importação e novas tentativas
- Jira: uma página é criada para um intervalo de 15 dias.
- GitHub : uma página é criada para cada 100 confirmações.
- Jenkins: as páginas são criadas por compilação.
- Filiais
- Confirmar
- Comprometidos
- Marcadores
- Repositórios
- Itens de trabalho
Ao processar uma solicitação de importação, se alguma página apresentar erro, um mecanismo de nova tentativa incorporado tentará processar a página por um número definido de vezes. Se a página ainda estiver em estado de erro, as páginas subsequentes ou restantes na solicitação de importação serão processadas. O estado geral da solicitação de importação permanece com erro.
- Especifique a contagem de novas tentativas para tentativas automáticas, caso a página de solicitação de importação falhe em Máximo de novas tentativas por página durante a importação campo. Se, após todas as novas tentativas automáticas, a página não for bem-sucedida, a solicitação de importação processará as páginas restantes. O status geral da solicitação de importação é refletido como com erro.
- Você pode tentar novamente manualmente uma importação com falha clicando em Importação novamente botão, na página de solicitação de importação com falha,
Configuração e programação de pesquisa
Habilite a pesquisa para importar DevOps dados em uma frequência programada para apps que importaram dados históricos e são mapeados para planos, repositórios e pipelines associados.
Depois de integrar um app e importar o associado DevOps dados, você pode habilitar a programação do sistema de base para que as solicitações de importação sejam criadas para os planos, repositórios e pipelines que são rastreados e associados a um app. Quando a importação solicita a conclusão do processamento, os dados associados são persistentes e exibidos no app. Enquanto o sistema de base DevOpsImportPolling programar trabalho está ativo por padrão, você deve habilitar a pesquisa do DevOps propriedades para executar o trabalho agendado.
Para habilitar a pesquisa, navegue até e marque a caixa de seleção.
- O trabalho agendado se aplica somente a apps ativos. Certifique-se de que o aplicativo para o qual você está configurando a pesquisa esteja no estado ativo e no Rastrear o campo está habilitado para os pipelines relevantes.
- Considere o seguinte ao modificar a frequência da programação:
- Para o JIRA, o fuso horário padrão é baseado no fuso horário do local do servidor JIRA.
- Para Jenkins O fuso horário padrão é UTC. Para obter mais informações, consulte Jenkins Documentação sobre fusos horários do sistema .
- Máximo de novas tentativas por página ao importar
- Número máximo de páginas a serem processadas por vez para uma solicitação de importação
- Para salvar cargas úteis como anexos no registro da Página de solicitação de importação, defina o campo "Valor" como "Verdadeiro". Qualquer outra coisa é considerada falsa.
Importação existente Azure DevOps repositórios e planos
Depois de integrar Azure DevOps com DevOps, você pode importar até 90 dias de existentes Azure DevOps dados de pipeline, repositório e plano. Em seguida, você pode usar DevOps painéis para exibir e gerenciar Azure DevOps dados.
Antes de Iniciar
Função necessária: administrador
Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa
- Você solicitará os dados do catálogo de serviços como um item do catálogo predefinido.
- Resumos de testes importados, artefatos e pacotes estão vinculados a execuções de pipeline e não a execuções de etapa.
- Os resultados da verificação do SonarQube não são importados.
- Azure DevOps impõe as seguintes restrições:
- Máximo de 20 000 itens de trabalho podem ser importados a cada 15 dias.
- Máximo de 200 confirmações de execução podem ser mapeadas para qualquer execução de pipeline.
- Os resultados de testes para execuções de pipeline com mais de 7 dias não são retornados.
Procedimento
Importação existente GitLab pipelines e repositórios
Depois de integrar GitLab com DevOps, você pode importar até 90 dias de existentes GitLab pipeline e dados do repositório. Em seguida, você pode usar DevOps painéis para exibir e gerenciar GitLab dados.
Antes de Iniciar
Função necessária: administrador
Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa
- Você solicitará os dados do catálogo de serviços como um item do catálogo predefinido.
- Os resumos de testes importados estão vinculados a execuções de pipeline e não a execuções de etapa.
- Somente artefatos publicados usando a palavra-chave artefatos são importados.
- Os resultados do teste não são exibidos para artefatos que expiraram. Você pode definir a data de expiração de um artefato configurando o. expire_in propriedade no pipeline. Para obter mais informações sobre políticas de expiração de artefato, consulte Expiração de metadados de artefato e trabalho .
- Os resultados da verificação do SonarQube não são importados.
- Apenas 6400 confirmações por ramificação podem ser importadas em uma única importação.
- O GitLab impõe a seguinte restrição: Ao associar confirmações de execução a uma execução de pipeline, o GitLab não fornece a parte inicial dos detalhes de confirmação em alguns cenários. Ele fornece somente a parte antes do SHA como "0000000000000000". Nesses cenários, a confirmação mais recente será associada como a confirmação de execução. Por exemplo, quando uma nova ramificação é criada ou quando um pipeline é executado manualmente.Nota:O processo de importação pode levar algum tempo, horas para conjuntos de dados muito grandes.