Importante: El panel de supervisión de DevOps en AWS se retirará el 3 de diciembre de 2024. Puede explorar otras alternativas que ofrecen los socios de AWS, como CI Visibility de Datadog, que proporciona un panel de supervisión para AWS CodePipeline.
Información general
Esta solución automatiza el proceso de ingesta, análisis y visualización de métricas de integración continua y entrega continuas (CI/CD). Estas métricas se muestran en los paneles de Amazon QuickSight para ayudar a los líderes de DevOps a medir el impacto de sus iniciativas de DevOps y a tomar decisiones basadas en datos para impulsar la mejora continua en sus equipos de desarrollo.
Beneficios
Automatice la incorporación y el análisis de datos de streaming que contienen métricas operativas y de rendimiento en su canal de CI/CD casi en tiempo real. Calcule métricas clave de DevOps para seguir y medir las actividades de sus equipos de desarrollo.
Automatice el lanzamiento de paneles de Amazon QuickSight preintegrados para visualizar los análisis de soluciones. Identifique información sobre sus actividades de CI/CD para comprender mejor sus iniciativas de DevOps y tomar decisiones basadas en datos para impulsar la mejora continua en su proceso de entrega de software.
Puede personalizar esta solución para usar herramientas de inteligencia empresarial (BI) de terceros, de modo que pueda crear visualizaciones personalizadas a partir de la base de datos de Amazon Athena.
Transmita datos de varias cuentas y regiones de AWS a un bucket central de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) donde se analizan y supervisan los datos con un solo panel.
Detalles técnicos
Puede desplegar automáticamente esta arquitectura mediante la guía de implementación.
Paso 1
Un desarrollador inicia una actividad en una canalización de AWS CI/CD, como enviar un cambio de código a AWS CodeCommit o implementar una aplicación mediante AWS CodeDeploy. Estas actividades crean eventos. Si se activa una característica que se basa en varias cuentas y regiones, existe la posibilidad de que se generen eventos de varias cuentas y regiones de AWS. En el caso del desarrollo con el repositorio de GitHub, se generan eventos de git push.
Paso 2
Una regla de eventos de Amazon EventBridge detecta los eventos en función de patrones de eventos predefinidos y luego envía los datos de dichos eventos a un flujo de entrega de Amazon Kinesis Data Firehose. Se crea una regla de evento por origen de evento.
Para las actividades en AWS CodeBuild, se configura una secuencia de métricas de Amazon CloudWatch para capturar las métricas de CloudWatch y entregarlas a un flujo de entrega de Kinesis Data Firehose. Para los eventos push de GitHub, se crea un punto de conexión de Amazon API Gateway publicarlos y entregarlos a un flujo de entrega de Kinesis Data Firehose.
Paso 3
También se crea una regla de eventos de Amazon EventBridge para capturar eventos de una alarma de CloudWatch que supervisa el estado de un valor controlado sintético de CloudWatch o Amazon CodePipeline, en caso de que haya establecido la alarma para dicho valor controlado o canalización respectivamente en la cuenta. Esta alarma es necesaria para recopilar datos a fin de calcular las métricas del tiempo de recuperación (MTTR).
Paso 4
Kinesis Data Firehose usa una función de AWS Lambda para la transformación de datos. La función de Lambda extrae datos pertinentes para cada métrica y los envía a un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) en la cuenta de supervisión para el procesamiento posterior.
Paso 5
Los datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) están vinculados a una base de datos de Amazon Athena, que ejecuta consultas con estos datos y devuelve los resultados de las consultas a Amazon QuickSight.
Paso 6
QuickSight obtiene los resultados de la consulta y crea visualizaciones de panel para su equipo de administración.
Paso 1
Un desarrollador inicia una actividad en una canalización de AWS CI/CD, como enviar un cambio de código a AWS CodeCommit o implementar una aplicación mediante AWS CodeDeploy. Estas actividades crean eventos. Si se activa una característica que se basa en varias cuentas y regiones, existe la posibilidad de que se generen eventos de varias cuentas y regiones de AWS. En el caso del desarrollo con el repositorio de GitHub, se generan eventos de git push.
Paso 2
Una regla de eventos de Amazon EventBridge detecta los eventos en función de patrones de eventos predefinidos y luego envía los datos de dichos eventos a un flujo de entrega de Amazon Kinesis Data Firehose. Se crea una regla de evento por origen de evento.
Para las actividades en AWS CodeBuild, se configura una secuencia de métricas de Amazon CloudWatch para capturar las métricas de CloudWatch y entregarlas a un flujo de entrega de Kinesis Data Firehose. Para los eventos push de GitHub, se crea un punto de conexión de Amazon API Gateway publicarlos y entregarlos a un flujo de entrega de Kinesis Data Firehose.
Paso 3
También se crea una regla de eventos de Amazon EventBridge para capturar eventos de una alarma de CloudWatch que supervisa el estado de un valor controlado sintético de CloudWatch o Amazon CodePipeline, en caso de que haya establecido la alarma para dicho valor controlado o canalización respectivamente en la cuenta. Esta alarma es necesaria para recopilar datos a fin de calcular las métricas del tiempo de recuperación (MTTR).
Paso 4
Kinesis Data Firehose usa una función de AWS Lambda para la transformación de datos. La función de Lambda extrae datos pertinentes para cada métrica y los envía a un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) en la cuenta de supervisión para el procesamiento posterior.
Paso 5
Los datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) están vinculados a una base de datos de Amazon Athena, que ejecuta consultas con estos datos y devuelve los resultados de las consultas a Amazon QuickSight.
Paso 6
QuickSight obtiene los resultados de la consulta y crea visualizaciones de panel para su equipo de administración.
- Fecha de publicación
“Mphasis es una compañía líder en servicios de tecnología aplicada que permite que las empresas aceleren su viaje hacia la transformación digital. Mediante el uso de DevOps Monitoring Dashboard junto con otras soluciones de AWS, pudimos reducir en un 30 % el tiempo entre la ideación y la implementación. Somos capaces de automatizar el proceso de configuración de recopilación y visualización de nuestras métricas operativas de DevOps, lo que nos permitió tomar decisiones más inteligentes con facilidad y señalar dónde se pueden hacer mejoras en nuestros equipos de implementación”.
Contenido relacionado
En esta publicación del blog, le mostramos cómo puede ahorrar tiempo y esfuerzo con el uso de la solución del panel de monitoreo de AWS DevOps para automatizar el proceso de configuración para recopilar y visualizar las métricas de DevOps. Esta solución es una implementación de referencia que facilita a organizaciones de todos los tamaños la recopilación, el análisis y la visualización de métricas operativas importantes en el proceso de entrega de software.