Importante: o Painel de monitoramento de DevOps na AWS será retirado em 3 de dezembro de 2024. Conheça outras alternativas oferecidas pelos parceiros da AWS, como o CI Visibility da Datadog, que fornece um painel de monitoramento para o AWS CodePipeline.
Visão geral
Essa solução automatiza o processo de ingestão, análise e visualização de métricas de integração contínua/entrega contínua (CI/CD). Essas métricas são exibidas em painéis do Amazon QuickSight para ajudar os líderes de DevOps a medir o impacto de suas iniciativas de DevOps e tomar decisões orientadas por dados para impulsionar melhorias contínuas em suas equipes de desenvolvimento.
Benefícios
Automatize a ingestão e a análise de dados de transmissão contendo métricas operacionais e de performance no seu pipeline de CI/CD quase em tempo real. Calcule as principais métricas de DevOps para monitorar e medir as atividades das suas equipes de desenvolvimento.
Automatize o lançamento de painéis pré-criados do Amazon QuickSight para visualizar as análises da solução. Identifique insights sobre atividades de CI/CD para entender melhor suas iniciativas de DevOps e tomar decisões orientadas por dados para impulsionar melhorias contínuas no seu processo de entrega de software.
Você pode personalizar essa solução de forma a usar ferramentas de business intelligence (BI) de terceiros e, assim, criar visualizações personalizadas a partir do banco de dados do Amazon Athena.
Transmita dados de várias contas e regiões da AWS para um bucket central do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), onde esses dados são analisados e monitorados usando um único painel.
Detalhes técnicos
Você pode implantar automaticamente essa arquitetura usando o guia de implementação.
Etapa 1
Um desenvolvedor inicia uma atividade em um pipeline de CI/CD da AWS, como enviar uma alteração de código ao AWS CodeCommit ou implantar uma aplicação usando o AWS CodeDeploy. Essa atividade cria eventos. Se um atributo de várias contas e regiões for ativado, os eventos poderão ser gerados de várias contas da AWS e várias regiões da AWS. Para desenvolvimento usando o repositório GitHub, são gerados eventos git push.
Etapa 2
Uma regra de eventos do Amazon EventBridge detecta esses eventos com base em padrões de eventos predefinidos e, em seguida, envia os dados dos eventos para um fluxo de entrega do Amazon Kinesis Data Firehose. Uma regra de evento é criada para cada origem de evento.
Para atividades no AWS CodeBuild, é configurado um fluxo de métricas do Amazon CloudWatch para capturar métricas do CloudWatch e fornecê-las a um fluxo de entrega do Kinesis Data Firehose. Para eventos push do GitHub, é criado um endpoint do Amazon API Gateway para publicar esses eventos e fornecê-los a um fluxo de entrega do Kinesis Data Firehose.
Etapa 3
Uma regra de eventos do EventBridge também é criada para capturar eventos de um alarme do CloudWatch que monitora o status do canário sintético do CloudWatch ou do Amazon CodePipeline, se você tiver configurado esse alarme para o canário ou o pipeline, respectivamente, na sua conta. Esse alarme é necessário para coletar dados para o cálculo das métricas de Tempo médio de recuperação (MTTR).
Etapa 4
O Kinesis Data Firehose usa uma função do AWS Lambda para transformação de dados. A função do Lambda extrai os dados relevantes para cada métrica e os envia para um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) na conta de monitoramento para processamento posterior.
Etapa 5
Os dados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) são vinculados a um banco de dados do Amazon Athena, que executa consultas com esses dados e retorna os resultados das consultas ao Amazon QuickSight.
Etapa 6
O QuickSight obtém os resultados das consultas e cria visualizações de painel para a sua equipe de gerenciamento.
Etapa 1
Um desenvolvedor inicia uma atividade em um pipeline de CI/CD da AWS, como enviar uma alteração de código ao AWS CodeCommit ou implantar uma aplicação usando o AWS CodeDeploy. Essa atividade cria eventos. Se um atributo de várias contas e regiões for ativado, os eventos poderão ser gerados de várias contas da AWS e várias regiões da AWS. Para desenvolvimento usando o repositório GitHub, são gerados eventos git push.
Etapa 2
Uma regra de eventos do Amazon EventBridge detecta esses eventos com base em padrões de eventos predefinidos e, em seguida, envia os dados dos eventos para um fluxo de entrega do Amazon Kinesis Data Firehose. Uma regra de evento é criada para cada origem de evento.
Para atividades no AWS CodeBuild, é configurado um fluxo de métricas do Amazon CloudWatch para capturar métricas do CloudWatch e fornecê-las a um fluxo de entrega do Kinesis Data Firehose. Para eventos push do GitHub, é criado um endpoint do Amazon API Gateway para publicar esses eventos e fornecê-los a um fluxo de entrega do Kinesis Data Firehose.
Etapa 3
Uma regra de eventos do EventBridge também é criada para capturar eventos de um alarme do CloudWatch que monitora o status do canário sintético do CloudWatch ou do Amazon CodePipeline, se você tiver configurado esse alarme para o canário ou o pipeline, respectivamente, na sua conta. Esse alarme é necessário para coletar dados para o cálculo das métricas de Tempo médio de recuperação (MTTR).
Etapa 4
O Kinesis Data Firehose usa uma função do AWS Lambda para transformação de dados. A função do Lambda extrai os dados relevantes para cada métrica e os envia para um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) na conta de monitoramento para processamento posterior.
Etapa 5
Os dados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) são vinculados a um banco de dados do Amazon Athena, que executa consultas com esses dados e retorna os resultados das consultas ao Amazon QuickSight.
Etapa 6
O QuickSight obtém os resultados das consultas e cria visualizações de painel para a sua equipe de gerenciamento.
- Data de publicação
“A Mphasis é uma empresa líder em serviços de tecnologia aplicada que permite às empresas acelerar sua jornada de transformação digital. Ao usar a solução DevOps Monitoring Dashboard junto com outras soluções da AWS, fomos capazes de reduzir em 30% o tempo entre a concepção e a implantação. Conseguimos automatizar o processo de configuração de coleta e visualização das nossas métricas operacionais de DevOps, o que nos permitiu tomar decisões mais inteligentes com facilidade e identificar onde é possível fazer melhorias em nossas equipes de implantação.”
Conteúdo relacionado
Nessa publicação de blog, mostramos como você pode economizar tempo e esforços usando a solução AWS DevOps Monitoring Dashboard para automatizar o processo de configuração para coletar e visualizar métricas de DevOps. Essa solução é uma implementação de referência que torna mais fácil para organizações de todos os portes coletar, analisar e visualizar as principais métricas operacionais em seus processos de entrega de software.