Конвейеры сборки Проекта Power BI (PBIP) и Azure DevOps для непрерывной интеграции

Объединение интеграции Git Fabric с Azure DevOps позволяет подключить рабочую область к ветви в репозитории Azure DevOps и автоматически синхронизировать их.

Интеграция формата PBIP с Azure DevOps позволяет использовать Azure Pipelines для автоматизации конвейеров непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD). Эти конвейеры обрабатывают файлы метаданных PBIP и применяют ряд проверка качества к разработке перед развертыванием в рабочей системе.

В этой статье мы сосредоточимся на непрерывной интеграции и о том, как создать конвейер сборки Azure DevOps, который гарантирует рекомендации для всех семантических моделей и отчетов в рабочей области Fabric. Реализуя автоматизированные тесты качества, вы можете предотвратить распространенные ошибки и повысить эффективность команды. Например, этот подход гарантирует, что новые члены команды соответствуют установленным стандартам для семантической модели и разработки отчетов.

Дополнительные сведения об интеграции PBIP и Fabric Git см. в обзоре проекта и интеграции с Fabric Git.

На следующей схеме показан комплексный сценарий с двумя рабочими процессами разработки, которые активируют конвейер сборки Azure DevOps для проверки качества разработки. Выполнение сборки выполняет следующие действия:

1. Пользователь 1 разрабатывается с помощью Power BI Desktop.

   1. Создание ветви из основной функции с помощью VS Code (feature/datasetchange)
   2. Внесение изменений в семантику модели с помощью Power BI Desktop
   3. Фиксация изменений в ветви удаленный репозиторий с помощью VS Code
   4. Создание запроса на вытягивание в основную ветвь с помощью Azure DevOps

2. В то же время пользователь 2 разрабатывается с помощью другой рабочей области Fabric.

   1. Создание ветви из основной функции с помощью Fabric Git (feature/reportchange)
   2. Внесение изменений в отчет в рабочей области Fabric
   3. Фиксация изменений в ветви удаленный репозиторий с помощью Fabric Git
   4. Создание запроса на вытягивание в основную ветвь с помощью Azure DevOps

3. Руководитель группы проверяет запросы на вытягивание и синхронизирует изменения в рабочей области команды с помощью Fabric Git.

4. Запрос на вытягивание активирует конвейер сборки Azure DevOps для проверки семантической модели и качества разработки отчетов.

Примечание.

В этом примере конвейер сборки использует два средства сообщества с открытым кодом, которые позволяют разработчику применять (настраиваемые) правила рекомендаций к метаданным семантических моделей и отчетов в папке Проекта Power BI:

• Табличный редактор и правила рекомендаций
• Инспектор PBI

Подход, аналогичный примеру в этой статье, будет применяться к другим средствам сообщества. В этой статье не рассматриваются особенности средств сообщества, которые упоминание ранее, ни создание правил и редактирование правил. Подробные сведения об этих разделах см. в приведенных ссылках. Основное внимание в этой статье уделяется процессу создания шлюза качества между системой управления версиями и рабочей областью Fabric. Важно отметить, что упомянутые средства сообщества разрабатываются сторонними участник, и корпорация Майкрософт не предлагает поддержку или документацию для них.

Шаг 1. Рабочая область Подключение Fabric в Azure DevOps

Подключение рабочей области Fabric в Azure DevOps:

Когда интеграция Git Fabric завершит экспорт элементов рабочей области, ветвь Azure DevOps будет содержать папку для каждого элемента в рабочей области:

Шаг 2. Создание и запуск конвейера сборки Azure DevOps

Чтобы создать конвейер сборки, выполните приведенные действия.

1. На вкладке "Конвейеры" в меню навигации слева выберите "Создать конвейер " :

   

2. Выберите Azure Repos Git и выберите первый репозиторий (тот же репозиторий, который подключен к рабочей области Fabric):

   

   

3. Выберите Простейший конвейер.

   

   В редакторе появится следующий код YAML:

   

4. Скопируйте и вставьте код YAML из конвейера режима разработчика Power BI в созданный конвейер:

   

   

5. Нажмите кнопку "Сохранить и запустить ", чтобы зафиксировать новый конвейер в репозитории.

   

   

Azure DevOps запускает конвейер и запускает два задания сборки параллельно:

• Build_Datasets
  • Загружает двоичные файлы табличного редактора.
  • Скачайте правила анализатора рекомендаций по умолчанию. Чтобы настроить правила, добавьте файл Rules-Dataset.json в корневой каталог репозитория.
  • Переключите все папки элементов семантической модели и запустите правила BPA табличного редактора.
• Build_Reports
  • Скачайте двоичные файлы инспектора PBI.
  • Скачайте правила инспектора PBI по умолчанию. Чтобы настроить правила, добавьте rules-Report.json в корневой каталог репозитория.
  • Циклический цикл по всем папкам элементов отчета и запуск правил Инспектора Power BI.

По завершении Azure DevOps создает отчет обо всех предупреждениях и ошибках, которые он столкнулся:

Выберите ссылку, чтобы открыть более подробное представление двух заданий сборки:

Если отчет или семантическая модель завершается сбоем правила с более высоким уровнем серьезности, сборка завершается ошибкой и выделена ошибка:

Шаг 3. Определение политик ветви

После запуска конвейера включите политики ветви в главной ветви. Этот шаг гарантирует, что фиксации не могут быть сделаны непосредственно в основную. Запрос на вытягивание всегда требуется для слияния изменений обратно в main, и вы можете настроить конвейер сборки для выполнения с каждым запросом на вытягивание.

1. Выберите политики ветвей основной>ветви:>

   

2. Настройте созданный конвейер в качестве политики сборки для ветви:

   

   

Шаг 4. Создание запроса на вытягивание

Если вы вернеесь в рабочую область Fabric, внесите изменения в одну из отчетов или семантических моделей и попытаейтесь зафиксировать это изменение, вы получите следующую ошибку:

Вы можете вносить изменения только в основную ветвь с помощью запроса на вытягивание. Чтобы создать запрос на вытягивание проверка out a new branch, чтобы внести изменения в:

Создайте ветвь непосредственно из рабочей области Fabric:

1. В области управления версиями выберите новую ветвь и укажите имя ветви.

   

   

   Кроме того, можно выбрать разработку в отдельной изолированной рабочей области или в Power BI Desktop. Дополнительные сведения см. в статье "Разработка с помощью другой рабочей области"

2. Зафиксируйте изменения в этой новой ветви.

   

3. После фиксации создайте запрос на вытягивание в основную ветвь на портале Azure DevOps.

   

   

Рабочий процесс запроса на вытягивание позволяет не только проверять и проверять изменения, но и автоматически активировать конвейер сборки.

Если в одном из правил возникает ошибка сборки с высоким уровнем серьезности, вы не сможете завершить запрос на вытягивание и объединить изменения обратно в основную ветвь.

Дополнительные сведения об интеграции PBIP и Fabric Git см. в записи блога.