Analiz için veri modeli

Azure DevOps Services | Azure DevOps Server 2022 - Azure DevOps Server 2019

Azure DevOps için Analiz veri modeli, üyeleri (varlıklar) filtrelenebilen, toplanabilir ve özetlenebilen özellikler içeren varlık kümelerinden oluşur. Bunlara ek olarak, varlıkları birbiriyle ilişkilendiren ve seçme, filtreleme ve gruplandırma için diğer özelliklere erişim sağlayan gezinti özellikleri içerir.

Not

Analiz hizmeti tüm Azure DevOps Services için üretimde otomatik olarak etkinleştirilir ve desteklenir. Power BI tümleştirmesi ve Analiz Hizmeti'nin OData akışına erişim genel olarak kullanılabilir. Bunu kullanmanızı ve bize geri bildirim göndermenizi öneririz. Kullanılabilir veriler sürüme bağlıdır. Desteklenen en son sürüm, v2.0en son önizleme sürümü ise sürümüdür v4.0-preview. Daha fazla bilgi için bkz. OData API sürümü oluşturma.

Şema ad alanları

Analytics veri modeli iki şema ad alanını temel alır:

• Microsoft.VisualStudio.Services.Analytics.Model
• Microsoft.VisualStudio.Services.Analytics.

Varlık kümeleri ve varlık türleri

Varlık türleri, bir anahtarla yapılandırılmış türler olarak adlandırılır. Her varlığın adlandırılmış özelliklerini ve ilişkilerini tanımlar. anahtarıEntityType, temel özelliklerin (WorkItemId, PipelineId, ReleasePipelineId) ve varlık türünün daha fazlası gibi temel özelliklerin bir alt kümesinden oluşturulur.

Varlık kümeleri, varlık koleksiyonları olarak adlandırılır. Örneğin, WorkItems varlıkları içeren WorkItem bir varlık kümesidir. Varlığın anahtarı, varlık kümesindeki varlığı benzersiz olarak tanımlar. Birden çok varlık kümesi aynı varlık türünü kullanıyorsa, aynı anahtar değerleri birleşimi birden fazla varlık kümesinde görünebilir ve bu tuş bileşiminin görüntülendiği varlık kümesi başına bir tane olan farklı varlıkları tanımlar. Bu varlıkların her biri farklı bir varlık kimliğine sahiptir. Varlık kümeleri, veri modeline giriş noktaları sağlar.

Varlık kümeleri OData meta verilerinde açıklanmıştır ve projeye göre farklılık gösterir. Projeniz için OData meta verilerini isteyerek varlık kümelerinin, varlık türlerinin ve özelliklerin tam listesini keşfedebilirsiniz. Nasıl yapılacağını öğrenmek için bkz. Analiz için OData sorguları oluşturma.

Bileşik varlıklar

Bileşik varlıklar belirli senaryoları destekler. Bunlar daha basit varlıklardan oluşturulur, genellikle oluşturmak için daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirir ve daha büyük sonuç kümeleri döndürebilir. En iyi performansı elde etmek ve gereksiz azaltmayı önlemek için senaryonuz için doğru varlığı sorguladığınızdan emin olun.

Örneğin, WorkItemSnapshot her tarihin her iş öğesi için bir düzeltmesi olacak şekilde birleştirir WorkItemRevisionsDates . Bu gösterim, filtrelenmiş iş öğeleri kümesi için eğilim verilerine odaklanan OData sorgularını destekler. Ancak, iş öğelerinin geçerli durumunu sorgulamak için bu bileşik varlığı kullanmamalısınız. Bunun yerine, daha hızlı çalışan bir sorgu oluşturmak için varlık kümesini kullanmanız WorkItems gerekir.

Benzer şekilde, bazı varlıklar tüm geçmiş değerleri, diğerleri ise yalnızca geçerli değerleri içerebilir. WorkItemRevisions , geçerli değerlerin ilgilendiği senaryolarda kullanmamanız gereken tüm iş öğesi geçmişini içerir.

İlişkiler

Daha karmaşık sorgu sonuçları oluşturmak için ilişkileri kullanarak varlıkları birleştirebilirsiniz. Verileri genişletmek, filtrelemek veya özetlemek için ilişkileri kullanabilirsiniz.

Bazı gezinti özellikleri tek bir varlığa, bazıları ise varlık koleksiyonuna neden olur. Aşağıdaki diyagramda seçilen varlıklar ve bunların gezinti özellikleri gösterilmektedir. Netlik sağlamak için bazı bileşik varlıklar ve ilişkiler atlanmıştır.

İlişki anahtarları

Varlık ilişkileri, dış araçların varlıkları birleştirebilmesi için yabancı anahtarlar olarak da temsil edilir. Bu özellikler "SK" son ekine sahiptir ve tamsayı veya GUID veri türleridir. Tarih özellikleri, aşağıdaki biçimde karşılık gelen tamsayı tarih anahtarı özelliklerine sahiptir: YYYYMMDD.

İş izleme varlık türleri ve varlık kümeleri

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri belirtilen API sürümleriyle desteklenir. Tam başvuru için bkz. Azure Boards Analytics için iş izleme meta veri başvurusu.

EntityType/EntitySet	Açıklama	v1.0	v2.0	v3.0-preview	v4.0-preview
Alan/ Alanlar	Alan hiyerarşisine göre gruplandırma ve filtreleme özelliklerine sahip iş öğesi Alan Yolları.	✔️	✔️	✔️	✔️
Yineleme/ Yinelemeler	Yineleme hiyerarşisine göre gruplandırma ve filtreleme özelliklerine sahip iş öğesi Yineleme Yolları.	✔️	✔️	✔️	✔️
BoardLocation/ BoardLocations	Kanban pano hücre konumları, pano sütunu, kulvar ve bölme ile tanımlanan geçmiş pano ayarlarını içerir. Her Kanban panosu alanının açıklaması için bkz . İş akışı ve Kanban panosu alanları.	✔️	✔️	✔️	✔️
TakvimTarihi/ Tarihler	İlişkileri kullanarak diğer varlıkları filtrelemek ve gruplandırmak için kullanılan tarihler.	✔️	✔️	✔️	✔️
Project/ Projeler	Bir kuruluş (bulut) veya proje koleksiyonu (şirket içi) için tanımlanan tüm projeler.	✔️	✔️	✔️	✔️
Işlem/ İşlemler	İş öğelerini ve iş öğesi türlerini genişletmek veya filtrelemek için kullanılan kapsam bilgileri. Bir raporu filtrelemek için İşlemler kullanan bir örnek için bkz . Gereksinimler izleme örnek raporu.		✔️	✔️	✔️
Etiket/ Etiketler	Her proje için tüm iş öğesi etiketleri. Bir raporu filtrelemek için Etiketler kullanan bir örnek için bkz. Yayın yazma örneği raporu.	✔️	✔️	✔️	✔️
Takım/ Teams	Proje için tanımlanan tüm ekipler. Bir raporu filtrelemek için Teams kullanan bir örnek için bkz. Power BI raporuna Ekip dilimleyicisi ekleme.	✔️	✔️	✔️	✔️
Kullanıcı/ Kullanıcılar	Atanan, Oluşturan gibi çeşitli iş öğesi özelliklerini genişletmek veya filtrelemek için kullanılan kullanıcı bilgileri.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemBoardSnapshot/ WorkItemBoardSnapshot	(Bileşik) Eğilim raporları oluşturmak için kullanılan Kanban panosu konumu da dahil olmak üzere her takvim tarihindeki her iş öğesinin durumu. Örnek rapor için bkz . Kümülatif Akış Diyagramı (CFD) örnek raporu.	✔️	✔️	✔️	✔️
Workıtemlink/ WorkItemLinks	İş öğeleri arasındaki bağlantılar (örneğin, Alt, Üst ve İlişkili). Yalnızca bağlantıların en son düzeltmesini içerir, geçmiş yoktur. Köprüler dahil değildir.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemRevision/ WorkItemRevisions	Geçerli düzeltme dahil olmak üzere tüm geçmiş iş öğesi düzeltmeleri. Silinen iş öğelerini içermez.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemSnapshot/ WorkItemSnapshot	(Bileşik) Eğilim raporlamayı desteklemek için kullanılan her takvim tarihindeki her iş öğesinin durumu. Örnek rapor için bkz . Hata eğilimleri örnek raporu.	✔️	✔️	✔️	✔️
Workıtem/ Workıtems	İş öğelerinin geçerli durumu. Durum raporlarını desteklemek için kullanılır. Örnek rapor için bkz . Alt iş öğesi değerlerini üst örnek rapora toplama.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemTypeField/ WorkItemTypeFields	Her iş öğesi türü ve işlemi için iş öğesi özellikleri. Rapor derlemeyi desteklemek için kullanılır.	✔️	✔️	✔️	✔️

İşlem hatları varlık türleri ve varlık kümeleri

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri v3.0-preview veya v4.0-preview Analytics sürümüyle desteklenir. Tam başvuru için bkz . İşlem hattı meta veri başvurusu .

EntityType/EntitySet	Açıklama	v3.0-preview	v4.0-preview
Şube/ Dallar	Testlerde veya işlem hatlarında kullanılan dallar hakkında temel bilgiler. Örnek rapor için bkz . İlerleme durumu örnek raporu.	✔️	✔️
ParallelPipelineJobsSnapshot/ ParallelPipelineJobsSnapshot	(Bileşik) Paralel işlem hattı tüketiminin anlaşılmasını destekler. Paralel işlem hattı testleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Visual Studio Test görevini kullanarak testleri paralel çalıştırma.		✔️
Boru hattı/ Pipelines	İşlem hattının özellikleri.	✔️	✔️
PipelineJob/ PipelineJobs	TestRun ile ilişkili belirli bir Test için tek tek yürütme sonuçları	✔️	✔️
PipelineRun/ PipelineRuns	İşlem hatları için yürütme bilgileri. Örnek rapor için bkz . İşlem hattı geçiş hızı eğilim örneği raporu.	✔️	✔️
PipelineRunActivityResult/ PipelineRunActivityResults	Belirli bir işlem hattı yürütmesi içindeki tüm aşamaların, adımların, işlerin ve görevlerin birleştirilmiş günlüğü. Örnek rapor için bkz . İşlem hattı görev süresi örnek raporu.	✔️	✔️
PipelineTask/ PipelineTasks	İşlem hattı içinde kullanılan görevlerin özellikleri.	✔️	✔️
TaskAgentPoolSizeSnapshot/ TaskAgentPoolSizeSnapshots	(Bileşik) Havuz boyutunun, işlem hattı işlerinin ve eşzamanlılığın anlaşılmasını destekler. Aracı havuzları için Geçmiş grafı, bu varlık kümesinin nasıl kullanılabileceğini gösterir.		✔️
TaskAgentRequestSnapshot/ TaskAgentRequestSnapshots	(Bileşik)		✔️

Varlık türlerini ve varlık kümelerini test etme

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri v3.0-preview veya v4.0-preview Analytics sürümüyle desteklenir. Tam başvuru için bkz . Meta veri başvurularını test etme.

EntityType/EntitySet	Açıklama	v3.0-preview	v4.0-preview
Testconfiguration/ TestConfigurations	Test planı yapılandırma bilgileri. Testleri yapılandırma hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Farklı yapılandırmaları test etme	✔️	✔️
TestResult/ Testresults	TestRun ile ilişkili belirli bir Test için tek tek yürütme sonuçları.	✔️	✔️
TestResultsDaily/ TestResultsDaily	TestRun'a (TestRun değil) göre gruplandırılmış TestResult yürütmelerinin günlük anlık görüntü toplamı. Örnek rapor için bkz . Test özeti eğilim örneği raporu.	✔️	✔️
Test Çalıştır/ Test Çalıştırmaları	Testler için yürütme bilgileri toplu TestResult ile bir işlem hattı altında çalıştırılır.	✔️	✔️
Test/ Testler	Test çalışması için test adı ve test sahibi gibi özellikler. Test çalışmalarını tanımlama hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. El ile test çalışmaları oluşturma.	✔️	✔️
Testpoint/ Test Noktaları	Test noktaları için yürütme bilgileri. Bir test noktası, test çalışması, test paketi, yapılandırma ve test oluşturucunun benzersiz birleşiminden meydana gelir. Örnek rapor için bkz . İlerleme durumu örnek raporu.	✔️	✔️
TestPointHistorySnapshot/ TestPointHistorySnapshots	(Bileşik) TestRun ile ilişkili belirli bir Test için tek tek yürütme sonuçları. Örnek rapor için bkz. El ile test yürütme eğilimi örnek raporu	✔️	✔️
TestSuite/ TestSuites	Test paketleri bilgileri. Test paketlerini tanımlama hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Test planları ve test paketleri oluşturma.	✔️	✔️

İlgili makaleler:

• OData Analytics sorgu yönergeleri
• WIT analizi
• Verileri toplama
• Analytics OData meta verilerini keşfetme
• İş izleme, işlem ve proje sınırları
• Analiz görünümleri veri kümesi tasarımı