Analiz için veri modeli

Azure DevOps Services | Azure DevOps Server | Azure DevOps Server 2022

Azure DevOps için Analiz veri modeli, üyeleri (varlıklar) filtreleyebileceğiniz, toplayabileceğiniz ve özetleyebileceğiniz 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, Azure DevOps Services içindeki tüm hizmetler için üretimde otomatik olarak etkinleştirilir ve desteklenir. Power BI tümleştirmesi ve Analiz hizmetinin OData akışına erişim genel olarak kullanılabilir. Analytics OData akışını kullanmanız ve geri bildirim sağlamanız teşvik edilir.

Kullanılabilir veriler sürüme bağlıdır. OData API'sinin desteklenen en son sürümü, v2.0en son önizleme sürümü ise şeklindedir v4.0-preview. Daha fazla bilgi için bkz . OData API sürümü oluşturma.

Analiz veri modelini anlama

Analiz hizmeti, OData uç noktaları aracılığıyla Azure DevOps verilerine erişmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlar. Bu veri modeli şunları gerçekleştirmenizi sağlar:

• İş izleme verilerini sorgulama: İş öğelerine, alanlara, yinelemelere ve ilgili meta verilere erişme
• İşlem hattı bilgilerini analiz etme: Derleme ve yayın işlem hattı verilerini sorgulama
• Test sonuçlarıyla ilgili rapor: Test yürütme ve planlama verilerine erişme
• Özel raporlar oluşturma: Power BI raporları ve diğer analiz çözümleri oluşturma

Şema ad alanları

Analytics veri modeli iki şema ad alanında çalışır:

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

Bu ad alanları varlıkları düzenler ve yapılarını tanımlar ve farklı Azure DevOps özelliklerinde tutarlı veri erişim desenleri sağlar.

Varlık kümeleri ve varlık türleri

Varlık türleri, bir anahtarla yapılandırılmış türler olarak adlandırılır. Her varlığın adlandırılmış özelliklerini ve ilişkilerini tanımlar. Temel özelliklerin EntityType bir alt kümesindeki formların anahtarı (örneğin, WorkItemId, PipelineId, ReleasePipelineId) ve varlık türünün diğer özellikleri.

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 bileşimi birden fazla varlık kümesinde görüntülenebilir 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 inceleyebilirsiniz. Nasıl yapılacağını öğrenmek için Analiz için OData sorguları oluşturma bölümüne bakın.

Bileşik varlıklar

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

Örneğin, WorkItemSnapshot, her tarihin her iş öğesi için birer düzeltmesi olacak şekilde WorkItemRevisions ve Dates birleştirir. Bu gösterim, filtrelenmiş bir 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 ilgi çekici olduğu senaryolarda kullanmamanız gereken tüm iş öğesi geçmişini içerir.

İlişki

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

Bazı gezinti özellikleri tek bir varlıkla sonuçlanırken, diğerleri bir varlık koleksiyonuyla sonuçlanır. Aşağıdaki diyagramda belirli varlıklar ve bunların gezinti özellikleri gösterilmektedir. Netlik sağlamak için bazı bileşik varlıklar ve ilişkiler atlanmıştır.

Varlık ilişkilerini anlama

Analytics veri modeli çeşitli ilişki türlerini kullanır:

• Bire çok ilişki: Tek bir üst varlık birden çok alt varlıkla ilişkilidir (örneğin, bir Alan çok sayıda İş Öğesi ile ilişkilidir)
• Çoktan bire: Birden çok varlık, tek bir üst varlıkla ilişkilidir (örneğin, birçok İşÖğeleri ile tek bir Bölge)
• Bire bir: Tek bir varlık, tam olarak bir diğer varlıkla ilişkilidir
• Çoka çok: Birden çok varlık diğer birden çok varlıkla ilişkilidir (örneğin, WorkItems to Tags)

İlişki anahtarları

Dış araçların varlıkları birleştirebilmesi için varlık ilişkileri de yabancı anahtarlar olarak 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: YYYYYMMDD.

İş izleme varlık türleri ve varlık kümeleri

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri belirtilen API sürümleriyle desteklenir. Eksiksiz bir referans için Azure Boards Analytics için iş izleme meta veri başvurusu'na bakın.

EntityType/EntitySet	Açıklama	v1.0	v2.0	v3.0-preview	v4.0-önizleme
Alan/ Alanlar	Alan hiyerarşisine göre gruplandırma ve filtreleme özelliklerine sahip iş öğesi Alan Yolları.	✔️	✔️	✔️	✔️
Yineleme/ Yineleme	Yineleme hiyerarşisine göre gruplandırma ve filtreleme özelliklerine sahip iş öğesi Yineleme Yolları.	✔️	✔️	✔️	✔️
BoardLocation/ BoardLocations	Pano hücresi konumları, pano sütunu, kulvar ve bölme tarafından tanımlanır ve geçmiş pano ayarlarını içerir. Her pano alanının açıklaması için bkz . İş akışı ve pano alanları.	✔️	✔️	✔️	✔️
TakvimTarihi/ Tarih	İlişkileri kullanarak diğer varlıkları filtreleyip gruplandırmak için kullanılan tarihler.	✔️	✔️	✔️	✔️
Proje/ Projeler	Bir kuruluş (bulut) veya proje koleksiyonu (şirket içi) için tanımlanan tüm projeler.	✔️	✔️	✔️	✔️
İşlem/ İşlemler	İş öğelerini ve iş öğesi türlerini genişletmek veya filtrelemek için kullanılan birikim bilgileri. Bir raporu filtrelemek için İşlemler'i kullanarak bir örnek rapor görmek 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 burndown örnek raporu.	✔️	✔️	✔️	✔️
Team/ (Takım) Takım	Proje için tanımlanan tüm ekipler. Bir raporu filtrelemek için Teams kullanan bir örnek için, Power BI raporuna Ekip dilimleyicisi ekleme başlıklı belgeye bakın.	✔️	✔️	✔️	✔️
Kullanıcı/ Kullanıcılar	Kullanıcı bilgileri, Atanan Kişi, Oluşturan Kişi gibi çeşitli iş öğesi özelliklerini genişletmek veya filtrelemek için kullandığınız.	✔️	✔️	✔️	✔️
İş Öğesi Panosu Anlık Görüntüsü/ WorkItemBoardSnapshot	(Bileşik) Eğilim raporları oluşturmak için kullanılan pano konumu da dahil olmak üzere her takvim tarihindeki her iş öğesinin durumu. Örnek rapor için bkz . Kümülatif Akış Diyagramı (CFD) örnek raporu.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemLink/ ÇalışmaÖğesiBağlantıları	İş öğeleri arasındaki bağlantılar, örneğin (Alt, Üst ve İlişkili). Yalnızca bağlantıların en son düzeltmesini içerir, geçmiş yoktur. Hiperlinkler dahil değildir.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItemRevision/ İş Öğesi Revizyonları	Mevcut revizyon da dahil olmak üzere, tüm geçmiş iş öğesi revizyonları. 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.	✔️	✔️	✔️	✔️
WorkItem/ WorkItems	İş kalemlerinin geçerli durumu. Durum raporlarını desteklemek için kullanılır. Örnek rapor için, Alt iş öğesi değerlerini üst öğeye örnek rapor olarak toplama bölümüne bakın.	✔️	✔️	✔️	✔️
ÇalışmaÖğesiTipiAlanı/ İş Ögesi Türü Alanları	Her iş öğesi türü ve işlemi için iş öğesi özellikleri. Rapor derlemeyi desteklemek için kullanılır.	✔️	✔️	✔️	✔️

Raporlama için önemli iş izleme varlıkları

Raporlar oluştururken şu birincil varlık kümelerini göz önünde bulundurun:

• Geçerli durum raporları: Geçerli iş öğesi durumu için kullanın WorkItems
• Geçmiş eğilim raporları: Zaman içinde eğilim analizi için kullanın WorkItemSnapshot
• Ayrıntılı değişiklik izleme: Kapsamlı geçmiş için kullanın WorkItemRevisions
• Panoya özgü raporlar: Kanban pano analizi için kullanın WorkItemBoardSnapshot

Hatlar varlık türleri ve varlık kümeleri

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri v3.0-preview veya v4.0-preview Analytics sürümüyle desteklenir. Tam referans için İşlem hattı meta veri referansı bölümüne bakın.

VarlıkTürü/VarlıkKümesi	Açıklama	v3.0-preview	v4.0-önizleme
Şube/ Şubeler	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 için bkz . Visual Studio Test görevini kullanarak testleri paralel olarak çalıştırma.		✔️
Ardışık düzen/ Boru hattı	İşlem hattının özellikleri.	✔️	✔️
PipelineJob/ PipelineJobs	İşlem hattı çalıştırması içindeki belirli bir iş için tek tek yürütme sonuçları.	✔️	✔️
PipelineRun/ PipelineRuns	İşlem hatları için yürütme bilgileri. Örnek rapor için bkz İşlem Hattı Geçiş Oranı Eğilim Raporu Örneği.	✔️	✔️
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 kullandığınız görevlerin özellikleri.	✔️	✔️
TaskAgentPoolSizeSnapshot/ TaskAgentPoolSizeSnapshots	(Bileşik) Havuz boyutunun, işlem hattı işlerinin ve eşzamanlılığın anlaşılmasını destekler. Tarihsel aracı havuzları grafiği, bu varlık kümesinin nasıl kullanılabildiğini gösterir.		✔️
TaskAgentRequestSnapshot/ TaskAgentRequestSnapshots	(Bileşik) Zaman içinde aracı isteği desenleri ve kaynak kullanımı hakkında içgörüler sağlar.		✔️

İşlem hattı varlığı kullanım desenleri

Farklı işlem hattı varlıkları belirli raporlama senaryolarına hizmet eder:

• İşlem hattına genel bakış raporları: Üst düzey ölçümler için Pipelines ve PipelineRuns kullanın
• Performans analizi: Ayrıntılı zamanlama analizi için kullanın PipelineRunActivityResults
• Kaynak kullanımı: Kapasite planlaması için kullanın TaskAgentPoolSizeSnapshot
• Hata analizi: İş düzeyinde başarı/hata izleme için kullanın PipelineJobs

Varlık türlerini ve varlık kümelerini test edin

Aşağıdaki varlık türleri ve varlık kümeleri v3.0-preview veya v4.0-preview Analytics sürümüyle desteklenir. Tam bir referans için bkz Test meta verisi referansı.

EntityType/EntitySet	Açıklama	v3.0-preview	v4.0-önizleme
Testconfiguration/ TestConfigurations	Test planı yapılandırma bilgileri. Testleri yapılandırma hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Farklı yapılandırmaları test etme.	✔️	✔️
TestResult/ TestResults	Belirli bir Test ile ilişkili TestRun için bireysel yürütme sonuçları.	✔️	✔️
TestResultsDaily/ TestResultsDaily	Test'e (TestRun'a değil) göre gruplandırılmış TestResult yürütmelerinin günlük anlık görüntü toplamı. Örnek rapor için bkz . Test özeti eğilim örneği raporu.	✔️	✔️
Test Çalıştırması/ Test Çalıştırmaları	Pipeline altında toplu TestResult verileriyle yürütülen testler için yürütme bilgileri.	✔️	✔️
Test/ Sınamalar	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) Zaman içinde test noktaları için geçmiş yürütme verileri. Örnek rapor için bkz . El ile test yürütme eğilimi örnek raporu.	✔️	✔️
TestSuite/ TestSuites	Test takımları bilgileri. Test paketlerini tanımlama hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Test planları ve test paketleri oluşturma.	✔️	✔️

Nesne raporlama senaryolarını test etme

Test varlıkları çeşitli raporlama gereksinimlerini destekler:

• Test yürütme izlemesi: Ayrıntılı yürütme verileri için TestResults ve TestRuns kullanın
• Test planlama ölçümleri: Planlama kapsamı için TestPoints ve TestSuites kullanın
• Eğilim analizi: Geçmiş eğilimler için TestResultsDaily ve TestPointHistorySnapshots kullanın
• Yapılandırma kapsamı: Çok platformlu test analizi için kullanın TestConfigurations

Analytics veri modelini kullanmaya yönelik en iyi yöntemler

Performans iyileştirme

1. Doğru varlığı seçin: Durum raporları için geçerli durum varlıklarını (WorkItems) ve eğilimler için anlık görüntü varlıklarını kullanma
2. Erken filtre uygulama: Veri alımından sonra değil varlık düzeyinde filtre uygulama
3. Veri aralıklarını sınırlama: Geçmiş veri sorgularını kısıtlamak için tarih filtrelerini kullanma
4. Uygun toplamaları kullanma: Mümkün olduğunda yerleşik toplama işlevlerinden yararlanın

Sorgu tasarım desenleri

Geçerli durum sorguları

/WorkItems?$filter=State ne 'Closed'&$select=WorkItemId,Title,State

Geçmiş eğilim sorguları

/WorkItemSnapshot?$filter=DateSK ge 20241001&$select=WorkItemId,State,DateSK

İlişki yönlendirme

/WorkItems?$expand=Area($select=AreaPath),AssignedTo($select=UserName)

Kaçınılması gereken yaygın tuzaklar

• Geçerli durum için düzeltme varlıklarını kullanma: WorkItemRevisions yeterli olduğunda WorkItems kullanmayın
• fazla genişleyen ilişkiler: Yalnızca gerekli gezinti özelliklerini genişletme
• Eksik filtreler: Performansı artırmak için büyük varlık kümelerini her zaman filtreleyin
• Bileşik varlıkları yoksayma: Eğilim analizi için WorkItemSnapshot gibi bileşik varlıkları kullanın

Sürümle ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Farklı API sürümleri farklı özellikler sağlar:

• v1.0: Temel iş izleme unsurları
• v2.0: İşlem ve gelişmiş filtreleme özellikleri eklendi
• v3.0-preview: İşlem hattı ve test varlıkları eklendi
• v4.0-preview: Gelişmiş bileşik varlıklar ve ek işlem hattı ölçümleri

Raporlama gereksinimlerinize ve erişmeniz gereken varlıklara göre uygun sürümü seçin.

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
• Analiz için OData sorguları oluşturma
• Analiz güvenliği ve izinleri