CI Pipeline Visibility dans Datadog

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Section Overview

CI Visibility fournit une vue axée sur les pipelines de la santé de votre CI en affichant des métriques et des résultats importants de vos pipelines. Elle vous aide à résoudre les défaillances de pipeline, à traiter les goulots d’étranglement en matière de performances et à suivre les performances et la fiabilité de la CI au fil du temps.

Configuration

Sélectionnez votre fournisseur CI pour configurer CI Visibility dans Datadog :

Pour les options de personnalisation, consultez les sections suivantes :

Commandes personnalisées

Tags et mesures personnalisés

Fonctionnalités prises en charge

Visibilité et exécution des pipelines

	CodePipeline AWS	Azure Pipelines	Buildkite	CircleCI	Codefresh	Actions GitHub	GitLab	Jenkins	TeamCity	Autres fournisseurs CI
Collecte de logs Récupération des logs de pipeline ou de tâches auprès du fournisseur CI. Les logs sont affichés dans l'onglet Logs de la vue Pipeline Execution.
Corrélation de l'infrastructure Corrélation des informations au niveau du Host pour l'Agent Datadog, les pipelines CI ou les runners de tâches avec les données d'exécution de pipeline CI.
Pipelines en cours d'exécution Identification des exécutions de pipelines en cours d'exécution avec tracing associé.
Tentatives partielles Identification des nouvelles tentatives partielles (par exemple, lorsque seul un sous-ensemble de tâches a fait l'objet d'une nouvelle tentative).
Granularité des steps Les spans de niveau step sont disponibles pour une visibilité plus granulaire.								(Présentées comme des spans de tâches)
Steps manuels Identification du moment où il y a une tâche avec une phase d'approbation manuelle dans l'ensemble du pipeline.

Analyse automatique

	CodePipeline AWS	Azure Pipelines	Buildkite	CircleCI	Codefresh	Actions GitHub	GitLab	Jenkins	TeamCity	Autres fournisseurs CI
Analyse des échecs de tâches Utilise des modèles LLM sur les logs pertinents pour analyser la cause profonde des tâches CI ayant échoué. Plus d'informations.
Chemin critique Identification des tâches CI qui se trouvent sur le chemin critique du pipeline. Plus d'informations

Répartition de la durée

	CodePipeline AWS	Azure Pipelines	Buildkite	CircleCI	Codefresh	Actions GitHub	GitLab	Jenkins	TeamCity	Autres fournisseurs CI
Temps d'exécution Temps pendant lequel un pipeline a exécuté activement des tâches.
Temps de mise en file d'attente Temps pendant lequel un pipeline ou une tâche était dans la file d'attente avant l'exécution.
Temps d'attente d'approbation Temps pendant lequel un pipeline ou une tâche a attendu une approbation manuelle.

Personnalisation et extensibilité

	CodePipeline AWS	Azure Pipelines	Buildkite	CircleCI	Codefresh	Actions GitHub	GitLab	Jenkins	TeamCity	Autres fournisseurs CI
Commandes personnalisées Prise en charge de l'utilisation de datadog-ci pour envoyer des événements au niveau des commandes à CI Visibility afin de les intégrer dans la visualisation en cascade du pipeline. Vous pouvez ensuite interroger et analyser ces événements.
Tags statiques Prise en charge de la définition de tags de pipeline statiques dans le fournisseur CI qui ne changent pas entre les exécutions.
Tags runtime Prise en charge de l'ajout de tags textuels et numériques définis par l'utilisateur aux pipelines et aux tâches dans CI Visibility.
Paramètres Prise en charge de l'ajout de paramètres de pipeline personnalisés définis par les utilisateurs (par exemple, `DYNAMICS_IS_CHILD:true`). Vous pouvez ensuite effectuer une recherche à l'aide de ces paramètres dans le CI Visibility Explorer pour trouver tous les événements avec un paramètre spécifique.

Utiliser les données de pipelines CI

Lors de la création d’un dashboard ou d’un notebook, vous pouvez utiliser les données de pipeline CI dans votre requête de recherche, ce qui met à jour les options du widget de visualisation. Pour plus d’informations, consultez la documentation Dashboards et la documentation Notebooks.

Créer des alertes sur les données de pipeline

Exporter votre requête de recherche vers un Monitor CI Pipeline sur la page Executions ou la page Test Runs en cliquant sur le bouton Export.