概觀
此解決方案可以自動化導入、分析和視覺化持續整合/持續交付 (CI/CD) 指標的過程。這些指標顯示在 Amazon QuickSight 儀表板中，以協助 DevOps 主管衡量其 DevOps 計劃的影響，並以資料為依據制定決策，從而讓開發團隊可以推動持續改進。
優勢
近乎即時地自動導入和分析 CI/CD 管道中包含效能和營運指標的串流資料。計算關鍵的 DevOps 指標，以追蹤和評估開發團隊的活動。
自動啟動預先建置的 Amazon QuickSight 儀表板，以視覺化解決方案的分析。深入了解 CI/CD 活動，以更好地了解 DevOps 計劃，並以資料為依據制定決策，從而推動軟體交付流程的不斷改進。
您可以自訂此解決方案，以使用第三方商業智慧 (BI) 工具，以便從 Amazon Athena 資料庫建置自訂的視覺化。
將多個 AWS 帳戶和 AWS 區域的資料串流至中央 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體，在該儲存貯體中使用單一儀表板來分析和監控資料。
技術詳細資訊
您可以使用實作指南和隨附的 AWS CloudFormation 範本自動部署此架構。
步驟 1
開發人員在 AWS CI/CD 管道中啟動某項活動，例如將程式碼變更推送到 AWS CodeCommit 或使用 AWS CodeDeploy 部署應用程式。這些活動會建立事件。如果啟用多帳戶多區域功能，則可從多個 AWS 帳戶和多個 AWS 區域產生事件。如果是使用 GitHub 儲存庫進行開發，則會產生 git push 事件。
步驟 2
Amazon EventBridge 事件規則根據預定義的事件模式偵測事件，然後將事件資料傳送到 Amazon Kinesis Data Firehose 交付串流。每個事件來源都會建立一個事件規則。
對於 AWS CodeBuild 中的活動，會設定 Amazon CloudWatch 指標串流來擷取 CloudWatch 指標，並將其交付給 Kinesis Data Firehose 交付串流。 對於 GitHub 推送事件，將建立 Amazon API Gateway 端點來發佈這些事件並將其傳送至 Kinesis Data Firehose 交付串流。
步驟 3
如果您已在帳戶中分別為 Canary 或管道設定警示，則還會建立 EventBridge 事件規則，以從監控 CloudWatch Synthetics 金絲雀或 Amazon CodePipeline 狀態的 CloudWatch 警示中擷取事件。計算平均還原時間 (MTTR) 指標需要此警報來收集資料。
步驟 4
Kinesis Data Firehose 使用 AWS Lambda 函數進行資料轉換。Lambda 函數會擷取每個指標的相關資料，並將其傳送至監控帳戶中的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體以進行下游處理。
步驟 5
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的資料連結到一個 Amazon Athena 資料庫，該資料庫對這些資料執行查詢，並將查詢結果返回到 Amazon QuickSight。
步驟 6
QuickSight 取得查詢結果，並為您的管理團隊建置儀表板視覺化。
步驟 1
開發人員在 AWS CI/CD 管道中啟動某項活動，例如將程式碼變更推送到 AWS CodeCommit 或使用 AWS CodeDeploy 部署應用程式。這些活動會建立事件。如果啟用多帳戶多區域功能，則可從多個 AWS 帳戶和多個 AWS 區域產生事件。如果是使用 GitHub 儲存庫進行開發，則會產生 git push 事件。
步驟 2
Amazon EventBridge 事件規則根據預定義的事件模式偵測事件，然後將事件資料傳送到 Amazon Kinesis Data Firehose 交付串流。每個事件來源都會建立一個事件規則。
對於 AWS CodeBuild 中的活動，會設定 Amazon CloudWatch 指標串流來擷取 CloudWatch 指標，並將其交付給 Kinesis Data Firehose 交付串流。 對於 GitHub 推送事件，將建立 Amazon API Gateway 端點來發佈這些事件並將其傳送至 Kinesis Data Firehose 交付串流。
步驟 3
如果您已在帳戶中分別為 Canary 或管道設定警示，則還會建立 EventBridge 事件規則，以從監控 CloudWatch Synthetics 金絲雀或 Amazon CodePipeline 狀態的 CloudWatch 警示中擷取事件。計算平均還原時間 (MTTR) 指標需要此警報來收集資料。
步驟 4
Kinesis Data Firehose 使用 AWS Lambda 函數進行資料轉換。Lambda 函數會擷取每個指標的相關資料，並將其傳送至監控帳戶中的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體以進行下游處理。
步驟 5
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的資料連結到一個 Amazon Athena 資料庫，該資料庫對這些資料執行查詢，並將查詢結果返回到 Amazon QuickSight。
步驟 6
QuickSight 取得查詢結果，並為您的管理團隊建置儀表板視覺化。
「Mphasis 是業界領先的應用技術服務公司，協助企業加速數位轉型之旅。透過將 DevOps Monitoring Dashboard 與其他 AWS 解決方案結合使用，我們能夠將構思與部署之間的時間縮短 30%。我們能夠自動化收集和視覺化 DevOps 營運指標的設定程序，這讓我們能夠輕鬆做出更明智的決策，並確定可在我們的部署團隊中進行改善之處。」
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此篇部落格文章向您說明可以如何使用 AWS DevOps Monitoring Dashboard 解決方案將收集及視覺化 DevOps 指標的設定程序自動化，以節省時間和精力。此解決方案為參考實作，讓不分規模的組織更容易收集、分析並視覺化軟體交付程序的關鍵營運指標。