Migrer vers Analytics à partir de SQL Reporting Services pour Azure DevOps

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Azure DevOps Server 2022 | Azure DevOps Server 2020 | Azure DevOps Server 2019

Avec la publication d’Azure DevOps Server 2022, la seule option permettant d’obtenir des insights de données Azure DevOps est le service Analytics. L’intégration à SQL Server Reporting Services n’est plus prise en charge. Cet article fournit des conseils pour la migration à partir de l’utilisation de SQL Reporting Services vers Analytics.

Pour obtenir une vue d’ensemble d’Analytics, consultez Présentation de l’analytique et des données disponibles dans Analytics.

Remarque

Si vous recherchez des informations sur Azure Analysis Services, consultez Azure Analysis Services.

Règle générale

Lorsque vous migrez à partir de l’utilisation de SQL Server Reporting Services vers Analytics, notez les informations suivantes.

  • Analytics est un mappeur relationnel objet, tandis que les données SQL Server Reporting Services sont basées sur un cube de base de données relationnelle et de traitement analytique en ligne (OLAP).
  • L’analytique ne nécessite aucune maintenance.
  • Analytics stocke tous les champs de suivi de travail, à l’exception des champs HTML/texte enrichi. Les champs personnalisés sont automatiquement ajoutés au magasin de données Analytics.
  • Limitez toujours votre requête au ou aux projets auquel vous avez accès. Vous pouvez générer des rapports inter-projets à l’aide de Power BI. Toutefois, les requêtes retournent uniquement des données lorsque vous disposez des autorisations nécessaires pour afficher les données Analytics pour tous les projets que vous interrogez.
  • Utilisez des tableaux de bord intégrés pour prendre en charge les vues de plusieurs graphiques. Plusieurs nouvelles fonctionnalités ont été ajoutées pour prendre en charge l’affichage de plusieurs graphiques dans un tableau de bord configurable Azure DevOps.
  • Les vues d’analyse offrent un moyen rapide et simple de générer des rapports d’état et de tendance pour les éléments de travail et les cas de test.
  • Identifiez les insights dont vous avez besoin pour prendre des décisions pilotées par les données. Ensuite, utilisez une combinaison de requêtes, de tableaux de bord, de rapports intégrés ou de requêtes Power BI et OData pour générer les rapports nécessaires.

Prise en charge de nouvelles fonctionnalités

Plusieurs nouvelles fonctionnalités ont été introduites pour prendre en charge les insights de données qui n’étaient pas disponibles avec SQL Server Reporting Services.

  • Widgets de tableau de bord : de nombreux widgets ont été ajoutés pour prendre en charge les vues d’état et de tendance, y compris celles basées sur les données Analytics. Pour obtenir une vue d’ensemble, consultez le catalogue de widgets.
  • Rapports d’analyse intégrés : plusieurs rapports dans le contexte ont été ajoutés pour prendre en charge azure Boards, pipelines et plans de test. Ces rapports affichent des données Analytics comme décrit dans À propos des tableaux de bord, des graphiques, des rapports et des widgets.
  • Cumul : les colonnes de cumul vous permettent d’afficher des barres de progression ou des totaux de champs numériques pour les éléments descendants au sein d’une hiérarchie d’éléments de travail. Vous pouvez les ajouter à n’importe quelle vue de backlog. Pour plus d’informations, consultez Afficher la progression ou les totaux du cumul.
  • Graphiques basés sur des requêtes regroupés par balises : vous pouvez désormais générer des graphiques de requête et les ajouter aux tableaux de bord en fonction du regroupement par balises.
  • Traçabilité : prise en charge accrue du suivi du travail des exigences au déploiement. La traçabilité de bout en bout est prise en charge en liant différents objets tels que les éléments de travail, les branches, les validations, les demandes de tirage, les builds et les versions. Les rapports intégrés basés sur le service Analytics prennent en charge la possibilité de surveiller la traçabilité en temps réel. Pour plus d’informations, consultez la traçabilité de bout en bout.
  • Pipelines de mise en production : les pipelines de mise en production ont été introduits avec TFS 2018. Les widgets de tableau de bord qui fournissent des insights sur les pipelines de mise en production incluent la vue d’ensemble du pipeline de mise en production et la qualité des exigences.

Concepts clés sur le service Analytics

Pour les serveurs locaux, le service Analytics est automatiquement activé pour toutes les nouvelles collections de projets ajoutées à votre serveur. Vous pouvez suspendre, désactiver ou réactiver Analytics, comme décrit dans Installer ou activer le service Analytics.

Le modèle de données Analytics se compose de jeux d’entités, dont les membres (entités) contiennent des propriétés qui peuvent être filtrées, agrégées et résumées. Pour obtenir une vue d’ensemble des jeux d’entités et des types d’entités pris en charge, consultez Le modèle de données pour Analytics.

Les outils suivants prennent en charge l’interaction avec le service Analytics :

  • Vues d’analyse : fournissez un moyen rapide de générer des rapports en fonction du suivi des travaux et des cas de test. Vous pouvez définir une vue Analytics et partager avec d’autres personnes. À l’aide de Power BI, vous pouvez créer n’importe quel type de rapport pris en charge par Power BI. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que les vues Analytics ?.
  • Power BI : Se connecter à Analytics à partir de Power BI via une vue Analytics, une requête OData ou un flux OData. Voir à propos de l’intégration de Power BI.
  • Requête OData : utilisez Odata pour interroger directement Analytics à partir d’un navigateur pris en charge et utilisez les données JSON retournées si nécessaire.
  • Requête programmatique des requêtes OData de construction de métadonnées Analytics pour Analytics, composants d’URL pour interroger les métadonnées.

Instructions de requête, performances et latence des requêtes

L’analytique n’est pas un magasin en temps réel. Il s’agit d’une copie organisée des données stockées dans Azure DevOps. La copie de données permet d’optimiser les performances de lecture et d’agrégation, et réduit les scénarios de création de rapports sur Azure DevOps. La copie des données introduit jusqu’à un délai de 30 secondes avant que les données associées à une modification ne s’affichent dans Analytics. Pour plus d’informations, consultez les instructions de requête OData Analytics.

Autorisations d’analyse

L’accès aux données à partir du service Analytics nécessite les autorisations de niveau projet suivantes.

  • View Analytics
  • Supprimer des vues Shared Analytics
  • Modifier les vues Shared Analytics

En outre, les utilisateurs peuvent définir des autorisations pour des vues d’analyse partagée individuelles qu’ils créent. Pour plus d’informations, consultez Définir des autorisations pour accéder aux vues Analytics et Analytics.

Power BI et OData

Ressources d’apprentissage :