Modelo de dados para a Análise de Dados

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O modelo de dados do Google Analytics para DevOps do Azure consiste em conjuntos de entidades, cujos membros (entidades) contêm propriedades que você pode filtrar, agregar e resumir. Além disso, eles contêm propriedades de navegação que relacionam entidades entre si, fornecendo acesso a outras propriedades para seleção, filtragem e agrupamento.

Noções básicas sobre o modelo de dados do Google Analytics

O serviço Analytics fornece uma abordagem estruturada para aceder a dados do Azure DevOps através de endpoints OData. Este modelo de dados permite-lhe:

• Consultar dados de acompanhamento de trabalho: acessar itens de trabalho, áreas, iterações e metadados relacionados
• Analise informações de pipeline: consultar dados de pipeline de compilação e distribuição
• Relatório sobre os resultados do teste: Acesse a execução do teste e os dados de planejamento
• Criar relatórios personalizados: crie relatórios do Power BI e outras soluções de análise

Namespaces de esquema

O modelo de dados do Google Analytics opera em dois namespaces de esquema:

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

Esses namespaces organizam as entidades e definem sua estrutura, garantindo padrões consistentes de acesso a dados em diferentes recursos do Azure DevOps.

Conjuntos de entidades e tipos de entidades

Os tipos de entidade são nomeados tipos estruturados com uma chave. Eles definem as propriedades nomeadas e as relações de cada entidade. A chave de um EntityType forma-se a partir de um subconjunto das propriedades primitivas — por exemplo, WorkItemId, PipelineId, ReleasePipelineId — e outras propriedades do tipo de entidade.

Os conjuntos de entidades são denominados coleções de entidades. Por exemplo, WorkItems é um conjunto de entidades que contém WorkItem entidades. A chave de uma entidade identifica exclusivamente a entidade dentro de um conjunto de entidades. Se vários conjuntos de entidades usarem o mesmo tipo de entidade, a mesma combinação de valores de chave poderá aparecer em mais de um conjunto de entidades e identificará entidades diferentes, uma por conjunto de entidades onde essa combinação de chaves aparece. Cada uma dessas entidades tem um ID de entidade diferente. Os conjuntos de entidades fornecem pontos de entrada no modelo de dados.

Os conjuntos de entidades são descritos em metadados OData e variam de acordo com o projeto. Você pode explorar a lista completa de conjuntos de entidades, tipos de entidade e propriedades solicitando os metadados OData para seu projeto. Para saber como, consulte Construir consultas OData para o Analytics.

Entidades compostas

As entidades compostas suportam cenários específicos. O sistema compõe-os a partir de entidades mais simples, muitas vezes requer mais recursos de computação para gerar, e pode retornar conjuntos de resultados maiores. Para obter o melhor desempenho e evitar limitações desnecessárias, certifique-se de consultar a entidade correta para o seu cenário.

Por exemplo, WorkItemSnapshot combina WorkItemRevisions e Dates de tal forma que cada data tem uma revisão para cada item de trabalho. Essa representação oferece suporte a consultas OData que se concentram em dados de tendência para um conjunto filtrado de itens de trabalho. No entanto, você não deve usar essa entidade composta para consultar o estado atual dos itens de trabalho. Em vez disso, você deve usar o WorkItems conjunto de entidades para gerar uma consulta de execução mais rápida.

Da mesma forma, algumas entidades podem conter todos os valores históricos, enquanto outras podem conter apenas valores atuais. WorkItemRevisions Contém todo o histórico de itens de trabalho, que você não deve usar em cenários onde os valores atuais são de interesse.

Relações

Para gerar resultados de consulta mais complexos, você pode combinar entidades usando relações. Você pode empregar relacionamentos para expandir, filtrar ou resumir dados.

Algumas propriedades de navegação resultam em uma única entidade, enquanto outras resultam em uma coleção de entidades. O diagrama a seguir mostra entidades selecionadas e suas propriedades de navegação. Para maior clareza, algumas entidades e relações compostas foram omitidas.

Noções básicas sobre relacionamentos de entidades

O modelo de dados do Google Analytics usa vários tipos de relacionamentos:

• Um para muitos: uma única entidade pai está relacionada a várias entidades filhas (por exemplo, uma Área para muitos Itens de Trabalho)
• Muitos-para-um: Várias entidades estão relacionadas com uma única entidade principal (por exemplo, muitos WorkItems para uma Área)
• Um-para-um: Uma única entidade relaciona-se exatamente com uma outra entidade
• Muitos-para-muitos: várias entidades estão relacionadas a várias outras entidades (por exemplo, WorkItems para Tags)

Chaves de relacionamento

As relações de entidade também são representadas como chaves estrangeiras para que ferramentas externas possam unir entidades. Essas propriedades têm o sufixo "SK" e são tipos de dados inteiros ou GUID. As propriedades de data têm propriedades de chave de data inteira correspondentes com o seguinte formato: AAAAMMDD.

Tipos de entidades de rastreamento de trabalho e conjuntos de entidades

Os seguintes tipos de entidade e conjuntos de entidades são suportados com as versões de API indicadas. Para obter uma referência completa, consulte Referência de metadados de acompanhamento de trabalho para o Azure Boards Analytics.

Principais entidades de monitorização de trabalho para elaboração de relatórios

Ao criar relatórios, considere estes conjuntos de entidades primárias:

• Relatórios de estado atual: Use WorkItems para o status atual do item de trabalho
• Relatórios históricos de tendências: Use WorkItemSnapshot para análise de tendências ao longo do tempo
• Controle detalhado de alterações: uso WorkItemRevisions para histórico abrangente
• Relatórios específicos do conselho: uso WorkItemBoardSnapshot para análise de quadros Kanban

Práticas recomendadas para usar o modelo de dados do Google Analytics

Otimização do desempenho

1. Escolha a entidade correta: Use entidades de estado atuais (WorkItems) para relatórios de estado e entidades instantâneas para tendências
2. Filtrar antecipadamente: aplique filtros no nível da entidade em vez de após a recuperação de dados
3. Limitar intervalos de dados: use filtros de data para restringir consultas de dados históricos
4. Use agregações apropriadas: aproveite as funções de agregação internas quando possível

Padrões de projeto de consultas

Consultas sobre estado atual do sistema

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

Consultas de tendências históricas

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

Navegação de relacionamento

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

Armadilhas comuns a evitar

• Usando entidades de revisão para o estado atual: não utilizar WorkItemRevisions quando WorkItems for suficiente
• Expansão excessiva de relações: expanda apenas as propriedades de navegação necessárias
• Filtros ausentes: sempre filtre grandes conjuntos de entidades para melhorar o desempenho
• Ignorando entidades compostas: use entidades compostas como WorkItemSnapshot para análise de tendências

Considerações sobre a versão

Diferentes versões de API fornecem recursos diferentes:

• v1.0: Entidades básicas de controle de trabalho
• v2.0: Processo adicionado e recursos de filtragem aprimorados
• v3.0-preview: Adicionado o pipeline e entidades de teste
• v4.0-preview: Entidades compostas melhoradas e métricas de pipeline adicionais

Escolha a versão apropriada com base em seus requisitos de relatório e nas entidades que você precisa acessar.

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