Consultar dados de tendência

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Examinar as tendências dos dados e fazer comparações período a período são aspetos importantes da comunicação e análise de dados. O Google Analytics oferece suporte a esses recursos.

Os dados de tendência são expostos nos conjuntos de entidades WorkItemSnapshot e WorkItemBoardSnapshot. Eles são construídos para que cada item de trabalho, desde o dia em que foi criado até hoje, exista para cada dia. Para uma organização com apenas um item de trabalho que foi criado há um ano, existem 365 linhas nesta entidade. Para grandes projetos, essas entidades seriam impraticáveis de usar com ferramentas de clientes.

Qual é a solução? Utilize as extensões de Agregação.

Usando as Extensões de Agregação OData, você pode retornar dados agregados do Azure DevOps que são propícios para relatórios. Por exemplo, você pode mostrar a tendência de bugs para o mês de março. As tendências de bugs são uma parte comum e crítica do gerenciamento de qualquer projeto, para que possa ser utilizada imediatamente de forma eficaz.

https://{servername}:{port}/tfs/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}/

Pré-requisitos

Construir uma consulta básica para dados de tendência

Para consultar efetivamente a tabela WorkItemSnapshot, siga estes requisitos básicos:

• Filtre os dados por data.
• Agrupe a agregação pelo menos pela data. Caso contrário, a resposta inclui um aviso.

A consulta para criar um relatório de tendência de bug se parece com o exemplo a seguir:

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}//WorkItemSnapshot?
  $apply=
    filter(DateValue ge 2016-03-01Z and DateValue le 2016-03-31Z and WorkItemType eq 'Bug')/
    groupby((DateValue,State), aggregate($count as Count))
  &$orderby=DateValue

Ele retorna um resultado semelhante ao exemplo a seguir:

{
  "@odata.context": "https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}//$metadata#WorkItemSnapshot(DateValue,State,Count)",
  "value": [
    {
      "@odata.id": null,
      "State": "Active",
      "DateValue": "2016-03-01T00:00:00-08:00",
      "Count": 2666
    },
    {
      "@odata.id": null,
      "State": "Closed",
      "DateValue": "2016-03-01T00:00:00-08:00",
      "Count": 51408
    }
  ]
}

Esta consulta produz no máximo 31 * (number of bug states). O bug padrão tem três estados:

• Ativo
• Resolvido
• Fechado

No máximo, essa consulta retorna 93 linhas, não importa quantos milhares de registros realmente existam. Ele fornece uma forma muito mais compacta de retornar dados.

Vejamos uma variação deste exemplo. Pretende visualizar a tendência de erros para uma iteração ou uma versão que se inicia numa iteração e termina noutra.

Para construir essa consulta, faça o seguinte exemplo:

https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}//WorkItemSnapshot?
  $apply=
    filter(WorkItemType eq 'Bug')/
    filter(Iteration/IterationName eq 'Sprint 99')/
    filter(DateValue ge Iteration/StartDate and (Iteration/EndDate eq null or DateValue le Iteration/EndDate))/
    groupby((DateValue, State), aggregate($count as Count))
  &$orderby=DateValue

Ele retorna um resultado semelhante ao exemplo a seguir:

{
  "@odata.context": "https://analytics.dev.azure.com/{OrganizationName}/{ProjectName}/_odata/{version}//$metadata#WorkItemSnapshot(DateValue,State,Count)",
  "value": [
    {
      "@odata.id": null,
      "State": "Active",
      "DateValue": "2016-04-04T00:00:00-07:00",
      "Count": 320
    },
    {
      "@odata.id": null,
      "State": "Closed",
      "DateValue": "2016-04-04T00:00:00-07:00",
      "Count": 38
    }
  ]
}

Nesta consulta, existem duas diferenças fundamentais. Adicionamos uma cláusula de filtro para filtrar os dados para uma iteração específica e as datas agora estão sendo comparadas com as datas de início e término da iteração versus uma data codificada.

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