Automation for Jira - 調整済み自動化ルールをトラブルシューティングするためのデータ収集方法

プラットフォームについて: Data Center のみ。 - この記事は、 Data Center プラットフォーム。

この KB は Data Center バージョンの製品用に作成されています。Data Center 固有ではない機能の Data Center KB は、製品のサーバーバージョンでも動作する可能性はありますが、テストは行われていません。 Server* 製品のサポートは 2024 年 2 月 15 日に終了しました。Server 製品を実行している場合は、アトラシアン Server サポート終了のお知らせにアクセスして、移行オプションを確認してください。

*Fisheye および Crucible は除く

要約

プロジェクト自動化ルールは「調整済み」で、Jira では実行されません。

この記事は、制限に達したサービスの特定に役立ちます。

ソリューション

スクリーンショット

[自動化] > 3 点アイコン「...」> [監査ログ] で、調整済みのメッセージを受信しているルールが表示された画面のスクリーンショットを撮ります。
パフォーマンスインサイトのグラフが表示された画面のスクリーンショットを撮ります。
1. [自動化] で 3 点アイコン「...」をクリックして、[パフォーマンスに関するインサイトを表示] を選択します。
2. 上部で 1w を選択すると、1 週間に使用された制限を確認できます。
3. ルール「取り込みフォームがリクエストされたらメールを送信」の選択ボックスで複数のオプション (実行回数、平均時間、合計時間) を変更している画面のスクリーンショットを取得します。

REST API エンドポイントの出力

次の REST API エンドポイントを呼び出して、実際のサービスの制限を収集します。

https://YOUR_JIRA_INSTANCE_URL/rest/cb-automation/latest/configuration/property

データベースクエリ

Jira でパラメーターの動作を確認するために実行できる SQL クエリがいくつか用意されています。日付を調整が発生した日に置き換えます。

Postgres

1 日あたりの処理時間

SELECT sum("DURATION")/1000 as "Processing Time (s)", date_trunc('day',"START_TIME") as "Date" FROM "AO_589059_AUDIT_ITEM" a WHERE "START_TIME" > '2020-10-15 00:00:00' group by "Date" ORDER BY "Date"

1 日あたりのルールごとの処理時間

SELECT "OBJECT_ITEM_NAME", sum("DURATION")/1000 as "Processing Time (s)", date_trunc('day',"START_TIME") as "Date" FROM "AO_589059_AUDIT_ITEM" WHERE "START_TIME" > '2020-10-15 00:00:00' group by "Date","OBJECT_ITEM_NAME" ORDER BY "Processing Time (s)" DESC

グローバルなアイテムキュー - キューに入る日単位のアイテム

SELECT count(comp."ID") as "Queued Items", date_trunc('day',comp."START_TIME") as "Date" FROM "AO_589059_AUDIT_ITEM_COMP_CGE" comp WHERE comp."START_TIME" > '2020-10-15 00:00:00' GROUP BY "Date" ORDER BY "Date"

ルールによってキューに入る日単位のアイテム

SELECT a."OBJECT_ITEM_NAME" as "Rule Name", count(comp."ID") as "Queued Items", date_trunc('day',comp."START_TIME") as "Date" FROM "AO_589059_AUDIT_ITEM_COMP_CGE" comp JOIN "AO_589059_AUDIT_ITEM" a on a."ID"=comp."AUDIT_ITEM_ID" WHERE comp."START_TIME" > '2020-10-15 00:00:00' GROUP BY a."OBJECT_ITEM_NAME","Date" ORDER BY "Queued Items" DESC

MySQL

1 日あたりの処理時間

SELECT SUM(DURATION)/1000 AS `Processing Time (s)`, DATE_FORMAT(START_TIME, '%Y-%m-%d') AS `Date`FROM `AO_589059_AUDIT_ITEM`WHERE START_TIME > '2022-01-15 00:00:00'GROUP BY `Date`ORDER BY `Date`;

1 日あたりのルールごとの処理時間

SELECT OBJECT_ITEM_NAME, SUM(DURATION)/1000 AS `Processing Time (s)`, DATE_FORMAT(START_TIME, '%Y-%m-%d') AS `Date`FROM AO_589059_AUDIT_ITEMWHERE START_TIME > '2020-10-15 00:00:00'GROUP BY `Date`, OBJECT_ITEM_NAMEORDER BY `Processing Time (s)` DESC;

グローバルなアイテムキュー - キューに入る日単位のアイテム

SELECT COUNT(comp.ID) AS `Queued Items`, DATE_FORMAT(comp.START_TIME, '%Y-%m-%d') AS `Date`FROM AO_589059_AUDIT_ITEM_COMP_CGE compWHERE comp.START_TIME > '2020-10-15 00:00:00'GROUP BY `Date`ORDER BY `Date`;

ルールによってキューに入る日単位のアイテム

SELECT a.OBJECT_ITEM_NAME AS `Rule Name`, COUNT(comp.ID) AS `Queued Items`, DATE_FORMAT(comp.START_TIME, '%Y-%m-%d') AS `Date`FROM AO_589059_AUDIT_ITEM_COMP_CGE compJOIN AO_589059_AUDIT_ITEM a ON a.ID = comp.AUDIT_ITEM_IDWHERE comp.START_TIME > '2020-10-15 00:00:00'GROUP BY a.OBJECT_ITEM_NAME, `Date`ORDER BY `Queued Items` DESC;

警告

上記のクエリはすべて、Postgres と MySQL 構文に作成された例です。特定のデータベースで動作するように編集が必要な可能性があります。

アトラシアンサポートにデータを送信する

次のデータをサポートチケットに添付します。

自動化の監査ログのスクリーンショット
パフォーマンスインサイトグラフのスクリーンショット
Jira のサポート zip
REST API 呼び出しの出力
クエリの結果

更新日時: 2024年05月31日)

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