当前位置: 首页 > news >正文

Jenkins 可观测最佳实践

Jenkins 介绍

Jenkins 作为持续集成与持续部署(CI/CD)的核心工具,其自动化流程的稳定性和执行效率对保障软件开发周期流畅性至关重要。通过构建可视化的流水线管理体系,可实时把控代码集成、测试验证及部署发布的全流程状态,精准定位构建失败节点、优化资源调度效率并降低人为干预成本,为敏捷开发模式提供坚实的工程实践支撑。

观测云

观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品,它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理,为整个技术栈提供实时可观察性。这款产品能够帮助工程师全面了解端到端的用户体验追踪,了解应用内函数的每一次调用,以及全面监控云时代的基础设施。此外,观测云还具备快速发现系统安全风险的能力,为数字化时代提供安全保障。

安装 DataKit

登陆观测云控制台,点击左侧「集成」选择顶部「DataKit」,即可看到各种方式的安装命令。

本文选择 Linux 方式安装,执行安装命令即可。

DataKit 采集 Jenkins 指标

  • 在 JenKins 管理页面 your_manage_host/configure 生成 Metric Access keys
  • 进入 DataKit 安装目录下的 conf.d/jenkins 目录,复制 jenkins.conf.sample 并命名为 jenkins.conf。示例如下:
[[inputs.jenkins]]## Set true if you want to collect metric from url below.enable_collect = true## The Jenkins URL in the format "schema://host:port",requiredurl = "http://my-jenkins-instance:8080"## Metric Access Key ,generate in your-jenkins-host:/configure,requiredkey = ""# ##(optional) collection interval, default is 30s# interval = "30s"ddinfo_resp = '''{ "endpoints": ["/v0.3/traces"] }'''## Set response_timeout# response_timeout = "5s"## Set true to enable election(default: true)# election = true## Optional TLS Config# tls_ca = "/xx/ca.pem"# tls_cert = "/xx/cert.pem"# tls_key = "/xx/key.pem"## Use SSL but skip chain & host verification# insecure_skip_verify = false## set true to receive jenkins CI eventenable_ci_visibility = true## which port to listen to jenkins CI eventci_event_port = ":9539"# [inputs.jenkins.log]# files = []# #grok pipeline script path# pipeline = "jenkins.p"[inputs.jenkins.tags]# some_tag = "some_value"# more_tag = "some_other_value"# ...[inputs.jenkins.ci_extra_tags]# some_tag = "some_value"# more_tag = "some_other_value"

配置好后,重启 DataKit 即可。

datakit service -R

Jenkins 配置

Jenkins 安装 datadog 插件

修改 Jenkins datadog 插件的上报地址:
http://{ jenkins_ip }:{ jenkins_port }/manage/configure

勾选 "Enable Visibility","Enable log Collection"。

执行构建测试

观测云效果

CI 数据正常上报

Jenkins 指标数据正常上报

总结

通过 DataKit 与 Jenkins 插件的协同接收 Jenkins 全链路可观测数据,能帮助我们快速搭建灵活的 CI/CD 流水线观测体系。我们既可以利用 Jenkins 原生插件与 Datadog 的标准化能力,统一采集流水线构建指标、运行日志与链路数据,又能借助 DataKit 强大的数据处理和集成功能,将这些数据统一传输到观测云平台,充分利用平台的分析可视化能力,并协同基础设施、应用链路等维度数据,实现 Jenkins 故障快速定位与流水线效率优化。

http://www.dtcms.com/a/364388.html

相关文章:

  • Flutter Android真机器调式,虚拟机调试以及在Vscode中开发Flutter应用
  • 【Linux操作系统】简学深悟启示录:进程控制
  • unity中的交互控制脚本
  • 如何选择适合企业的海外智能客服系统:6 大核心维度 + 实战选型指南
  • 【STL源码剖析】从源码看 deque :拆解双端队列的底层实现与核心逻辑
  • 用友T3、T6/U8批量作废凭证
  • 从数据生成到不确定性估计:用 LSTM + 贝叶斯优化实现时间序列多步预测
  • 基于SpringBoot的旅游管理系统
  • 【大前端】React 使用 Redux 实现组件通信的 Demo 示例
  • React实现点击按钮复制操作【navigator.clipboard与document.execCommand】
  • 基于单片机PWM信号发生器系统Proteus仿真(含全部资料)
  • 平衡车 - 电机调速
  • 基于单片机车内换气温度检测空气质量检测系统Proteus仿真(含全部资料)
  • 单片机点灯
  • Linux 网络编程中核心函数`recv`。
  • zynq 开发系列 新手入门:GPIO 连接 MIO 控制 LED 闪烁(SDK 端代码编写详解)
  • Spring Boot 实现数据库表变更监听的 Redis 消息队列方案
  • 单片机控制两只直流电机正反转C语言
  • 变频器实习DAY42 VF与IF电机启动方式
  • Excel 电影名匹配图片路径教程:自动查找并写入系统全路径
  • wpf 自定义控件,只能输入小数点,并且能控制小数点位数
  • 机器学习从入门到精通 - Python环境搭建与Jupyter魔法:机器学习起航必备
  • 如何在modelscope上上传自己的MCP服务
  • 【收藏】2025 前端开发者必备 SVG 资源大全
  • 【2025ICCV-持续学习方向】一种用于提示持续学习(Prompt-based Continual Learning, PCL)的新方法
  • 【CouponHub开发记录】SpringAop和分布式锁进行自定义注解实现防止重复提交
  • RAG|| LangChain || LlamaIndex || RAGflow
  • kafka概念之间关系梳理
  • mac idea 配置了Gitlab的远程地址,但是每次pull 或者push 都要输入密码,怎么办
  • 项目中常用的git命令