As organizações usam plataformas de gerenciamento de projetos ágeis, como Atlassian Jira para permitir que as equipes colaborem para planejar, rastrear e enviar entregas. O Jira captura o conhecimento organizacional sobre o funcionamento das entregas nos problemas e comentários registrados durante a implementação do projeto. No entanto, disponibilizar esse conhecimento de forma fácil e segura para os usuários é um desafio devido à fragmentação em questões pertencentes a diferentes projetos e sprints. Além disso, como diferentes partes interessadas, como desenvolvedores, engenheiros de teste e gerentes de projeto, contribuem para o mesmo problema registrando-o e adicionando anexos e comentários, a pesquisa tradicional baseada em palavras-chave se torna ineficaz ao pesquisar informações em projetos do Jira.
Agora você pode usar o Amazona Kendra Conector de nuvem do Jira para indexar problemas, comentários e anexos em seus projetos do Jira e pesquisar esse conteúdo usando a pesquisa inteligente do Amazon Kendra, com tecnologia de aprendizado de máquina (ML).
Esta postagem mostra como usar o conector de nuvem do Amazon Kendra Jira para configurar uma instância de nuvem do Jira como fonte de dados para um índice do Amazon Kendra e pesquisar de forma inteligente o conteúdo dos projetos nele. Usamos um exemplo de projetos do Jira em que os membros da equipe colaboram criando problemas e adicionando informações a eles na forma de descrições, comentários e anexos durante todo o ciclo de vida do problema.
Visão geral da solução
Uma instância do Jira tem um ou mais projetos, em que cada projeto tem membros da equipe trabalhando nos problemas desse projeto. Cada membro da equipe tem um conjunto de permissões sobre as operações que pode realizar em relação a diferentes problemas no projeto ao qual pertence. Os membros da equipe podem criar novos problemas ou adicionar mais informações aos problemas na forma de anexos e comentários, bem como alterar o status de um problema desde sua abertura até o encerramento durante todo o ciclo de vida do problema definido para esse projeto. Um gerente de projeto cria sprints, atribui problemas a sprints específicos e atribui proprietários a problemas. Durante o curso do projeto, o conhecimento capturado nessas questões continua evoluindo.
Em nossa solução, configuramos uma instância de nuvem do Jira como uma fonte de dados para um índice de pesquisa do Amazon Kendra usando o conector do Amazon Kendra Jira. Com base na configuração, quando a fonte de dados é sincronizada, o conector rastreia e indexa o conteúdo dos projetos na instância do Jira. Opcionalmente, você pode configurá-lo para indexar o conteúdo com base no log de alterações. O conector também coleta e ingere informações da lista de controle de acesso (ACL) para cada problema, comentário e anexo. As informações de ACL são usadas para filtragem de contexto do usuário, em que os resultados da pesquisa de uma consulta são filtrados pelo que um usuário tem acesso autorizado.
Pré-requisitos
Para experimentar o conector do Amazon Kendra para Jira usando esta postagem como referência, você precisa do seguinte:
- An Conta da AWS com privilégios para criar Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) funções e políticas. Para mais informações, veja Visão geral do gerenciamento de acesso: permissões e políticas e políticas para fontes de dados do Jira.
- Conhecimento básico da AWS e conhecimento prático da administração do Jira.
- Acesso de administrador a uma instância de nuvem do Jira.
Configuração da instância do Jira
Esta seção descreve a configuração do Jira usada para demonstrar como configurar uma fonte de dados do Amazon Kendra usando o conector do Jira, ingerir os dados dos projetos do Jira no índice do Amazon Kendra e fazer consultas de pesquisa. Você pode usar sua própria instância do Jira para a qual tem acesso de administrador ou criar um novo projeto e seguir as etapas para experimentar o conector do Amazon Kendra para Jira.
Em nossa instância de exemplo do Jira, criamos dois projetos para demonstrar que as consultas de pesquisa feitas pelos usuários retornam resultados apenas dos projetos aos quais eles têm acesso. Usamos dados dos seguintes projetos de domínio público para simular o caso de uso de projetos de desenvolvimento de software da vida real:
- Projeto GitHub de contribuições da comunidade da AWS CLI
- Um projeto da popular Deep Learning Library PyTorch
A seguir está uma captura de tela do nosso quadro estilo Kanban para o projeto 1.
Crie um token de API para a instância do Jira
Para obter o token de API necessário para configurar o conector do Amazon Kendra Jira, conclua as etapas a seguir:
- Logar em https://id.atlassian.com/manage/api-tokens.
- Escolha Criar token de API.
- Na caixa de diálogo exibida, insira um rótulo para seu token e escolha Crie.
- Escolha Copiar e insira o token em um bloco de notas temporário.
Você não pode copiar esse token novamente e precisa dele para configurar o conector do Amazon Kendra Jira.
Configure a fonte de dados usando o conector Amazon Kendra para Jira
Para adicionar uma fonte de dados ao seu índice do Amazon Kendra usando o conector do Jira, você pode usar um índice existente ou crie um novo índice. Em seguida, conclua as etapas a seguir. Para obter mais informações sobre este tópico, consulte Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra.
- No console do Amazon Kendra, abra seu índice e escolha As fontes de dados no painel de navegação.
- Escolha Adicionar fonte de dados.
- Debaixo Jira, escolha Adicionar conector.
- No Especificar detalhes da fonte de dados seção, insira os detalhes de sua fonte de dados e escolha Próximo.
- No Definir acesso e segurança seção, para URL da conta do Jira, insira o URL da sua instância de nuvem do Jira.
- Debaixo Autenticação, você tem duas opções:
- Escolha Crie para adicionar um novo segredo usando o token da API do Jira que você copiou da sua instância do Jira e use o endereço de e-mail usado para fazer login no Jira como o ID do Jira. (Esta é a opção que escolhemos para este post.)
- Use um existente Gerenciador de segredos da AWS segredo que tem o token de API para a instância do Jira que você deseja que o conector acesse.
- Escolha Papel do IAM, escolha Crie uma nova função ou escolha uma função do IAM existente configurada com as políticas apropriadas do IAM para acessar o segredo do Secrets Manager, o índice do Amazon Kendra e a fonte de dados.
- Escolha Próximo.
- No Definir as configurações de sincronização seção, forneça informações sobre seu escopo de sincronização e cronograma de execução.
- Escolha Próximo.
- No Definir mapeamentos de campo seção, você pode configurar opcionalmente os mapeamentos de campo ou como os nomes de campo do Jira são mapeados para atributos ou facetas do Amazon Kendra.
- Escolha Próximo.
- Revise suas configurações e confirme para adicionar a fonte de dados.
- Depois que a fonte de dados for adicionada, escolha As fontes de dados no painel de navegação, selecione a fonte de dados recém-adicionada e escolha Sincronize agora para iniciar a sincronização da fonte de dados com o índice do Amazon Kendra.
O processo de sincronização pode levar cerca de 10 a 15 minutos. Vamos agora habilitar o controle de acesso para o índice Amazon Kendra. - No painel de navegação, escolha seu índice.
- No painel do meio, escolha o Controle de acesso do usuário aba.
- Escolha Editar Configurações e altere as configurações para se parecer com a captura de tela a seguir.
- Escolha Próximo e depois escolha Atualizar.
Realize pesquisas inteligentes com o Amazon Kendra
Antes de tentar pesquisar no console do Amazon Kendra ou usar a API, verifique se a sincronização da fonte de dados foi concluída. Para verificar, visualize as fontes de dados e verifique se a última sincronização foi bem-sucedida.
- Para iniciar sua pesquisa, no console do Amazon Kendra, escolha Pesquisar conteúdo indexado no painel de navegação.
Você é redirecionado para o console de pesquisa do Amazon Kendra. - Expandir Consulta de teste com um token de acesso e escolha Aplicar token.
- Escolha Nome de Utilizador, insira o endereço de e-mail associado à sua conta do Jira.
- Escolha Aplicar.
Agora estamos prontos para pesquisar nosso index. Vamos usar a consulta “onde o boto3 armazena tokens de segurança?”
Nesse caso, Kendra fornece uma resposta sugerida de um dos cartões em nosso projeto Kanban no Jira.
Observe que essa também é uma resposta sugerida que aponta para um problema que discute os tokens de segurança da AWS e o Boto3. Você também pode criar experiência de pesquisa com várias fontes de dados, incluindo documentação do SDK e wikis com o Amazon Kendra, e apresentar resultados e links relacionados de acordo. A captura de tela a seguir mostra outra consulta de pesquisa feita no mesmo índice.
Observe que quando aplicamos um token de acesso diferente (associamos a pesquisa a um usuário diferente), os resultados da pesquisa ficam restritos aos projetos aos quais esse usuário tem acesso.
Por fim, também podemos usar filtros relevantes para o Jira em nossa pesquisa. Primeiro, navegamos para o nosso índice Definição de faceta página e confira Facetável para j_status
, j_assignee
e j_project_name
. Para cada pesquisa, podemos filtrar por esses campos, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
limpar
Para evitar custos futuros, limpe os recursos que você criou como parte desta solução. Se você criou um novo índice do Amazon Kendra ao testar esta solução, exclua-o. Se você adicionou apenas uma nova fonte de dados usando o conector Amazon Kendra para Jira, exclua essa fonte de dados.
Conclusão
Com o conector do Amazon Kendra Jira, sua organização pode disponibilizar conhecimento inestimável em seus projetos do Jira para seus usuários com segurança usando a pesquisa inteligente desenvolvida pelo Amazon Kendra.
Para saber mais sobre o conector do Amazon Kendra Jira, consulte o Conector do Amazon Kendra Jira seção do Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra.
Para obter mais informações sobre outros conectores integrados do Amazon Kendra para fontes de dados populares, consulte Desvende o conhecimento nos workspaces do Slack com pesquisa inteligente usando o conector do Amazon Kendra Slack e Busque conhecimento em documentos Quip com pesquisa inteligente usando o conector Quip para Amazon Kendra.
Sobre os autores
Shreyas Subramanian é um arquiteto de soluções especialista em IA/ML e ajuda os clientes usando Machine Learning para resolver seus desafios de negócios na Nuvem AWS.
Abhinav Jawadekar é um arquiteto de soluções principal com foco no Amazon Kendra na equipe de serviços de linguagem AI/ML da AWS. A Abhinav trabalha com clientes e parceiros da AWS para ajudá-los a criar soluções de pesquisa inteligentes na AWS.
- Coinsmart. A melhor troca de Bitcoin e criptografia da Europa.
- Platoblockchain. Inteligência Metaverso Web3. Conhecimento Ampliado. ACESSO LIVRE.
- CryptoHawk. Radar Altcoin. Teste grátis.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/intelligently-search-your-jira-projects-with-amazon-kendra-jira-cloud-connector/
- "
- 100
- 420
- Sobre
- Acesso
- conformemente
- Conta
- em
- endereço
- admin
- administração
- ágil
- Amazon
- Outro
- responder
- api
- apropriado
- Jurídico
- atributos
- disponível
- AWS
- ser
- borda
- fronteira
- Caixa
- construir
- construídas em
- negócio
- capturas
- Cartões
- transportar
- desafios
- desafiante
- alterar
- Escolha
- encerramento
- Na nuvem
- colaborar
- comentários
- comunidade
- Configuração
- cônsul
- conteúdo
- conteúdo
- contribuir
- ao controle
- custos
- crio
- criado
- cria
- Criar
- Clientes
- dados,
- demonstrar
- detalhes
- Developer
- desenvolvedores
- Desenvolvimento
- diferente
- INSTITUCIONAIS
- domínio
- durante
- facilmente
- permitir
- Engenheiros
- Entrar
- evolução
- exemplo
- existente
- vasta experiência
- Campos
- filtragem
- filtros
- Primeiro nome
- focado
- seguinte
- formulário
- futuro
- GitHub
- ajudar
- ajuda
- Como funciona o dobrador de carta de canal
- Como Negociar
- Contudo
- HTTPS
- Dados de identificação:
- implementação
- Incluindo
- índice
- INFORMAÇÕES
- Inteligente
- emitem
- questões
- IT
- Conhecimento
- língua
- APRENDER
- aprendizagem
- Biblioteca
- Links
- Lista
- máquina
- aprendizado de máquina
- moldadas
- Fazendo
- de grupos
- Gerente
- Gerentes
- membro
- Membros
- ML
- mais
- múltiplo
- nomes
- Navegação
- aberto
- abertura
- Operações
- Opção
- Opções
- organização
- organizacional
- Outros
- próprio
- proprietários
- parte
- Parceiros
- Plataformas
- políticas
- Popular
- presente
- Diretor
- processo
- projeto
- gerenciamento de projetos
- projetos
- fornecer
- fornece
- público
- relevante
- Recursos
- Resultados
- retorno
- Execute
- Sdk
- Pesquisar
- firmemente
- segurança
- Tokens de segurança
- Serviços
- conjunto
- mostrando
- folga
- Software
- desenvolvimento de software
- sólido
- solução
- Soluções
- RESOLVER
- especialista
- começo
- Status
- loja
- bem sucedido
- Profissionais
- temporário
- teste
- ensaio
- todo
- token
- Tokens
- pista
- tradicional
- usar
- usuários
- verificar
- Ver
- O Quê
- enquanto
- trabalhar
- trabalho