Organizations use agile project management platforms such as Atlassian JIRA to enable teams to collaborate to plan, track, and ship deliverables. Jira captures organizational knowledge about the workings of the deliverables in the issues and comments logged during project implementation. However, making this knowledge easily and securely available to users is challenging due to it being fragmented across issues belonging to different projects and sprints. Additionally, because different stakeholders such as developers, test engineers, and project managers contribute to the same issue by logging it and then adding attachments and comments, traditional keyword-based search is rendered ineffective when searching for information in Jira projects.
Acum puteți utiliza fișierul Amazon Kendra Jira cloud connector to index issues, comments, and attachments in your Jira projects, and search this content using Amazon Kendra intelligent search, powered by machine learning (ML).
This post shows how to use the Amazon Kendra Jira cloud connector to configure a Jira cloud instance as a data source for an Amazon Kendra index, and intelligently search the contents of the projects in it. We use an example of Jira projects where team members collaborate by creating issues and adding information to them in the form of descriptions, comments, and attachments throughout the issue lifecycle.
Prezentare generală a soluțiilor
A Jira instance has one or more projects, where each project has team members working on issues in that project. Each team member has set of permissions about the operations they can perform with respect to different issues in the project they belong to. Team members can create new issues, or add more information to the issues in the form of attachments and comments, as well as change the status of an issue from its opening to closure throughout the issue lifecycle defined for that project. A project manager creates sprints, assigns issues to specific sprints, and assigns owners to issues. During the course of the project, the knowledge captured in these issues keeps evolving.
In our solution, we configure a Jira cloud instance as a data source to an Amazon Kendra search index using the Amazon Kendra Jira connector. Based on the configuration, when the data source is synchronized, the connector crawls and indexes the content from the projects in the Jira instance. Optionally, you can configure it to index the content based on the change log. The connector also collects and ingests access control list (ACL) information for each issue, comment, and attachment. The ACL information is used for user context filtering, where search results for a query are filtered by what a user has authorized access to.
Cerințe preliminare
To try out the Amazon Kendra connector for Jira using this post as a reference, you need the following:
- An Cont AWS cu privilegii de a crea Gestionarea identității și accesului AWS (IAM) roluri și politici. Pentru mai multe informații, vezi Prezentare generală a gestionării accesului: permisiuni și politici și policies for Jira data sources.
- Cunoștințe de bază despre AWS și cunoștințe de lucru despre administrarea Jira.
- Admin access to a Jira cloud instance.
Jira instance configuration
This section describes the Jira configuration used to demonstrate how to configure an Amazon Kendra data source using the Jira connector, ingest the data from the Jira projects into the Amazon Kendra index, and make search queries. You can use your own Jira instance for which you have admin access or create a new project and carry out the steps to try out the Amazon Kendra connector for Jira.
In our example Jira instance, we created two projects to demonstrate that the search queries made by users return results from only the projects to which they have access. We used data from the following public domain projects to simulate the use case of real-life software development projects:
- AWS CLI Community Contributions GitHub project
- A project from the popular Deep Learning Library PyTorch
The following is a screenshot of our Kanban-style board for project 1.
Create an API token for the Jira instance
To get the API token needed to configure the Amazon Kendra Jira connector, complete the following steps:
- Conectați la https://id.atlassian.com/manage/api-tokens.
- Alege Creați un token API.
- In the dialog box that appears, enter a label for your token and choose Crea.
- Alege Copiați and enter the token on a temporary notepad.
You can’t copy this token again, and you need it to configure the Amazon Kendra Jira connector.
Configure the data source using the Amazon Kendra connector for Jira
To add a data source to your Amazon Kendra index using the Jira connector, you can use an existing index or creați un nou index. Then complete the following steps. For more information on this topic, refer to Ghidul dezvoltatorului Amazon Kendra.
- Pe consola Amazon Kendra, deschideți indexul și alegeți Surse de date în panoul de navigare.
- Alege Adăugați o sursă de date.
- În JIRA, alege Adăugați conector.
- În Specificați detaliile sursei de date secțiunea, introduceți detaliile sursei dvs. de date și alegeți Pagina Următoare →.
- În Definiți accesul și securitatea secțiune, pt Jira Account URL, enter the URL of your Jira cloud instance.
- În Autentificare, aveți două opțiuni:
- Alege Crea to add a new secret using the Jira API token you copied from your Jira instance and use the email address used to log in to Jira as the Jira ID. (This is the option we choose for this post.)
- Use an existing Manager de secrete AWS secret that has the API token for the Jira instance you want the connector to access.
- Pentru Rolul IAM, alege Creați un nou rol sau alegeți un rol IAM existent configurat cu politici IAM corespunzătoare pentru a accesa secretul Secrets Manager, indexul Amazon Kendra și sursa de date.
- Alege Pagina Următoare →.
- În Configurați setările de sincronizare section, provide information about your sync scope and run schedule.
- Alege Pagina Următoare →.
- În Setați mapările câmpurilor section, you can optionally configure the field mappings, or how the Jira field names are mapped to Amazon Kendra attributes or facets.
- Alege Pagina Următoare →.
- Examinați setările și confirmați pentru a adăuga sursa de date.
- După ce sursa de date este adăugată, alegeți Surse de date în panoul de navigare, selectați sursa de date nou adăugată și alegeți Sincronizează acum pentru a începe sincronizarea sursei de date cu indexul Amazon Kendra.
The sync process can take about 10–15 minutes. Let’s now enable access control for the Amazon Kendra index. - În panoul de navigare, alegeți indexul.
- In the middle pane, choose the Control acces utilizator tab.
- Alege Editeaza setarile și modificați setările pentru a arăta ca următoarea captură de ecran.
- Alege Pagina Următoare → și apoi alegeți Actualizează.
Efectuați o căutare inteligentă cu Amazon Kendra
Înainte de a încerca să căutați pe consola Amazon Kendra sau să utilizați API-ul, asigurați-vă că sincronizarea sursei de date este completă. Pentru a verifica, vizualizați sursele de date și verificați dacă ultima sincronizare a avut succes.
- Pentru a începe căutarea, pe consola Amazon Kendra, alegeți Căutați conținut indexat în panoul de navigare.
You’re redirected to the Amazon Kendra Search console. - Extinde Testați interogarea cu un token de acces Și alegeți Aplicați token.
- Pentru Nume de utilizator, enter the email address associated with your Jira account.
- Alege Aplică.
Now we’re ready to search our index. Let’s use the query “where does boto3 store security tokens?”
In this case, Kendra provides a suggested answer from one of the cards in our Kanban project on Jira.
Note that this is also a suggested answer pointing to an issue discussing AWS security tokens and Boto3. You may also build search experience with multiple data sources including SDK documentation and wikis with Amazon Kendra, and present results and related links accordingly. The following screenshot shows another search query made against the same index.
Note that when we apply a different access token (associate the search with a different user), the search results are restricted to projects that this user has access to.
Lastly, we can also use filters relevant to Jira in our search. First, we navigate to our index’s Definiția fațetei page and check Facetabil pentru j_status
, j_assignee
, și j_project_name
. For every search, we can then filter by these fields, as shown in the following screenshot.
A curăța
To avoid incurring future costs, clean up the resources you created as part of this solution. If you created a new Amazon Kendra index while testing this solution, delete it. If you only added a new data source using the Amazon Kendra connector for Jira, delete that data source.
Concluzie
With the Amazon Kendra Jira connector, your organization can make invaluable knowledge in your Jira projects available to your users securely using intelligent search powered by Amazon Kendra.
To learn more about the Amazon Kendra Jira connector, refer to the Amazon Kendra Jira connector section of the Amazon Kendra Developer Guide.
For more information on other Amazon Kendra built-in connectors to popular data sources, refer to Dezvăluie cunoștințele în spațiile de lucru Slack cu căutare inteligentă folosind conectorul Amazon Kendra Slack și Căutați cunoștințe în documentele Quip cu căutare inteligentă folosind conectorul Quip pentru Amazon Kendra.
Despre Autori
Shreyas Subramanian este un arhitect de soluții specializat în AI/ML și ajută clienții folosind Machine Learning pentru a-și rezolva provocările de afaceri pe AWS Cloud.
Abhinav Jawadekar este un arhitect principal de soluții concentrat pe Amazon Kendra în echipa de servicii lingvistice AI/ML de la AWS. Abhinav lucrează cu clienții și partenerii AWS pentru a-i ajuta să creeze soluții inteligente de căutare pe AWS.
- Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
- CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
- Source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/intelligently-search-your-jira-projects-with-amazon-kendra-jira-cloud-connector/
- "
- 100
- 420
- Despre Noi
- acces
- în consecință
- Cont
- peste
- adresa
- admin
- administrare
- agil
- Amazon
- O alta
- răspunde
- api
- adecvat
- Avocat Colaborator
- atribute
- disponibil
- AWS
- fiind
- bord
- frontieră
- Cutie
- construi
- construit-in
- afaceri
- capturi
- Carduri
- transporta
- provocări
- provocare
- Schimbare
- Alege
- închidere
- Cloud
- colabora
- comentarii
- comunitate
- Configuraţie
- Consoleze
- conţinut
- conținut
- a contribui
- Control
- Cheltuieli
- crea
- a creat
- creează
- Crearea
- clienţii care
- de date
- demonstra
- detalii
- Dezvoltator
- Dezvoltatorii
- Dezvoltare
- diferit
- documente
- domeniu
- în timpul
- cu ușurință
- permite
- inginerii
- Intrați
- evoluție
- exemplu
- existent
- experienţă
- Domenii
- filtrare
- Filtre
- First
- concentrat
- următor
- formă
- viitor
- GitHub
- ajutor
- ajută
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- HTTPS
- Identitate
- implementarea
- Inclusiv
- index
- informații
- Inteligent
- problema
- probleme de
- IT
- cunoştinţe
- limbă
- AFLAȚI
- învăţare
- Bibliotecă
- Link-uri
- Listă
- maşină
- masina de învățare
- făcut
- Efectuarea
- administrare
- manager
- Manageri
- membru
- Membri actuali
- ML
- mai mult
- multiplu
- nume
- Navigare
- deschide
- de deschidere
- Operațiuni
- Opțiune
- Opţiuni
- organizație
- de organizare
- Altele
- propriu
- Proprietarii
- parte
- parteneri
- Platforme
- Politicile
- Popular
- prezenta
- Principal
- proces
- proiect
- management de proiect
- Proiecte
- furniza
- furnizează
- public
- Resurse
- REZULTATE
- reveni
- Alerga
- sdk
- Caută
- în siguranță,
- securitate
- Jetoane de securitate
- Servicii
- set
- indicat
- moale
- Software
- de dezvoltare de software
- solid
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- specialist
- Începe
- Stare
- stoca
- de succes
- echipă
- temporar
- test
- Testarea
- de-a lungul
- semn
- indicativele
- urmări
- tradiţional
- utilizare
- utilizatorii
- verifica
- Vizualizare
- Ce
- în timp ce
- de lucru
- fabrică