クエリによってルール統計を確認する
自動化アクティビティを監視して問題を診断する
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過去 24 時間で実行回数が多いのにアクションが実行されていないルール
このクエリでは、過去 24 時間で正常に実行されたにもかかわらずアクションが実行されていないルールが返されます。これらのルールについては、現在のコンテキスト イベントによって今後トリガーされなくなるように、最適化してコンテキストを減らす必要があります。
MS SQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
AI."OBJECT_ITEM_NAME" as Rule_Name
,sum(CASE WHEN AI."CATEGORY" = 'SUCCESS' THEN 1 ELSE 0 END) AS Successful_Executions
,sum(CASE WHEN AI."CATEGORY" = 'NO_ACTIONS_PERFORMED' THEN 1 ELSE 0 END) AS No_Actions_Performed
from jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= DATEADD(day, -1, GETDATE())
group by AI."OBJECT_ITEM_NAME"
PostgreSQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
AI."OBJECT_ITEM_NAME" as Rule_Name
,sum(CASE WHEN AI."CATEGORY" = 'SUCCESS' THEN 1 ELSE 0 END) AS Successful_Executions
,sum(CASE WHEN AI."CATEGORY" = 'NO_ACTIONS_PERFORMED' THEN 1 ELSE 0 END) AS No_Actions_Performed
from "AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join "AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= NOW() - INTERVAL '30 day'
group by AI."OBJECT_ITEM_NAME"実行回数が最も多いルール アクター
このクエリでは、最も多くのルールを実行しているアクターが返されます。最適化されていない自動化ルールを作成している可能性のあるユーザーを特定する目的で使用できます。
MS SQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
cwu.user_name as Username
,count(AI."ID") as Num_Of_Executions
from jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
join jiraschema.app_user au on AI."AUTHOR_KEY" = au.user_key
join jiraschema.cwd_user cwu on au.lower_user_name = cwu.lower_user_name
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= DATEADD(day, -1, GETDATE())
group by cwu.user_name
PostgreSQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
cwu.user_name as Username
,count(AI."ID") as Num_Of_Executions
from "AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join "AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
join app_user au on AI."AUTHOR_KEY" = au.user_key
join cwd_user cwu on au.lower_user_name = cwu.lower_user_name
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= NOW() - INTERVAL '30 day'
group by cwu.user_name実行時間が最も長いルール
このクエリでは、実行時間または継続時間が最も長い直近 300 件のルール実行が返されます。実行に時間がかかり、環境のパフォーマンスを低下させる可能性のあるルールを特定する目的で使用できます。
MS SQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
top 300
AI."OBJECT_ITEM_NAME" as Rule_Name
,AI."DURATION"
from jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= DATEADD(day, -1, GETDATE())
order by AI."DURATION" desc
PostgreSQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
AI."OBJECT_ITEM_NAME" as Rule_Name
,AI."DURATION"
from "AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join "AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= NOW() - INTERVAL '30 day'
order by AI."DURATION" desc
limit 300最も多くのルールをトリガーするイベント
このクエリでは、最も多くのルールをトリガーしているイベントが返されます。何百ものルール実行を引き起こす可能性のあるコメント付きイベントなどのトリガーを特定して、それらを変更する目的で使用できます。
MS SQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
AI."EVENT_SOURCE",count(*) as Times_Triggered
from jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join jiraschema."AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= DATEADD(day, -1, GETDATE())
group by Event_Source
having count(*) >= 1
PostgreSQL
必要に応じて間隔を調整してください。
select
AI."EVENT_SOURCE",count(*) as Times_Triggered
from "AO_589059_AUDIT_ITEM" AI
join "AO_589059_AUDIT_ITEM_ASC_ITEM" AIAI on AI."ID" = AIAI."AUDIT_ITEM_ID"
where 1=1
AND AI."CATEGORY" != 'CONFIG_CHANGE'
AND AI."CREATED" >= NOW() - INTERVAL '30 day'
group by AI."EVENT_SOURCE"
having count(*) >= 1
order by times_triggered desc
最終更新日 2022 年 6 月 6 日
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