Entwicklung einer Observability-Schicht, die CI/CD-Pipelines als auswertbares System behandelt und Job-Ergebnisse über Repositories, Services, Umgebungen, Runs, Runner und Commits hinweg in einer Diagnoseoberfläche zusammenführt.
Plattformunabhängige Task-Instrumentierung für Build-, Test-, Deploy-, Scan- und Release-Jobs, CI-Metadaten-Normalisierung für GitHub Actions und GitLab CI, OpenTelemetry Collector Gateway, Grafana-Dashboards, optionale JUnit-Testspans, Logs, Traces, Runner-Metriken und commitbasierte Regressionserkennung.
Fehlgeschlagene Build-, Test-, Deploy-, Scan- und Release-Jobs lagen verteilt in einzelnen CI-Runs, Logs, Artefakten und providerspezifischen Oberflächen.
Eine Grafana-Observability-Oberfläche verbindet Task Results, Loki Logs, Tempo Traces, Prometheus-Metriken, Runner-Ressourcensignale und Commit-Metadaten über Runs und Repositories hinweg.
Das System instrumentiert CI/CD-Tasks mit einem plattformunabhängigen Python Wrapper, ergänzt Execution Telemetry um normalisierte CI-Metadaten und routet Logs, Traces und Metriken über OpenTelemetry Collectors in Grafana, Loki, Tempo und Prometheus. Das Dashboard gibt Teams eine Diagnoseoberfläche für fehlgeschlagene Builds, Tests, Deployments, Scans, Migrationen, Release-Jobs und Custom Automation Tasks.
Ausgewählte Ansichten erscheinen dort, wo sie Architektur, Workflow oder Reporting konkret belegen.
Moderne Delivery Pipelines enthalten Builds, Tests, Security Scans, Infrastrukturprüfungen, Deployments, Datenbankmigrationen, Releases und Custom Scripts. Native CI-Oberflächen funktionieren gut für einen einzelnen Run, werden aber schwach, sobald eine Analyse Jobs, Repositories, Services, Umgebungen, Runner, Commits und Zeiträume überspannt.
Ein Python Command Wrapper läuft im CI-Job und führt den ursprünglichen Build-, Test-, Deploy-, Scan-, Migration- oder Release-Befehl als Subprozess aus. Er erfasst stdout und stderr, erzeugt Task Spans und Status Records, parst optional JUnit XML in Test-Case-Spans und exportiert Telemetrie per OTLP.
CI-Tasks laufen als unabhängige kurzlebige Prozesse, daher kann Trace-Korrelation nicht auf geteilten In-Memory-Zustand setzen. Die Implementierung leitet Trace- und Span-IDs aus CI-Metadaten ab und normalisiert GitHub-Actions- und GitLab-CI-Variablen in einen gemeinsamen Kontext.
Das System macht Build-, Test-, Deploy-, Scan-, Migration- und Release-Jobs zu beobachtbaren Tasks, die über Provider, Repositories, Runs und Commits hinweg auswertbar sind.
Das Dashboard bietet kaskadierende Selektoren für Namespace, Service Name, Job Target, Task Target und Zeitraum. Es kann von einer gesamten Delivery-Landschaft bis zu einem einzelnen Task eingrenzen und hält die wichtigsten Diagnosepanels sichtbar.
Fehlgeschlagene Tasks können über raw Loki Logs und Tempo Traces untersucht werden, ohne den Diagnoseworkflow zu verlassen. Wenn JUnit XML verfügbar ist, enthält der Trace Test-Case-Spans, sodass fehlgeschlagene Testevidenz mit dem Parent Task korreliert ist.
Der Prototyp wurde mit Microsoft eShop auf GitHub Actions und Google Online Boutique auf GitLab CI evaluiert, um providerübergreifende und servicebasierte Workflows zu prüfen.
Das System macht aus CI/CD keine Sammlung isolierter Pipeline-Seiten, sondern eine auswertbare Diagnoseoberfläche. Der Business Value liegt in schnellerer Fehleranalyse, klarerer Regressionsverantwortung und weniger manueller Navigation durch CI-Runs, Logs, Artefakte und providerspezifische Screens.
Die Galerie sammelt weitere anonymisierte Screenshots, ohne die technische Fallstudie in einen Bilder-Slider zu verstecken.
