¶ Общий обзор Архитектуры PanDev Metrics
На схеме мы видим несколько логических блоков, связанных друг с другом при помощи REST-запросов и прямых интеграций. Центральным элементом выступает PanDev Metrics Server, который собирает и обрабатывает данные от плагинов (к ним относятся IDE, браузер и т.д.), а также взаимодействует с внешними системами (Jira, GitLab, LDAP/Active Directory), сохраняя результаты в базе данных PostgreSQL и предоставляя их для визуализации в Grafana.
Вся логика разбита на модули, чтобы наглядно показать, кто откуда получает информацию и куда её отправляет. Рассмотрим каждый блок подробнее.
¶ 1. Блок Integrations (Jira и GitLab)
Jira Integration Module
Этот модуль позволяет PanDev Metrics Server отправлять в Jira обновлённые данные о времени, потраченном разработчиками на задачи, а также делать автоматические комментарии к этим задачам. Взаимодействие — одностороннее: стрелка идёт от PanDev Metrics Server к Jira, так как мы только «выгружаем» трекинг времени и статусы, не запрашивая обратную информацию.
GitLab Integration Module
Аналогичным образом PanDev Metrics Server пересылает в GitLab данные о затраченном времени (time tracking), что упрощает менеджерам и тимлидам процесс ревью кода. Они сразу видят, какие изменения в коде были внесены и сколько человекочасов на это ушло. Как и в случае с Jira, связь также односторонняя (стрелка указывает от сервера к GitLab).
Зачем нужны интеграции?
Интеграции с системами управления проектами — это удобный способ дополнить их «родные» трекинги и предоставить более точную статистику. Руководитель или тимлид может увидеть реальное время, затраченное на задачу, сопоставить с плановыми оценками и принять корректирующие решения.
¶ 2. PanDev Metrics Core
Это центральный «хаб» всей системы. PanDev Metrics Core выполняет несколько важных функций:
Получение входящих данных от плагинов
Плагины (VS Code, JetBrains, Chromium) отправляют информацию об активности разработчиков: над какими файлами велась работа, в каких ветках шли изменения, сколько времени было проведено в браузере, и так далее.
Агрегация и обработка данных
Сервер собирает полученную информацию, «складывает» ее в удобный для анализа формат и готовит к сохранению в базу данных PostgreSQL.
Интеграции с Jira и GitLab
Как мы уже упомянули, сервер передаёт в Jira и GitLab данные о времени и комментарии, чтобы эти системы могли отображать более полную картину по задачам и репозиториям.
Авторизация и безопасность
На схеме видно, что сервер также взаимодействует с LDAP/AD для управления аккаунтами и правами пользователей (см. следующий раздел).
Таким образом, PanDev Metrics Core — это «мозг» всей системы, который оперирует входящими данными и гарантирует, что статистика будет полной, точной и доступной в нужном формате.
¶ 3. LDAP и Active Directory (auth integration)
В правой верхней части схемы находится блок, показывающий LDAP и Active Directory.
- Этот модуль необходим для аутентификации и авторизации.
- PanDev Metrics Server обращается к нему, чтобы понять, какие пользователи имеют доступ к системе, и под какими правами они могут работать.
- Таким образом, при входе разработчика или менеджера в PanDev Metrics, система проверяет их учетную запись в корпоративном LDAP/AD, исключая необходимость повторного заведения пользователей «вручную».
¶ 4. PostgreSQL data storage
Непосредственно рядом с PanDev Metrics Server расположена база данных PostgreSQL — «хранилище», куда складируются все метрики и аналитические данные. Это могут быть:
- Временные срезы (сколько часов в день трудился конкретный разработчик)
- Список открытых файлов, количество коммитов и т.д.
- Сопоставление метрик с задачами в Jira или ветками в GitLab
Сервер общается с PostgreSQL по двунаправленному каналу: записывает новые данные и при необходимости запрашивает их обратно для формирования отчетов.
¶ 5. Grafana
Справа на схеме мы видим Grafana, которая также подключается к PostgreSQL. Для упрощения нарисован всего один сервер PostgreSQL, хотя в реальной инфраструктуре могут быть отдельные кластеры/копии.
- Grafana использует сохранённую в PostgreSQL статистику для создания визуальных дашбордов, графиков и таблиц.
- Менеджеры и тимлиды могут видеть все ключевые показатели в одном месте: производительность команды, распределение времени по задачам, активность за день/неделю/месяц и многое другое.
Этот блок отвечает за наглядность: без каких-либо сложных SQL-запросов можно быстро выбрать нужный период, пользователей или проекты и получить наглядную диаграмму.
¶ 6. Блок Plugins (VS Code, Chromium, JetBrains)
В нижней части схемы расположены три ключевых типа плагинов:
VS Code Plugin for Devs
Отслеживает, какие файлы открывались в Visual Studio Code, в каких ветках и репозиториях вносились изменения, сколько времени потрачено на редактирование и т.д.
Chromium Plugin for Developers
Позволяет собирать данные о том, на каких страницах в браузере проводилось время (например, документация, инструменты тестирования, внутренние сервисы), что помогает видеть полную картину дня разработчика.
JetBrains all IDEAS Plugin for Devs
Аналогичные метрики для IDE семейства JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, Android Studio и др.). Тоже учитывается время работы в коде, переключение контекстов, открытие/закрытие проектов.
Все плагины работают по схожему принципу: они отправляют (через REST) собранные данные в PanDev Metrics Server. Сервер, в свою очередь, пишет все эти «сырые» и агрегированные данные в PostgreSQL. Таким образом, получается комплексная информация об активности разработчиков во множестве сред и инструментов, что делает метрики действительно объективными и релевантными.
¶ Итоговое понимание архитектуры
- Снизу вверх: плагины на стороне IDE/браузера собирают детальные данные о работе разработчиков.
- PanDev Metrics Server:
- Принимает эту информацию, сохраняет в базе PostgreSQL.
- Передает обработанные метрики и комментарии в Jira/ GitLab.
- Может использовать LDAP/AD для авторизации пользователей.
- PostgreSQL: хранит всю статистику, которую затем «читают» Grafana и сам PanDev Metrics Server для аналитики.
- Grafana: визуализирует полученные метрики в удобные дашборды для менеджеров и разработчиков.
Такая архитектура наилучшим образом решает задачи по сбору объективных данных, централизованному хранению метрик и наглядной их подаче руководителям и самим инженерам. Разработчик или менеджер, заходя в PanDev Metrics, видит единую картину по времени, задачам, веткам, код-ревью и любым другим показателям, которые могут пригодиться при планировании и оценке эффективности работы.
¶ Ключевые преимущества такого подхода
- Масштабируемость: легко добавить новые плагины или интеграции.
- Удобство: PanDev Metrics Server выступает универсальной точкой сбора; не нужно множества систем для разных целей.
- Прозрачность: все данные лежат в одной базе, отчёты можно строить в любой удобной BI-системе (в данном случае — Grafana).
- Безопасность: авторизация через LDAP/AD, а вся бизнес-логика замкнута на сервере.
Таким образом, представленная архитектура даёт полную картину взаимодействия между плагинами, внешними сервисами (Jira, GitLab), сервером PanDev Metrics, базой данных и модулем визуализации, обеспечивая высокую точность и прозрачность учёта времени и задач для команд разработки.