Wie bereits in der Einleitung erläutert, dient Insight als Möglichkeit, einen digitalen Zwilling der eigenen Unternehmensobjekte zu erstellen. Dies kann schnell eine sehr große Anzahl von physischen und digitalen Objekten werden, deren Pflege eine Vollzeitkraft benötigt. Dabei befindet sich ein Großteil der Daten bereits in verschiedenen internen Systemen wie CRM-, AD-Datenbanken oder Excel-Tabellen. Insight setzt an dieser Stelle an und bringt Import-Module mit, durch welche die Objekte aus den externen Quellen in Insight importiert und synchronisiert werden können.

Eine der wichtigsten Funktionalitäten in Insight ist der Import von Objekten.

Sechs Schritte der Import-Konfiguration

Um Objekte zu importieren, klicken Sie zunächst im entsprechenden Objektschema auf Object Type → Configure. Dort findet sich der Reiter Importing. 

Der Import-Wizard führt Sie bequem durch den Prozess der Konfiguration. Nachdem Sie den Import-Typ festgelegt haben, müssen Sie zunächst ein paar allgemeine Informationen über die importierten Daten eintragen, bevor die Spezifika des zu importierenden Files definiert werden. Im letzten Schritt kann die Datenquelle auf bestehende Objekttypen abgebildet werden, ansonsten erstellt Insight einen neuen Typ, basierend auf den Informationen der Datenquelle.

Import-Typ wählen

Out-of-the-box bietet Insight Import-Module für CSV, JSON, LDAP, Jira User, Insight Objektschemas oder andere Datenbanken. Das deckt die meisten Speicherorte für Unternehmens-Assets ab. Durch das enorme Wachstum von Cloud-Anwendungen sind jedoch mittlerweile große Mengen an Daten bei externen Anbietern gespeichert. Um diese Daten in Insight zu importieren, gibt es zusätzliche Import-Apps für AWS, Azure und Google Cloud. Durch weitere optionale Import-Apps für ServiceNow, Snow License Manager, Device42 oder Tempo Account können Objekte aus diversen Quellen synchronisiert werden. Insight Discovery hingegen scannt alle Netzwerk-Komponenten innerhalb der eigenen Organisation und sammelt Daten über diese. So werden Störungen schnell erkannt und der Gerätestatus entsprechend angepasst.

Das Modul bringt diverse Standard-Importer mit

Das Modul bringt diverse Standard-Importer mit.

Allgemeine Felder

Hier werden Formatierungsregeln festgelegt. Ist ein Wert in der Datenquelle (Datenlokator) leer, kann man dies entweder im betreffenden Objekt übernehmen (den Wert leeren) oder diese Tatsache ignorieren. Diese Einstellung sollte gewissenhaft durchgeführt werden, da das Risiko eines Datenverlusts besteht. Wenn im Lokator ein Wert vorkommt, den Insight nicht kennt, ist das ein Unknown Value. Dies kann passieren, wenn der Attributtyp z.B. ein Status oder eine Objektreferenz ist. Auch hier kann man den Wert ignorieren oder in Insight hinzufügen lassen. Das Datumsformat und DateTime Format müssen nur ausgefüllt werden, wenn sie nicht den Java SimpleDateFormat guidelines entsprechen.

Hat an ein ungewöhnliches Datenformat in seiner Quelle, kann man dies hier definieren

Hat man ein ungewöhnliches Datenformat in seiner Quelle, kann man dies hier definieren.

Modul Felder

Auf dieser Seite wird das Import-Format definiert und sieht daher jeweils unterschiedlich aus. Beim JSON- und CSV-Import kann die Quelle entweder von einer URL stammen oder aus einer Datei, die man hochlädt. Bei LDAP und Datenbank benötigt man neben der URL noch die Zugangsdaten und kann einen Suchfilter definieren. Der Jira User Import funktioniert auf Gruppen-Basis.

In diesem Bildschirm wird die Datenquelle (z.B. das CSV-File) definiert

In diesem Bildschirm wird die Datenquelle (z.B. das CSV-File) definiert.

 

Scheduling

Beim Scheduling wird zunächst festgelegt, unter welchem User die Änderungen durchgeführt werden. Dies ist später unter anderem in der History des Objekts hinterlegt. Möchte man die Synchronisation nicht selbst durchführen, hat man hier die Möglichkeit, sie zu automatisieren. In diesem Fall lässt sich durch einen Cron-Ausdruck das Sync-Intervall definieren. Informationen zum Definieren eines Cron-Ausdrucks finden sich hier.

Achtung: Bei statischen Datenquellen (z.B. CSV-Dateien) den Haken bei Automatically synchronize nicht setzen, sonst werden die bestehenden Daten regelmäßig mit denen aus der Datei überschrieben.

Wenn die Aktualiserung mehrmals in regelmäßigen Abständen stattfinden soll, wird hier ein Cron Ausdruck definiert

Wenn die Aktualisierung mehrmals in regelmäßigen Abständen stattfinden soll, wird hier ein Cron-Ausdruck definiert.

Struktur

Auf diesem Screen gibt es zwei Möglichkeiten, wie die Objekte aus dem Quellsystem ins Schema eingefügt werden. Besteht noch kein entsprechender Objekttyp, können Sie hier eine Struktur generieren lassen. Wählen Sie hierzu die Schaltfläche „Create predefined structure“ auf der linken Seite. Insight versucht dann, anhand der Titel und des Inhalts der Spalten (im Quell-CSV, LDAP etc.) einen passenden Objekttyp zu erzeugen. In der Select-Box kann definiert werden, unter welchem Objekttyp die neue Struktur hierarchisch eingeordnet werden darf. Hat man bereits einen passenden Typ, wählt man diesen in der Select-Box auf der rechten Seite aus. Durch einen Klick auf „Create predefined configuration“ werden passende Spaltentitel im Quellsystem auf die Attribute des gewählten Typs abgebildet. Für Datenbankimporte gibt es diese Optionen (noch) nicht. Ist die Quelle ein CSV, bietet es sich an, die Spalten entsprechend zu benennen. Wird das unterlassen, muss das Mapping anschließend manuell vorgenommen werden. Beim CSV-Import werden beispielsweise auch keine leere Spaltentitel akzeptiert.

Hat man die Daten Lokatoren richtig benannt, so macht Insight das Mapping ganz allein

Sind die Daten-Lokatoren richtig benannt, so macht Insight das Mapping ganz allein.

Mapping

Im letzten Schritt liegt das vorgefertigte Mapping durch Insight vor. Dies muss in den meisten Fällen noch einmal angepasst werden. Prüfen Sie, ob alle gewünschten Attribute aufeinander abgebildet wurden. Hat eine Spalte etwa eine andere Bezeichnung als das entsprechende Objektattribut, muss das Mapping manuell durchgeführt werden. Sind die Attribute außerdem vom Typ „Objekt“, also Referenzen zu anderen Typen, muss zusätzlich ein Object Mapping per IQL vorgenommen werden. Dabei gibt man an, wie der Name des referenzierten Objektattributs lautet, welches im Quellsystem verwendet wurde. Weitere Optionen finden Sie durch einen Klick auf das Zahnrad. Hier können durch Definition eines Verkettungszeichens mehrere Data Lokatoren (Spalten) mit einem Insight Attribut verknüpft werden. Möchte man die Werte vor dem Import noch verändern, kann man dazu einen regulären Ausdruck definieren. Ein Tester und Debugger für RegEx finden sich hier.

Mithilfe eines IQL-Statements bildet man die Spalten auf die Objektattribute ab

Mithilfe eines IQL-Statements bildet man die Spalten auf die Objektattribute ab.

Es gilt zu beachten, dass die Objekte immer in dem Schema importiert werden, welches gerade ausgewählt ist. Existieren Objektreferenzen zu anderen Objektschemas, kann es vorkommen, dass diese Referenzen beim Import nicht berücksichtigt werden.

Ausblick

Die bisher beschriebenen Möglichkeiten für das Importieren von Objekten ins eigene Schema decken einen Großteil der möglichen Anforderungen ab. Nimmt man dazu noch die installierbaren Zusatzmodule für Cloud-Anbieter und andere externe Systeme, bleiben kaum noch Wünsche offen. Wird jedoch tatsächlich eine Datenquelle benötigt, die mit den existierenden Möglichkeiten nicht importiert werden kann, bietet Insight auch dafür eine Lösung:

Ähnlich wie bei den Reports, kann ein individuelles Importtyp-Modul definiert werden. Dazu erstellt man ein neues Jira-Add-On und implementiert darin ein bestimmtes Interface. Eine ausführliche Beschreibung sprengt den Rahmen dieses Artikels, aber der Prozess ist bei Mindville ausführlich dokumentiert.

 

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