Atlassian führt Bitbucket Deployments ein

Kontinuierliche Bereitstellung mit mehr Übersicht

| Redakteur: Stephan Augsten

Das Dashboard von Bitbucket Deployments zeigt genau an, welche Code-Änderungen zuletzt in die verschiedenen Umgebungen eingeflossen sind.
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Das Dashboard von Bitbucket Deployments zeigt genau an, welche Code-Änderungen zuletzt in die verschiedenen Umgebungen eingeflossen sind. (Bild: Atlassian)

Continuous Deployment schafft kürzere Release-Zyklen, allerdings sind nicht immer alle Beteiligten auf einem Kenntnisstand. Atlassian will dieses Problem mit Bitbucket Deployments aus der Welt schaffen.

Welche Änderungen wurden gestern in der Produktion vorgenommen? Kann ich die neue Funktion erst in der Testumgebung ausprobieren? Und wer hat in der Staging-Umgebung herumgefuhrwerkt? Solche Fragen kommen im Rahmen der kontinuierlichen Bereitstellung fast zwangsläufig auf.

Bitbucket Deployments soll entsprechende Fragen in der Bitbucket Cloud beantworten. Das Tool visualisiert die Deployment-History und erlaubt es so, Code von der Entwicklung über Review, Build, Test und Deployment bis hin zur Produktion zu verwalten und verfolgen. Integrationen mit Jira sollen folgen, um Pull Requests und Problemmeldungen mit den Deployments synchron zu halten.

Als zentrale Übersicht dient dabei das Deployments Dashboard. Dieses zeigt den aktuellen Status des letzten Deployments. Außerdem wird auf dem Dashboard eine vollständige Bereitstellungshistorie mit einer Liste aller Deployments für jede Umgebung angezeigt.

Sollte eine neu ausgerollte Funktion Probleme bereiten, lassen sich Änderungen mithilfe einer gefilterten Verlaufsliste über alle Deployments in einer Umgebung hinweg zurückverfolgen. Damit soll das Development-Team in die Lage versetzt werden, den Ursprung eines Bugs ausfindig zu machen und einen entsprechenden Fix zu entwickeln oder die Änderung zurückzunehmen.

Laut Atlassian ist nur eine einzige Zeile Code erforderlich, um das Deployment Tracking in die YAML-Konfiguration von Bitbucket Pipelines zu integrieren. Darüber hinaus ließen sich auch manuelle Schritte in die Pipeline einbauen, z. B. wenn ein Deployment auf Staging oder Produktion umgestellt wird.

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