Es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen die gesamte langjährige Historie ihrer Projektarbeit und ihrer Produktentwicklung in einer einzelnen Jira-Instanz zu liegen haben: dem Produktivsystem. Das kann sich auf drei Ebenen negativ auswirken: Performance, Effizienz der Suche, Administration. Vor allem in großen und/oder schnell wachsenden Organisationen ist daher die Entwicklung eines Archivierungsplans für Jira empfehlenswert. Hier sind fünf Tipps dazu.
In Jira ist es kinderleicht, neue Projekte und Tickets zu erstellen. Nicht so einfach ist es jedoch in manchen Fällen, Informationen zu entfernen, die nicht mehr relevant sind. Und wenn sich im System solche nicht mehr aktuellen Daten ansammeln, können daraus Probleme erwachsen. Mit der neuen Version von Jira Data Center löst Atlassian diese Herausforderung durch die Einführung der neuen Projektarchivierung.
Bitbucket, Atlassians Git-Repository-Manager, unterstützt Administratoren jetzt noch besser bei der Überwachung des Systems und beim frühzeitigen Erkennen von Störfaktoren. Mithilfe neuer Diagnosewerkzeuge in Bitbucket Server 5.9 können Admins Performance-Problemen auf den Grund gehen und sie nachverfolgen.
Die allermeiste Zeit läuft die Web-Software so reibungslos, wie sie es tun soll. Aber was ist, wenn das mal nicht der Fall ist? Wissen die Nutzer, was sie tun und wo sie nachsehen können, wenn es Probleme gibt? Wissen die Kunden, wo sie die richtigen Informationen erhalten? Abhilfe schafft eine mit Atlassian Statuspage umgesetzte Statusseite, die während eines Vorfalls aktuelle Informationen bietet. Empfehlenswert ist zudem, Kunden vorab (beispielsweise während des Onboarding-Prozesses) darüber in Kenntnis setzen, wo sie im Zweifel diese wichtigen Infos finden werden.
Treten in einer Java-basierten Anwendung qualitative Mängel im Hinblick auf Performance-Faktoren wie das Laufzeit- oder das Verbrauchsverhalten zutage, ist es für das Entwicklungsteam wichtig, mögliche Problembereiche effektiv einkreisen zu können. Der Java Flight Recorder bildet zusammen mit der Java Mission Control eine Tool-Kette, um kontinuierlich detaillierte Laufzeitinformationen einer Java-Anwendung zu sammeln und auszuwerten.
Atlassian Data Center vs. Server: Wann ist der Kauf von Data-Center-Produkten sinnvoll? [ 8:58 ] Jetzt abspielen | Play in Popup | DownloadAtlassian bietet für seine Produkte Confluence, JIRA und Bitbucket neben den Server- und Cloud-Versionen auch Data-Center-Deployments an. Viele Kunden denken darüber nach und fragen uns, wann Data Center die bessere Wahl im Vergleich zu Server ist. Die Server- und Data-Center-Produkte unterscheiden sich im Hinblick auf die Anwenderfunktionen ja nicht. Es gibt keine pauschale Antwort darauf, sie ist stark abhängig vom jeweiligen Unternehmen, seinen Prozessen, seinen Prioritäten und vor allem der Frage, wie geschäftskritisch die eingesetzten Atlassian-Tools sind.
Viele wachsende Unternehmen – speziell wenn sie im Enterprise-Stadium ankommen – erreichen auf ihrer Reise mit Confluence irgendwann einen Punkt, an dem ihre Anforderungen über das hinausgehen, was ein einzelner Server leisten kann. Und es gibt einige Anzeichen dafür, dass der Wendepunkt erreicht ist und Unternehmen sich ersthaft Gedanken über ein Upgrade auf Confluence Data Center machen sollten.
In tausenden Unternehmen sind die Atlassian-Tools Confluence und JIRA kritische Systeme, die schnell und zuverlässig laufen sollen, damit die Teams produktiv und effizient arbeiten können. Und wie alle anderen Anwendungen, benötigen auch die Atlassian-Werkzeuge Tuning, wenn sie stark und intensiv genutzt werden. Confluence und JIRA bieten unter vielen Konfigurationen eine gute Performance, doch es gibt kein spezifisches Setup, das immer und überall für die beste Performance sorgt. Unser Webinar gibt einige grundsätzliche Hinweise, die im Einzelfall helfen, die Performance zu testen, Schwächen zu reduzieren und Ausfallrisiken zu begrenzen.
Vor allem in großen Software-Unternehmen mit großen Projekten und großen Repositories (die die beteiligten Teams womöglich noch quer durch die Welt miteinander teilen) werden die Entwicklungs-Tools oft bis an ihre Grenzen ausgereizt. Bei massiver Skalierung kann auch Git an seine Grenzen stoßen und so ineffizient werden, dass es die Produktivität im Projekt signifikant beeinträchtigt. Um dem entgegenzuwirken, hat Atlassian für Bitbucket das Feature Smart Mirroring ausgeliefert, das nun in Bitbucket Data Center verfügbar ist.
Ein Disaster-Recovery-Plan ist essenziell, wenn es darum geht, geschäftskritische Anwendungen für den Fall eines schwerwiegenden Störfalls abzusichern. Mit dem Release von Confluence Data Center 5.9 ist es nun möglich, den Betrieb in einem alternativen Rechenzentrum weiterzuführen (in der Regel an einem geografisch getrennten Ort), wenn das Haupt-Rechenzentrum nicht verfügbar ist.
