Тайм-аут для всего конвейера с ручными шагами в DevOps Azure

Question

В DevOps Azure я создал конвейер выпуска, состоящий из нескольких этапов развертывания в каждой среде. В некоторых средах (тестирование и производство) у меня есть задачи одобрения вручную (не в YAML, а в среде). Если задача утверждения не выполняется в течение установленного времени, я хочу, чтобы весь конвейер был отменен.

Я установил timeoutInMinutes на самой сцене, однако время ожидания никогда не начинается, так как сцена ожидаетдля утверждения, прежде чем оно вообще может начаться.

Я не нашел способа установить тайм-аут для действия по утверждению / проверке, а также не нашел способа получить другой этап / работу независимо отдругие сидят и ждут тайм-аута и отменяют работу с помощью команды регистрации ##vso[task.complete result=Canceled;]DONE

См. скриншот. Трубопровод просто сидит и ждет вечно. Есть идеи?

Answer 1

Тайм-аут для всего конвейера с ручными шагами в DevOps Azure

Да, вы правы. Я мог бы воспроизвести эту проблему на моей стороне.

Как мы знаем, Timeout используется:

Чтобы не занимать ресурсы, когда ваша работа зависает илиСлишком долгое ожидание - это хорошая идея, чтобы установить ограничение на продолжительность выполнения вашей работы .

Когда мы устанавливаем проверки на сцене. Наша работа в состоянии ожидания не выполняется. В настоящее время установленное нами время еще не начало работать. Он начинает отсчитываться только после запуска нашей работы. Итак, нам нужен тайм-аут для чеков , точно так же как тайм-аут для Pre-deployment approvals:

Я не смог найтиЛюбое решение / обходной путь после долгого времени, , но Я обнаружил, что это высокоприоритетное требование к функциональности, которое отслеживалось группами разработчиков Azure после подтверждения группами разработчиков Azure.

Теперь , я мог видеть состояние этой функции тайм-аут для проверок запрос Выполняется в спринте 158,

Я полагаю, что эта функция скоро встретится с нами. Обратите внимание на примечания к выпуску разработчиков Azure. Спасибо за помощь в создании более эффективных DevOps Azure.

Надеюсь, это поможет.