jira ticket classification

Classement des tickets Jira

Aperçu

Jira Ticket Classification est un système automatisé conçu pour classer les tickets Jira à l'aide des capacités d'IA d'Amazon Bedrock. Ce projet peut être utilisé avec les exportations Jira Server, offrant des fonctionnalités d'automatisation similaires à celles disponibles dans Jira Cloud.

Schéma architectural

Caractéristiques

• Classifie automatiquement les tickets Jira en fonction de leur contenu
• Utilise Amazon Bedrock pour la classification basée sur l'IA
• Traite les exportations de tickets Jira placées dans S3
• Utilise AWS Glue pour la déduplication des données
• Conçu pour fonctionner avec les exportations Jira Server

Remarque : La déduplication est importante si vous autorisez les utilisateurs à télécharger manuellement les exportations Jira et à exécuter également l'extraction automatique. Si vous pouvez vous assurer qu'aucune importation incrémentielle ne contient de doublons, vous pouvez supprimer la tâche AWS Glue.

Comment ça marche

1. Saisie des données : les exports de tickets Jira sont placés dans le dossier /unprocessed du bucket S3 déployé.

2. Traitement des données : Le système traite les tickets exportés.

3. Classification Bedrock : les données des tickets sont envoyées à Amazon Bedrock, qui utilise une invite de classification prédéfinie pour catégoriser chaque ticket.

4. Déduplication : AWS Glue garantit qu'aucune classification en double n'est traitée, préservant ainsi l'intégrité des données.

5. Résultats : les résultats de classification sont stockés et peuvent être utilisés pour mettre à jour les tickets Jira d'origine ou pour une analyse plus approfondie.

Composants

• Fonction Lambda : gère la logique principale de traitement et de classification des tickets.
• Amazon Bedrock : fournit le modèle d'IA pour la classification des tickets.
• AWS Glue : Gère la déduplication des données.
• S3 : stocke les exportations Jira et les résultats de classification.
• Secrets Manager : stocke notre clé API Jira, notre URL de base et notre adresse e-mail pour extraire les tickets Jira.

Installation et configuration

Avis important : ce projet déploie des ressources dans votre environnement AWS à l'aide de Terraform. Vous devrez payer des frais pour les ressources AWS utilisées. Veuillez connaître les tarifs des services tels que Lambda, Bedrock, Glue et S3 dans votre région AWS.

Autorisations requises : vous avez besoin d'autorisations élevées, en particulier d'autorisations d'utilisateur expérimenté, pour déployer la pile Terraform.

Pour mettre en place le projet :

1. Mettez à jour la variable d'environnement PROJECT_IDS_COMMA_SEPARATED de main.tf fetch_jira_issue_lambda pour inclure les ID de projet que vous souhaitez extraire
2. Accédez au dossier infrastructure dans le projet.
3. Exécutez terraform init pour initialiser le répertoire de travail Terraform.
4. Exécutez terraform apply pour créer les ressources dans votre environnement AWS.
5. Accédez au gestionnaire de secrets et mettez à jour le secret Jira avec votre configuration Jira

Pour démolir le projet :

1. Accédez au dossier infrastructure .
2. Exécutez terraform destroy pour supprimer toutes les ressources créées par ce projet.

Sécurité

Assurez-vous d'exécuter tfsec sur le dossier d'infrastructure chaque fois que vous apportez une modification supplémentaire au code.

Exécuter TFSec

$ tfsec .

Avertissements supprimés Assurez-vous d'exécuter tfsec sur le dossier d'infrastructure chaque fois que vous apportez une modification supplémentaire au code. Ces avertissements de sécurité ont été supprimés, mais examinez-les avant de mettre en œuvre cette solution en production. De plus, cet exemple de référentiel utilise des clés gérées par AWS. Il est encouragé à utiliser des clés gérées par le client (CMK) dans un environnement de production.

1. Secrets Manager « aws-ssm-secret-use-customer-key » : cet avertissement nous oblige à utiliser une clé KMS pour notre secret.
2. S3 "aws-s3-enable-bucket-logging" : supprimez et activez si la journalisation du bucket est logique pour votre cas d'utilisation
3. S3 Bucket Encryption "aws_s3_bucket_server_side_encryption_configuration" : nous utilisons une clé de chiffrement gérée par AWS
4. Lambda « aws-lambda-enable-tracing » : activez le traçage si cela est logique pour votre projet.

Usage

1. Exportez les tickets depuis votre instance Jira Server.
2. Placez les données du ticket exportées dans le dossier /unprocessed du compartiment S3 créé par le script Terraform.
3. Le système traitera automatiquement les nouveaux fichiers dans ce dossier.
4. Récupérez les résultats de classification à partir de l’emplacement de sortie désigné dans S3.

Exigences

• Compte AWS avec accès à Lambda, Bedrock, Glue et S3
• Terraform installé sur votre machine locale
• Autorisations d'utilisateur expérimenté dans votre compte AWS
• Possibilité d'exporter des tickets depuis Jira Server (instance Jira Server non requise)

Contribuer

Les contributions pour améliorer le projet sont les bienvenues. N'hésitez pas à soumettre des demandes de tirage ou des problèmes ouverts pour discuter des améliorations potentielles.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Soutien

Pour obtenir de l'aide ou pour signaler des problèmes, veuillez ouvrir un problème dans le référentiel GitHub du projet.