Monitorear tus flujos de trabajo
Monitorear tus jobs actuales en tu organización o empresa
Para identificar las restricciones con simultaneidad o puesta en cola, puede comprobar cuántos trabajos se procesan actualmente en los ejecutores hospedados en GitHub en la organización o empresa. Para más información, consulta Monitoring your current jobs.
Utilizar la gráfica de visualización
Cada ejecución de flujo de trabajo genera una gráfica en tiempo real que ilustra el progreso de la misma. Puedes utilizar esta gráfica para monitorear y depurar los flujos de trabajo. Por ejemplo:
Para más información, consulta Using the visualization graph.
Adición de un distintivo de estado de flujo de trabajo
Una insignia de estado muestra si un flujo de trabajo falla o pasa actualmente. Un lugar común para agregar un distintivo de estado es el archivo README.md del repositorio, pero puede agregarlo a la página web que quiera. Predeterminadamente, las insignias muestran el estado de tu rama predeterminada. Si no hay ninguna ejecución de flujo de trabajo en la rama predeterminada, se mostrará el estado de la ejecución más reciente en todas las ramas. Puede mostrar el estado de la ejecución de un flujo de trabajo para una rama o evento específicos mediante los parámetros de consulta branch y event en la URL.
Para más información, consulta Adding a workflow status badge.
Visualizar el tiempo de ejecución de un job
Para identificar qué tanto tomará un job en ejecutarse, puedes ver su tiempo de ejecución. Para más información, consulta Viewing job execution time.
Visualizar el historial de ejecución del flujo de trabajo
Puedes ver el estado de cada job y paso en un flujo de trabajo. Para más información, consulta Viewing workflow run history.
Supervisión de métricas de GitHub Actions
Para analizar la eficacia y confiabilidad de los flujos de trabajo mediante métricas, consulta Viewing GitHub Actions metrics.
Supervisión de ejecutores auto-hospedados
Si utilizas ejecutores auto-hospedados, puedes ver su actividad y diagnosticar problemas comunes.
Para más información, consulta Monitoring and troubleshooting self-hosted runners.