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MeterSphere用户访谈录:微洱科技

2022-09-20 12:36上一篇:Windows10系统下无法拖动文件如何解决 |下一篇:没有了

本文摘要:用户访谈MeterSphere × 微洱科技编者注:本次用户访谈的受访嘉宾为微洱科技测试工程师邱佳桂,混名大牙。微洱科技建立于2016年,是海内致力于让机械明白人类语言的人工智能高科技企业。微洱科技基于人工智能、区块链、大数据等前沿技术,专注于企业智能化(AI)应用解决方案的研发与实现,现在已乐成开发出小微全域智能机械人等焦点产物,为企业智能化转型提供技术、产物息争决方案支持。

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用户访谈MeterSphere × 微洱科技编者注:本次用户访谈的受访嘉宾为微洱科技测试工程师邱佳桂,混名大牙。微洱科技建立于2016年,是海内致力于让机械明白人类语言的人工智能高科技企业。微洱科技基于人工智能、区块链、大数据等前沿技术,专注于企业智能化(AI)应用解决方案的研发与实现,现在已乐成开发出小微全域智能机械人等焦点产物,为企业智能化转型提供技术、产物息争决方案支持。从大数据、算法、开发等焦点业务团队,到小微机械人、小法式、插件等面向主顾的种种软件产物,以及公司内部的种种OA系统,都离不开测试团队的连续投入。

随着系统的日益庞大,提升整体的研发效率和稳定性,是我们一直在思考和探索的偏向。测试团队的痛点微洱科技的测试团队从公司建立之初就一直存在,现在有凌驾25人的规模。履历了这么多年的扩展,团队已经构建了相对完整的研发、测试、压测流程。

可是在实际的流程落地中,我们还是面临了很是多的痛点,好比:测试用例零星杂乱,复用率低,往往是一个迭代一套用例,较少维护原有用例;测试进度不够直观,依赖测试同学书写项目日报,测试同学自己评估项目研发进度,陈诉测试风险可能泛起不实时的情况;手动测试占据了大部门的测试时间,较少时间去举行接口测试和性能测试。而且在手动测试的时候,可能泛起漏测,或者缺少性能测试,导致在线上情况泛起性能问题,例如慢SQL、机械资源飙升等风险事件;性能压测时,大家使用PTS也好,JMeter也好,JMX文件的复用率也很低,大多是测试同学各自书写。

特别使用JMeter时,更是缺少可靠稳定的可视化场景治理。使用PTS时,恒久的用度是一笔不小的支出;测试司理无法直观地相识测试同学做了哪些测试事情,是否做过性能测试、接口测试等,只能依赖口头形貌;线上泛起问题时,复盘定位问题时,测试同学难以拿出有力证据证实是否确实笼罩到该问题。从上面的这些痛点可以看出,其中很大一部门是与整合测试团队治理及自动化测试相关。

除了团队自身能力和人员建设外,一款合适的测试工具也是解决以上痛点的重要一环。我们期望的测试平台我们一直在寻找一款适合我们的测试工具,它需要切合以下特征:平台集成度高,可以开箱即用。最好是开源的,且有成熟可靠的社区和团队,我们自身可以二次开发,也可以大家一起维护服务;测试模块不仅仅只有测试用例,还应该有性能测试,支持漫衍式施压,最好是JMeter,这样原有的JMX文件可以上传和治理;测试的资源以及现在的测试进度等可以直观地展示,利便测试司理举行统计和治理。

我们的团队一开始思量的是自研测试平台,可是开发周期会比力长,也不能立刻使用测试平台。2020年10月,一个偶然的时机看到了MeterSphere v1.3版本,思量到我司也是一直在使用JumpServer碉堡机,对于FIT2CLOUD飞致云和社区一直很是信赖,再加上MeterSphere测试平台的每月迭代,我们决议借用FIT2CLOUD飞致云和开源社区的气力推动自身测试团队的测试能力。我们使用MeterSphere的情况现在我们对于MeterSphere开源连续测试平台的使用处于边开发、边试用推广的状态。总结下来包罗以下几个方面:■ 项目质量我们的研发流程工具是Teambition,可是Teambition的统计数据页面做得不是很切合我们团队的要求。

为此我们构想了项目质量统计页面,凭据差别的业务线来挪用Teambition接口,实现研发任务的统计和维护,生成项目质量周报。图1 基于MeterSphere平台构建项目质量统计页面■ 静态代码质量不但单是研发任务,我们的测试团队还特别看重开发团队的代码质量,因此兼容Sonar也成了我们必须要做的任务。

可是在兼容Sonar的时候,我们发现了一个问题。因为我们的构建部署平台是自研的,从部署平台回调MeterSphere取Sonar扫描数据的时候,会有较或许率泛起时间差,再加上我们的Sonar是社区版本,因此扫描数据和MeterSphere平台查询数据可能会泛起禁绝确的情况。最后的解决方案是部署平台通过回调直接返回Sonar扫描数据,MeterSphere不再主动查询Sonar。

图2 基于MeterSphere平台监控静态代码质量■ 接口自动化在使用MeterSphere之前,我们已经有了自己的接口自动化方案,也就是Python的接口自动化。作为独立的Python服务,为了最大限度地兼容,我们二次开发了接口自动化统计页面,实现了接口自动化服务和测试平台的兼容。图3 基于MeterSphere平台举行接口自动化统计■ 性能测试JMeter压测模块:MeterSphere的性能测试也是我们很看重的一个模块。因为我们对于压测的需求特别大,更迫切地需要可视化的压测模块来资助我们。

在MeterSphere平台上,通过导入已有的JMeter剧本和CSV文件,既实现了既有资源的复用,又到达了对压测剧本统一治理的效果。同时,MeterSphere还可以利便地治理压测节点,水平扩大压测节点。

图4 基于MeterSphere平台举行性能测试Locust压测模块:在原有的JMeter压测模块上,我们加入自身的Locust(主从模式)模块,页面化治理了自身的压测场景,压测陈诉通过Grafana来实现。图5 基于MeterSphere整合Locust模式压测场景■ 测试小工具因为自身业务特点原因,我们的测试同学们在日常事情中经常需要用到一些小工具。好比分库分表规则查询工具、Red。


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