ສ່ວນທີ 1: ເວັບ/Android

Примечание: ບົດຄວາມນີ້ເປັນການແປເປັນພາສາລັດເຊຍຂອງບົດຄວາມຕົ້ນສະບັບ "ເຄື່ອງມື DevOps ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບ DevOps ເທົ່ານັ້ນ. "ການກໍ່ສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານການທົດສອບອັດຕະໂນມັດຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ." ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຮູບປະກອບ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ວົງຢືມແລະຄໍາສັບຕ່າງໆແມ່ນຖືກຮັກສາໄວ້ໃນພາສາຕົ້ນສະບັບເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການບິດເບືອນຄວາມຫມາຍໃນເວລາທີ່ແປເປັນພາສາລັດເຊຍ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຂໍ​ໃຫ້​ທ່ານ​ມີ​ຄວາມ​ສຸກ​ການ​ຮຽນ​!

ໃນປັດຈຸບັນ, ພິເສດ DevOps ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຄວາມຕ້ອງການຫຼາຍທີ່ສຸດໃນອຸດສາຫະກໍາ IT. ຖ້າທ່ານເປີດສະຖານທີ່ຊອກຫາວຽກທີ່ນິຍົມແລະການກັ່ນຕອງໂດຍເງິນເດືອນ, ທ່ານຈະເຫັນວ່າວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ DevOps ຢູ່ເທິງສຸດຂອງບັນຊີລາຍຊື່. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່ານີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຫມາຍເຖິງຕໍາແຫນ່ງ 'ອາວຸໂສ', ເຊິ່ງຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ສະຫມັກມີທັກສະ, ຄວາມຮູ້ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະເຄື່ອງມືສູງ. ນີ້ຍັງມາພ້ອມກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບສູງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການດໍາເນີນງານການຜະລິດທີ່ບໍ່ມີການຂັດຂວາງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຮົາເລີ່ມລືມວ່າ DevOps ແມ່ນຫຍັງ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ມັນບໍ່ແມ່ນບຸກຄົນຫຼືພະແນກສະເພາະ. ຖ້າພວກເຮົາຊອກຫາຄໍານິຍາມຂອງຄໍາສັບນີ້, ພວກເຮົາຈະຊອກຫາຄໍານາມທີ່ສວຍງາມແລະຖືກຕ້ອງ, ເຊັ່ນ: ວິທີການ, ການປະຕິບັດ, ປັດຊະຍາວັດທະນະທໍາ, ກຸ່ມແນວຄວາມຄິດ, ແລະອື່ນໆ.

ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງຂ້ອຍແມ່ນວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ (ວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດ QA), ແຕ່ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າມັນບໍ່ຄວນກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນແບບທົດສອບອັດຕະໂນມັດຫຼືການພັດທະນາສະຖາປັດຕະຍະກໍາການທົດສອບ. ໃນປີ 2020, ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດຕະໂນມັດແມ່ນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຈັດຂະບວນການອັດຕະໂນມັດດ້ວຍຕົນເອງ, ຈາກການທົດສອບແລ່ນໄປສູ່ການສະຫນອງຜົນໄດ້ຮັບໃຫ້ແກ່ຜູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດຕາມເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານ. ດັ່ງນັ້ນ, ທັກສະ DevOps ແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ວຽກເຮັດສໍາເລັດ. ແລະທັງຫມົດນີ້ແມ່ນດີ, ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ມີບັນຫາ (spoiler: ບົດຄວາມນີ້ພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ບັນຫານີ້ງ່າຍດາຍ). ຈຸດແມ່ນວ່າ DevOps ແມ່ນຍາກ. ແລະນີ້ແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ, ເພາະວ່າບໍລິສັດຈະບໍ່ຈ່າຍເງິນຫຼາຍສໍາລັບບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ງ່າຍຕໍ່ການເຮັດ ... ໃນໂລກ DevOps, ມີຈໍານວນຫລາຍຂອງເຄື່ອງມື, ຂໍ້ກໍານົດແລະການປະຕິບັດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການ mastered. ນີ້ແມ່ນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໂດຍສະເພາະໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂອງອາຊີບແລະຂຶ້ນກັບປະສົບການດ້ານວິຊາການທີ່ສະສົມ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: http://maximelanciauxbi.blogspot.com/2017/04/devops-tools.html

ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາອາດຈະສິ້ນສຸດດ້ວຍສ່ວນແນະນໍາແລະສຸມໃສ່ຈຸດປະສົງຂອງບົດຄວາມນີ້. 

ບົດຄວາມນີ້ກ່ຽວກັບຫຍັງ?

ໃນບົດຄວາມນີ້, ຂ້ອຍຈະແບ່ງປັນປະສົບການຂອງຂ້ອຍໃນການກໍ່ສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍໃນອິນເຕີເນັດກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືຕ່າງໆແລະວິທີການນໍາໃຊ້ພວກມັນ, ແຕ່ຂ້ອຍຢາກເບິ່ງພວກເຂົາຢ່າງດຽວໃນສະພາບການອັດຕະໂນມັດ. ຂ້າພະເຈົ້າເຊື່ອວ່າວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຄົນມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບສະຖານະການໃນເວລາທີ່ບໍ່ມີໃຜຍົກເວັ້ນທ່ານດໍາເນີນການທົດສອບທີ່ພັດທະນາຫຼືໃສ່ໃຈໃນການຮັກສາພວກມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການທົດສອບໄດ້ກາຍເປັນລ້າສະໄຫມແລະທ່ານຕ້ອງໃຊ້ເວລາປັບປຸງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂອງອາຊີບ, ນີ້ສາມາດເປັນວຽກທີ່ຍາກຫຼາຍ: ການຕັດສິນໃຈຢ່າງສະຫລາດວ່າເຄື່ອງມືໃດຄວນຊ່ວຍລົບລ້າງບັນຫາ, ວິທີການເລືອກ, ຕັ້ງຄ່າແລະຮັກສາພວກມັນ. ຜູ້ທົດສອບບາງຄົນຫັນໄປຫາ DevOps (ມະນຸດ) ສໍາລັບການຊ່ວຍເຫຼືອແລະ, ໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມຊື່ສັດ, ວິທີການນີ້ເຮັດວຽກ. ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ນີ້ອາດຈະເປັນທາງເລືອກດຽວນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ມີການເບິ່ງເຫັນໃນທຸກການຂຶ້ນກັບ. ແຕ່ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້, DevOps ແມ່ນຜູ້ຊາຍທີ່ຫຍຸ້ງຫຼາຍ, ເພາະວ່າພວກເຂົາຕ້ອງຄິດກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດທັງຫມົດ, ການຕິດຕັ້ງ, ການຕິດຕາມ, ການບໍລິການຈຸນລະພາກແລະວຽກງານທີ່ຄ້າຍຄືກັນອື່ນໆຂຶ້ນຢູ່ກັບອົງການຈັດຕັ້ງ / ທີມງານ. ຕາມປົກກະຕິແລ້ວ, ອັດຕະໂນມັດບໍ່ແມ່ນບູລິມະສິດ. ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ດັ່ງ​ກ່າວ, ພວກ​ເຮົາ​ຕ້ອງ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ເຮັດ​ທຸກ​ສິ່ງ​ທຸກ​ຢ່າງ​ທີ່​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ໃນ​ພາກ​ສ່ວນ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ຕັ້ງ​ແຕ່​ຕົ້ນ​ຈົນ​ຈົບ. ນີ້ຈະຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສ, ເລັ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ປັບປຸງທັກສະຂອງພວກເຮົາແລະໃຫ້ພວກເຮົາເຫັນພາບໃຫຍ່ກວ່າຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ.

ບົດຄວາມນໍາສະເຫນີເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມແລະເປັນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການນໍາໃຊ້ພວກມັນເພື່ອສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດຕະໂນມັດໂດຍຂັ້ນຕອນ. ແຕ່ລະກຸ່ມແມ່ນເປັນຕົວແທນໂດຍເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບການທົດສອບຜ່ານປະສົບການສ່ວນຕົວ. ແຕ່ນັ້ນບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າເຈົ້າຕ້ອງໃຊ້ສິ່ງດຽວກັນ. ເຄື່ອງມືຂອງຕົວເອງບໍ່ສໍາຄັນ, ພວກມັນປາກົດແລະລ້າສະໄຫມ. ວຽກງານວິສະວະກໍາຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອເຂົ້າໃຈຫຼັກການພື້ນຖານ: ເປັນຫຍັງພວກເຮົາຕ້ອງການເຄື່ອງມືຂອງກຸ່ມນີ້ແລະບັນຫາການເຮັດວຽກທີ່ພວກເຮົາສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງພວກເຂົາ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າໃນຕອນທ້າຍຂອງແຕ່ລະພາກທີ່ຂ້ອຍອອກຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນອົງການຂອງເຈົ້າ.

ສິ່ງທີ່ບໍ່ມີຢູ່ໃນບົດຄວາມນີ້

ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າອີກເທື່ອຫນຶ່ງວ່າບົດຄວາມບໍ່ກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືສະເພາະ, ດັ່ງນັ້ນຈະບໍ່ມີການໃສ່ລະຫັດຈາກເອກະສານແລະຄໍາອະທິບາຍຂອງຄໍາສັ່ງສະເພາະ. ແຕ່ໃນຕອນທ້າຍຂອງແຕ່ລະພາກຂ້າພະເຈົ້າອອກຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ສໍາລັບການສຶກສາລາຍລະອຽດ.

ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ເພາະວ່າ: 

• ອຸ​ປະ​ກອນ​ການ​ນີ້​ແມ່ນ​ງ່າຍ​ຫຼາຍ​ເພື່ອ​ຊອກ​ຫາ​ໃນ​ແຫຼ່ງ​ຕ່າງໆ (ເອ​ກະ​ສານ​, ປຶ້ມ​, ວິ​ດີ​ໂອ​ວິ​ຊາ​ການ​)​;
• ຖ້າພວກເຮົາເລີ່ມລົງເລິກ, ພວກເຮົາຈະຕ້ອງຂຽນ 10, 20, 30 ສ່ວນຂອງບົດຄວາມນີ້ (ໃນຂະນະທີ່ແຜນການແມ່ນ 2-3);
• ຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະເສຍເວລາຂອງທ່ານນັບຕັ້ງແຕ່ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການໃຊ້ເຄື່ອງມືອື່ນໆເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍດຽວກັນ.

ການປະຕິບັດ

ຂ້າພະເຈົ້າກໍ່ຢາກໃຫ້ເອກະສານນີ້ເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ຜູ້ອ່ານທຸກຄົນ, ແລະບໍ່ພຽງແຕ່ອ່ານແລ້ວລືມ. ໃນການສຶກສາໃດກໍ່ຕາມ, ການປະຕິບັດແມ່ນສ່ວນປະກອບສໍາຄັນຫຼາຍ. ສໍາລັບນີ້ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກະກຽມ GitHub repository ກັບຄໍາແນະນໍາຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ນອກນັ້ນຍັງມີວຽກບ້ານລໍຖ້າໃຫ້ທ່ານເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານບໍ່ໄດ້ຄັດລອກເສັ້ນຂອງຄໍາສັ່ງທີ່ທ່ານກໍາລັງປະຕິບັດໂດຍ mindlessly.

ແຜນການ

ຂັ້ນ​ຕອນ
ເຕັກໂນໂລຊີ
ເຄື່ອງ​ມື

1
ການ​ແລ່ນ​ໃນ​ທ້ອງ​ຖິ່ນ (ການ​ກະ​ກຽມ​ການ​ທົດ​ສອບ web / android demo ແລະ​ແລ່ນ​ມັນ​ໃນ​ທ້ອງ​ຖິ່ນ​) 
Node.js, Selenium, Appium

2
ລະບົບການຄວບຄຸມເວີຊັນ 
Git

3
ການບັນຈຸ
Docker, Selenium grid, Selenoid (ເວັບ, Android)

4
CI/CD
Gitlab CI

5
ເວທີຟັງ
Google Cloud Platform

6
Orchestration
Kubernetes

7
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ (IaC)
Terraform, Ansible

ໂຄງສ້າງຂອງແຕ່ລະພາກສ່ວນ

ເພື່ອຮັກສາການເທື່ອເນື່ອງຈາກຈະແຈ້ງ, ແຕ່ລະພາກແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍຕາມໂຄງຮ່າງຕໍ່ໄປນີ້:

• ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​,
• ມູນຄ່າພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດຕະໂນມັດ,
• ຮູບ​ພາບ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ຂອງ​ໂຄງ​ລ່າງ​ພື້ນ​ຖານ​,
• ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ການ​ສຶກ​ສາ​,
• ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​.

1. ດໍາເນີນການທົດສອບຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ຂັ້ນຕອນການກະກຽມເພື່ອດໍາເນີນການທົດສອບຕົວຢ່າງໃນທ້ອງຖິ່ນແລະກວດສອບວ່າພວກເຂົາຜ່ານ. ໃນພາກປະຕິບັດ, Node.js ຖືກນໍາໃຊ້, ແຕ່ພາສາການຂຽນໂປລແກລມແລະແພລະຕະຟອມຍັງບໍ່ສໍາຄັນແລະທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນບໍລິສັດຂອງທ່ານ. 

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເປັນເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດ, ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ Selenium WebDriver ສໍາລັບເວທີເວັບແລະ Appium ສໍາລັບເວທີ Android, ຕາມລໍາດັບ, ນັບຕັ້ງແຕ່ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປພວກເຮົາຈະນໍາໃຊ້ຮູບພາບ Docker ທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອເຮັດວຽກໂດຍສະເພາະກັບເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ໂດຍອ້າງອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການວຽກເຮັດງານທໍາ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ສຸດໃນຕະຫຼາດ.

ດັ່ງທີ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ສັງເກດເຫັນ, ພວກເຮົາພິຈາລະນາພຽງແຕ່ການທົດສອບເວັບແລະ Android. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, iOS ແມ່ນເລື່ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫມົດ (ຂໍຂອບໃຈ Apple). ຂ້ອຍວາງແຜນທີ່ຈະສະແດງວິທີແກ້ໄຂແລະການປະຕິບັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ IOS ໃນພາກສ່ວນທີ່ຈະມາເຖິງ.

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ຈາກທັດສະນະພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ການແລ່ນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນບໍ່ໄດ້ສະຫນອງມູນຄ່າໃດໆ. ທ່ານພຽງແຕ່ກວດເບິ່ງວ່າການທົດສອບດໍາເນີນການຢູ່ໃນເຄື່ອງທ້ອງຖິ່ນໃນຕົວທ່ອງເວັບທ້ອງຖິ່ນແລະ simulators. ແຕ່ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈໍາເປັນ.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• ຊີລີນຽມ
• Appium
• android-emulator
• ຕົວຢ່າງ Selenium JS GitHub
• ຕົວຢ່າງ Appium JS GitHub

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• ພາສາການຂຽນໂປລແກລມໃດໆທີ່ທ່ານມັກໂດຍສົມທົບກັບການທົດສອບ Selenium / Appium;
• ການທົດສອບໃດໆ;
• ນັກແລ່ນທົດສອບໃດໆ.

2. ລະບົບຄວບຄຸມເວີຊັນ (Git)

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ມັນຈະບໍ່ເປັນການເປີດເຜີຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ໃຜຖ້າຂ້ອຍເວົ້າວ່າການຄວບຄຸມສະບັບແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງການພັດທະນາ, ທັງໃນທີມແລະສ່ວນບຸກຄົນ. ອີງຕາມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ມັນປອດໄພທີ່ຈະເວົ້າວ່າ Git ເປັນຕົວແທນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ. ລະບົບການຄວບຄຸມເວີຊັນໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ການແບ່ງປັນລະຫັດ, ການເກັບຮັກສາສະບັບ, ການຟື້ນຟູກັບສາຂາທີ່ຜ່ານມາ, ການຕິດຕາມປະຫວັດໂຄງການ, ແລະການສໍາຮອງຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາຈະບໍ່ສົນທະນາແຕ່ລະຈຸດໂດຍລະອຽດ, ເພາະວ່າຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າຄຸ້ນເຄີຍກັບມັນຫຼາຍແລະໃຊ້ມັນໃນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຂອງເຈົ້າ. ແຕ່ຖ້າຫາກວ່າທັນທີທັນໃດບໍ່, ຫຼັງຈາກນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ຢຸດການອ່ານບົດຄວາມນີ້ແລະຕື່ມຊ່ອງຫວ່າງນີ້ໄວເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ແລະໃນທີ່ນີ້ທ່ານສາມາດຖາມຄໍາຖາມທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ: "ເປັນຫຍັງລາວຈຶ່ງບອກພວກເຮົາກ່ຽວກັບ Git? ທຸກໆຄົນຮູ້ເລື່ອງນີ້ແລະໃຊ້ມັນທັງລະຫັດການພັດທະນາແລະລະຫັດການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ." ທ່ານຈະຖືກຕ້ອງຢ່າງແທ້ຈິງ, ແຕ່ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາກໍາລັງເວົ້າກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານແລະພາກນີ້ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຢ່າງສໍາລັບພາກ 7: "ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ (IaC)". ສໍາລັບພວກເຮົາ, ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າໂຄງສ້າງພື້ນຖານທັງຫມົດ, ລວມທັງການທົດສອບ, ໄດ້ຖືກອະທິບາຍໃນຮູບແບບຂອງລະຫັດ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຍັງສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບສະບັບພາສາກັບມັນແລະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບລະຫັດການພັດທະນາແລະອັດຕະໂນມັດ.

ພວກເຮົາຈະເບິ່ງ IaC ໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມໃນຂັ້ນຕອນທີ 7, ແຕ່ເຖິງແມ່ນວ່າໃນປັດຈຸບັນທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການນໍາໃຊ້ Git ໃນທ້ອງຖິ່ນໂດຍການສ້າງ repository ທ້ອງຖິ່ນ. ຮູບພາບໃຫຍ່ຈະຖືກຂະຫຍາຍອອກໄປເມື່ອພວກເຮົາເພີ່ມ repository ຫ່າງໄກສອກຫຼີກກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານ.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• ການຄວບຄຸມເວີຊັນແມ່ນຫຍັງ
• Git
• ເລີ່ມຕົ້ນ - ກ່ຽວກັບການຄວບຄຸມເວີຊັນ

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• SVN
• ໂລກມະເລັງ 
• Microsoft TFS (ຕອນນີ້ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ Azure DevOps Services)

3. ການບັນຈຸ (Docker)

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການບັນຈຸບັນຈຸໄດ້ປ່ຽນແປງກົດລະບຽບຂອງເກມແນວໃດ, ໃຫ້ກັບຄືນໄປໃນເວລາສອງສາມທົດສະວັດ. ໃນເວລານັ້ນ, ປະຊາຊົນຊື້ແລະໃຊ້ເຄື່ອງເຊີບເວີເພື່ອດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ແຕ່ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຊັບພະຍາກອນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຕ້ອງການແມ່ນບໍ່ຮູ້ຈັກລ່ວງຫນ້າ. ດັ່ງນັ້ນ, ບໍລິສັດໄດ້ໃຊ້ເງິນໃນການຊື້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ມີລາຄາແພງ, ມີອໍານາດ, ແຕ່ບາງຄວາມສາມາດນີ້ບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງສົມບູນ.

ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຂອງການວິວັດທະນາການແມ່ນເຄື່ອງ virtual (VMs), ເຊິ່ງແກ້ໄຂບັນຫາການເສຍເງິນໃນຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້. ເທກໂນໂລຍີນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເປັນເອກະລາດຂອງກັນແລະກັນພາຍໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍດຽວກັນ, ການຈັດສັນພື້ນທີ່ທີ່ໂດດດ່ຽວຢ່າງສົມບູນ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ເຕັກໂນໂລຢີໃດກໍ່ຕາມມີຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງມັນ. ແລ່ນ VM ຕ້ອງການລະບົບປະຕິບັດການເຕັມທີ່, ເຊິ່ງໃຊ້ CPU, RAM, ການເກັບຮັກສາແລະ, ອີງຕາມ OS, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃບອະນຸຍາດຈໍາເປັນຕ້ອງຖືກພິຈາລະນາ. ປັດໃຈເຫຼົ່ານີ້ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມໄວໃນການໂຫຼດແລະເຮັດໃຫ້ການເຄື່ອນທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.

ແລະໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາມາຮອດ containerization. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຜ່ານມາ, ຍ້ອນວ່າຕູ້ຄອນເທນເນີບໍ່ໃຊ້ OS ເຕັມ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຊັບພະຍາກອນເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະສະຫນອງການແກ້ໄຂໄວແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບການເຄື່ອນທີ່.

ແນ່ນອນ, ເຕັກໂນໂລຢີການບັນຈຸແມ່ນບໍ່ມີຫຍັງໃຫມ່ແລະຖືກນໍາສະເຫນີຄັ້ງທໍາອິດໃນທ້າຍ 70s. ​ໃນ​ສະ​ໄໝ​ນັ້ນ, ການ​ຄົ້ນ​ຄ້ວາ, ການ​ພັດທະນາ, ​ແລະ ຄວາມ​ພະຍາຍາມ​ຫຼາຍ​ຢ່າງ​ໄດ້​ດຳ​ເນີນ​ໄປ. ແຕ່ມັນແມ່ນ Docker ທີ່ດັດແປງເທກໂນໂລຍີນີ້ແລະເຮັດໃຫ້ມັນເຂົ້າເຖິງມະຫາຊົນໄດ້ງ່າຍ. ໃນປັດຈຸບັນ, ເມື່ອພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບຕູ້ຄອນເທນເນີ, ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ພວກເຮົາຫມາຍເຖິງ Docker. ເມື່ອພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບ Docker containers, ພວກເຮົາຫມາຍເຖິງເຄື່ອງບັນຈຸ Linux. ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບ Windows ແລະ macOS ເພື່ອດໍາເນີນການບັນຈຸ, ແຕ່ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າໃນກໍລະນີນີ້ຊັ້ນເພີ່ມເຕີມຈະປາກົດຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, Docker ໃນ Mac ແລ່ນຕູ້ຄອນເທນເນີຢ່າງງຽບໆພາຍໃນ Linux VM ທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ. ພວກເຮົາຈະກັບຄືນໄປຫາຫົວຂໍ້ນີ້ເມື່ອພວກເຮົາປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບການແລ່ນ Android emulators ພາຍໃນບັນຈຸ, ດັ່ງນັ້ນໃນທີ່ນີ້ມີ nuance ທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການສົນທະນາໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ.

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ພວກເຮົາພົບເຫັນວ່າການບັນຈຸແລະ Docker ແມ່ນເຢັນ. ຂໍໃຫ້ເບິ່ງນີ້ໃນແງ່ຂອງອັດຕະໂນມັດ, ເພາະວ່າທຸກໆເຄື່ອງມືຫຼືເຕັກໂນໂລຢີຕ້ອງການແກ້ໄຂບັນຫາ. ໃຫ້ພວກເຮົາອະທິບາຍບັນຫາທີ່ຊັດເຈນຂອງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດໃນສະພາບການຂອງການທົດສອບ UI:

• ຈໍານວນການເພິ່ງພາອາໄສຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເມື່ອຕິດຕັ້ງ Selenium ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນ Appium;
• ບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ລະຫວ່າງສະບັບຂອງຕົວທ່ອງເວັບ, simulators ແລະໄດເວີ;
• ການຂາດພື້ນທີ່ໂດດດ່ຽວສໍາລັບຕົວທ່ອງເວັບ / simulators, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການແລ່ນຂະຫນານ;
• ຍາກທີ່ຈະຈັດການແລະຮັກສາຖ້າທ່ານຕ້ອງການດໍາເນີນການ 10, 50, 100 ຫຼືແມ້ກະທັ້ງ 1000 ຕົວທ່ອງເວັບໃນເວລາດຽວກັນ.

ແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າ Selenium ເປັນເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແລະ Docker ເປັນເຄື່ອງມືບັນຈຸທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ, ມັນບໍ່ຄວນແປກໃຈທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງໄດ້ພະຍາຍາມສົມທົບພວກມັນເພື່ອສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ. ໃຫ້ພິຈາລະນາວິທີແກ້ໄຂດັ່ງກ່າວໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ. 

Selenium grid ໃນ docker

ເຄື່ອງມືນີ້ແມ່ນເປັນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດໃນໂລກ Selenium ສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງຕົວທ່ອງເວັບຫຼາຍໃນຫຼາຍເຄື່ອງຈັກແລະການຄຸ້ມຄອງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າຈາກສູນກາງສູນກາງ. ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງລົງທະບຽນຢ່າງຫນ້ອຍ 2 ສ່ວນ: Hub ແລະ Node(s). Hub ແມ່ນ node ສູນກາງທີ່ຮັບການຮ້ອງຂໍທັງຫມົດຈາກການທົດສອບແລະແຈກຢາຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Nodes ທີ່ເຫມາະສົມ. ສໍາລັບແຕ່ລະ Node ພວກເຮົາສາມາດກໍານົດການຕັ້ງຄ່າສະເພາະ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໂດຍການລະບຸຕົວທ່ອງເວັບທີ່ຕ້ອງການແລະສະບັບຂອງມັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຮົາຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ດູແລໄດເວີຂອງຕົວທ່ອງເວັບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງແລະຕິດຕັ້ງພວກມັນຢູ່ໃນ Nodes ທີ່ຕ້ອງການ. ສໍາລັບເຫດຜົນນີ້, Selenium grid ບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຮູບແບບທີ່ບໍລິສຸດຂອງມັນ, ຍົກເວັ້ນໃນເວລາທີ່ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດວຽກກັບຕົວທ່ອງເວັບທີ່ບໍ່ສາມາດຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນ Linux OS. ສໍາລັບກໍລະນີອື່ນໆທັງຫມົດ, ການແກ້ໄຂທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຖືກຕ້ອງແມ່ນການນໍາໃຊ້ຮູບພາບ Docker ເພື່ອດໍາເນີນການ Selenium grid Hub ແລະ Nodes. ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ການຈັດການ node ງ່າຍຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເພາະວ່າພວກເຮົາສາມາດເລືອກຮູບພາບທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການກັບຕົວທ່ອງເວັບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ແລະໄດເວີທີ່ຕິດຕັ້ງແລ້ວ.

ເຖິງວ່າຈະມີການທົບທວນຄືນທາງລົບກ່ຽວກັບຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ແລ່ນຈໍານວນ Nodes ໃນຂະຫນານ, Selenium grid ຍັງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດສໍາລັບການທົດສອບ Selenium ໃນຂະຫນານ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຄວນສັງເກດວ່າການປັບປຸງແລະການດັດແປງຕ່າງໆຂອງເຄື່ອງມືນີ້ແມ່ນປາກົດຢູ່ໃນແຫຼ່ງເປີດຢູ່ສະເຫມີ, ເຊິ່ງຕໍ່ສູ້ກັບຂໍ້ບົກພ່ອງຕ່າງໆ.

Selenoid ສໍາລັບເວັບ

ເຄື່ອງມືນີ້ແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນໂລກຂອງ Selenium ຍ້ອນວ່າມັນເຮັດວຽກອອກຈາກກ່ອງແລະໄດ້ເຮັດໃຫ້ຊີວິດຂອງວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຄົນງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນການດັດແກ້ອື່ນຂອງ Selenium grid. ແທນທີ່ຈະ, ນັກພັດທະນາໄດ້ສ້າງ Selenium Hub ຮຸ່ນໃຫມ່ໃນ Golang, ເຊິ່ງລວມກັບຮູບພາບ Docker ທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາສໍາລັບຕົວທ່ອງເວັບຕ່າງໆ, ໄດ້ຊຸກຍູ້ໃຫ້ການພັດທະນາຂອງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ໃນກໍລະນີຂອງ Selenium Grid, ພວກເຮົາຕ້ອງກໍານົດທຸກຕົວທ່ອງເວັບທີ່ຕ້ອງການແລະສະບັບຂອງພວກເຂົາລ່ວງຫນ້າ, ເຊິ່ງບໍ່ແມ່ນບັນຫາໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຕົວທ່ອງເວັບດຽວ. ແຕ່ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຕົວທ່ອງເວັບທີ່ສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍ, Selenoid ແມ່ນການແກ້ໄຂອັນດັບຫນຶ່ງຍ້ອນຄຸນນະສົມບັດ 'browser on demand' ຂອງມັນ. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອດາວໂຫລດຮູບພາບທີ່ຈໍາເປັນກັບຕົວທ່ອງເວັບລ່ວງຫນ້າແລະປັບປຸງໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າທີ່ Selenoid ພົວພັນກັບ. ຫຼັງຈາກ Selenoid ໄດ້ຮັບການຮ້ອງຂໍຈາກການທົດສອບ, ມັນຈະເປີດຕົວບັນຈຸທີ່ຕ້ອງການໂດຍອັດຕະໂນມັດກັບຕົວທ່ອງເວັບທີ່ຕ້ອງການ. ເມື່ອການທົດສອບສໍາເລັດ, Selenoid ຈະເຊົາບັນຈຸ, ດັ່ງນັ້ນການປົດປ່ອຍຊັບພະຍາກອນສໍາລັບການຮ້ອງຂໍໃນອະນາຄົດ. ວິທີການນີ້ກໍາຈັດບັນຫາທີ່ມີຊື່ສຽງຂອງ 'ການເຊື່ອມໂຊມຂອງ node' ຢ່າງສົມບູນທີ່ພວກເຮົາມັກຈະພົບຢູ່ໃນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ Selenium.

ແຕ່, ອະນິຈາ, Selenoid ຍັງຄົງບໍ່ແມ່ນລູກປືນເງິນ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຄຸນສົມບັດ 'browser on demand', ແຕ່ຄຸນສົມບັດ 'resources on demand' ຍັງບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້. ເພື່ອໃຊ້ Selenoid, ພວກເຮົາຕ້ອງໃຊ້ມັນຢູ່ໃນຮາດແວທາງກາຍະພາບຫຼືໃນ VM, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາຕ້ອງຮູ້ລ່ວງຫນ້າວ່າຕ້ອງການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນຫຼາຍປານໃດ. ຂ້າພະເຈົ້າເດົາວ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນບັນຫາສໍາລັບໂຄງການຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ດໍາເນີນການ 10, 20 ຫຼືແມ້ກະທັ້ງ 30 ຕົວທ່ອງເວັບໃນຂະຫນານ. ແຕ່ຈະເປັນແນວໃດຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການ 100, 500, 1000 ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ? ມັນບໍ່ມີຄວາມ ໝາຍ ຫຍັງທີ່ຈະຮັກສາແລະຈ່າຍຄ່າຊັບພະຍາກອນຫຼາຍຢ່າງຕະຫຼອດເວລາ. ໃນພາກທີ 5 ແລະ 6 ຂອງບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະປຶກສາຫາລືວິທີແກ້ໄຂທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຂະຫນາດໄດ້, ດັ່ງນັ້ນການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງບໍລິສັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

Selenoid ສໍາລັບ Android

ຫຼັງຈາກຄວາມສໍາເລັດຂອງ Selenoid ເປັນເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດເວັບ, ປະຊາຊົນຕ້ອງການບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບ Android. ແລະມັນເກີດຂຶ້ນ - Selenoid ຖືກປ່ອຍອອກມາໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນ Android. ຈາກທັດສະນະຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນລະດັບສູງ, ຫຼັກການຂອງການດໍາເນີນງານແມ່ນຄ້າຍຄືກັບອັດຕະໂນມັດເວັບ. ຄວາມແຕກຕ່າງພຽງແຕ່ວ່າແທນທີ່ຈະເປັນຖັງບັນຈຸຂອງຕົວທ່ອງເວັບ, Selenoid ແລ່ນກ່ອງບັນຈຸ emulator Android. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືຟຣີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດສໍາລັບການແລ່ນການທົດສອບ Android ໃນຂະຫນານ.

ຂ້າພະເຈົ້າກໍ່ບໍ່ຢາກເວົ້າກ່ຽວກັບດ້ານລົບຂອງເຄື່ອງມືນີ້, ເພາະວ່າຂ້ອຍມັກມັນແທ້ໆ. ແຕ່ຍັງ, ມີຂໍ້ເສຍດຽວກັນທີ່ນໍາໃຊ້ກັບອັດຕະໂນມັດເວັບແລະກ່ຽວຂ້ອງກັບການປັບຂະຫນາດ. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເວົ້າກ່ຽວກັບການຈໍາກັດອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ອາດຈະແປກໃຈຖ້າພວກເຮົາກໍາລັງຕັ້ງເຄື່ອງມືຄັ້ງທໍາອິດ. ເພື່ອເປີດໃຊ້ຮູບພາບ Android, ພວກເຮົາຕ້ອງການເຄື່ອງຕົວຈິງ ຫຼື VM ທີ່ມີການຮອງຮັບ virtualization ຊ້ອນ. ໃນຄູ່ມືວິທີການ, ຂ້ອຍສະແດງວິທີການເປີດໃຊ້ງານນີ້ຢູ່ໃນ Linux VM. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າທ່ານເປັນຜູ້ໃຊ້ macOS ແລະຕ້ອງການໃຊ້ Selenoid ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນນີ້ຈະບໍ່ສາມາດດໍາເນີນການທົດສອບ Android ໄດ້. ແຕ່ທ່ານສາມາດແລ່ນ Linux VM ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນໄດ້ສະເໝີດ້ວຍ 'ການຕັ້ງ virtualisation' ທີ່ຕັ້ງໄວ້ ແລະນຳໃຊ້ Selenoid ພາຍໃນ.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ໃນສະພາບການຂອງບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະເພີ່ມ 2 ເຄື່ອງມືເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ Selenium grid ສໍາລັບການທົດສອບເວັບໄຊຕ໌ແລະ Selenoid ສໍາລັບການທົດສອບ Android. ໃນບົດສອນ GitHub, ຂ້ອຍຍັງຈະສະແດງວິທີການໃຊ້ Selenoid ເພື່ອດໍາເນີນການທົດສອບເວັບ. 

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• Docker: ສິ່ງທີ່ບັນຈຸແມ່ນ
• Docker: ເລີ່ມຕົ້ນ
• 5 ທາງເລືອກ Container ກັບ Docker
• Selenium ຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ
• Selenium docker
• ເຊເລນອຍ
• Selenoid Github
• ການ​ຕັ້ງ​ຄ່າ KVM ສໍາ​ລັບ Android emulators​
• ປຶ້ມ Docker Deep Dive

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• ມີເຄື່ອງມືບັນຈຸອື່ນໆ, ແຕ່ Docker ເປັນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການລອງອັນອື່ນ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຮົາໄດ້ກວມເອົາສໍາລັບການທົດສອບ Selenium ໃນຂະຫນານຈະບໍ່ເຮັດວຽກອອກຈາກກ່ອງ.  
• ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວແລ້ວ, ມີການດັດແກ້ຫຼາຍຂອງ Selenium grid, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຊາເລນຽມ.

4.CI/CD

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ການປະຕິບັດການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນທີ່ນິຍົມໃນການພັດທະນາແລະທຽບເທົ່າກັບລະບົບການຄວບຄຸມສະບັບ. ເຖິງວ່າຈະມີສິ່ງນີ້, ຂ້ອຍຮູ້ສຶກວ່າມີຄວາມສັບສົນໃນຄໍາສັບຕ່າງໆ. ໃນວັກນີ້ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະອະທິບາຍ 3 ການປ່ຽນແປງຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຈາກທັດສະນະຂອງຂ້ອຍ. ໃນອິນເຕີເນັດເຈົ້າຈະພົບເຫັນຫຼາຍບົດຄວາມທີ່ມີການຕີຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ແລະມັນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິແທ້ໆຖ້າຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຈົ້າແຕກຕ່າງກັນ. ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນວ່າເຈົ້າຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນກັບເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງເຈົ້າ.

ດັ່ງນັ້ນ, ມີ 3 ຂໍ້ກໍານົດ: CI - ການປະສົມປະສານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, CD - ການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະອີກເທື່ອຫນຶ່ງ CD - ການປະຕິບັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. (ຂ້າງລຸ່ມນີ້ຂ້ອຍຈະໃຊ້ຄໍາສັບເຫຼົ່ານີ້ໃນພາສາອັງກິດ). ການດັດແກ້ແຕ່ລະອັນຈະເພີ່ມຂັ້ນຕອນເພີ່ມເຕີມຫຼາຍອັນໃຫ້ກັບທໍ່ພັດທະນາຂອງທ່ານ. ແຕ່ຄໍາ ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (ຕໍ່ເນື່ອງ) ແມ່ນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ໃນສະພາບການນີ້, ພວກເຮົາຫມາຍເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ, ໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງຫຼືການແຊກແຊງດ້ວຍມື. ໃຫ້ເບິ່ງ CI & CD ແລະ CD ໃນສະພາບການນີ້.

• ການປະສົມປະສານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ນີ້ແມ່ນບາດກ້າວເບື້ອງຕົ້ນຂອງວິວັດທະນາການ. ຫຼັງຈາກການສົ່ງລະຫັດໃຫມ່ໄປຫາເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ, ພວກເຮົາຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບຄໍາຕິຊົມຢ່າງໄວວາວ່າການປ່ຽນແປງຂອງພວກເຮົາແມ່ນດີ. ໂດຍປົກກະຕິ, CI ປະກອບມີເຄື່ອງມືການວິເຄາະລະຫັດຄົງທີ່ ແລະການທົດສອບ API ພາຍໃນຫົວໜ່ວຍ/ພາຍໃນ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບລະຫັດຂອງພວກເຮົາພາຍໃນສອງສາມວິນາທີ/ນາທີ.
• ການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ກ້າວຫນ້າກວ່າທີ່ພວກເຮົາດໍາເນີນການທົດສອບການເຊື່ອມໂຍງ / UI. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບໄວເທົ່າທີ່ເປັນ CI. ທໍາອິດ, ການທົດສອບປະເພດເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ເວລາດົນກວ່າທີ່ຈະສໍາເລັດ. ອັນທີສອງ, ກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ, ພວກເຮົາຕ້ອງໃຊ້ການປ່ຽນແປງຂອງພວກເຮົາຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບ / ຂັ້ນຕອນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຖ້າພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບການພັດທະນາມືຖື, ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂັ້ນຕອນເພີ່ມເຕີມປະກົດວ່າສ້າງການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຮົາ.
• ການປະຕິບັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາປ່ອຍຕົວປ່ຽນແປງການຜະລິດຂອງພວກເຮົາໂດຍອັດຕະໂນມັດຖ້າການທົດສອບການຍອມຮັບທັງຫມົດໄດ້ຜ່ານຂັ້ນຕອນທີ່ຜ່ານມາ. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ຫຼັງຈາກຂັ້ນຕອນການປ່ອຍ, ທ່ານສາມາດກໍານົດຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ແລ່ນການທົດສອບຄວັນຢາສູບໃນການຜະລິດແລະເກັບກໍາ metrics ຄວາມສົນໃຈ. ການປະຕິບັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນເປັນໄປໄດ້ພຽງແຕ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ດີໂດຍການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ຖ້າການແຊກແຊງດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນຕ້ອງການ, ລວມທັງການທົດສອບ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນຕໍ່ໄປອີກແລ້ວ ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (ຕໍ່ເນື່ອງ). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດເວົ້າວ່າທໍ່ຂອງພວກເຮົາປະຕິບັດຕາມພຽງແຕ່ການປະຕິບັດການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ໃນພາກນີ້, ຂ້ອຍຄວນຊີ້ແຈງວ່າເມື່ອພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບການທົດສອບ UI ໃນຕອນທ້າຍ, ມັນຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາຄວນໃຊ້ການປ່ຽນແປງຂອງພວກເຮົາແລະການບໍລິການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມ. ການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ - ຂະບວນການແມ່ນໃຊ້ບໍ່ໄດ້ສໍາລັບວຽກງານນີ້ແລະພວກເຮົາຕ້ອງເບິ່ງແຍງການປະຕິບັດຢ່າງຫນ້ອຍການປະຕິບັດການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ການປະຕິບັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຍັງເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກໃນແງ່ຂອງການທົດສອບ UI ຖ້າພວກເຮົາຈະດໍາເນີນການໃນການຜະລິດ.

ແລະກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຕົວຢ່າງຂອງການປ່ຽນແປງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການເວົ້າສອງສາມຄໍາກ່ຽວກັບ GitLab CI. ບໍ່ເຫມືອນກັບເຄື່ອງມື CI/CD ອື່ນໆ, GitLab ສະຫນອງບ່ອນເກັບມ້ຽນຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະລັກສະນະເພີ່ມເຕີມອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, GitLab ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາ CI. ມັນປະກອບມີການຈັດການລະຫັດແຫຼ່ງ, ການຈັດການ Agile, ທໍ່ CI / CD, ເຄື່ອງມືບັນທຶກແລະການເກັບລວບລວມຂໍ້ມູນອອກຈາກກ່ອງ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳ GitLab ປະກອບດ້ວຍ Gitlab CI/CD ແລະ GitLab Runner. ນີ້ແມ່ນຄໍາອະທິບາຍສັ້ນໆຈາກເວັບໄຊທ໌ທາງການ:

Gitlab CI/CD ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນເວັບທີ່ມີ API ທີ່ເກັບຮັກສາສະຖານະຂອງມັນຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນ, ຈັດການໂຄງການ / ການກໍ່ສ້າງແລະສະຫນອງການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້. GitLab Runner ເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຂະບວນການສ້າງ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ແຍກຕ່າງຫາກແລະເຮັດວຽກກັບ GitLab CI / CD ຜ່ານ API. ສໍາລັບການທົດສອບແລ່ນທ່ານຕ້ອງການທັງ Gitlab instance ແລະ Runner.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• Martin Fowler: ການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
• GitLab CI/CD
• ປື້ມບັນທຶກການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
• ປຶ້ມການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• Jenkins
• ທີມເມືອງ
• Travis 
• ແລະອື່ນ others ຈໍານວນຫຼາຍ

5. ເວທີຄລາວ

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ໃນພາກນີ້ພວກເຮົາຈະເວົ້າກ່ຽວກັບແນວໂນ້ມທີ່ນິຍົມທີ່ເອີ້ນວ່າ 'ຟັງສາທາລະນະ'. ເຖິງວ່າຈະມີຜົນປະໂຫຍດອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ເຕັກໂນໂລຊີ virtualization ແລະ containerization ທີ່ອະທິບາຍຂ້າງເທິງໃຫ້, ພວກເຮົາຍັງຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ. ບໍລິສັດຊື້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍລາຄາແພງຫຼືເຊົ່າສູນຂໍ້ມູນ, ແຕ່ໃນກໍລະນີນີ້ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດການຄໍານວນ (ບາງຄັ້ງບໍ່ສົມຈິງ) ຂອງຈໍານວນຊັບພະຍາກອນທີ່ພວກເຮົາຈະຕ້ອງການ, ບໍ່ວ່າພວກເຮົາຈະໃຊ້ພວກມັນ 24/7 ແລະເພື່ອຈຸດປະສົງໃດ. ຕົວຢ່າງ, ການຜະລິດຕ້ອງການເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ເຮັດວຽກ XNUMX/XNUMX, ແຕ່ພວກເຮົາຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບການທົດສອບນອກຊົ່ວໂມງເຮັດວຽກບໍ? ມັນຍັງຂຶ້ນກັບປະເພດຂອງການທົດສອບທີ່ຖືກປະຕິບັດ. ຕົວຢ່າງອາດຈະເປັນການທົດສອບການໂຫຼດ / ຄວາມກົດດັນທີ່ພວກເຮົາວາງແຜນທີ່ຈະດໍາເນີນການໃນລະຫວ່າງຊົ່ວໂມງທີ່ບໍ່ເຮັດວຽກເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນໃນມື້ຕໍ່ມາ. ແຕ່ແນ່ນອນການມີເຊີບເວີ XNUMX/XNUMX ແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດໃນຕອນທ້າຍແລະໂດຍສະເພາະບໍ່ແມ່ນສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບຄູ່ມື. ສໍາລັບສະຖານະການດັ່ງກ່າວ, ມັນຈະເປັນການດີທີ່ຈະໄດ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍເທົ່າທີ່ຕ້ອງການຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ໃຊ້ພວກມັນ, ແລະຢຸດຈ່າຍເງິນເມື່ອພວກເຂົາບໍ່ຈໍາເປັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນຈະເປັນການດີທີ່ຈະຮັບພວກມັນທັນທີໂດຍການກົດປຸ່ມເມົາສ໌ສອງສາມເທື່ອ ຫຼືແລ່ນສະຄຣິບສອງສາມອັນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຟັງສາທາລະນະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບ. ໃຫ້ເບິ່ງຄໍານິຍາມ:

"ຟັງສາທາລະນະແມ່ນຖືກກໍານົດວ່າເປັນການບໍລິການຄອມພິວເຕີ້ທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການພາກສ່ວນທີສາມຜ່ານອິນເຕີເນັດສາທາລະນະ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີໃຫ້ກັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການໃຊ້ຫຼືຊື້ພວກມັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະບໍ່ເສຍຄ່າຫຼືຂາຍຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ອະນຸຍາດໃຫ້ລູກຄ້າຈ່າຍພຽງແຕ່ຕໍ່ການນໍາໃຊ້ສໍາລັບວົງຈອນ CPU, ການເກັບຮັກສາ, ຫຼືແບນວິດທີ່ເຂົາເຈົ້າບໍລິໂພກ."

ມີຄວາມຄິດເຫັນວ່າເມຄສາທາລະນະມີລາຄາແພງ. ແຕ່ແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນຂອງພວກເຂົາແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງບໍລິສັດ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, ຟັງສາທາລະນະອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຊັບພະຍາກອນຕາມຄວາມຕ້ອງການແລະຈ່າຍພຽງແຕ່ເວລາທີ່ທ່ານໃຊ້. ນອກຈາກນີ້, ບາງຄັ້ງພວກເຮົາລືມວ່າພະນັກງານໄດ້ຮັບເງິນເດືອນ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານຍັງເປັນຊັບພະຍາກອນລາຄາແພງ. ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາວ່າເມຄສາທາລະນະເຮັດໃຫ້ການສະຫນັບສະຫນູນພື້ນຖານໂຄງລ່າງງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນສຸມໃສ່ວຽກງານທີ່ສໍາຄັນກວ່າ. 

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ພວກເຮົາຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນສະເພາະໃດແດ່ສຳລັບການທົດສອບ UI ປາຍທາງ? ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຄື່ອງ virtual ຫຼືກຸ່ມ (ພວກເຮົາຈະເວົ້າກ່ຽວກັບ Kubernetes ໃນພາກຕໍ່ໄປ) ສໍາລັບຕົວທ່ອງເວັບທີ່ແລ່ນແລະຕົວຈໍາລອງ. ຕົວທ່ອງເວັບແລະ emulator ຫຼາຍທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການທີ່ຈະດໍາເນີນການພ້ອມໆກັນ, CPU ແລະຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼາຍຕ້ອງການແລະເງິນຫຼາຍທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງຈ່າຍສໍາລັບມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຟັງສາທາລະນະໃນແງ່ຂອງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາດໍາເນີນການຈໍານວນຫລາຍ (100, 200, 1000 ...) ຂອງຕົວທ່ອງເວັບ / emulators ຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ໄດ້ຮັບຜົນການທົດສອບໄວເທົ່າທີ່ເປັນໄປແລະຢຸດເຊົາການຈ່າຍຄ່າສໍາລັບຊັບພະຍາກອນ insanely ດັ່ງກ່າວ. ພະລັງງານ. 

ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນ Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP). ຄູ່ມືວິທີການໃຫ້ຕົວຢ່າງຂອງວິທີການນໍາໃຊ້ GCP, ແຕ່ໂດຍທົ່ວໄປມັນບໍ່ສໍາຄັນວ່າທ່ານໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານອັດຕະໂນມັດ. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ທັງ​ຫມົດ​ສະ​ຫນອງ​ປະ​ມານ​ການ​ທໍາ​ງານ​ດຽວ​ກັນ​. ໂດຍປົກກະຕິ, ເພື່ອເລືອກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ການຄຸ້ມຄອງແມ່ນເນັ້ນໃສ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດທັງຫມົດແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດ, ເຊິ່ງເກີນຂອບເຂດຂອງບົດຄວາມນີ້. ສໍາລັບວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດ, ມັນຈະເປັນຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍທີ່ຈະປຽບທຽບການນໍາໃຊ້ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຟັງກັບການນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມຟັງໂດຍສະເພາະເພື່ອຈຸດປະສົງການທົດສອບ, ເຊັ່ນ: Sauce Labs, BrowserStack, BitBar, ແລະອື່ນໆ. ສະນັ້ນໃຫ້ເຮັດມັນຄືກັນ! ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, Sauce Labs ແມ່ນກະສິກໍາທົດລອງຟັງທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຂ້ອຍໃຊ້ມັນສໍາລັບການປຽບທຽບ. 

GCP vs Sauce Labs ສໍາລັບຈຸດປະສົງອັດຕະໂນມັດ:

ໃຫ້ຈິນຕະນາການວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງດໍາເນີນການ 8 ການທົດສອບເວັບໄຊຕ໌ແລະ 8 ການທົດສອບ Android ພ້ອມກັນ. ສໍາລັບນີ້ພວກເຮົາຈະໃຊ້ GCP ແລະດໍາເນີນການ 2 ເຄື່ອງ virtual ກັບ Selenoid. ໃນອັນທໍາອິດພວກເຮົາຈະຍົກ 8 ຖັງທີ່ມີຕົວທ່ອງເວັບ. ໃນຄັ້ງທີສອງມີ 8 ຖັງທີ່ມີ emulators. ມາເບິ່ງລາຄາກັນເລີຍ:  

ເພື່ອດໍາເນີນການຫນຶ່ງ container ກັບ Chrome, ພວກເຮົາຕ້ອງການ n1-ມາດຕະຖານ-1 ລົດ. ໃນກໍລະນີຂອງ Android ມັນຈະເປັນ n1-ມາດຕະຖານ-4 ສໍາລັບ emulator ຫນຶ່ງ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ວິທີການທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະລາຄາຖືກກວ່າແມ່ນກໍານົດຄ່າຜູ້ໃຊ້ສະເພາະສໍາລັບ CPU / Memory, ແຕ່ໃນເວລານີ້ມັນບໍ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປຽບທຽບກັບ Sauce Labs.

ແລະນີ້ແມ່ນອັດຕາພາສີສໍາລັບການນໍາໃຊ້ Sauce Labs:

ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າເຈົ້າໄດ້ສັງເກດເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງແລ້ວ, ແຕ່ຂ້ອຍຈະໃຫ້ຕາຕະລາງທີ່ມີການຄິດໄລ່ສໍາລັບວຽກງານຂອງພວກເຮົາ:

ຊັບພະຍາກອນທີ່ຕ້ອງການ
ທຸກເດືອນ
ຊົ່ວ​ໂມງ​ເຮັດ​ວຽກ(8ໂມງເຊົ້າ-8ໂມງແລງ)
ຊົ່ວ​ໂມງ​ເຮັດ​ວຽກ+ ຈອງລ່ວງໜ້າໄດ້

GCP ສໍາລັບເວັບ
n1-ມາດຕະຖານ-1 x 8 = n1-ມາດຕະຖານ-8
$194.18
23 ມື້ * 12h * 0.38 = $104.88 
23 ມື້ * 12h * 0.08 = $22.08

Sauce Labs ສໍາລັບເວັບ
ການທົດສອບຂະຫນານ Virtual Cloud8
$1.559
-
-

GCP ສໍາລັບ Android
n1-standard-4 x 8: n1-standard-16
$776.72
23 ມື້ * 12h * 1.52 = $419.52 
23 ມື້ * 12h * 0.32 = $88.32

Sauce Labs ສໍາລັບ Android
ການທົດສອບຂະຫນານ Cloud 8 ອຸປະກອນທີ່ແທ້ຈິງ
$1.999
-
-

ດັ່ງທີ່ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້, ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງ, ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານດໍາເນີນການທົດສອບພຽງແຕ່ໃນໄລຍະເວລາເຮັດວຽກສິບສອງຊົ່ວໂມງ. ແຕ່ທ່ານສາມາດຕັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ຕື່ມອີກຖ້າທ່ານໃຊ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ສາມາດຈອງໄດ້. ມັນ​ແມ່ນ​ຫຍັງ?

VM ທີ່ຖືກຈອງລ່ວງໜ້າແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ທ່ານສາມາດສ້າງ ແລະດໍາເນີນການໄດ້ໃນລາຄາທີ່ຕໍ່າກວ່າຕົວຢ່າງປົກກະຕິ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, Compute Engine ອາດຈະຢຸດເຊົາ (preempt) ຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ຖ້າມັນຕ້ອງການການເຂົ້າເຖິງຊັບພະຍາກອນເຫຼົ່ານັ້ນສໍາລັບວຽກງານອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງທີ່ລ່ວງໜ້າໄດ້ແມ່ນຄວາມອາດສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກຄອມພີວເຕີເກີນ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມພ້ອມຂອງພວກມັນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມການໃຊ້ງານ.

ຖ້າແອັບຯຂອງທ່ານມີຄວາມຜິດ ທົນທານຕໍ່ ແລະສາມາດທົນຕໍ່ການ preemptions ທີ່ເປັນໄປໄດ້, ຕົວຢ່າງທີ່ preemptible ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ Compute Engine ຂອງທ່ານໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ, ວຽກການປະມວນຜົນ batch ສາມາດດໍາເນີນການຢູ່ໃນຕົວຢ່າງທີ່ preemptible. ຖ້າບາງກໍລະນີເຫຼົ່ານັ້ນຢຸດເຊົາໃນລະຫວ່າງການປຸງແຕ່ງ, ວຽກຊ້າລົງແຕ່ບໍ່ໄດ້ຢຸດເຊົາຢ່າງສົມບູນ. ກໍລະນີທີ່ preemptible ສໍາເລັດວຽກງານການປະມວນຜົນ batch ຂອງທ່ານໂດຍບໍ່ມີການວາງວຽກເພີ່ມເຕີມໃນຕົວຢ່າງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານແລະໂດຍບໍ່ມີການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທ່ານຈ່າຍເຕັມລາຄາສໍາລັບຕົວຢ່າງປົກກະຕິເພີ່ມເຕີມ.

ແລະມັນຍັງບໍ່ຫມົດ! ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຂ້າພະເຈົ້າແນ່ໃຈວ່າບໍ່ມີໃຜເຮັດການທົດສອບສໍາລັບ 12 ຊົ່ວໂມງໂດຍບໍ່ມີການພັກຜ່ອນ. ແລະຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນແລະຢຸດເຄື່ອງຈັກ virtual ໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອພວກເຂົາບໍ່ຈໍາເປັນ. ເວລານຳໃຊ້ຕົວຈິງອາດຈະຫຼຸດລົງເປັນ 6 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ມື້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການຈ່າຍເງິນໃນສະພາບການຂອງວຽກງານຂອງພວກເຮົາຈະຫຼຸດລົງເປັນ $11 ຕໍ່ເດືອນສໍາລັບ 8 ຕົວທ່ອງເວັບ. ນີ້​ບໍ່​ແມ່ນ​ສິ່ງ​ມະ​ຫັດ​? ແຕ່ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກທີ່ preemptible ພວກເຮົາຕ້ອງລະມັດລະວັງແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບການຂັດຂວາງແລະຄວາມບໍ່ສະຖຽນລະພາບ, ເຖິງແມ່ນວ່າສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສະຫນອງແລະຈັດການກັບຊອບແວໄດ້. ມັນຄຸ້ມຄ່າ!

ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ເວົ້າວ່າ 'ບໍ່ເຄີຍໃຊ້ cloud test farms'. ພວກເຂົາເຈົ້າມີຈໍານວນຂອງຂໍ້ໄດ້ປຽບ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງ virtual, ແຕ່ເປັນການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແບບເຕັມຮູບແບບທີ່ມີຊຸດການເຮັດວຽກອອກຈາກກ່ອງ: ການເຂົ້າເຖິງຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ບັນທຶກ, ພາບຫນ້າຈໍ, ການບັນທຶກວິດີໂອ, ຕົວທ່ອງເວັບຕ່າງໆແລະອຸປະກອນມືຖືທາງດ້ານຮ່າງກາຍ. ໃນຫຼາຍສະຖານະການ, ນີ້ສາມາດເປັນທາງເລືອກ chic ທີ່ສໍາຄັນ. ແພລະຕະຟອມການທົດສອບແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດ IOS, ເມື່ອຟັງສາທາລະນະພຽງແຕ່ສາມາດສະຫນອງລະບົບ Linux / Windows ເທົ່ານັ້ນ. ແຕ່ພວກເຮົາຈະສົນທະນາກ່ຽວກັບ iOS ໃນບົດຄວາມຕໍ່ໄປນີ້. ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ເບິ່ງສະຖານະການສະເຫມີແລະເລີ່ມຕົ້ນຈາກຫນ້າວຽກ: ໃນບາງກໍລະນີມັນມີລາຄາຖືກກວ່າແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍທີ່ຈະໃຊ້ເມຄສາທາລະນະ, ແລະໃນບາງບ່ອນ, ເວທີການທົດສອບແມ່ນແນ່ນອນຄຸ້ມຄ່າກັບການໃຊ້ຈ່າຍ.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• GCP
• GCP: ຈອງລ່ວງໜ້າໄດ້
• GCP: ລາຄາ VM
• ຫ້ອງທົດລອງຊອດ
• ການປຽບທຽບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ Cloud

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ:

• AWS 
• ສີຟ້າສົດ

6. ດົນຕີປະສານສຽງ

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ຂ້ອຍມີຂ່າວດີ - ພວກເຮົາເກືອບຮອດທ້າຍບົດຄວາມແລ້ວ! ໃນປັດຈຸບັນ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດຂອງພວກເຮົາປະກອບດ້ວຍການທົດສອບເວັບແລະ Android, ເຊິ່ງພວກເຮົາດໍາເນີນການຜ່ານ GitLab CI ໃນຂະຫນານ, ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ເປີດໃຊ້ Docker: Selenium grid ແລະ Selenoid. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ພວກເຮົາໃຊ້ເຄື່ອງ virtual ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຜ່ານ GCP ເພື່ອເປັນເຈົ້າພາບບັນຈຸທີ່ມີຕົວທ່ອງເວັບແລະຕົວຈໍາລອງ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ພວກເຮົາເລີ່ມຕົ້ນເຄື່ອງຈັກ virtual ເຫຼົ່ານີ້ພຽງແຕ່ຕາມຄວາມຕ້ອງການແລະຢຸດພວກມັນໃນເວລາທີ່ການທົດສອບບໍ່ໄດ້ດໍາເນີນ. ມີຫຍັງອີກແດ່ທີ່ສາມາດປັບປຸງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງພວກເຮົາ? ຄໍາຕອບແມ່ນແມ່ນ! ພົບກັບ Kubernetes (K8s)!

ທໍາອິດ, ໃຫ້ເບິ່ງວ່າຄໍາສັບ orchestration, cluster, ແລະ Kubernetes ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນແນວໃດ. ໃນລະດັບສູງ, orchestration ແມ່ນລະບົບທີ່ນໍາໃຊ້ແລະຈັດການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ສໍາລັບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກບັນຈຸດັ່ງກ່າວແມ່ນ Selenium grid ແລະ Selenoid. Docker ແລະ K8s ເສີມເຊິ່ງກັນແລະກັນ. ອັນທໍາອິດແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ທີສອງສໍາລັບການ orchestration. ໃນທາງກັບກັນ, K8s ເປັນກຸ່ມ. ວຽກງານຂອງກຸ່ມແມ່ນການນໍາໃຊ້ VMs ເປັນ Nodes, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງການເຮັດວຽກຕ່າງໆ, ໂປລແກລມແລະການບໍລິການພາຍໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍດຽວ (ກຸ່ມ). ຖ້າ Nodes ໃດລົ້ມເຫລວ, Nodes ອື່ນໆຈະເອົາຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຮັບປະກັນການດໍາເນີນການທີ່ບໍ່ມີການຂັດຂວາງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຮົາ. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, K8s ມີຫນ້າທີ່ທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂະຫຍາຍ, ຂອບໃຈທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຊັບພະຍາກອນທີ່ເຫມາະສົມໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ການໂຫຼດແລະກໍານົດຂອບເຂດ.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການໃຊ້ Kubernetes ດ້ວຍຕົນເອງຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນບໍ່ແມ່ນວຽກເລັກນ້ອຍ. ຂ້ອຍຈະອອກຈາກລິ້ງໄປຫາຄໍາແນະນໍາທີ່ມີຊື່ສຽງ "Kubernetes The Hard Way" ແລະຖ້າທ່ານສົນໃຈ, ທ່ານສາມາດປະຕິບັດມັນໄດ້. ແຕ່, ໂຊກດີ, ມີວິທີການແລະເຄື່ອງມືທາງເລືອກ. ວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດແມ່ນການໃຊ້ Google Kubernetes Engine (GKE) ໃນ GCP, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບກຸ່ມທີ່ກຽມພ້ອມໃນສອງສາມຄລິກ. ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ວິທີການນີ້ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການຮຽນຮູ້, ຍ້ອນວ່າມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສຸມໃສ່ການຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ K8s ສໍາລັບວຽກງານຂອງທ່ານແທນທີ່ຈະຮຽນຮູ້ວ່າອົງປະກອບພາຍໃນຄວນຈະປະສົມປະສານກັບກັນແລະກັນ. 

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ K8s ໃຫ້:

• ການນຳໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັ່ນ: ນຳໃຊ້ຫຼາຍໂຫມດ cluster ແທນ VMs;
• dynamic scaling: ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຊັບພະຍາກອນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ພຽງແຕ່ຕາມຄວາມຕ້ອງການ;
• ການປິ່ນປົວດ້ວຍຕົນເອງ: ການຟື້ນຕົວອັດຕະໂນມັດຂອງຝັກ (ເປັນຜົນມາຈາກການທີ່ບັນຈຸຍັງຖືກຟື້ນຟູ);
• ການເປີດຕົວຂອງການປັບປຸງແລະການກັບຄືນຂອງການປ່ຽນແປງໂດຍບໍ່ມີການ downtime: ການປັບປຸງເຄື່ອງມື, ຕົວທ່ອງເວັບແລະ emulators ບໍ່ຂັດຂວາງການເຮັດວຽກຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນປະຈຸບັນ.

ແຕ່ K8s ຍັງບໍ່ແມ່ນລູກປືນເງິນ. ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມໄດ້ປຽບແລະຂໍ້ຈໍາກັດທັງຫມົດໃນສະພາບການຂອງເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງພິຈາລະນາ (Selenium grid, Selenoid), ພວກເຮົາຈະສົນທະນາໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງຂອງ K8s. Cluster ມີສອງປະເພດຂອງ Nodes: Master Nodes ແລະ Workers Nodes. Master Nodes ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການຈັດການ, ການນຳໃຊ້ ແລະການຕັດສິນໃຈກຳນົດເວລາ. ໂຫມດຜູ້ເຮັດວຽກແມ່ນບ່ອນທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຖືກເປີດຕົວ. Nodes ຍັງມີສະພາບແວດລ້ອມ runtime ຂອງ container. ໃນກໍລະນີຂອງພວກເຮົາ, ນີ້ແມ່ນ Docker, ເຊິ່ງຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການປະຕິບັດງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຖັງ. ແຕ່ຍັງມີວິທີແກ້ໄຂທາງເລືອກ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ ພາຊະນະ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າການປັບຂະຫນາດຫຼືການປິ່ນປົວດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ໂດຍກົງກັບຖັງ. ນີ້ແມ່ນປະຕິບັດໂດຍການເພີ່ມ / ຫຼຸດລົງຈໍານວນຂອງຝັກ, ເຊິ່ງໃນນັ້ນມີບັນຈຸບັນຈຸ (ປົກກະຕິແລ້ວຫນຶ່ງຖັງຕໍ່ຝັກ, ແຕ່ຂຶ້ນກັບຫນ້າວຽກອາດຈະມີຫຼາຍ). ການຈັດລໍາດັບຊັ້ນສູງປະກອບດ້ວຍຂໍ້ຂອງພະນັກງານ, ພາຍໃນມີຝັກ, ພາຍໃນບັນຈຸບັນຈຸຖືກຍົກຂຶ້ນມາ.

ຄຸນສົມບັດການປັບຂະໜາດແມ່ນສຳຄັນ ແລະສາມາດນຳໃຊ້ກັບທັງສອງ nodes ພາຍໃນກຸ່ມ node-pool ແລະ pods ພາຍໃນ node. ມີ 2 ປະເພດຂອງການປັບຂະຫນາດທີ່ນໍາໃຊ້ກັບທັງ nodes ແລະ pods. ປະ​ເພດ​ທໍາ​ອິດ​ແມ່ນ​ແນວ​ນອນ - ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ໂດຍ​ການ​ເພີ່ມ​ທະ​ວີ​ການ​ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ nodes / pods​. ປະເພດນີ້ແມ່ນດີກວ່າ. ປະເພດທີສອງແມ່ນ, ຕາມຄວາມເຫມາະສົມ, ຕັ້ງ. ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຂະ​ຫນາດ​ແມ່ນ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ໂດຍ​ການ​ເພີ່ມ​ຂະ​ຫນາດ​ຂອງ nodes / pods​, ແລະ​ບໍ່​ແມ່ນ​ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​.

ຕອນນີ້ໃຫ້ເບິ່ງເຄື່ອງມືຂອງພວກເຮົາໃນສະພາບການຂອງຂໍ້ກໍານົດຂ້າງເທິງ.

ຕາຂ່າຍເຊເລນຽມ

ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, Selenium grid ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມຫຼາຍ, ແລະມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ມັນຖືກບັນຈຸ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ Selenium grid ສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນ K8s. ຕົວຢ່າງຂອງວິທີເຮັດນີ້ສາມາດພົບໄດ້ຢູ່ໃນບ່ອນເກັບມ້ຽນ K8s ຢ່າງເປັນທາງການ. ຕາມປົກກະຕິ, ຂ້າພະເຈົ້າຄັດຕິດການເຊື່ອມຕໍ່ໃນຕອນທ້າຍຂອງພາກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄູ່ມືວິທີການສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການເຮັດສິ່ງນີ້ໃນ Terraform. ຍັງມີຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບວິທີການຂະຫນາດຈໍານວນຝັກທີ່ມີບັນຈຸຂອງຕົວທ່ອງເວັບ. ແຕ່ຟັງຊັນການປັບຂະຫນາດອັດຕະໂນມັດໃນສະພາບການຂອງ K8s ຍັງຄົງບໍ່ແມ່ນວຽກງານທີ່ຊັດເຈນ. ໃນເວລາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການສຶກສາ, ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຊອກຫາຄໍາແນະນໍາພາກປະຕິບັດຫຼືຄໍາແນະນໍາໃດໆ. ຫຼັງຈາກການສຶກສາແລະການທົດລອງຫຼາຍໆຄັ້ງໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງທີມງານ DevOps, ພວກເຮົາໄດ້ເລືອກວິທີການລ້ຽງຕູ້ຄອນເທນເນີທີ່ມີຕົວທ່ອງເວັບທີ່ຈໍາເປັນພາຍໃນຫນຶ່ງ pod, ເຊິ່ງຕັ້ງຢູ່ພາຍໃນຫນຶ່ງ node ພະນັກງານ. ວິທີການນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົານໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດການປັບຂະຫນາດຕາມແນວນອນຂອງຂໍ້ໂດຍການເພີ່ມຈໍານວນຂອງພວກເຂົາ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່ານີ້ຈະມີການປ່ຽນແປງໃນອະນາຄົດແລະພວກເຮົາຈະເຫັນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ດີກວ່າແລະການແກ້ໄຂທີ່ກຽມພ້ອມ, ໂດຍສະເພາະຫຼັງຈາກການປ່ອຍ Selenium grid 4 ທີ່ມີໂຄງສ້າງພາຍໃນທີ່ມີການປ່ຽນແປງ.

ເຊເລນອຍ:

ການນຳໃຊ້ Selenoid ໃນ K8s ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເປັນຄວາມຜິດຫວັງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. ພວກມັນບໍ່ເຂົ້າກັນໄດ້. ໃນທາງທິດສະດີ, ພວກເຮົາສາມາດຍົກຖັງ Selenoid ພາຍໃນຝັກ, ແຕ່ເມື່ອ Selenoid ເລີ່ມເປີດກ່ອງບັນຈຸດ້ວຍຕົວທ່ອງເວັບ, ພວກມັນຍັງຢູ່ໃນຝັກດຽວກັນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການປັບຂະຫນາດເປັນໄປບໍ່ໄດ້ແລະ, ດັ່ງນັ້ນ, ການເຮັດວຽກຂອງ Selenoid ພາຍໃນກຸ່ມຈະບໍ່ແຕກຕ່າງຈາກການເຮັດວຽກພາຍໃນເຄື່ອງ virtual. ສິ້ນສຸດເລື່ອງ.

Moon:

ຮູ້ຈັກກັບຄໍຂວດນີ້ເມື່ອເຮັດວຽກກັບ Selenoid, ຜູ້ພັດທະນາໄດ້ປ່ອຍເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບກວ່າທີ່ເອີ້ນວ່າ Moon. ເຄື່ອງມືນີ້ໄດ້ຖືກອອກແບບໃນເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອເຮັດວຽກກັບ Kubernetes ແລະ, ດັ່ງນັ້ນ, ຄຸນສົມບັດການປັບຂະຫນາດອັດຕະໂນມັດສາມາດແລະຄວນຈະຖືກນໍາໃຊ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະເວົ້າວ່າໃນປັດຈຸບັນມັນແມ່ນ ດຽວ ເຄື່ອງ​ມື​ໃນ​ໂລກ Selenium​, ເຊິ່ງ​ມີ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ກຸ່ມ K8s native ອອກ​ຈາກ​ປ່ອງ (ບໍ່ມີແລ້ວ, ເບິ່ງເຄື່ອງມືຕໍ່ໄປ ). ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງ Moon ທີ່ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນນີ້ແມ່ນ: 

ບໍ່ມີສັນຊາດຢ່າງສົມບູນ. ເກັບຮັກສາ Selenoid ໃນຂໍ້ມູນຄວາມຊົງຈໍາກ່ຽວກັບຊ່ວງເວລາຂອງຕົວທ່ອງເວັບ. ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ສໍາ​ລັບ​ບາງ​ເຫດ​ຜົນ​ຂະ​ບວນ​ການ​ຂອງ​ມັນ​ຂັດ​ໄດ້ — ຫຼັງ​ຈາກ​ນັ້ນ​ການ​ແລ່ນ​ທັງ​ຫມົດ​ແມ່ນ​ສູນ​ເສຍ​. ກົງກັນຂ້າມ Moon ບໍ່ມີສະຖານະພາຍໃນແລະສາມາດ replicated ທົ່ວສູນຂໍ້ມູນ. ເຊດຊັນຂອງຕົວທ່ອງເວັບຍັງຄົງມີຊີວິດຢູ່ເຖິງແມ່ນວ່າຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍ replicas ລົງ.

ດັ່ງນັ້ນ, Moon ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ແຕ່ມີບັນຫາຫນຶ່ງ: ມັນບໍ່ແມ່ນຟຣີ. ລາຄາແມ່ນຂຶ້ນກັບຈໍານວນຂອງກອງປະຊຸມ. ທ່ານພຽງແຕ່ສາມາດດໍາເນີນການ 0-4 sessions ໄດ້ຟຣີ, ເຊິ່ງບໍ່ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະ. ແຕ່, ເລີ່ມຕົ້ນຈາກກອງປະຊຸມຄັ້ງທີຫ້າ, ທ່ານຈະຕ້ອງຈ່າຍ $5 ສໍາລັບແຕ່ລະຄົນ. ສະຖານະການອາດຈະແຕກຕ່າງຈາກບໍລິສັດກັບບໍລິສັດ, ແຕ່ໃນກໍລະນີຂອງພວກເຮົາ, ການນໍາໃຊ້ Moon ແມ່ນບໍ່ມີຈຸດຫມາຍ. ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ອະທິບາຍຂ້າງເທິງ, ພວກເຮົາສາມາດດໍາເນີນການ VMs ດ້ວຍ Selenium Grid ຕາມຄວາມຕ້ອງການຫຼືເພີ່ມຈໍານວນ Nodes ໃນກຸ່ມ. ສໍາລັບປະມານຫນຶ່ງທໍ່, ພວກເຮົາເປີດຕົວ 500 ຕົວທ່ອງເວັບແລະຢຸດຊັບພະຍາກອນທັງຫມົດຫຼັງຈາກການທົດສອບສໍາເລັດ. ຖ້າພວກເຮົາໃຊ້ Moon, ພວກເຮົາຈະຕ້ອງຈ່າຍເພີ່ມເຕີມ 500 x 5 = 2500 ໂດລາຕໍ່ເດືອນ, ບໍ່ວ່າພວກເຮົາຈະທົດສອບເລື້ອຍໆເທົ່າໃດ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ເວົ້າວ່າຢ່າໃຊ້ Moon. ສໍາ​ລັບ​ວຽກ​ງານ​ຂອງ​ທ່ານ​, ນີ້​ສາ​ມາດ​ເປັນ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ທີ່​ຂາດ​ບໍ່​ໄດ້​, ສໍາ​ລັບ​ການ​ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ​, ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ມີ​ຫຼາຍ​ໂຄງ​ການ / ທີມ​ງານ​ໃນ​ອົງ​ການ​ຂອງ​ທ່ານ​ແລະ​ທ່ານ​ຕ້ອງ​ການ​ເປັນ​ກຸ່ມ​ທົ່ວ​ໄປ​ທີ່​ໃຫຍ່​ຫຼວງ​ສໍາ​ລັບ​ທຸກ​ຄົນ​. ໃນຖານະເປັນສະເຫມີ, ຂ້າພະເຈົ້າອອກຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ໃນຕອນທ້າຍແລະແນະນໍາໃຫ້ເຮັດການຄິດໄລ່ທີ່ຈໍາເປັນທັງຫມົດໃນສະພາບການຂອງວຽກງານຂອງທ່ານ.

Callisto(ເອົາໃຈໃສ່! ນີ້ບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນບົດຄວາມຕົ້ນສະບັບແລະມີພຽງແຕ່ຢູ່ໃນການແປພາສາລັດເຊຍ)

ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າ, Selenium ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມນິຍົມຫຼາຍ, ແລະພາກສະຫນາມ IT ກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງໄວວາ. ໃນຂະນະທີ່ຂ້ອຍກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການແປພາສາ, ເຄື່ອງມືທີ່ມີທ່າແຮງໃຫມ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ Callisto ປາກົດຢູ່ໃນເວັບ (ສະບາຍດີ Cypress ແລະຜູ້ຂ້າ Selenium ອື່ນໆ). ມັນເຮັດວຽກພື້ນເມືອງກັບ K8s ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດດໍາເນີນການບັນຈຸ Selenoid ໃນຝັກ, ແຈກຢາຍໃນທົ່ວ Nodes. ທຸກຢ່າງເຮັດວຽກໄດ້ທັນທີ, ລວມທັງການປັບຂະໜາດອັດຕະໂນມັດ. ອັດສະຈັນ, ແຕ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຈັດ​ການ​ແລ້ວ​ເພື່ອ​ນໍາ​ໃຊ້​ເຄື່ອງ​ມື​ນີ້​ແລະ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ທົດ​ລອງ​ຫຼາຍ​. ແຕ່ມັນໄວເກີນໄປທີ່ຈະສະຫຼຸບ, ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະໄກ, ບາງທີຂ້ອຍຈະເຮັດການທົບທວນຄືນໃນບົດຄວາມໃນອະນາຄົດ. ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນຂ້າພະເຈົ້າປ່ອຍໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບການຄົ້ນຄ້ວາເອກະລາດ.  

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ

• Kubernetes: ຕັ້ງຄ່າ
• Kubernetes: ວິທີທີ່ຍາກ
• Kubernetes: ເຊເລນຽມ
• GCP: ເຄື່ອງຈັກ Kubernetes
• Moon
• ປື້ມ Kubernetes
• ການແຈກຢາຍອັດຕະໂນມັດໂດຍໃຊ້ Kubernetes
• Selenium Grid 4
• Callisto GitHub
• Wrike TechClub (Callisto)

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• Docker swarm 
• Marathon 

7. Infrastructure as Code (IaC)

ລາຍ​ລະ​ອຽດ​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​

ແລະຕອນນີ້ພວກເຮົາມາຮອດພາກສຸດທ້າຍ. ໂດຍປົກກະຕິ, ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແລະວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງບໍ່ແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດ. ແລະມີເຫດຜົນສໍາລັບການນີ້. ທໍາອິດ, ໃນຫຼາຍອົງການຈັດຕັ້ງ, ບັນຫາພື້ນຖານໂຄງລ່າງແມ່ນຢູ່ພາຍໃຕ້ການຄວບຄຸມຂອງພະແນກ DevOps ແລະທີມງານພັດທະນາກໍ່ບໍ່ສົນໃຈສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ທໍ່ນັ້ນເຮັດວຽກແລະວິທີການທີ່ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງເຊື່ອມຕໍ່ກັບມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ. ອັນທີສອງ, ໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ, ການປະຕິບັດຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ (IaC) ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງເອົາໃນຫລາຍບໍລິສັດ. ແຕ່ມັນໄດ້ກາຍເປັນແນວໂນ້ມທີ່ນິຍົມຢ່າງແນ່ນອນແລະມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະພະຍາຍາມມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂະບວນການ, ວິທີການແລະເຄື່ອງມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບມັນ. ຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍຢູ່ເຖິງວັນທີ.

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍແຮງຈູງໃຈສໍາລັບການນໍາໃຊ້ວິທີການນີ້. ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາແລ້ວວ່າເພື່ອດໍາເນີນການທົດສອບໃນ GitlabCI, ພວກເຮົາຈະຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນຢ່າງຫນ້ອຍເພື່ອດໍາເນີນການ Gitlab Runner. ແລະເພື່ອດໍາເນີນການບັນຈຸກັບຕົວທ່ອງເວັບ / emulators, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງສະຫງວນ VM ຫຼື cluster. ນອກເຫນືອໄປຈາກການທົດສອບຊັບພະຍາກອນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການຄວາມອາດສາມາດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການພັດທະນາ, staging, ສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ, ເຊິ່ງຍັງປະກອບມີຖານຂໍ້ມູນ, ຕາຕະລາງອັດຕະໂນມັດ, ການຕັ້ງຄ່າເຄືອຂ່າຍ, load balancers, ສິດທິຂອງຜູ້ໃຊ້, ແລະອື່ນໆ. ບັນຫາທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນມັນທັງຫມົດ. ມີຫຼາຍວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດການປ່ຽນແປງ ແລະເປີດຕົວອັບເດດ. ຕົວຢ່າງ, ໃນບໍລິບົດຂອງ GCP, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ UI console ໃນຕົວທ່ອງເວັບແລະດໍາເນີນການທັງຫມົດໂດຍການຄລິກໃສ່ປຸ່ມ. ທາງເລືອກອື່ນແມ່ນການໃຊ້ການໂທ API ເພື່ອໂຕ້ຕອບກັບ cloud entities, ຫຼືໃຊ້ປະໂຫຍດຂອງສາຍຄໍາສັ່ງ gcloud ເພື່ອປະຕິບັດການຈັດການທີ່ຕ້ອງການ. ແຕ່ດ້ວຍຈໍານວນຫນ່ວຍງານແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ມັນຈະກາຍເປັນເລື່ອງຍາກຫຼືແມ້ກະທັ້ງເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະດໍາເນີນການທັງຫມົດດ້ວຍຕົນເອງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການປະຕິບັດຄູ່ມືທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້. ພວກ​ເຮົາ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ສົ່ງ​ໃຫ້​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ທົບ​ທວນ​ຄືນ​ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ຕິ​ບັດ​, ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ລະ​ບົບ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ສະ​ບັບ​, ແລະ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​ກັບ​ຄືນ​ໄປ​ບ່ອນ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ທີ່​ນໍາ​ໄປ​ສູ່​ເຫດ​ການ​. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາດັ່ງກ່າວ, ວິສະວະກອນໄດ້ສ້າງແລະສ້າງ bash / shell scripts ອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງບໍ່ດີກວ່າວິທີການທີ່ຜ່ານມາ, ເພາະວ່າພວກມັນບໍ່ງ່າຍທີ່ຈະອ່ານ, ເຂົ້າໃຈ, ຮັກສາແລະດັດແປງໃນແບບຂັ້ນຕອນ.

ໃນບົດຄວາມນີ້ແລະວິທີການແນະນໍາ, ຂ້ອຍໃຊ້ 2 ເຄື່ອງມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດ IaC. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ Terraform ແລະ Ansible. ບາງຄົນເຊື່ອວ່າມັນບໍ່ມີຄວາມ ໝາຍ ຫຍັງທີ່ຈະໃຊ້ພວກມັນໃນເວລາດຽວກັນ, ເພາະວ່າ ໜ້າ ທີ່ຂອງພວກມັນແມ່ນຄ້າຍຄືກັນແລະສາມາດແລກປ່ຽນກັນໄດ້. ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວແມ່ນວ່າໃນເບື້ອງຕົ້ນເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກມອບໃຫ້ວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫມົດ. ແລະຄວາມຈິງທີ່ວ່າເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຄວນເສີມສ້າງເຊິ່ງກັນແລະກັນໄດ້ຮັບການຢືນຢັນໃນການນໍາສະເຫນີຮ່ວມກັນໂດຍຜູ້ພັດທະນາທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງ HashiCorp ແລະ RedHat. ຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານແນວຄິດແມ່ນວ່າ Terraform ເປັນເຄື່ອງມືການສະຫນອງສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງຕົນເອງ. ໃນຂະນະທີ່ Ansible ເປັນເຄື່ອງມືການຈັດການການຕັ້ງຄ່າທີ່ໜ້າວຽກຄືການຕິດຕັ້ງ, ຕັ້ງຄ່າ ແລະຈັດການຊອບແວເທິງເຊີບເວີເຫຼົ່ານີ້.

ຄຸນລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນອີກອັນໜຶ່ງຂອງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຮູບແບບການຂຽນລະຫັດ. ບໍ່ເຫມືອນກັບ bash ແລະ Ansible, Terraform ໃຊ້ຮູບແບບການປະກາດໂດຍອີງໃສ່ຄໍາອະທິບາຍກ່ຽວກັບສະຖານະທີ່ຕ້ອງການເພື່ອບັນລຸຜົນຂອງການປະຕິບັດ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າພວກເຮົາຈະສ້າງ 10 VMs ແລະນໍາໃຊ້ການປ່ຽນແປງຜ່ານ Terraform, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາຈະໄດ້ຮັບ 10 VMs. ຖ້າພວກເຮົາດໍາເນີນການສະຄິບອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ບໍ່ມີຫຍັງຈະເກີດຂຶ້ນນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຮົາມີ 10 VMs ແລ້ວ, ແລະ Terraform ຮູ້ກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ເພາະວ່າມັນເກັບຮັກສາສະຖານະຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນຢູ່ໃນໄຟລ໌ຂອງລັດ. ແຕ່ Ansible ໃຊ້ວິທີການຂັ້ນຕອນແລະຖ້າທ່ານຂໍໃຫ້ມັນສ້າງ 10 VMs, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃນການເປີດຕົວຄັ້ງທໍາອິດພວກເຮົາຈະໄດ້ຮັບ 10 VMs, ຄ້າຍຄືກັບ Terraform. ແຕ່ຫຼັງຈາກ restart ພວກເຮົາຈະມີ 20 VMs ແລ້ວ. ນີ້ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນ. ໃນຮູບແບບຂັ້ນຕອນ, ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ເກັບຮັກສາສະຖານະປະຈຸບັນແລະພຽງແຕ່ອະທິບາຍລໍາດັບຂອງຂັ້ນຕອນທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດ. ແນ່ນອນ, ພວກເຮົາສາມາດຈັດການກັບສະຖານະການຕ່າງໆ, ເພີ່ມການກວດສອບຫຼາຍໆຢ່າງສໍາລັບການມີຢູ່ຂອງຊັບພະຍາກອນແລະສະຖານະໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ບໍ່ມີຈຸດໃດທີ່ຈະເສຍເວລາຂອງພວກເຮົາແລະພະຍາຍາມຄວບຄຸມເຫດຜົນນີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ນີ້ເພີ່ມຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເຮັດຜິດພາດ. 

ໂດຍສະຫຼຸບທັງຫມົດຂ້າງເທິງ, ພວກເຮົາສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ວ່າ Terraform ແລະຫມາຍເຫດປະກາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມກວ່າສໍາລັບການສະຫນອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ. ແຕ່ມັນດີກວ່າທີ່ຈະມອບວຽກການຈັດການການຕັ້ງຄ່າໃຫ້ກັບ Ansible. ດ້ວຍວ່າອອກຈາກວິທີການ, ໃຫ້ເບິ່ງກໍລະນີການນໍາໃຊ້ໃນສະພາບການອັດຕະໂນມັດ.

ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

ສິ່ງດຽວທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດການທົດສອບຄວນຈະຖືກພິຈາລະນາເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດທັງຫມົດ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການປະຕິບັດ IaC ທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວໂລກກັບຊັບພະຍາກອນຂອງອົງການຈັດຕັ້ງທັງຫມົດ. ໃຜຮັບຜິດຊອບຕໍ່ເລື່ອງນີ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບຂະບວນການຂອງເຈົ້າ. ທີມງານ DevOps ມີປະສົບການຫຼາຍໃນບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຂົາເຫັນຮູບພາບທັງຫມົດຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິສະວະກອນ QA ມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍໃນຂະບວນການສ້າງອັດຕະໂນມັດແລະໂຄງສ້າງຂອງທໍ່, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາເຫັນການປ່ຽນແປງແລະໂອກາດໃນການປັບປຸງທັງຫມົດທີ່ຕ້ອງການ. ທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ແລກປ່ຽນຄວາມຮູ້ແລະແນວຄວາມຄິດເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດໄວ້. 

ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງການນໍາໃຊ້ Terraform ແລະ Ansible ໃນສະພາບການຂອງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແລະເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາກ່ອນ:

1. ອະທິບາຍລັກສະນະ ແລະພາລາມິເຕີທີ່ຈໍາເປັນຂອງ VMs ແລະກຸ່ມໂດຍໃຊ້ Terraform.

2. ການນໍາໃຊ້ Ansible, ຕິດຕັ້ງເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການທົດສອບ: docker, Selenoid, Selenium Grid ແລະດາວໂຫລດເວີຊັນທີ່ຕ້ອງການຂອງຕົວທ່ອງເວັບ / emulators.

3. ການນໍາໃຊ້ Terraform, ອະທິບາຍລັກສະນະຂອງ VM ທີ່ GitLab Runner ຈະຖືກເປີດຕົວ.

4. ຕິດຕັ້ງ GitLab Runner ແລະເຄື່ອງມືປະກອບທີ່ຈໍາເປັນໂດຍໃຊ້ Ansible, ຕັ້ງຄ່າແລະການຕັ້ງຄ່າ.

ພາບປະກອບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນປະຈຸບັນ

ລິ້ງເພື່ອສຳຫຼວດ:

• Terraform
• ຄວາມເຂົ້າໃຈ
• Ansible ແລະ Terraform ດີກວ່າຮ່ວມກັນ
• ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອ Terraform
• ເປັນຫຍັງພວກເຮົາໃຊ້ Terraform ແລະບໍ່ແມ່ນ Chef, Puppet, Ansible, SaltStack, ຫຼື CloudFormation
• GCP: IaC

ເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

• ຫົວ
• ພ້າ
• ສຕລ
• ວີຊາ

ສະຫຼຸບມັນ!

ຂັ້ນ​ຕອນ
ເຕັກໂນໂລຊີ
ເຄື່ອງ​ມື
ມູນຄ່າສໍາລັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດ

1
ແລ່ນທ້ອງຖິ່ນ
Node.js, Selenium, Appium

• ເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດສໍາລັບເວັບແລະມືຖື
• ສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍພາສາແລະເວທີ (ລວມທັງ Node.js)

2
ລະບົບການຄວບຄຸມເວີຊັນ 
Git

• ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບລະຫັດການພັດທະນາ

3
ການບັນຈຸ
Docker, Selenium grid, Selenoid (ເວັບ, Android)

• ແລ່ນການທົດສອບຂະຫນານ
• ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ໂດດດ່ຽວ
• ງ່າຍ​ດາຍ​, ການ​ປັບ​ປຸງ​ສະ​ບັບ​ປ່ຽນ​ແປງ​ໄດ້​
• ການຢຸດເຊົາຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ແບບເຄື່ອນໄຫວ
• ງ່າຍຕໍ່ການຕັ້ງຄ່າ

4
CI/CD
Gitlab CI

• ທົດສອບສ່ວນຫນຶ່ງຂອງທໍ່
• ຄຳຕິຊົມດ່ວນ
• ການເບິ່ງເຫັນສໍາລັບບໍລິສັດ / ທີມງານທັງຫມົດ

5
ເວທີຟັງ
Google Cloud Platform

• ຊັບພະຍາກອນຕາມຄວາມຕ້ອງການ (ພວກເຮົາຈ່າຍພຽງແຕ່ເມື່ອຕ້ອງການ)
• ງ່າຍ​ໃນ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ແລະ​ປັບ​ປຸງ​
• ການເບິ່ງເຫັນ ແລະການຄວບຄຸມຊັບພະຍາກອນທັງໝົດ

6
Orchestration
Kubernetes
ໃນບໍລິບົດຂອງ containers ກັບ browsers/emulators ພາຍໃນ pods:

• ການ​ປັບ​ຂະ​ຫນາດ / ການ​ປັບ​ຂະ​ຫນາດ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​
• ການປິ່ນປົວດ້ວຍຕົນເອງ
• ການອັບເດດ ແລະ rollbacks ໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງ

7
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ (IaC)
Terraform, Ansible

• ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານການພັດທະນາ
• ຜົນປະໂຫຍດທັງຫມົດຂອງການສ້າງລະຫັດ
• ງ່າຍຕໍ່ການປ່ຽນແປງແລະຮັກສາ
• ອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນ

ແຜນວາດແຜນທີ່ໃຈ: ວິວັດທະນາການພື້ນຖານໂຄງລ່າງ

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ທ້ອງຖິ່ນ

ຂັ້ນຕອນທີ 2: VCS

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ການບັນຈຸ 

ຂັ້ນຕອນທີ 4: CI/CD 

ຂັ້ນຕອນທີ 5: Cloud Platforms

ຂັ້ນ​ຕອນ​ທີ 6​: Orchestration​

ຂັ້ນຕອນທີ 7: IaC

ຈະເປັນແນວໃດຕໍ່ໄປ?

ດັ່ງນັ້ນ, ນີ້ແມ່ນໃນຕອນທ້າຍຂອງບົດຄວາມ. ແຕ່ສະຫຼຸບແລ້ວ, ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະສ້າງຂໍ້ຕົກລົງບາງຢ່າງກັບທ່ານ.

ຈາກຂ້າງຂອງເຈົ້າ
ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໃນຕອນຕົ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຢາກໃຫ້ບົດຄວາມເປັນການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮັບໃນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ. ຂ້ອຍເພີ່ມອີກ ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄູ່ມືພາກປະຕິບັດ.

ແຕ່ເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຢ່າຢຸດ, ປະຕິບັດ, ສຶກສາການເຊື່ອມໂຍງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຫນັງສື, ຊອກຫາວິທີການເຮັດວຽກຢູ່ໃນບໍລິສັດຂອງທ່ານ, ຊອກຫາສະຖານທີ່ທີ່ສາມາດປັບປຸງແລະມີສ່ວນຮ່ວມໃນມັນ. ໂຊກ​ດີ!

ຈາກຂ້າງຂ້ອຍ

ຈາກຫົວຂໍ້ທີ່ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້ວ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນທໍາອິດ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າມັນໄດ້ກາຍເປັນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ກວມເອົາທີ່ນີ້. ໃນສ່ວນທີສອງ, ຂ້ອຍວາງແຜນທີ່ຈະເບິ່ງໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດຕະໂນມັດໃນສະພາບການຂອງ IOS. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ Apple ໃນການເຮັດວຽກ simulators iOS ຢູ່ໃນລະບົບ macOS ເທົ່ານັ້ນ, ການແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາແມ່ນແຄບລົງ. ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດໃຊ້ Docker ເພື່ອແລ່ນ simulator ຫຼືຟັງສາທາລະນະເພື່ອແລ່ນເຄື່ອງ virtual. ແຕ່ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າບໍ່ມີທາງເລືອກອື່ນ. ຂ້າພະເຈົ້າຈະພະຍາຍາມໃຫ້ທ່ານເຖິງວັນທີດ້ວຍການແກ້ໄຂຂັ້ນສູງແລະເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄຫມ!

ນອກຈາກນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ກ່າວເຖິງຫົວຂໍ້ໃຫຍ່ຂ້ອນຂ້າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕິດຕາມ. ໃນພາກທີ 3, ຂ້ອຍຈະເບິ່ງເຄື່ອງມືການຕິດຕາມໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແລະສິ່ງທີ່ຂໍ້ມູນແລະຕົວຊີ້ບອກທີ່ຈະພິຈາລະນາ.

ແລະສຸດທ້າຍ. ໃນອະນາຄົດ, ຂ້ອຍວາງແຜນທີ່ຈະປ່ອຍຫຼັກສູດວິດີໂອກ່ຽວກັບການກໍ່ສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານການທົດສອບແລະເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມ. ປະຈຸບັນ, ມີຫຼັກສູດແລະການບັນຍາຍບໍ່ຫຼາຍປານໃດກ່ຽວກັບ DevOps ໃນອິນເຕີເນັດ, ແຕ່ອຸປະກອນທັງຫມົດແມ່ນນໍາສະເຫນີໃນແງ່ຂອງການພັດທະນາ, ບໍ່ແມ່ນການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ. ກ່ຽວກັບບັນຫານີ້, ຂ້າພະເຈົ້າກໍ່ຕ້ອງການຄໍາຄິດເຫັນກ່ຽວກັບວ່າຫຼັກສູດດັ່ງກ່າວຈະເປັນທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະມີຄຸນຄ່າສໍາລັບຊຸມຊົນຂອງນັກທົດສອບແລະວິສະວະກອນອັດຕະໂນມັດ. ຂອບ​ໃຈລ່ວ​ງ​ຫນ້າ!

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com