Как сделать прогон воспроизводимым (фикс окружения, версии, данные, конфиг нагрузки)?

1️⃣ Как кратко ответить

Для воспроизводимости прогона необходимо зафиксировать окружение с помощью контейнеризации (например, Docker), использовать системы управления версиями (например, Git) для кода и конфигураций, зафиксировать версии зависимостей в файлах (например, requirements.txt для Python), использовать стабильные наборы данных и зафиксировать их версии, а также документировать и сохранять конфигурации нагрузки.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Воспроизводимость прогона тестов — это способность повторно выполнить тесты в идентичных условиях, чтобы получить те же результаты. Это важно для отладки, регрессии и уверенности в стабильности системы. Рассмотрим, как обеспечить воспроизводимость.

1. Фиксация окружения:

Контейнеризация позволяет создать изолированное окружение, которое можно легко воспроизвести на любом компьютере. Docker — популярный инструмент для этого. Он позволяет упаковать приложение и все его зависимости в контейнер, который можно запускать везде, где установлен Docker.

Пример Dockerfile для Python-приложения:

# Используем официальный образ Python
FROM python:3.8
​
# Устанавливаем рабочую директорию
WORKDIR /app
​
# Копируем файлы приложения в контейнер
COPY . /app
​
# Устанавливаем зависимости
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
​
# Команда для запуска приложения
CMD ["python", "app.py"]

• FROM python:3.8: Указывает базовый образ Python версии 3.8.
• WORKDIR /app: Устанавливает рабочую директорию внутри контейнера.
• COPY . /app: Копирует все файлы из текущей директории в контейнер.
• RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt: Устанавливает зависимости из файла requirements.txt.
• CMD ["python", "app.py"]: Определяет команду для запуска приложения.

2. Управление версиями:

Использование систем контроля версий, таких как Git, позволяет отслеживать изменения в коде и конфигурациях. Это помогает вернуться к любой предыдущей версии, если что-то пошло не так.

3. Фиксация версий зависимостей:

Для Python-приложений файл requirements.txt фиксирует версии библиотек. Это гарантирует, что при установке зависимостей будут использованы те же версии, что и при первоначальном запуске.

Пример requirements.txt:

flask==1.1.2
requests==2.24.0

• flask==1.1.2: Указывает, что должна быть установлена версия 1.1.2 Flask.
• requests==2.24.0: Указывает, что должна быть установлена версия 2.24.0 Requests.

4. Стабильные наборы данных:

Для тестирования важно использовать стабильные и неизменные наборы данных. Если данные изменяются, результаты тестов могут быть непредсказуемыми. Можно использовать дампы баз данных или зафиксированные файлы данных.

5. Конфигурация нагрузки:

Документирование и сохранение конфигураций нагрузки (например, количество пользователей, частота запросов) позволяет воспроизвести тесты производительности. Это можно сделать с помощью конфигурационных файлов или скриптов, которые задают параметры нагрузки.

Пример конфигурационного файла для нагрузки:

{
  "users": 100,
  "ramp_up_time": "5m",
  "duration": "1h"
}

• "users": 100: Указывает количество виртуальных пользователей.
• "ramp_up_time": "5m": Время, за которое нагрузка увеличивается до максимума.
• "duration": "1h": Общая продолжительность теста.

Эти шаги обеспечивают воспроизводимость прогона тестов, что критично для надежной разработки и тестирования программного обеспечения.