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在当今快速迭代的软件开发领域，DevOps 已经从一个时髦术语转变为许多组织追求高效交付的核心方法论。它融合了文化理念、实践和工具，旨在显著提升企业高速交付应用程序和服务的能力。正如亚马逊云科技所概括的，速度 与可靠性正是DevOps测试策略的两个核心目标。
传统开发与运维各自为政的工作模式，在DevOps中被紧密协作所取代。这种深度融合使得大规模流程的紧凑交付计划不再令人望而生畏。
DevOps环境中的测试：自动化与持续性
在DevOps环境中，测试主要围绕两个简单而强大的概念展开：测试自动化 和持续测试。
重新认识测试自动化
一种常见的误解是，在DevOps中"尽可能自动化一切"是理所当然的策略。但现实情况更为 nuanced（微妙）。自动化的首要任务是减少密集型的手工工作负载，而非完全取代人力。
哪些重复性任务适合交给自动化呢？通常包括：
- 软件测试：简单的单元测试、回归测试或端到端测试。
- 基础设施管理：减少服务器、网络等IT基础设施的重复性设置、配置和维护工作。
- 日志管理：自动化日志工具能更好地处理从应用请求到错误信息的大量数据。
- 监控：提供系统健康状况和所有测试活动性能趋势的准确、实时反馈。
持续测试：快速交付中的质量守门员
为了达成DevOps"在速度中保障质量"的目标，持续性在开发和部署过程中变得不可或缺。要深入理解持续测试，首先需要了解CI/CD。
CI/CD代表持续集成与持续交付（或持续部署）。本质上，这是一个由不同工具构成、完全由自动化支持的管道（流水线）。它在DevOps自动化和测试策略中扮演着关键角色，主要包括四个部分：
- 持续集成（CI）：不断将新代码集成或合并到中央代码库（主线），并将其编译成构建版本。
- 持续测试：通过自动化的单元测试、集成测试或端到端测试，从构建阶段开始验证代码和产品质量，寻找缺陷或检查提交是否破坏了现有功能。
- 持续交付（CD）：将最新的代码提交推送到预发布环境后，支持开发人员手动挑选合格的发布候选版本，部署到生产环境。
- 持续部署（CD）：作为持续交付的延伸，自动将每个成功的构建版本发布到生产环境，之后运行端到端测试以确保没有出现回归问题。
为团队定制专属的DevOps测试策略
必须明确指出，并不存在一种放之四海而皆准的DevOps测试策略。每个团队都处于不同的发展阶段，面临不同的约束条件，设计一条人人通用的路径是行不通的。尽管如此，在测试策略中仍然存在一些可以借鉴的共通之处。
在DevOps世界中深化测试思维
DevOps范式通过"全员参与"的方法，提升了共享所有权的价值。它致力于降低软件开发生命周期中交接或手动签核的频率。
为了实现这一点，开发和运维团队需要从项目伊始就主动将对方的工作纳入考量。具体到测试，它不再是专属测试人员的单一职责，而是需要开发团队，特别是开发人员的共同参与，以确保发布版本没有缺陷。
理想的工作流程可能是这样的：
开发人员Becky在GitHub上编写代码并将其提交到主线。随后，她通过等待Jenkins等CI工具运行单元测试和集成测试来监控流水线，并审查所做的更改。CI工具有助于及早发现集成缺陷、代码错误或逻辑问题。
如果测试结果失败，Becky可以直接在构建版本或分支上修复问题。构建通过后，她可以将其部署到预发布环境。测试团队会立即从Slack等团队通信平台收到实时通知。
这时，测试人员Joey登场了。值得注意的是，Joey现在可以更专注于测试本身并最大化其覆盖范围。原因在于，由于Becky的提交已经通过CI进行了全面测试，大部分缺陷已提前修复。Joey以往用于记录缺陷的时间被大大释放出来。
他将手动探索/测试预发布环境中的新更改，并开发新的测试场景。接着，会使用自动化测试工具进行端到端测试。这个过程已经展现了一个跨职能团队的形成。其结果便是，最终产品的成败不再是指责游戏，而是团队在精进协作中共同学习的一课。
标准化自动化与流程编排
自动化能够促进测试生命周期内的可扩展性和敏捷性，这已成为共识。然而，在DevOps中正确实施自动化测试则是另一个需要解决的难题。以下是大多数团队会遇到的一些问题及应对建议。
应该自动化哪些测试？
决策取决于执行时间、测试频率、资源需求以及测试用例的特性等因素。例如，回归测试 因其需要在每个版本中进行，是自动化的绝佳候选。而探索性测试则不适合，因为这类测试需要个人判断力，并依赖于先前测试运行的洞察。
何时应用测试自动化？
在新代码不断通过CI合并的环境中，自动化测试套件对于快速生成反馈至关重要。此时，团队需要知道如何划分和安排测试，或者用技术术语说，决定哪些测试"左移"（更早进行），哪些"右移"（稍后进行）。
为了减少模糊性和潜在的测试重复，测试需要根据其粒度进行排序。这里的"粒度"衡量的是测试的集成或隔离程度。
- 隔离测试：指测试那些与应用程序整体关联较少的独立组件（如单元测试和集成测试）。
- 集成测试：指从最终用户的角度自上而下深入检查应用程序的测试（如端到端测试）。
测试金字塔是一个相当直观的概念，侧重于三个关键词：粒度、隔离和集成。单元测试和集成测试是隔离的、快速的，非常适合早期开发阶段，因为它们验证的是单个函数或类。相比之下，端到端测试范围更广、速度更慢，更适合后期阶段。它们检查整个系统，通常更不稳定，也更难维护。
如何最大化DevOps中测试自动化的效率？
答案因团队试图解决的问题或达成的目标而异。不过，可以通过以下方式充分利用自动化的能力：
- 选择正确的工具和框架。
- 理解测试基础。
- 定义性能指标以观察通过和失败的模式。
- 建立良好的文档实践并将其融入CI/CD流程。
团队如何整体优化自动化、CI/CD和DevOps流水线？
在规划好自动化测试策略后，下一步是DevTestOps流程编排，即通过有效协调相关任务、工具套件以及对结果的实际预期，来交付整体投资回报。
持续监控
如今运维规模已大幅扩展，让所有成员了解性能表现以及一切在用户手中的运行情况（合成监控）变得至关重要。这一策略能让所有成员及时获知任何出现的问题，并凭借正确的洞察力及时处理。
为了让监控过程更顺畅，团队应考虑：
- 日志记录
- 监控
- 告警
- 链路追踪
恰当的工具选择与组合
选择正确的工具栈和技术，并非关乎选择最好或最便宜的，而是选择与现有基础设施和团队技能集互操作性最高的那些。
开源选项非常受欢迎。以自动化测试工具Selenium为例，尽管它最为知名，但对许多团队而言，其高门槛要求往往难以满足。采用Selenium需要编程知识来维护框架，还需要额外的专业知识来创建和运行测试。此外，许多开源工具集并不原生支持与CI工具或常见生态系统的集成，这增加了额外的编码和工作量。因此，虽然表面上没有金钱支出，但本质上是在用弥补其学习曲线的时间成本作为交换。
相反，从商业工具购买许可或从Atlassian、Azure DevOps等单一供应商处购买整个工具栈，会增加财务投入。但作为回报，可以获得物有所值的专业技术支持、个性化培训以及持续产品改进带来的稳定版本。
工具选择：成功策略的关键要素
至此，一幅在DevOps驱动环境中强大测试策略的图景应该已经清晰。它很复杂，但绝对可以实现。成功的一个关键因素在于工具选择。
对于技能差距较大的团队，尤其是那些正从手工测试过渡或自动化测试新手团队，选择那些能够抽象化编码复杂性的工具至关重要。市面上有一些工具提供了低代码的自动化测试方案，旨在加速测试创建并通过一系列特性简化长期维护，例如：
- 关键字驱动测试
- 自愈机制
- 智能等待
- 页面对象模型与行为驱动开发支持
此外，一些解决方案还扩展到流程编排领域，提供可定制的调度、自动测试分发和并行执行功能，从而显著缩短回归测试的运行时间。同时，它们能提供跨质量保证和开发工作流程的实时可视化，实现：
- 对构建和测试运行的清晰所有权与可追溯性
- 跨预生产和生产环境的质量门控
- 通过可视化报告获得可操作的洞察
这些工具可以帮助团队高效地实施DevOps测试。但请再次记住，没有通用的解决方案。要制定适合团队的正确策略，需要深入了解自身需求，并探索不同工具如何满足这些需求。
常见问题解答
DevOps环境中的测试有两个核心组成部分？
测试自动化和持续测试。
为什么"自动化一切"不是理想的DevOps策略？
自动化的主要作用是减少密集型手工工作，而非完全取代人力。像探索性测试这类需要人工判断和洞察的任务并不适合完全自动化。
CI/CD如何支持DevOps中的持续测试？
CI/CD管道通过自动化，在各个阶段（从代码集成到部署）嵌入测试活动，实现对代码和产品质量的持续、快速验证，从而实现快速反馈和早期缺陷检测。
测试金字塔如何帮助团队决定自动化什么？
测试金字塔根据测试的粒度（从底层的隔离单元测试到顶层的集成端到端测试）提供指导。它建议自动化大量低层、快速、稳定的测试（如单元测试），而对数量较少、较慢、较脆弱的高层测试（如端到端测试）进行战略性自动化，从而在快速反馈和维护成本之间取得平衡。
为什么工具选择对DevOps测试的成功至关重要？
团队需要与自身技能和基础设施相匹配的工具。开源工具可能需要大量编码工作，而某些平台则提供低代码自动化及通过集成工具进行流程编排的能力，可以降低入门门槛并提高协作效率。关键在于选择互操作性高、能融入现有流程并赋能整个团队的工具。
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