वास्तविक यातायात का उपयोग करके परीक्षण में सुधार

टीएल; डीआर आपका परीक्षण डेटा वास्तविकता के जितना करीब है, उतना ही बेहतर है। कोशिश करें कि वास्तविक समय में परीक्षण स्थल पर उत्पादन यातायात का स्वचालित पुनर्निर्देशन हो।

यहाँ पर Granify में हम बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता-जनित डेटा को संसाधित करते हैं, हमारा व्यवसाय उसी पर बनाया गया है। हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा एकत्र किया गया है और सही ढंग से संसाधित किया गया है।

आप यह भी नहीं सोच सकते कि उपयोगकर्ताओं से आने वाला डेटा कितना अजीब हो सकता है। स्रोत प्रॉक्सी सर्वर हो सकता है, जिन ब्राउज़रों के बारे में आपने कभी नहीं सुना है, क्लाइंट की ओर से त्रुटियां, और इसी तरह।

आपके पास जितने भी परीक्षण और जुड़नार हैं, वे बस सभी मामलों को कवर नहीं कर सकते। उत्पादन से यातायात हमेशा उम्मीद से अलग होगा।

इसके अलावा, हम केवल संस्करण को अपडेट करते समय सब कुछ तोड़ सकते हैं, भले ही सभी परीक्षण पास हों। मेरे व्यवहार में, यह हर समय होता है।

त्रुटियों की एक पूरी श्रेणी है जो स्वचालित और मैन्युअल परीक्षण द्वारा खोजना बहुत मुश्किल है: समरूपता, सर्वरों को कॉन्फ़िगर करने में त्रुटियां, जब केवल एक निश्चित क्रम में आदेश कहा जाता है, तो त्रुटियां होती हैं, और बहुत कुछ।

लेकिन हम इस तरह के कीड़े की खोज को आसान बनाने और सिस्टम स्थिरता में सुधार करने के लिए कई काम कर सकते हैं:

हम हमेशा मंचन पर परीक्षण करते हैं

एक स्टेजिंग वातावरण की आवश्यकता है, और यह उत्पादन के समान होना चाहिए। कठपुतली या बावर्ची जैसे औजारों का उपयोग कार्य को सरल करता है।

आपको चाहिए कि डेवलपर्स हमेशा स्टेजिंग पर अपने कोड को मैन्युअल रूप से परीक्षण करें। यह सबसे स्पष्ट त्रुटियों को खोजने में मदद करता है, लेकिन उत्पादन यातायात पर क्या हो सकता है, यह अभी भी बहुत दूर है।

वास्तविक डेटा पर परीक्षण

आपको वास्तविक डेटा पर अपने कोड का परीक्षण करने देने के लिए कई तकनीकें हैं (मैं दोनों का उपयोग करने की सलाह देता हूं):

1. उत्पादन सर्वरों में से केवल 1 को अपडेट करें, इसलिए आपके उपयोगकर्ताओं के हिस्से को नए कोड के साथ संसाधित किया जाएगा। इस तकनीक के कई नुकसान हैं: आपके कुछ उपयोगकर्ता त्रुटियां देख सकते हैं, और आपको चिपचिपा सत्र का उपयोग करना पड़ सकता है। यह ए / बी परीक्षण के समान है।

2. उत्पादन का पुनरुत्पादन (लॉग रीप्ले)

इल्या ग्रिगोरिक ने लॉग रीप्ले तकनीक का उपयोग करके लोड परीक्षण के बारे में एक अद्भुत लेख लिखा।

इस विषय पर मेरे द्वारा पढ़े गए सभी लेख वास्तविक डेटा का उपयोग करके लोड परीक्षण के साधन के रूप में लॉग रीप्ले का उल्लेख करते हैं। मैं दिखाना चाहता हूं कि इस तकनीक का दैनिक परीक्षण और बग खोजने के लिए कैसे उपयोग किया जाए।

जेमिटर, कैंटरफ़ या त्सुंग जैसे कार्यक्रमों में लॉग रीप्ले समर्थन है, लेकिन यह या तो अपनी प्रारंभिक अवस्था में है या वास्तविक उपयोगकर्ताओं का अनुकरण करने के बजाय तनाव परीक्षण पर केंद्रित है। फर्क महसूस करते हैं? एक वास्तविक उपयोगकर्ता केवल अनुरोधों का एक सेट नहीं है, अनुरोधों के बीच सही क्रम और समय, विभिन्न HTTP हेडर और इतने पर बहुत महत्वपूर्ण है। लोड परीक्षण के लिए, यह कभी-कभी महत्वपूर्ण नहीं होता है, लेकिन बग ढूंढने के लिए यह महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, इन उपकरणों को कॉन्फ़िगर करना और स्वचालित करना मुश्किल है।

डेवलपर्स बहुत आलसी हैं। यदि आप चाहते हैं कि आपके डेवलपर्स किसी प्रकार के कार्यक्रम / सेवा का उपयोग करें, तो इसे जितना संभव हो उतना स्वचालित होना चाहिए, और इससे भी बेहतर अगर यह काम करेगा ताकि कोई भी कुछ भी नोटिस न करे।

हम स्वचालित मोड में उत्पादन यातायात को पुन: उत्पन्न करते हैं

मैंने एक साधारण गोर कार्यक्रम लिखा

गोर - आपको न्यूनतम लागत के साथ 24 घंटे एक दिन में वास्तविक समय में मंचन पर स्वचालित रूप से उत्पादन यातायात को पुन: पेश करने की अनुमति देता है। इस प्रकार, आपके मंचन का वातावरण हमेशा वास्तविक ट्रैफ़िक का एक हिस्सा प्राप्त करता है।

गोर में 2 भाग होते हैं: श्रोता और रिप्ले सर्वर। श्रोता उत्पादन वेब सर्वर पर स्थापित है, और एक अलग मशीन पर रिप्ले सर्वर पर सभी ट्रैफ़िक को डुप्लिकेट करता है, जो पहले से ही वांछित पते पर निर्देशित करता है। ऑपरेशन का सिद्धांत नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है:


गोर अनुरोधों की संख्या पर एक सीमा का समर्थन करता है। यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण सेटिंग है, क्योंकि मंचन उत्पादन की तुलना में कम मशीनों का उपयोग करता है, और आप प्रति सेकंड अधिकतम अनुरोध सेट कर सकते हैं जो आपके मंचन के वातावरण का सामना कर सकते हैं।

आप परियोजना पृष्ठ पर विस्तृत दस्तावेज पा सकते हैं।

चूंकि गोर को गो में लिखा गया है, इसलिए लॉन्च के लिए हम पहले से संकलित वितरण वितरण डाउनलोड का उपयोग कर सकते हैं

Granify में , हम कुछ समय से उत्पादन में गोर का उपयोग कर रहे हैं, और परिणामों से बहुत प्रसन्न हैं।

एक अच्छी परीक्षा है!