大数据推动DevOps流程高效执行

1、技术创新 变革未来大数据推动DevOps流程高效执行目录DevOps发展1个体之间的混乱之墙如何解决2分散的构建测试平台如何统一3大量冗余测试线如何高效利用4 DevOps发展50 x部署频率1/3降低失败比率20 x失败恢复效率30%减少重复工作1000 x新功能引入效率 目录DevOps发展1个体之间的混乱之墙如何解决2分散的构建测试平台如何统一3大量冗余测试线如何高效利用4 组织间的混乱之墙 个体间的混乱之墙组织利益 个人利益安于现状信息壁垒信息匮乏带来混乱没有经过完整测试的模块被正常发布 信息匮乏带来混乱频 繁 的 工 作 汇 报 信息匮乏带来混乱问 题 追 溯 艰 难 问题的根源信

2、息 壁 垒 大数据实践SCMBuildSmokeRegressionReviewUTSCTReviewUTSCTReviewUTSCTcommitcommitcommitSC3SC2SC1监控代码仓库收集没一个代码在代码仓库中的版本号,记录代码中列出的feature ID代码级CI监控对接自动化测试平台,收集每个提交完成的集成数据监控编译情况对接编译平台,收集每个包的编译详情监控产品级测试对接自动化测试平台,收集每个包的测试详尽数据 大数据平台干了什么代码提交静态测试代码审核交付创建软件包递交测试冒烟测试其他自动化测试监控每个提交/Feature在整个流程中的流动过程收集每一个环节的详细过程资

3、料和结果,并可视化展示 模块级单个测试结果展示 产品级单个测试结果展示 Feature完整CI过程展示 问题登记跟踪 多维数据统计 数据推送服务对接问题跟踪系统通过数据平台直接完成问题跟踪 单的填写,实时监控跟踪单的当 前状态对接邮件服务系统多样化邮件提醒服务,实时通知 用户想要了解内容的结果对接本地执行平台推送数据给本地平台从而出发 本地平台的自动化构建和测试对接包管理系统实时查询每个模块每个产品的具体信息 大数据平台现状日新增数据10GB日用户访问数800负载均衡分布式部署全球低延迟访问 获得的收益1.所测试的对象具有什么改变2.这些改变是否被验证过3.这些验证的内容覆盖是否足够完整02测

4、试人员1.一个feature是否在整个流程中进行过完整测试验证 2.检验某个feature的整体开发进度3.检查各个环节的效率03项目管理1.查看自己提交代码的CI情况2.查看自己的提交是否被正式产品采用3.查看自己的提交具体在哪个产品包里4.查看自己的提交在对应产品包的相关CI情况01开发人员改促提善进高交流交付程付质优效量化率 解决个人混乱之墙排除人为非法干预l 未经验证验证就发布的提交将受到下游对该环节的严格质疑 排除相互扯皮情况l 以数据说话,有据可查,难以推脱加强协作促进改善l 相互之间的信息共享更加流畅,减少沟通障碍 目录DevOps发展1个体之间的混乱之墙如何解决2分散的构建测试

5、平台如何统一3大量冗余测试线如何高效利用4 遍布全球的执行平台困局难以做需求定制资源利用率低构建流程复杂维护成本高 统一平台的优势提高资源利用率避免性能冗余或者性能不足,弹性扩容降低维护成本统一开发运维,减少重复工作简化构建流程依托大数据平台进行系统级交互触发按需定制专门开发团队支持,帮助团队完成需求定制让测试人员关注测试本身 基于大数据平台的统一执行平台执行平台数据平台commitSCTCITBuild 统一执行平台的一些特性随机调度测试线管理低性能开销按需定制支持对某一 资源池资源 进行随机调 度进行相关 测试,充分利 用测试资源以测试线为 单位进行管 理,对测试线 管理者可以 更好的管理

6、 自己测试线 的状态非实时连接, 减少性能开 销,单服务器 同时支持更 多任务的调 度按需定制,满 足用户的个 性化测试需 求合理利用测试线方便测试线维护降低系统建设成本专注测试 目录DevOps发展1个体之间的混乱之墙如何解决2分散的构建测试平台如何统一3大量冗余测试线如何高效利用4 为什么要进行资源优化利用率低维护成本高更换代价高成本极高 用户云服务提供统一资源池测试线控制主机测试对象自动化框架云控制进程云 云 云 云 云 测 测 测 测 测 试 试 试 试 试 线 线 线 线 线云云云测测测试试试线线线云管理服务测试人员开发人员计划任务数据服务 云测试线的高效运作Singe Run 根据用户的选择 自动化完成一项测试任务Auto Task随机调度空闲测 试线,由上游任务 自动触发,完成批 量测试任务Reservation订阅一条测试线,完 全归用户个人使用 云服务