Docker как технология уже давно и интенсивно используется на некоторых проектах. Этот доклад посвящен вариантам использования Docker-а для автоматизации тестирования на таких проектах, таким как: верификация деплоя микросервисов, построение изолированной среды для тестирования, мониторинг состояния продакшена.

1. Готовим Docker для Автоматизации
Тестирования
Вадим Гущенсков

2. Немного о себе
● Lead software test automation
engineer в Epam Systems
● 7 лет в IT и автоматизации
тестирования
● Основной фокус работы -
автоматизация Web-сервисов

3. Немного о проекте
Microservices
Cutting-edge
technologies
● Микро-сервис архитектура
● Заказчик технологически
подкован, любит строить
инфраструктуру используя
последние технологии.
● Весь деплой, куда-бы то ни было
происходит в Docker-контейнерах

4. Преимущества Docker
● Нетребовательность
к окружению
● Относительная
лёгкость установки
● Docker-образ - это
полноценный
артефакт
Developer VM
Local Server Data Center

5. Основные вызовы
● Каким образом встроить тестирование в
проект?
● Можем ли мы как-то улучшить
тестирование с помощью Docker?
● Как запускать наши тесты и использовать
одну и ту же версию тестов для
соответствующей версии web-сервиса.
● Как мониторить продакшен?

6. Окружение по-старинке

7. Идеальная ситуация

8. Стратегия тестирования
Ввести следующие уровни
тестирования:
● Изолированные
функциональные тесты
● Тесты верификации
установки - Deployment
verification test (DVT)
● Периодические “Canary”-
тесты

9. Подготовка артефактов
● Executable uber-jar с тестами
размещается в docker-образе с web-
сервисом
● В артефакт добавляется entrypoint.sh,
который понимает команды ‘start’ и ‘test’
● Артефакт отправляется в собственный
docker registry

10. Isolated testing
● Мы используем Docker-
in-Docker
● У нас есть образ со
всеми зависимостями,
которые тяжело
замокать: базы данных
(Postgres, MongoDB,
Redis), очередь
сообщений (RabbitMQ)
и другие зависимости.
● Контейнером с
изолированной средой
можно делиться

11. Deployment

12. Deployment Verification Tests
● Ноды последовательно
выводятся из кластера,
на них запускается
деплой и тесты
● Тесты запускаются на
той же ноде, что и
сервис в отдельном
docker-контейнере
● Можно ограничивать
ресурсы тестов
флагами: --memory, --
cpu-shares

13. Canary testing
● Всегда можно зайти на любую продакш-ноду и запустить
self-test
● При помощи Google Cloud Platform и Amazon Web
Services можно арендовать сервера в разных зонах и
запускать тесты по cron

14. Grafana widget для Canary

15. Questions