阿里云RDC自动化测试和持续集成服务上线

浏览:492 发布日期:2017/08/02 分类:技术分享
摘要: 面对繁杂机械重复的测试工作,面对测试精度、难度极高的大数据量校验、单元测试、统计测试覆盖率等工作,面对多线程的并发测试,如何使用软件或工具,帮助减少重复机械工作,将繁杂工作流程化、自动化,提高测试的准确性和测试人员的积极性。

面对繁杂机械重复的测试工作,面对测试精度、难度极高的大数据量校验、单元测试、统计测试覆盖率等工作,面对多线程的并发测试,如何使用软件或工具,帮助减少重复机械工作,将繁杂工作流程化、自动化,提高测试的准确性和测试人员的积极性。

RDC提供了完备的Pipeline, 在整个研发过程开发代码提交后自动触发单元测试, 静态代码扫描。应用发布打包,部署, 自动触发集成测试, 构成了开发和测试共同参与的一套流水线. 在持续交付的实践中, 这样的做法可以有效的加快开发测试效率, 以最小的成本, 找到代码中的错误, 保持代码的质量平稳, 发布周期可预。



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下面就跟着我三步搞定研发协同RDC的实验室新功能。

启用实验室

在 项目 目录的 设置 页面里,切换到 服务 模块,在 实验室 图标上点击 添加 。

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实验室 会出现在左侧的菜单栏里,这样就完成了 启用实验室 。点击就可以进入到实验室页面。

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新建实验室

在 实验室 页面,点击 新建 按钮,会在浮层里出现新建实验室的表单

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在表单里一共有四项内容:代码地址,分支,构建配置文件,名称。其中需要将 构建配置文件 放置在代码根目录下,点击 编辑帮助 进入到 构建配置编辑 页面,点击右上角可以 切换到源码模式

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一个典型的构建配置如下:


stage:

单元测试:

env:

cluster: rdc

plugin:

-

param:

url: '${repo}'

branch: '${branch}'

path: '${source_root}'

name: checkout

pos: front

-

param:

source_path: '${source_root}'

source_old_path: '${source_root}/../sourceold'

type: java

diffcoverage: open

coverage: open

name: java_coverage_collector

pos: back

-

param:

path: '${source_root}'

name: case_result_parser

pos: back

exec:

- 'mvn -B install -Dmaven.test.skip=true -Dautoconfig.skip'

- 'mvn -B org.codehaus.mojo:cobertura-maven-plugin:2.7:cobertura -Dmaven.test.failure.ignore=true'

集成测试:

env:

load: 单元测试

plugin:

-

param:

url: '${repo}'

branch: '${branch}'

path: '${source_root}'

name: checkout

pos: front

-

param:

path: '${source_root}'

name: case_result_parser

pos: back

exec:

- 'mvn -B test -Dmaven.test.failure.ignore=true'

pipeline:

- 单元测试

- 集成测试

stage 执行阶段,一个构建可以包含多个阶段。
env 执行环境
cluster 集群环境,目前提供公共集群 rdc, 一次构建只能使用一个环境
load 复用环境
exec 执行脚本
plugin 插件
pipeline 执行顺序,数组类型。数组里的每一项对应阶段键名。按数组顺序依次串行执行。
编辑完成后,点击下载。将下载下来的 .rdcci.yml 文件提交到代码项目里。填写完表单和上述操作后,点击新建按钮就可以看到构建的进行情况了。

运行实验室

新建完实验室就会直接运行了。点击右上角的 运行 按钮可以再次构建了。

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在公测期间,实验室首先提供自动化测试服务,并且暂时只支持 阿里云Code 托管的公共代码项目(如果是Private的代码项目,需要有相应的访问权限)

原文链接:

http://click.aliyun.com/m/27223/
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