银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:作者介绍

银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目

作者介绍

刘华(Kenneth), 就职于世界500强银行,负责基金服务业务软件开发与交付,DevOps团队负责人。敏捷、精益、DevOps领域专家,精通极限编程、Scrum、看板方法、测试驱动开发、持续集成、行为驱动开发、DevOps工具栈。著有《猎豹行动:硝烟中的敏捷转型之旅》一书。

我们的核心系统是一个单体系统,支撑全球多个国家和地区的业务。同时,业务部门近年生意红火,接了几个大客户,针对这些大客户的大型项目也在如火如荼地进行中。

由于生产环境只有一套,而且已经有业务在生产环境上跑,这些大项目最终也要在这套生产环境上上线。这套系统是糅合了各地、各不同业务的复杂系统。

之前,为了满足各个客户交付时间,每个项目都拉了一个独立的分支进行开发,减少各项目之间的依赖,但这也导致了每个项目各自为政,互不交流。一旦这些项目开发完成,要和生产环境的版本进行合并。这种巨型合并势必带来巨大风险,相互隔绝的开发模式也将带来大量的合并冲突。

我们一直在思考如何降低这种合并风险,以及如何打破各大型项目各自为政的困局,实现产品化的敏捷交付。回归测试成为实现这些使命的基础。

使命——实现敏捷交付

前面提到,目前的开发模式是针对不同的大客户,分别设立了不同的大型项目进行开发。这些项目的交付周期往往数以年计,交付周期长,风险大。

生产环境又只有一套,而且已经有业务在生产环境上跑,代码合并困难,上线风险巨大。

我们希望能打破这种大型项目的交付形式,以产品化的思维进行管理。

具体实施的思路是:

  1. 合并——对各大型项目的现有代码与生产环境的版本进行一次性的合并;

  2. 统一Backlog——各类需求(包括现在以大型项目形式服务的大客户的需求)以用户故事的形式进入到同一个Backlog;

  3. Scrum——建立以Scrum为形式的持续交付机制,以一个月作为Sprint的周期,通过Sprint计划会议敲定Sprint的交付计划;

  4. 持续交付——每个Sprint完成计划内各用户故事的交付全流程,包括回归测试和上线到生产环境。

要实现以上模式,上线前的回归测试至关重要。而且由于一个Sprint内,也就是一个月内,要完成Sprint交付计划内所有用户故事的需求澄清、设计、开发、测试、用户验收和上线,时间非常紧,回归测试也必须在一、两天内完成。

如何实现既能充分保护生产环境,又能实现快速反馈的回归测试,成为一个重要议题。

自动化大量功能测试不可行

对于如何设计和实施覆盖率高、执行稳定而且快速的自动化回归测试,一直是一个难题。

我们曾经的一个思路是把现有的功能测试用例进行自动化,但很快发现这个思路不可行,主要原因如下:

  1. 只能依赖UI测试——由于核心系统是供应商产品,开发是由供应商负责的,对我们来说就是个黑盒子,我们只能通过UI进行测试。众所周知,UI的自动化测试,开发、维护成本高,脆弱而且执行时间长;

  2. 无法快速反馈——通过功能进行覆盖,要求不断增加测试用例来提高覆盖率,由于UI测试的执行时间长,用例越多,整体执行时间越长,如果执行周期要数以天计,则无法达到快速反馈的目的;

  3. 性价比低——功能测试用例的覆盖率其实是不可见的,即使把所有功能测试都自动化了,其实际覆盖率依然不高,也就是说这个投入的性价比很低。

我们必须要寻找一种方法,以最小的投入获取最大的保障。

我们对回归测试自动化的预期进行了重新定位。 我们进行回归测试,就是要保护生产环境的关键业务可以照常进行。我们要防止的,是新的特性发布造成生产环境灾难,也就是导致关键业务无法进行的大面积故障。 对于非灾难性的小故障,完全可以通过运维手段来处理。

因此,我们不应该把回归测试定位为防止一切问题。

以不变应万变

基于以上对回归测试预期的重新定位,我们和业务部门协商,请他们列举出当前在生产环境上最关键的业务过程有哪些。我们要保证的是, 当新的特性上线后的首个交易日,原有的最关键的业务过程不会受到严重影响。

基于这个预期,我们以业务部门提供的关键业务过程作为测试用例,并形成以下的回归测试思路:

准备阶段:

  1. 在某个测试环境里,系统版本与生产环境版本相同;

  2. 备份环境数据;

  3. 以某个交易日为基准,执行相应的测试用例;

  4. 备份输入、输出数据(包括生成的接口文件和报表)。

执行阶段:

  1. 在该测试环境里,导入在准备阶段备份的环境数据;

  2. 升级系统到目标版本;

  3. 以准备阶段相同的交易日和相同的输入数据(在准备阶段已备份)执行相同的测试用例,生成相应的接口文件和报表;

  4. 与准备阶段的输出(接口文件和报表)进行比对;

  5. 如果目标版本的输出与原版本的对比没有非预期的差异,视为通过。

简单总结, 就是对比两个系统版本在相同测试环境、相同环境数据、相同交易日、相同输入的情况下,输出是否有非预期的差异。

这个思路的最大特点是,以不变应万变。生产环境的关键业务过程不会经常变化,也就是说测试用例基本上比较固定。通过反复运行固定的测试用例实现回归测试的目标,保护生产环境上的关键业务过程,避免灾难。以最少的用例实现最大的保护。

而且测试的结果验证是通过比对不同版本的输出,我们 不必在乎具体的输出内容 ,只需要关注输出是否有非预期差异。

当然,一旦有新的大客户上线,也就是有新的关键业务过程,这些过程也应该放入到回归测试用例中,当然,用例的选择还是以避免灾难为准则。

在前面提到的功能测试思路里,我们需要不断增加测试用例以增加测试覆盖率,但是由于测试只能在UI进行,这样无限增加功能测试用例是不可持续的。

通过实践,我们发现要充分发挥这个新思路的价值,要注意以下几点:

  1. 专属环境——由于这套环境需要反复整理环境数据和升级,一定要为这个回归测试准备一套专属的测试环境,不要在共享的环境里进行;

  2. 明确检查点——由于执行测试输出的接口文件、报表里一定有时间戳、自增ID等每次执行都会变化的信息,不能简单通过文件来比对。在拟定测试用例时,就应该明确这些接口文件、报表里的有哪些数据需要检查。在每个版本交付时,开发人员也应该明确告知哪些数据检查点会有预期差异。否则对比工作将耗费大量的时间和精力;

  3. 变更范围要小——如果对比的两个系统版本的变更范围太大,会导致输出有大量差异,比对意义不大。因此这个方法不太适合大的合并,比较适合落实了敏捷交付后,由于每个Sprint的变更范围较小,两个系统版本间的输出差异不多,比对较容易。

以这个思路建立了回归测试框架,我们便可以着手执行过程的自动化,从而提升其执行的效率。

总结

我们的核心系统是一套单体复杂系统,支撑全球多个国家和地区不同的业务。

为了实现敏捷交付,我们希望打破目前以大型项目为形式的各自为政,把各项目的所有需求放在统一的Backlog通过Scrum的方法进行持续交付。

要实现这一点,我们需要在每个Sprint都进行有效的回归测试,以保护生产环境的关键业务在新特性上线后不会有灾难性的故障。

通过对比两个系统版本在相同测试环境、相同环境数据、相同交易日、相同输入的情况下,执行关键业务过程的有限的测试用例,输出是否有非预期的差异的回归测试方法,以少胜多,以不变应万变,持续保护生产环境的核心业务,为持续交付保驾护航。

从DevOps到AIOps,想突破运维转型困局,让 Gdevops全球敏捷运维峰会北京站 给你更多新思路:

  • 《建设敏捷型消费金融中台及云原生下的DevOps实践》 中邮消费金融总经理助理 李远鑫

  • 《浙江移动AIOps实践》 浙江移动云计算中心NOC及AIOps负责人 潘宇虹

  • 《数据智能时代: 构建能力开放的运营商大数据DataOps体系》 中国联通大数据基础平台负责人/资深架构师 尹正军

  • 《银行日志监控系统优化手记》 中国银行DevOps负责人 付大亮和中国银行&高级软件工程师 李晓宁

  • 《民生银行智能运维平台实践之路》 民生银行智能运维平台负责人/应用运维专家 张舒伟

让我们在技术浪潮的冲击下站稳脚跟,攀登运维高峰! 2020年9月11日 ,我们在 北京 不见不散。

银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Python编程无师自通

Python编程无师自通

[美] 科里·奥尔索夫(Cory Althoff) / 宋秉金 / 人民邮电出版社 / 2019-1-1 / 59

畅销Python编程类入门书,美国亚马逊Kindle编程类排行榜榜一。 作者从文科毕业,通过自学编程转行为专业程序员,在硅谷工作多年后成功技术创业。本书不仅教读者如何使用Python语言编程,还会介绍其他书中所忽略的、编程初学者应该了解并掌握的其他所有知识点。 本书作者是一名自学成才的程序员,经过一年的自学,掌握了编程技能并在eBay找到了一份软件工程师的工作。本书是作者结合个人经验写......一起来看看 《Python编程无师自通》 这本书的介绍吧!

图片转BASE64编码
图片转BASE64编码

在线图片转Base64编码工具

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器