Lev Goncharov

DevOps Engineer

View My GitHub Profile

Как наломать велосипедов поверх костылей при тестировании своего дистрибутива

intro

Это текстовая версия выступления на Devopsdays T-systems 2018-03-02 и Hashicorp meetup 2018-02-08.

Диспозиция

Представим на минуту, вы разрабатываете программно-аппаратный комплекс, который базируется на своем дистрибутиве, состоит из множества серверов, обладает кучей логики и в конечном счете это все должно накатываться на вполне реальное железо. Если вы впустите бяку, пользователи вас по головке не погладят. Всплывают три извечных вопроса: что делать? как быть? и кто виноват?

Далее по тексту будет история, как начать стабильно релизиться и как к этому пришли. Чтобы не растягивать статью, не буду говорить про модульное, ручное тестирование и все стадии выкатывания на продуктив.

Сначала было MVP

POC

Сложно сделать сразу всё и правильно, особенно, когда конечная цель точно не известна. Первоначальный деплой на стадии MVP выглядел примерно так: никак.

make dist
for i in a b c ; do
  scp ./result.tar.gz $i:~/
  ssh $i "tar -zxvf result.tar.gz"
  ssh $i "make -C ~/resutl install"
done

Скрипт конечно упрощен донельзя для передачи сути, что CI нет. С машины разработчика на честном слове собрали и залили на тестовую среду для показа. На данном этапе тайное знание настройки серверов сидело в головах разработчиков и немного в документации.

Проблема в том, что есть тайное знание как заливать.

Фигак-Фигак и на staging

Исторически сложилось, что teamcity использовался на множестве проектов, да и gitlab CI еще тогда не было. Teamcity был выбран за основу CI на проекте.

Разово создали виртуальную машину, внутри нее запускались “тесты”

make install && ./libs/run_all_tests.sh
make dist
make srpm
rpmbuild -ba SPECS/xxx-base.spec
make publish

тесты сводились к следующему:

  1. в полуруками предподготовленном окружении установить набор утилит
  2. проверить их работу
  3. если ок - то опубликовать rpm
  4. в полуручном режиме сходить на staging и накатить новую версию

Стало лучше:

Но чувствуете боль?

Делаем мир чуточку лучше

Такая схема прожила какое-то время, но мы ведь на то и инженеры, чтобы решать проблемы и делать мир лучше.

Это позволило:

Такая схема прожила весьма долго, т.к. за приемлемое время (30-60 минут на билд) позволяла отлавливать множество ошибок, не доводя их до ручного тестирования. Но осадочек был, что при обновление ядра или при откате какого-то пакета всё шло наперекосяк, и где-то начинал грустить щенок.

Становится жарко

dirty magic is not allowed

По ходу пьесы появлялись различные проблемы, которые потянут на отдельную статью:

  1. Прогон интеграционных тестов со временем стал затягиваться, т.к. шаблон виртуальной машины стал отставать от актуальных версий пакетов. Пару месяцев пересобирали в полуручном режиме. В итоге сделали, чтобы при выпуске релиза:
    • автоматом собирался vmdk
    • vmdk прицеплялся к виртуальной машине
    • полученная VM паковалась и заливалась в s3 (кстати, кто знает как vagrant подружить с s3?)
  2. При одобрении мерджа не виден статус билда - переехали на gitlab ci. Обошлись малой кровью - пришлось отказаться от тригера некоторых билдов по регулярке тэга, в остальном рады.
  3. Раз в неделю была рутина по выпуску релиза - автоматизировали:
    • Инкремент версии релиза
    • Генерация release notes по закрытым задачам
    • Обновление changelog
    • Создание merge requests
    • Создание нового milestone
  4. Чтобы ускорить билды - часть шагов была вынесена в docker, как то: линтеры, нотификации, сборка документации, часть тестов итд итп

Несколько упростив, конечная схема получилась такая(красным обозначены неочевидные связи между билдами):

flow

  1. множество RPM/DEB репозиториев под разрабатываемые пакеты
  2. S3 хранилище для хранения артефактов(firmware, squash, iso, VM templates)
  3. если по одному и тому же бранчу запустить сборку дистрибутива, то результат может получится различным, т.к. зависимости между пакетами прописаны не жестко, и состояние репозиториев могло измениться
  4. множество неочевидных связей между билдами

Это позволило:

Заключение

flow

Сложно полученный результат назвать идеальным, но с другой стороны готовых решений для задач такого рода не встречал. Основные посылы из этого опуса: