LP
Я бы начал с тегирования. Прикинул на сколько потоков можно разбить тесты и расставил теги.
Size: a a a
2021 June 02
N
Мне кажется, что имея много сборщиков сложнее интерпретировать результат, и замерять покрытие кода...
NG
слить все allure xml в один каталог - это не сложно)
В
Ну @DitriXNew вроде как успешно это делает на одном ПК. Несколько рабочих столов.
N
По поводу кропотливой работы, я если честно так и думал)
N
Да, сейчас я двигаюсь используя его подход
N
Да, но по факту в этом случае, для визуализации на allure нужен ещё один сборщик, который приступит к работе, когда отработали все остальные.. Правильно?
LP
Вроде бы это как раз позволяет гибко использовать ресурсы. А единый отчет сформировать не сложно.
LP
У вас получиться классический пайплайн с передачей артефактов между джобами.
АП
А есть ли готовый пример для Дженкинса который дергает Например докер образа и запускает на них ванессу, мы бы постарались осознать и пойти этим путем. пока в докерах провал знаний
АП
Получается, на каждый поток нужно создавать свой пайп или можно в одном пайпе стартануть несколько виртуалок и на каждой запустить тесты с определенным тегом?
NG
смотря как именно вы используете докер в дженкинсе. у меня настроен докер клауд провайдер, и пайплайн вообще не знает, что он запускается в докере. получение агента идет точно так же, через label.
https://infostart.ru/1c/articles/1368078/
https://infostart.ru/1c/articles/1368078/
NG
один пайплайн с parallel stage
NG
плюс я готовлю новый релиз https://github.com/firstBitSemenovskaya/jenkins-lib/tree/vrunnerInit
В нем готовый пайплайн выглядит вот так https://github.com/firstBitSemenovskaya/jenkins-lib/blob/vrunnerInit/vars/pipeline1C.groovy
В нем готовый пайплайн выглядит вот так https://github.com/firstBitSemenovskaya/jenkins-lib/blob/vrunnerInit/vars/pipeline1C.groovy
АП
Спасибо, думаем :)
D
Все на много проще. Если цель в оптимизации, то тут надо понимать, что ванеса кушает больше половины времени на свои дела. Особенно на работу с деревом. Просто разбив тесты на теги и запуская теги последовательно - можно добиться прироста в разы. В зависимости от объема тестов
D
И для этого ничего не надо делать с имеющимися тестами, кроме разбивания на теги типо "Тег1", "Тег2" и т.д.
D
А уже распаралеливание - оно требует подготовки данных, и специально написанных тестов. Но там прирост в десятки раз. Т.е. Не 20 часов тесты, а 1 час. А можно ускорить и до 30 минут
N
Можете, пожалуйста, рассказать подробнее, как работает parallel stage?
И ещё вопрос: Есть пример использования докеров в jenkins?
И ещё вопрос: Есть пример использования докеров в jenkins?