Читаем Как тестируют в Google полностью

Интервью с директором разработки инженерных инструментов Ашишем Кумаром

Инструменты — вопрос жизни и смерти для Google. Ашиш Кумар — это человек, который отвечает за разработку инструментов. В его зоне ответственности находится весь чемодан внутренних инструментов Google: от IDE, в которых пишут разработчики, до систем код-ревью, от инструментов сборки, контроля исходного кода и статического анализа до общей тестовой инфраструктуры — за все отвечает он. Даже команды Selenium и WebDriver отчитываются перед Ашишем.

Мы встретились с Ашишем, чтобы узнать об этой части Google поподробнее.

— Область автоматизации в Google кажется чем-то магическим, во многом благодаря GTAC, а ты — человек, который за всем этим стоит. Приоткрой нам завесу тайны, какие возможности предоставляет твой инструментарий инженерам Google?

Ашиш: Команда разработки инженерных инструментов, а именно так мы называемся, отвечает за создание 90% инструментов, ежедневно используемых разработчиками Google, когда они пишут, собирают и выпускают качественные приложения. Последние 10% мы охватим, когда сможем поддерживать все команды, работающие с открытым кодом.

Google уникален тем, что огромное внимание уделяется созданию мощной и масштабируемой инфраструктуры для разработчиков. Люди извне обычно знакомы с технологиями MapReduce и BigTable, которые наши разработчики постоянно используют. Но наша внутренняя инфраструктура для разработки — это тоже большая часть нашей работы.

— Можно конкретнее?

Ашиш: Ладно, сами напросились! Набор инструментов включает:

— Инструменты для работы с исходным кодом. Они упрощают создание рабочих пространств, заливку изменений в код и соблюдение гайдлайнов. Эти инструменты помогают просматривать сотни миллионов строк кода и дают удобный поиск для предотвращения дублирования. Они делают возможным индексирование и рефакторинг в облаке.

— Инструменты разработки. Это плагины для IDE, которые приспосабливают инструменты к коду Google и связывают их с нашими облачными сервисами. Эти инструменты помогают быстро и качественно рецензировать код благодаря возможности встроенных сигналов во время код-ревью.

— Инфраструктура сборки. Эта система позволяет нам распределить сборку мультиязычного кода по десяткам тысяч процессоров, используя такие объемы памяти и дискового пространства, что мне даже представить страшно! Система сборки работает как для интерактивного, так и для автоматизированного использования. Она формирует результаты за секунды, хотя та же работа в другом случае занимала бы часы.

— Инфраструктура тестирования. Это масштабная непрерывная интеграция. Это означает ежедневное выполнение миллионов тестовых пакетов по каждой заливке кода разработчиками. Наша цель — предоставить мгновенную (или почти мгновенную) обратную связь для каждого разработчика. У этого есть и другая сторона: нужно масштабировать веб-тестирование. Для тестирования продуктов Google каждый день запускаются сотни тысяч браузерных сессий с разными сочетаниями браузеров и платформ.

— Инструменты локализации. Их задача — постоянно переводить строки, специально выделенные разработчиками, чтобы локализованные версии наших продуктов выходили одновременно с англоязычными версиями.

— Метрики, графики и отчеты. Здесь речь об управлении багами по всем продуктам Google, сборе и хранении метрик разработки, тестирования и выпусков. Наша задача — предоставлять командам обратную связь, чтобы они могли улучшить свою работу.

— Значит, ты одновременно работаешь на всех фронтах. Чтобы достичь такого успеха, вы наверняка добавили много инноваций в рабочий процесс. Как вам удается сохранять баланс между новыми разработками и профильной работой? Ведь твоя команда не такая уж большая.

Перейти на страницу:

Похожие книги

«Ага!» и его секреты
«Ага!» и его секреты

Вы бы не хотели, скажем, изобрести что-то или открыть новый физический закон, а то и сочинить поэму или написать концерт для фортепьяно с оркестром?Не плохо бы, верно? Только как это сделать? Говорят, Шиллер уверял, будто сочинять стихи ему помогает запах гнилых яблок. И потому, принимаясь за работу, всегда клал их в ящик письменного стола. А физик Гельмгольц поступал иначе. Разложив все мысленно по полочкам, он дожидался вечера и медленно поднимался на гору лесной дорогой. Во время такой прогулки приходило нужное решение.Словом, сколько умов, столько способов заставить мозг работать творчески. А нет ли каких-то строго научных правил? Одинаковы ли они для математиков, биологов, инженеров, поэтов, художников? Да и существуют ли такие приемы, или каждый должен полагаться на свои природные способности и капризы вдохновения?Это тем более важно знать, что теперь появились «электронные ньютоны» — машины, специальность которых делать открытия. Но их еще нужно учить.Решающее слово здесь принадлежит биологам: именно они должны давать рецепты инженерам. А биологи и сами знают о том, как мы думаем, далеко не все. Им предстоит еще активнее исследовать лабораторию нашего мышления.О том, как ведутся эти исследования, как постепенно «умнеют» машины, как они учатся и как их учат, — словом, о новой науке эвристике рассказывает эта книга.

Елена Викторовна Сапарина

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература