快速一键部署测试环境,降低环境配置风险

简介: 环境部署是软件测试很重要的一个环节,但也是比较耗时间的环节,很多企业经常是项目立项后,开始邮件申请服务器资源,再三催促审批通过后,进行手工部署搭建环境,然后解决各种依赖和修改各种配置文件。如何有效减少环境部署流程,提升环境搭建效率,并且保证环境配置质量安全呢?
环境部署是软件测试很重要的一个环节,但也是比较耗时间的环节,很多企业经常是项目立项后,开始邮件申请服务资源,再三催促审批通过后,进行手工部署搭建环境,然后解决各种依赖和修改各种配置文件。如何有效减少环境部署流程,提升环境搭建效率,并且保证环境配置质量安全?针对这些需求, 新型一站式研发效能平台,云效的环境管理系统提供了解决方案。

首先,解决测试服务器资源管理的问题
云效平台统一对测试服务器资源(包含:测试服务器、帐号)进行时间片管理(按时间进行申请占用的方式)。企业在后台申请机器信息,点击IP可查看服务器信息,点击更换可换其他服务器。同时能够对服务器进行部署、释放、延期、关联项目等批量操作,大幅度降低开发测试人员的时间管理成本,提升工作效率。

其次,快速一键部署测试环境及操作测试环境。
平台调度服务器脚本可进行一键动部署环境,全自动的编译构建,无需人工接入。部署过程中可以中止部署,查看部署日志。部署日志针对出现的问题,会给出指导建议。

再次,配置项管理中支持功能环境、自动化环境、性能环境。
配置独立的环境需要更多的时间和人力成本,云效平台配置环境中,支持三种环境,每种环境类型可以有自己的配置项和机器组关联,只要自动化选择想要配置的环境即可。修改的配置项需要手动在配置项管理中修改。

最后,查看服务器相关信息,监控服务器是否关闭。
服务器管理起来十分复杂,但是系统自动化的服务器管理,不仅降低了服务器管理成本,也极大地减少了因管理人员监控不到位造成的风险。

如果企业有需要接入测试环境管理,可以点击 http://ali-aegis.aliyun.com/help/help.html 查看使用帮助。

云效官网地址:http://yunxiao.aliyun.com


关于云效:

云效,是新型一站式研发效能平台,经过阿里巴巴多年先进的管理理念和工程实践沉淀,提供从“需求->编码->测试->发布->运维->运营”端到端的持续集成持续交付服务。云效引入敏捷研发、流式实时交付、自动化验证、柔性化管理,为企业用户提供公有云、专有云、混合云解决方案,解决研发过程中跨角色、跨组织、跨地区的协作问题的同时助力企业研发效能体系升级。



相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
MarS:微软开源金融市场模拟预测引擎,支持策略测试、风险管理和市场分析
MarS 是微软亚洲研究院推出的金融市场模拟预测引擎,基于生成型基础模型 LMM,支持无风险环境下的交易策略测试、风险管理和市场分析。
35 8
MarS:微软开源金融市场模拟预测引擎,支持策略测试、风险管理和市场分析
|
5月前
|
jenkins 测试技术 应用服务中间件
【专业测试技能】全流程掌握:部署测试环境的策略与实践
本文分享了关于部署测试环境的策略与实践。文章讨论了部署测试环境的全过程,包括服务如MySQL、Redis、Zookeeper等的部署,以及解决服务间的依赖和兼容问题。文中还介绍了使用Jenkins、Docker等工具进行部署的方法,并通过实战案例讲解了如何创建和管理Jenkins Job、配置代理服务器Nginx、进行前后端服务的访问和优化。最后,作者强调了提问的重要性,并鼓励大家通过互联网解决遇到的问题。
106 2
【专业测试技能】全流程掌握:部署测试环境的策略与实践
|
2天前
|
Java 测试技术 应用服务中间件
Spring Boot 如何测试打包部署
本文介绍了 Spring Boot 项目的开发、调试、打包及投产上线的全流程。主要内容包括: 1. **单元测试**:通过添加 `spring-boot-starter-test` 包,使用 `@RunWith(SpringRunner.class)` 和 `@SpringBootTest` 注解进行测试类开发。 2. **集成测试**:支持热部署,通过添加 `spring-boot-devtools` 实现代码修改后自动重启。 3. **投产上线**:提供两种部署方案,一是打包成 jar 包直接运行,二是打包成 war 包部署到 Tomcat 服务器。
24 10
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
4227 1
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
缓存 自然语言处理 并行计算
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
1435 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
724 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
201 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
77 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 XML 并行计算
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用YOLOX完成图像目标检测任务的完整流程,包括数据准备、模型训练、验证和测试。
293 0
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
3月前
|
Ubuntu API Python
Chat-TTS chat-tts-ui 实机部署上手测试!Ubuntu服务器实机 2070Super*2 8GB部署全流程
Chat-TTS chat-tts-ui 实机部署上手测试!Ubuntu服务器实机 2070Super*2 8GB部署全流程
89 1