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継続的なネットワークテスト自動化
DevOpsパイプラインにおける継続的テスト
変化のペースに対応する
ネットワークがよりソフトウェアセントリックになるにつれて、技術革新は5年前には想像もできなかった速度に加速しています。これは、ネットワーク機器メーカーにとって、競争に勝ち抜くために必要な迅速な開発サイクルに追いつくという大きな課題を生み出しました。また、顧客であるサービスプロバイダーやエンタープライズITマネージャー向け製品のリリースにおける絶え間ない変化という課題も生じさせています。
最近のガートナーのレポートでは、アナリストは「2025年までに、I&O組織の70%がデジタルビジネスイニシアチブをサポートするために、組織構造に対して多様なアプローチを採用するでしょう。これは2020年の10%と比較して増加しています。」*と予測しています。
その多様な構造の一部には、デジタルトランスフォーメーションと導入を検証するための継続的なテスト自動化を含める必要があります。
アジャイル開発は変化のペースを加速させ、それによって検証と展開のペースも加速されます。
*Gartner, Adopt New I&O Organizational Structures to Drive Digital Transformation, Mark Margevicius, Duncan Prosser, 14 August 2020
継続的テスト自動化はDevOpsの鍵です。
DevOpsとアジャイルの原則は、自動化とデータ管理の実践の改善を促進します。これらの手法は、DevOpsの継続的インテグレーション (CI) と継続的デリバリー (CD) という全体目標をサポートする包括的な継続的テスト (CT) を必要とします。
CT機能は、開発および品質保証（QA）業務全体でラボの最適化とテスト自動化を統合することにより、最適なテストプロセスを実現します。
また、再現可能な環境の共有を通じて、容易に配布可能な組織的知識を生成します。これにより、統合された開発-QAワークフローを通じて生産性の向上を実現します。最終的な結果として、テストラボ環境全体とテストプロセスが最適化されます。
DevOpsの世界における継続的テスト
ガートナーは、2020年にインフラストラクチャと運用に影響を与える最大のトレンドは、自動化アーキテクチャが不可欠になっていることであると指摘しています。
デジタルビジネスをサポートするために、I&Oリーダーは予測不可能な需要に対応し、予測可能な品質を提供し、より少ないリソースでより多くのことを行う必要があります。そのため、自動化は彼らのチームにとって不可欠な実現要因となりつつあります。*
これは、デジタルビジネスをホストするネットワークをテストするために設計されたテストラボも、そのトレンドの一部である必要があることを意味します。テストチームは、テスト自動化を展開し、スクリプト作成の取り組みをCD/CI/CT/CDプロセスのすべてのフェーズに活用することで、よりスマートに作業するために進化する必要があります。
*Gartner, Top 10 Trends Impacting Infrastructure and Operations for 2020, Ross Winser, David Cappuccio, 14 April 2020
DEVOPSはラボ運用に依存
変化のペースにより、テストチームは進化を余儀なくされており、組織の運用上およびビジネス上の目標を達成するために、スクリプトによる自動化を取り入れています。しかし、テストベッドのセットアップと解体が手動で行われている場合、テストの自動化だけでは不十分です。
特定のテストシナリオ向けに設計された、変更されることのない固定のテストベッドでは、ラボにおける機器の利用率が低下します。他のシナリオのテストが必要になった場合、その固定テストベッドはほとんど役に立ちません。これは、個々の独自のテストシナリオごとに個別のテストベッドを導入する必要があることを意味します。
手動で構成される動的テストベッドは、各テスト実行ごとにセットアップに時間がかかり、セットアッププロセス中に人為的ミスが発生しやすくなります。また、テストベッドのセットアップにかかる時間は、テストの実行に使用できたはずの機器にとってアイドル時間となります。
このソリューションは、テストケースの自動化と並行してラボ運用を自動化することです。ラボ運用および管理ソリューションを使用することで、テスト機器の利用率が向上し、全体のテストサイクルが短縮され、人為的ミスや機器の摩耗による遅延が解消されます。
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テストを高速化し、効率を向上させます。Testing as a Service (TaaS) は、製品テストに対する自動化された、高速で再現性のある正確なアプローチを提供します。テスト機器への投資を最小限に抑えながら、ネットワーク投資を最適化します。
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