Интервью с Суджаем Сани, директором по тестированию в индийском Google

Интервью с Суджаем Сани, директором по тестированию в индийском Google

Мы привлекаем талантливых людей в разных странах через распределенную систему офисов, создавая региональные и глобальные центры разработки Google. В Индии было много способных инженеров, поэтому наш первый глобальный центр тестирования появился именно там, в Хайдарабаде. Сотрудники центра работают над ключевыми продуктами Google, и это помогает переходу от ручного тестирования (служба тестирования, вы помните?) к инженерному тестированию. Суджай Сани — директор по тестированию, который основал и возглавил направление продуктивности разработки в Индии.

— Индия находится далеко от главного офиса Google в Маунтин-Вью. Почему именно здесь появился столь важный технический отдел?

Суджай: Наш отдел формировался так же, как и любой другой в Google, команда собралась там, где была концентрация подходящих специалистов. Ключевой фактор появления отдела именно в Индии — не низкая стоимость рабочей силы, а наличие исключительных специалистов в этом регионе. Сейчас Индия — один из многих региональных центров, где работают и разработчики, и тестировщики, такой же, как в Лондоне, Нью-Йорке, Киркленде, Бангалоре и других городах.

Из регионального офиса мы выросли в глобальный центр. Сейчас Хайдарабад — это центр Азиатско-Тихоокеанского региона Google, офис в Цюрихе — европейского, а в Нью-Йорке — центр Восточного побережья США. Центры объединяют и организовывают работу более мелких офисов Google в своем регионе, они помогают экономить время и распределять ресурсы.

Хайдарабад стал не просто глобальным центром, но и кузницей кадров для всего Google. Многие инженерные решения для тестирования начинались именно здесь. Ребята из этого офиса работали над ключевыми проектами Google, что ускорило переход тестирования как службы к направлению продуктивности разработки.

— Какую роль сыграл индийский офис в эволюции тестирования Google?

Суджай: Как я уже говорил, наш региональный центр стал первым. Хотя мы открыли офис в Бангалоре, хайдарабадский центр (или сокращенно HYD) быстро стал глобальным хабом инженерных подходов к тестированию. С самого начала в HYD работали и инженеры по тестированию, и разработчики в тестировании, и большое количество временных и внешних сотрудников. Они занимались самыми значительными продуктами Google: Search, Ads, Mobile, Gmail, Toolbar и другими. В первую очередь они разработали инфраструктуру тестирования и фреймворк для автоматизации тестирования, чем сильно ускорили выпуск продуктов. В 2006–2007 годах в команде HYD работала примерно половина всех разработчиков в тестировании в Google. Говорят, что роль разработчика в тестировании укрепилась в результате усилий первого тестировщика, нанятого в HYD. Не знаю, правда это или нет, но мы сделали возможной трансформацию службы тестирования в направление продуктивности разработки.

К концу 2007 года мы бросили все силы на развитие команды в новых областях, уменьшение фрагментации команд и создание зрелого сообщества сильных инженеров, чтобы справиться с растущим количеством новичков. В начале 2008 года мы сами стали открывать региональные центры тестирования, чтобы команды разработки могли работать бок о бок с локальными командами тестирования. Теперь мы могли начать работать с до сих пор нетронутыми областями. У нас дошли руки до продвинутых средств обнаружения задержек, инструментов контроля производительности и стабильности клиент-серверных и облачных систем, механизмов выявления деградации и средств клиентского тестирования.

Тогда же произошло еще одно изменение — мы начали вкладывать время и ресурсы в облачное тестирование и инфраструктуру инженерных инструментов. Мы работали над проектами Cloud Code Coverage, Cloud Scalable Test Infrastructure, Google Toolbox, разными IDE и другими экспериментами, большинство из которых в итоге стали боевыми инструментами. Наша команда не только разрабатывала нужные инструменты для инженеров Google, но и создавала основную инфраструктуру для внешних разработчиков, работающих с открытым кодом. Инженеры из HYD работали над App Engine, Selenium, плагинами Eclipse, IntelliJ и другими проектами опенсорс-сообщества.

— Все это хорошие, важные проекты. А ты можешь привести пример проекта, целиком выполненного в HYD?

Суджай: Да. Например, программа Google Diagnostic Utility была полностью разработана в Хайдарабаде. С ее помощью наша служба поддержки работает с пользователями по диагностике проблем, которые у них возникают с продуктами Google. Эта программа упрощает получение технических подробностей систем и железа пользователя.

Есть и другие примеры. Наш отдел сосредоточен на разработке инженерной инфраструктуры, инструментов и тестов для всего Google. Для разработчиков мы создаем среду разработки, основную облачную инфраструктуру для компилирования, тестирования и измерения покрытия кода, делаем возможным любой статический анализ. Для тестировщиков мы разрабатываем систему для анализа нагрузки и производительности облачных сервисов Google, а еще создаем инструменты тестирования для таких важных продуктов, как Search, Enterprise, Gmail и Ads.

— Давай поговорим об этих инструментах. Даже названия звучат интересно. Ты упомянул инструмент, который измеряет покрытие кода, расскажи о нем подробнее. Эта тема очень популярна в блоге Google Testing.

Суджай: Покрытие кода — это метрика, которая показывает эффективность тестов для кода проекта. В традиционном подходе каждая команда должна выделить отдельные ресурсы (инженерные, аппаратные и программные) для измерения этого покрытия. А в Google есть специальная группа людей, находящаяся в Индии, которая следит за тем, чтобы все инженерные команды легко получали свои метрики покрытия кода. Для этого команда должна потратить всего пять минут, чтобы один раз настроить эту функциональность. После настройки у них будут все метрики проектов и сборок с централизованной системой просмотра и анализа отчетов.

Измерение покрытия поддерживается для тысяч проектов, всех основных языков программирования и миллионов файлов с исходным кодом. Инфраструктура покрытия интегрирована с облачной инфраструктурой Google для компилирования и сборки кода. Она масштабируется для постоянных изменений кода (происходящих ежеминутно!) и десятков тысяч сборок в день. Инфраструктура способна меняться вместе со стремительно растущей кодовой базой Google.

Еще в нашем арсенале есть вспомогательная система для назначения тестам приоритетов. С ее помощью определяются тесты, которые должны выполняться для конкретных изменений в коде. Это улучшает покрытие, прибавляет уверенности в качестве кода и ускоряет обратную связь. Тем самым мы экономим Google инженерные ресурсы.

— Похоже, это правильный подход к покрытию кода. А теперь расскажи о приложении Diagnostic Utility, которое ты упоминал.

Суджай: Diagnostic Utility задумали и реализовали разработчики в тестировании нашего центра в свое «двадцатипроцентное» время. Технических знаний обычного пользователя часто не хватает, чтобы дать нужную информацию для диагностики и отладки проблемы, а это приложение автоматически предоставляет эти данные.

Чтобы разобраться в проблеме пользователя, иногда нужны определенные технические данные. Это могут быть простые данные, которые клиент может предоставить (например, версия ОС), но бывает, что требуются подробности о версиях и конфигурациях приложений, поиск которых ставит пользователя в тупик.

Приложение Diagnostic Utility решает эту проблему. Теперь, когда службе поддержки нужна дополнительная информация о системе пользователя, они создают новую конфигурацию для этой утилиты, где перечисляют, какая информация требуется. Дальше пользователь получает по почте или скачивает с сайта поддержки небольшой (около 300 Кбайт) исполняемый файл, подписанный сертификатом Google. Этот файл диагностирует машину пользователя, собирает указанные в конфигурации данные и показывает их пользователю, чтобы он подтвердил их отправку в Google. Приложение хорошо воспитано — после отправки данных оно прибирает за собой и удаляется. Мы заботимся о конфиденциальности, поэтому все собранные данные отправляются только с согласия пользователя.

Служба поддержки пересылает данные разработчику для отладки. Приложение Diagnostic Utility делает работу команд клиентских приложений (например, Google Chrome и Google Toolbar) проще, а самому пользователю облегчает процесс получения технической поддержки.

— Ты пару раз упоминал тестирование нагрузки и производительности. Что здесь интересного расскажешь? Насколько мы понимаем, ваша команда активно участвует в тестировании производительности Gmail?

Суджай: Google выпускает очень много веб-приложений, и очень важно обеспечить быстрое взаимодействие пользователей с ними. А раз так, то тестирование производительности клиентской части — анализ скорости выполнения JavaScript и отображения страниц — обязательно должно проводиться перед каждым выпуском. Раньше на выявление причин задержек и последующую отладку могли уходить дни, а то и месяцы. Ребята из индийского отделения продуктивности разработки построили инфраструктуру для тестирования производительности фронтенда Gmail, чтобы покрывать самые важные действия пользователя. То, что пользователи делают чаще всего, должно проходить через тщательное тестирование производительности. Мы настраиваем специальные серверные конфигурации, тесты выполняются в контролируемой среде, которая минимизирует отклонения и помогает выявлять ухудшения в работе системы.

Наше решение состоит из трех частей:

— Предварительные тесты. Инженеры могут проводить тесты и измерять задержки перед отправкой изменений в коде в репозиторий. Это ускоряет обратную связь и снижает вероятность попадания багов в кодовую базу.

— Непрерывная сборка. Серверы тестирования синхронизируют последние изменения кода и тут же запускают соответствующие тесты, чтобы заметить и перехватить регрессию. Мы уменьшили время на обнаружение регрессии до нескольких часов или даже минут.

— Анализ задержек. Инфрастуктура выявляет изменения, из-за которых появилась задержка. Для этого весь комплект изменений делится на части, и тесты проводятся в контрольных точках.

Это решение уже помогло найти много критических багов до выпуска и сильно повысило качество продуктов. К тому же разработчики могут сами запускать тесты.

— Расскажи о каких-нибудь экспериментах. Чему вы научились на таких проектах?

Суджай: Мы экспериментировали с инструментами обратной связи, которые собирают нужные данные и предоставляют метрики командам, чтобы сделать их работу еще более эффективной. Сюда же входят инструменты визуализации кода, измерения сложности кода и другие подобные инструменты. Еще мы работали с расширенной средой разработки, которая совершенствовала привычные механизмы использования среды и метрик, чтобы повысить качество кода и пропускную способность команды. Еще был инструмент, который собирал информацию после выпуска продукта, чтобы разработчики могли принять правильные меры.

— Напоследок расскажи, что ты думаешь о глобальной организации тестирования. Ты ведь работаешь в компании, где разработка сильно распределена.

Суджай: Это непросто сделать, но мы показали, что это может работать. Я вынес несколько важных уроков.

Модель «следуй за солнцем»[72] хорошо работает, если правильные команды занимаются правильными проектами. Наша раскиданная по всему миру команда смогла справиться с испытаниями, пусть и не без ошибок. Очень важно иметь хороший процесс передачи работы между часовыми поясами. Тщательно выбирайте людей и проекты. Вам нужны хорошие командные игроки, неравнодушные к продуктам, которые вы создаете.

Нас очень выручило краудсорс-тестирование. Мы пользуемся огромным резервом талантливых специалистов в Индии. Разница во времени нам здесь нестрашна, и это действительно работает.

Чтобы победить, нужны талантливые специалисты, которым можно доверить ключевые проекты. Повторю, Индия была выбрана не потому, что Google хотел сэкономить на рабочей силе, — есть места и подешевле. Просто мы всегда старались поддерживать качество найма и условия работы на высоком уровне. Мы вносим большой вклад в Google, а наши сотрудники получают достойную карьеру. Все в выигрыше.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.