智慧城市

由於預期 DevOps 能縮短產品開發時間，並反覆更新產品，因此已經成為 IoT 專案中最為熱門的方法。不過，並非所有專案都適合使用 DevOps，特別是在處理關鍵任務系統時。

大多數問題都需要測試。DevOps 方法的目標是要加速開發、品質保證 (QA) 與生產團隊之間的意見回饋循環。這個方法要成功，部分是經由以自動化 QA 程序取代傳統開發與品保程序，因為各項變更都部署至生產環境中。

不過仍需要即時偵測可能碰上的任何測試失敗狀況，並加以緩解，例如退出最新變更或最新版本。如果是非關鍵系統，這或許是容易管理的妥協作法，但如果是關鍵任務系統，恐怕這會是無法接受的風險。

使用模擬進行 DevOps QA 程序

另一個辦法是針對關鍵任務系統執行進階模擬，讓 QA 工程師可以在部署生產裝置之前，先在實驗室裡套用變更，並執行迴歸測試。

在很大程度上，這已經達成其目標。網路與 IoT 模擬工具供應商 Gambit Communications 技術長 Uwe Zimmermann 表示：「對於像軟體即服務 (SaaS) 這樣的非關鍵系統來說，免費試用版基本上就是一種實驗室，讓一般使用者可以執行 QA 程序。」不過，關鍵任務系統就需要進行更嚴苛的測試。

因此，目前的挑戰是要將生產系統模擬到一定程度，足以盡快偵測到問題。IoT 系統多半是從許多子系統 (通常是由第三方提供) 建構起來的，造成難以預料的相依性。因此，在一個元件上進行變更，可能會對整個系統造成連鎖反應，於是就必需經常針對整個系統執行自動化迴歸測試。

另一個挑戰是 IoT 系統的動態本質。如果在某個 IoT 網路上新增更多節點，那麼網路上的某些部分可能會更快出現瓶頸。如此一來，就可能導致非線性效能降低，需要仔細規劃能力與監控方法。

模擬不僅只是需要解決這些問題，還必需要快速解決。如果 DevOps 的意見回饋循環越短，那麼測試的時間就會越短。如此一來，問題就會變成：我們可以重新將 IoT 模擬器的速度設定到多快，以便在分配到的時間內執行迴歸測試？

此外，DevOps 將過去各自為政的團隊結合在一起，這也意味著開發與 QA 團隊之間的「高牆」已經打破，他們可以在測試計劃中一起協同合作。不過，雖然這可以加速開發，但也帶來新的壓力。「將這些障礙移除，同時也表示人多手雜，這也會造成問題。」Zimmermann 解釋道。為了讓工作順利進行，模擬器必需符合 DevOps 管道，並提供所有相關人員都可以使用的結果。

為關鍵任務 DevOps 打造更好的模擬器

Zimmermann 表示，為了滿足這些需求，模擬器必需在四個領域中出類拔萃：

• 完整性：模擬器必需涵蓋生產環境中需要測試的各方各面。這包括能夠大規模模擬複雜的情境，例如高流量、網路中斷或出現安全漏洞等。模擬器也應該能夠重現罕見但可能造成嚴重後果的不受控危機情境。
• 速度：現實世界情境可能要花個幾天、幾週甚至幾個月的時間才能展現出來。但測試人員必需在幾分鐘或幾小時內就重現這些情境，這表示模擬器必需具備高效能與高可擴充性。模擬器也必需能夠應付裝置數量可能增加，以及需求非預期激增的情況。
• 靈活性：良好的模擬器必需能夠適應任何自動化工作流程管道。這個工具需要具備靈活的 API，且支援許多種程式語言。此外，IoT 應用程式的技術一向變化快速，因此模擬器也應具備靈活性，才能不斷應付各種變化球。
• 決斷力：模擬器需要重現問題，讓多個團隊能夠一起調查並解決這些問題。對 DevOps 來說，這是必要的協同合作，讓身懷不同技能與系統知識的人都能存取程式碼。每一項變更都需要進行檢視、驗證與測試。

IoT 模擬器的目的是應付各種挑戰

因此，Gambit Communications 特別針對開發與測試網路應用程式的需求，開發了 MIMIC Simulator。許多大型組織，如 Cisco、IBM、HP 與 Intel，都已經使用這項產品好一段時間，來開發網路應用程式，而現在，為了開發 IoT 應用程式，這項工具的使用率也越來越高。

MIMIC Simulator 的主要目標是在測試中展示系統的實際互動狀況。一般來說，在 MIMIC Simulator 中建立模擬 (「模型」) 涉及記錄實際裝置 (或環境) 在測試中與系統的互動狀況。據此，MIMIC Simulator 工具會從這些記錄中推斷出一個基本模擬。

接著，使用者可以自訂此一基本模擬來達成預期效果，例如全面測試案例、邊界條件、規模、處理等等。每一種情境都會模擬一個特定狀況，而 MIMIC Simulator 可以執行各種數量的情境，例如迴歸測試套件中的各種情境。

「如果系統無法區分模擬與現實環境之間的差異，那模擬就成功了。」Zimmermann 表示。

MIMIC 模擬器最出名之處，就是能以線性方式根據 CPU 電源調整規模。這項工具可以從單一工作站模擬最多 100,000 台裝置，若是在多主機環境中，甚至可以模擬到最多 1 百萬台裝置。其設計是要與實驗室中的設備整合，以便即時控制物理實體與模擬實體。

而 Intel^® 處理器就是成就其靈活性的關鍵。根據 Zimmermann 的說法，進行大型模擬需要使用至少 32 核心的 Intel^® Xeon^® 處理器，以及 256 GB 的 RAM。許多客戶在各種主機 (虛擬主機或實體主機都有) 上執行 MIMIC Simulator，以建立規模更大、更為動態的模擬。

Zimmermann 表示，無論是哪一種模擬，最關鍵的是與測試中系統的連結。為了確保支援 IoT 系統，Gambit Communications 已經新增一系列通用網路通訊協定，如 MQTT、CoAP 與 HTTP/S。從程式設計的角度來看，工程師可以使用 Java、C++、Go、Python、Perl、TCL、JavaScript、PHP 或 OpenAPI 來控制 MIMIC Simulator。這個工具支援經由 Docker 進行規劃，以便搭配工作流程自動化管道使用。

部署模型也同樣靈活。Zimmermann 表示，大約 60% 的使用者是在內部執行模擬，10% 的使用者則是在實體隔離實驗室中執行模擬。其他使用者則會至少在雲端上執行部分模擬，以盡可能節省成本。

針對 DevOps 工作流程進行關鍵任務模擬

正因為這種開放性與靈活性，再加上 MIMIC Simulator 的速度與決斷力，才能為關鍵任務工程團隊打造出真實可行的 DevOps QA 程序與迴歸測試。此外，為了能夠不斷反覆更新，同時縮短開發時間，技術組織也善加利用此一平台來執行各種工作，從技術訓練、銷售展示，到建立 IoT 裝置前置硬體的模型，幾乎無一不包。

現在，由於能夠執行大規模進階模擬，關鍵任務系統，以及建構這些系統的工程師，終於可以享受現代化工作流程所帶來的優勢，並以多年來與消費性裝置一樣的方式來反覆更新 IoT 範例，使其發揮最大效益。

關鍵數位轉型，就從現在開始！
 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。