Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
自動テストについて / Automated Testing
Search
mnuma
April 06, 2023
Technology
250
0
Share
自動テストについて / Automated Testing
mnuma
April 06, 2023
More Decks by mnuma
See All by mnuma
セキュリティチェックシートの話 / Security Check Sheet
mnuma
0
36
Datadogで始めるユーザー行動分析 / Getting Started with User Behavior Analysis Using Datadog
mnuma
0
84
Kubernetesの自動アップグレードについて / Upgrading GKE cluster
mnuma
0
220
AWS Auroraのスロークエリを Datadogで扱うまで / How to handle slow_queries_logs in AWS Aurora with Datadog
mnuma
0
990
Googleに学ぶDesign Docs / Learn from Google on Design Docs
mnuma
0
180
Observabilityを実践する / Pragmatic observability
mnuma
2
240
Kubernetes Case Studies #1@Makuake KubeCon NA 2019 Recap
mnuma
0
170
カオスエンジニアリングについてヤホーで調べてきました / Enter the chaos engineering
mnuma
0
130
Chaos Engineering 現状把握 / History Of Chaos Engineering
mnuma
0
380
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIコーディング時代における、ソフトウェアサプライチェーン攻撃に対する防衛術(簡易版)
soysoysoyb
0
170
Cortex Codeのコスト見積ヒントご紹介
yokatsuki
0
120
AIが書いたコードを信じられない問題 〜レビュー負荷を下げるために変えたこと〜 / The AI Code Trust Gap: Reducing the Review Burden
bitkey
PRO
8
1.4k
データを"持てない"環境でのアノテーション基盤設計
sansantech
PRO
1
160
「誰一人取り残されない」 AIエージェント時代のプロダクト設計思想 Product Management Summit 2026
mizushimac
1
1.9k
AI活用時代の事業判断高度化を導くエンジニアリング基盤 / 20260424 Atsushi Funahashi
shift_evolve
PRO
2
100
AI バイブコーティングでキーボード不要?!
samakada
0
640
Chasing Real-Time Observability for CRuby
whitegreen
0
290
Do Vibe Coding ao LLM em Produção para Busca Agêntica - TDC 2026 - Summit IA - São Paulo
jpbonson
3
160
AI와 협업하는 조직으로의 여정
arawn
0
540
AI時代のガードレールとしてのAPIガバナンス
nagix
0
310
プラットフォームエンジニアリングの実践 - AWS コンテナサービスで構築する社内プラットフォーム / AWS Containers Platform Meetup #1
literalice
1
220
Featured
See All Featured
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
270
Done Done
chrislema
186
16k
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
6.8k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.7k
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
350
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
170
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
330
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
730
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Collaborative Software Design: How to facilitate domain modelling decisions
baasie
1
200
Transcript
2023.04.05 Makuake 社内LT @mnuma 自動テストについて
@mnuma タモリ倶楽部が終了してしまって悲しいです。 自己紹介
信頼性の高い自動化テストの実施 開発者が主体となった承認テストの作成・管理、およ び承認テストの容易な複製・修正 「テスト自動化」は ハイパフォーマー達 のプラクティス インプレス出版「LeanとDevOpsの科学」 p.65
自動テストの「信頼性」
None
正しい 間違ってる 成功 OK 偽陰性 失敗 偽陽性 OK テスト結果 コード
テストにおける偽陽性と偽陰性
テストにおける偽陽性と偽陰性 偽陽性: コードが正しいがテスト結果が失敗してしまう。誤検知。 ・脆いテスト (brittle test, fragile test) ・信頼不能テスト (flaky
test) 偽陰性: プロダクトコードが誤っているにもかかわらずテストが成功してしまう。 ・空振り ・カバレッジ不足
https://testing.googleblog.com/2010/12/test-sizes.html テストサイズ における分類
「結合テスト」とは? 連携されるシステム動作全般? 「ユニットテスト」とは? ロンドン学派 vs デトロイト学派 「テストサイズ」 曖昧な概念なので計測可能な定義付けを行ったもの。 テスト範囲で語ると混乱が起きがち
Small Medium Large 単一プロセスで実行されるテスト。 上限: 60秒 単一マシン上で実行されるテスト。 上限: 300秒 制約なし。
上限: 900秒+ Enormous もっとやばいやつ
Small Medium Large 言語の実行環境だけで動かせるテスト コンテナを組み合わせて実行するテスト 本番同等の環境にデプロイして実施するテスト Enormous もっとやばいやつ
「忠実性」 どんどん本番 に近くなる Small Medium Large 単一プロセスで実行されるテスト。 上限: 60秒 単一マシン上で実行されるテスト。
上限: 300秒 制約なし。 上限: 900秒+ Enormous もっとやばいやつ 「スピード」 どんどん 遅くなる 「非決定的」 複雑化し 予測出来なくなる
「忠実性」 どんどん本番 に近くなる Small Medium Large 単一プロセスで実行されるテスト。 上限: 60秒 単一マシン上で実行されるテスト。
上限: 300秒 制約なし。 上限: 900秒+ Enormous もっとやばいやつ 「スピード」 どんどん 遅くなる 「非決定的」 複雑化し 予測出来なくなる より本番に近い状況でテスト可能になる反面、 準備が難しく、動作は遅く、非決定的になりがち。 テスト失敗時分析も難しくなる。
テストのコスパ ✗ ✗ ✗
理想的なテスト
テストピラミッド 70% 20% 10% https://testing.googleblog.com/2015/04/just-say-no-to-more-end-to-end-tests.html くらいの 比率が望 ましい
Manual base Manual base Large Medium Smalll
Manual base Large Medium Smalll 速度 決定性 70% 20% 10%
コスト 忠実性
Inverted pyramid ice cream cone ✗ Hourglass pyramid ✗ ◦
実際には色々な変遷を辿ると思う
Manual base Large Medium Smalll 速度 決定性 70% 20% 10%
コスト 忠実性 サイズダウン 戦略
テスト自動化の 原則
テスト自動化の8原則 5. 自動テストシステムの開発は継続的 におこなうものである 6. 自動化検討はプロジェクト初期から 7. 自動テストで新種のバグが見つかる ことは稀である 8.
「テスト結果の分析」という新たな タスクが生まれる 1. 手動テストはなくならない 2. 手動でおこなって効果のないテス トを自動化しても無駄である 3. 自動テストは書いたことしかテス トしない 4. テスト自動化の効用はコスト削減 だけではない テスト自動化研究会 https://sites.google.com/site/testautomationresearch/test_automation_principle
繰り返し使われるテストのコストを削減 開発アクティビティへの効用 動いたはずの機能が壊れることを発見出来る 手動で実施したほうがテストの品質が高い 記述されたことしかテスト出来ない 運用に時間がかかる 最初から自動化が考慮されてない場合大変 テスト結果分析という新たなタスクが生まれる メリット (Pros)
デメリット (Cons)
手動テストはなくならない ユーザビリティテストなど、そもそも自動化できないテストタイプが存在する。 システムに対してはじめて実行されるテストはテストケース自体の成熟度の観点 から、手動で実施したほうがテスト実行の品質が高いケースが多い。また、自動 化がうまく進行している機能テストの残り数%など、テストを自動化するコスト とベネフィットが釣り合わないケースもある。これらの事情によって、手動で実 施されるテストが無くなることはない。
まとめ 自動テストを行ってハイパフォーマーの仲間入りをしよう 偽陰性 / 偽陽性 でテストの信頼性を意識しよう テストサイズを意識してコスパのいいテストをしよう ピラミッド型を意識したテスト戦略を立てよう 高品質である手動テストを活かせるようにしよう
END