Анализ платформы тестирования с открытым исходным кодом RunnerGo
Анализ платформы тестирования с открытым исходным кодом RunnerGo

Как инженер по тестированию, работающий уже 3 года, я всегда был очень недоволен инструментами тестирования. По сравнению с должностями в области исследований и разработок, существуют различные инструменты, которые могут охватить весь рабочий процесс. Инструменты тестирования, такие как jmeter, более заметны в тестировании производительности, а другие аспекты больше зависят от различных плагинов или других инструментов. Недавно я попробовал платформу тестирования с открытым исходным кодом RunnerGo. Лично я считаю, что это больше похоже на направление разработки всех инструментов тестирования: платформа тестирования, которая может охватывать весь процесс тестирования. Сначала позвольте мне рассказать вам, почему ее рекомендуют. Я приложу описание официального сайта RunnerGo и адрес с открытым исходным кодом.

Ссылка на официальный сайт: https://www.runnergo.com.

GitHubадрес:https://github.com/Runner-Go-Team/

Адрес Гитеhttps://gitee.com/Runner-Go-Team

Почему RunnerGo — это направление разработки инструментов тестирования?

  • Открытый исходный код: RunnerGo использует более слабую версию Apache-2.0. licenseОткрытый исходный протокол кода, призывающий разработчиков к совместной работе над Открытым исходный код Внести вклад.
  • Платформизация. Совместная работа в команде должна быть направлением развития интернет-инструментов, а платформизация может лучше способствовать сотрудничеству.
  • Полный стек: поддерживает отладку из интерфейса - управление сценарием - Тестирование производительности - тест автоматизации. Одна платформа охватывает весь цикл тестирования.
  • Простота в использовании: встроены различные инструменты тестирования без необходимости загрузки различных плагинов.,Вы можете протестировать это прямо сейчас.

Введение в функцию RunnerGo:

Управление интерфейсом: RunnerGo поддерживает функции отладки API, такие как управление средой, утверждения, переменные и т. д., а также поддерживает импорт из различных инструментов отладки API. Лично я считаю, что RunnerGo может поддерживать функцию отладки API.

Тестирование сценариев: уникальная конфигурация визуального потока сцены RunnerGo позволяет напрямую вводить интерфейсы из управления интерфейсами. Интерфейсы отображаются на фоновом холсте в виде карточек. Вы можете добавлять условные контроллеры, контроллеры ожидания и подключать эти интерфейсные карты для настройки сцены. , это действительно кажется очень интуитивно понятным, дайте ему хороший обзор.

Тест производительности: RunnerGo очень эффективен в тестировании производительности. Он разработан на основе языка go и легче, чем jmeter, а результаты теста более точны. Он также имеет распределенную архитектуру, что упрощает поддержку крупномасштабных сценариев тестирования.

Автоматизированное тестирование. RunnerGo в настоящее время поддерживает автоматическое тестирование интерфейса, запланированные задачи и наборы вариантов использования. Автоматизация пользовательского интерфейса и другие функции будут поддерживаться в будущем.

Преимущества RunnerGo по сравнению с традиционными инструментами тестирования

Будучи веб-платформой, RunnerGo может выполнять управление интерфейсом, редактирование сценариев, редактирование сцен и управление отчетами в режиме онлайн, чего нет в традиционных инструментах тестирования.

RunnerGo поддерживает просмотр состояния сервера в режиме реального времени, отчеты о тестировании и журналы отладки при тестировании производительности, а также поддерживает отправку отчетов о тестировании в указанные почтовые ящики. Однако jmeter по умолчанию не поддерживает мониторинг производительности и может быть реализован только в режиме графического интерфейса путем расширения. плагин прослушивателя. В режиме без графического интерфейса можно создавать только отчеты о результатах.

При использовании jmeter управление интерфейсом и тестирование производительности обычно выполняются отдельно или для управления интерфейсом используются другие инструменты отладки Api (например, Apipost), а затем в jmeter настраивается скрипт, но на самом деле тестирование производительности должно основываться на управлении интерфейсом. Да, RunnerGo может напрямую ссылаться на отлаженный интерфейс из управления интерфейсом, настраивать сценарий, а затем на его основе проводить непрерывное тестирование и автоматическое тестирование, чтобы тестирование производительности можно было выполнять непосредственно на этапе тестирования интерфейса.

Установка RunnerGo

1. Если тест интерфейса общедоступной сети,Можно использоватьsaas:https://saas.runnergo.com

2. Если вы используете версию с открытым исходным кодом для ее самостоятельного развертывания, вы можете обратиться к https://wiki.runnergo.cn/docs/42

Примечание. Если вы столкнулись с ситуацией, когда после развертывания проверка давления выдает сообщение «недостаточно ресурсов», конфигурация печатной машины является недостаточной. Для настройки хоста рекомендуется использовать 8C16G.

Лично я считаю, что концепция дизайна RunnerGo очень продвинута. Будучи недавно выпущенной платформой, она уже имеет прототип будущих инструментов тестирования. Я также надеюсь, что по мере развития версии функции RunnerGo будут становиться все более и более совершенными.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose