はてなブックマーク

Karateとは？ Karateは、Cucumberと同様のBDD（ビヘイビア駆動開発）を行うためのフレームワークであり、Gherkinの文法を自然言語に近い形で記述できるユニットテストツールです。 REST-APIのテストの他、GraphQLやWebSocketなどにも対応しており、さらに、テストダブルやUIテストにも利用できるツールです。 (2021/03/15 v1.0.0 Release) この記事では、Karateを利用したAPIテストについて、いろいろと調査や検証した結果の内容をまとめています。 Basic な利用方法 Karateの基本的な利用の仕方について、説明しています。 #01 Quick Start Karateの紹介 サンプルシナリオの実行 #02 Reading By Example Karateのファイル構成や内容 サンプルシナリオの理解 テストスクリプト（fe

はじめに サーバーレスアーキテクチャでシステムの開発をする際に、自分の場合、大体は以下のような具体的なサービス構成図から設計に入ってしまうことが多くありました。 ただ、上記の内容って、実装レベルに近いモノであって、これまでの経験から何となく作成している感じだったんですよね。 そもそも、サーバーレスアーキテクチャについて、サービスの選択やアーキテクチャパターンの話はよく見かけるのだけれど、どのように設計していくのか、という点はあまり見かけません。 サーバーレスを活用することで、ビジネスロジックにより集中できる サーバーレスを活用することで、ビジネスのアジリティが向上する という話がある一方で、実装レベルの検討から入ってしまう状況は良くないし、実際に大きめのサーバーレスシステムを開発するとなると、いきなりアーキテクチャを具体化していくのは難しくなってきます。 そこで、今回は、自分の考えを整理す

CNCF（Cloud Native Computing Foundation）におけるサーバーレスの定義 CNCFでは、サーバーレス・コンピューティングのホワイトペーパーを公開しています（2018年）。 ここでは、以下のように定義されています。 A serverless computing platform may provide one or both of the following: Functions-as-a-Service (FaaS), which typically provides event-driven computing. Developers run and manage application code with functions that are triggered by events or HTTP requests. Developers deploy

はじめに UIテストにおける潮流 UIテストの自動化の代表格といえば、言わずとしれた Selenium でしょう。 最近では、Selenium をラップして、より使いやすくした Selenide も利用されているケースが増えているように思います。 自分自身も、Selenium のHTMLでテストシナリオを作成できる点や、Selenium IDE との組み合わせの良さに感激し、以前は積極的に利用していたものです。 ただ、上記の ノンプログラミングモデル だと、自由度が低く、ある程度の制限も出てくることから、最近では、WebDriverを利用した プログライミングモデル が主流になっているかと思います。 このモデルは、様々な言語に対応しており、多くの開発プロジェクトで利用できることは良いことなのですが、 プログラミングモデル の場合、個人的には、対応できるテストエンジニアに限りがあったり、メン

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

はじめに Serverless Advent Calendar 2017の12日目の投稿です。 ここでは、AWSベースのサーバーレスアーキテクチャで、主にFaaS（Function-as-a-Service）の利用を前提としますが、データキャッシュ（Cache）が必要な場合にどのように実現するのか、その技術解とお金（Cash）の関係について整理してみました。 サーバーレスアーキテクチャにしたは良いけど サーバーレスアーキテクチャをベースにすることで、処理数に応じてリソースの最適化を図れるので、スモールスタートしやすく、またマイクロサービス化しやすいので、積極的に検討するようにしています。 ただ、よく自社で課題になるのが、データキャッシュに関する処理。 例えば、何かしらのIDを持つイベントを受け取り、それに対して名称を付与するようなケース。AWS Lambdaでデータを処理して、Dynamo

Apache Flink とは？ 「Apache Flink」は、分散ストリーム処理プラットフォームのひとつのOSSです。 同類のモノとしては、「Apache Storm」や「Apache Spark Streaming」などがあります（同じApacheで、さすがに同類のモノを出し過ぎだろう、と私も思っています）。 他のプラットフォームとして異なる特長は、以下になります。 高パフォーマンス＆低レイテンシ（真のストリーム処理が可能） 耐障害性に優れる（自動でイベント処理継続） ストリーム処理、バッチ処理の両方をサポートし、高レベルのAPIが提供されるAll-in-One構成 Flink Stack Flinkの全体像です。 ストリーム処理だけでなく、バッチ処理も可能であり、CEP（複合イベント処理）やML（機械学習）、SQLライクなAPIも提供しています。 この辺りは、Sparkと似ています

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 分散ストリーム処理エンジンの群雄割拠の時代 ストリーム処理を実現する分散プラットフォームが、大分増えました。 何が良いか／悪いかは、プラットフォームに求める内容や、関連するエコシステムにも影響するため、一概には言えないですが、Apacheで提供されているOSSとして、情報をまとめたものがあったので、ポイントをまとめたいと思います。 AN OVERVIEW OF APACHE STREAMING TECHNOLOGIES https://databaseline.wordpress.com/2016/03/12/an-overview-o

RawGitは、2019年10月に、サービスを終了するとのことです。 https://rawgit.com/ RawGit is now in a sunset phase and will soon shut down. It's been a fun five years, but all things must end. GitHub repositories that served content through RawGit within the last month will continue to be served until at least October of 2019. URLs for other repositories are no longer being served. If you're currently using RawGit, please st

少し高度な自動化／テストツールの開発や、簡単にRESTサーバの開発に利用できないか、と思って、Goを少し学び始めました。 Goを学び始めるときに、自分なりに役に立ったサイトをまとめておきます。 公式サイト／日本語訳サイト The Go Programming Language Goの本家サイト。Go自体のダウンロードなどはこちらから。 golang-jp 公式サイトの日本語訳のサイト。 プログラミング言語 Go ドキュメント 公式サイトのドキュメント(https://golang.org/doc/) の日本語訳。golang-jp では翻訳されていないものを参照するときに便利。 リファレンス Effective Go GoらしいプログラミングをするためのTips集。 日本語訳は、こちらを参照すると良い。 Go Code Review Comments Goで書かれたコードをレビューする際の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?