Azure DevOps

Ce guide explique comment integrer le client API JMeter de LoadFocus avec Azure DevOps pour les tests de performance automatises.

Etapes de configuration

1. Stocker les identifiants dans Azure Key Vault

Pour une gestion securisee des identifiants, stockez vos identifiants API LoadFocus dans Azure Key Vault :

  1. Creez un Key Vault dans Azure si vous n'en avez pas
  2. Ajoutez les secrets suivants :
    • loadfocus-api-key : Votre cle API LoadFocus
    • loadfocus-team-id : Votre ID d'equipe LoadFocus
  3. Configurez une connexion de service pour acceder au Key Vault depuis votre pipeline

2. Creer un pipeline Azure

Creez un nouveau fichier nomme azure-pipelines.yml dans votre depot :

trigger:
- main
- develop
pool:
vmImage: 'ubuntu-latest'
variables:
- group: loadfocus-variables # Groupe de variables contenant les references Key Vault
stages:
- stage: Build
jobs:
- job: BuildAndTest
steps:
# Vos etapes de build et de test existantes...
- stage: PerformanceTest
dependsOn: Build
condition: succeeded()
jobs:
- job: RunPerformanceTests
steps:
- task: NodeTool@0
inputs:
versionSpec: '16.x'
displayName: 'Install Node.js'
- script: |
npm install -g @loadfocus/loadfocus-api-client
displayName: 'Install LoadFocus JMeter API Client'
- script: |
loadfocus-api config set apikey $(LOADFOCUS_API_KEY)
loadfocus-api config set teamid $(LOADFOCUS_TEAM_ID)
displayName: 'Configure LoadFocus API Client'
- script: |
loadfocus-api jmeter run-test \
--name "AzureDevOps_$(Build.Repository.Name)_$(Build.SourceBranchName)" \
--thresholds "avgresponse<=200,errors==0,p95<=250" \
--format json > $(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json
displayName: 'Run Performance Tests'
continueOnError: false
- task: PublishBuildArtifacts@1
inputs:
pathtoPublish: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)'
artifactName: 'performance-test-results'
displayName: 'Publish Performance Test Results'
- stage: Deploy
dependsOn: PerformanceTest
condition: succeeded()
jobs:
- job: DeployApplication
steps:
# Vos etapes de deploiement...

3. Configurer un groupe de variables avec l'integration Key Vault

  1. Allez dans Pipelines > Library > Variable Groups
  2. Creez un nouveau groupe de variables nomme "loadfocus-variables"
  3. Liez-le a votre Azure Key Vault
  4. Ajoutez les variables suivantes en les liant a vos secrets Key Vault :
    • LOADFOCUS_API_KEY : Liee au secret loadfocus-api-key
    • LOADFOCUS_TEAM_ID : Liee au secret loadfocus-team-id

Configuration avancee

Utilisation de modeles YAML

Pour des etapes de test de performance reutilisables, creez un fichier modele performance-test-template.yml :

parameters:
testName: 'Default_Test'
thresholds: 'avgresponse<=200,errors==0,p95<=250'
waitTimeout: 1800
steps:
- script: |
loadfocus-api jmeter run-test \
--name "${{ parameters.testName }}" \
--thresholds "${{ parameters.thresholds }}" \
--waitTimeout ${{ parameters.waitTimeout }} \
--format json > $(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json
displayName: 'Run Performance Tests'
continueOnError: false

Puis dans votre pipeline principal :

- template: performance-test-template.yml
parameters:
testName: 'AzureDevOps_$(Build.Repository.Name)_$(Build.SourceBranchName)'
thresholds: 'avgresponse<=150,errors==0,p95<=200'
waitTimeout: 2400

Executer plusieurs tests

Pour executer plusieurs tests de performance en sequence :

- script: |
# Executer le test API
loadfocus-api jmeter run-test \
--name "API_Test" \
--thresholds "avgresponse<=200,errors==0" \
--format json > $(Build.ArtifactStagingDirectory)/api_test_results.json
# Executer le test UI
loadfocus-api jmeter run-test \
--name "UI_Test" \
--thresholds "avgresponse<=500,errors==0" \
--format json > $(Build.ArtifactStagingDirectory)/ui_test_results.json
displayName: 'Run Multiple Performance Tests'

Integration avec Azure Test Plans

Pour integrer les resultats de tests de performance avec Azure Test Plans :

- task: PublishTestResults@2
inputs:
testResultsFormat: 'JUnit'
testResultsFiles: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)/test-results.xml'
testRunTitle: 'Performance Tests'
displayName: 'Publish Test Results'
condition: succeededOrFailed()

Vous devrez convertir la sortie JSON au format JUnit :

- script: |
# Executer le test de performance
loadfocus-api jmeter run-test \
--name "AzureDevOps_Test" \
--thresholds "avgresponse<=200,errors==0" \
--format json > $(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json
# Convertir JSON en format JUnit (en utilisant un script personnalise)
node convert-to-junit.js \
$(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json \
$(Build.ArtifactStagingDirectory)/test-results.xml
displayName: 'Run Performance Tests and Convert Results'

Conseils pour l'integration Azure DevOps

  1. Jobs paralleles : Si vous avez plusieurs tests de performance, envisagez d'utiliser des jobs paralleles :

    jobs:
    - job: API_Performance_Test
    steps:
    # Executer le test de performance API
    - job: UI_Performance_Test
    steps:
    # Executer le test de performance UI
  2. Portes de deploiement : Utilisez les resultats des tests de performance comme porte de deploiement :

    - job: DeploymentGate
    steps:
    - script: |
    # Verifier si les tests de performance ont reussi
    if grep -q '"overallResult": "FAILED"' $(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json; then
    echo "##vso[task.logissue type=error]Performance tests failed"
    echo "##vso[task.complete result=Failed;]"
    fi
  3. Tableau de bord personnalise : Creez un tableau de bord personnalise pour visualiser les resultats des tests de performance au fil du temps.

  4. Notifications : Configurez des notifications pour les echecs de tests de performance :

    - task: SendEmail@1
    inputs:
    to: 'team@example.com'
    subject: 'Performance Test Failed'
    body: 'Performance tests failed to meet thresholds. See attached results.'
    addAttachment: true
    attachmentPath: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)/performance_results.json'
    condition: failed()

Pour plus d'informations, consultez la documentation Azure DevOps et la documentation du client API LoadFocus.