Unser Kunde, eines der weltweit größten Energieunternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, seinen gesamten Betrieb bis 2050 oder früher vollständig CO2-neutral zu stellen,
Das bedeutet, dass auch der Ressourcenverbrauch der IT-Systeme (und damit die CO2-Emissionen und die Betriebskosten) minimiert werden müssen. Gleichzeitig muss aber auch die IT-Infrastruktur weiterwachsen, um mit der geschäftlichen Nachfrage Schritt zu halten.
Die QA-Herausforderung bei der Cloud-Migration und der DevOps-Transformation
Bei diesem Übergang zu einem Cloud-zentrierten Ansatz und einem DevOps-Bereitstellungsmodell benötigte die IT-Abteilung unseres Kunden:
- Ein neues Framework für die Softwarebereitstellung und -tests, um das alte Framework zu ersetzen. Dieses war nicht mehr schnell und skalierbar genug, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Dazu gehörten u.a. Prozesse, Toolchain und Infrastruktur für Leistungstests.
- Die nahtlose Integration von Testprozessen während der Softwareentwicklung und -bereitstellung. Dies erforderten eine sorgfältige Koordination und Maßnahmen zur Risikominderung, um den Betrieb auch während der Umstellung sicher aufrechtzuerhalten.
Der Kunde suchte daher einen Partner mit umfassenden Kenntnissen im Bereich Testing, aber auch mit Expertise für Technologieeinführungen, um eine Plattform zu schaffen, die mit den Veränderungen im Unternehmen Schritt hält und gleichzeitig laufende Nachhaltigkeitsinitiativen unterstützt.
Expleo-Lösung: Cloud-basiertes Framework für Performance-Testing inklusive Überwachungsfähigkeit
Mit AWS als Plattform der Wahl hat Expleo eine Cloud-basierte Lösung entwickelt, die Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) Services nutzt, um unser Performance-Test-Framework zu hosten. Durch die Bereitstellung von skalierbarer Rechenkapazität in der AWS-Cloud reduziert Amazon EC2 die Hardwarekosten und ermöglicht es unserem Team, Anwendungen schneller zu entwickeln und bereitzustellen.
Expleo verwendete seine praxiserprobten, proprietären Templates zur Anwendungs- und Komponentenbereitstellung als Teil dieser Toolchain. Diese wurden durch einen kundenspezifischen Python-Code ergänzt, um großen, weltweit verteilten Einsatzteams die Möglichkeit zu geben, Produktionslasten für mehrere Projekte im vollen Umfang auszuführen.
Dadurch konnte der Kunde die Rechenressourcen bei unterschiedlichen Projektanforderungen einfach nach oben oder unten skalieren. Expleo verwendete dazu verschiedene AWS-Instanzklassen – maßgeschneiderte Kombinationen von CPU, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Netzwerkfunktionen, die jeweils für spezifische Arbeitslastanforderungen entwickelt wurden. So stellten wir sicher, dass immer die kosteneffizientesten Instanzklassen bereitgestellt wurden, um die unterschiedlichen Anforderungen der Projekte zu erfüllen.
Das nicht-funktionale Test-Framework von Expleo ermöglichte es, die Tests als Service-on-Demand durchzuführen. Das Framework fügte sich nahtlos in den CI/CD-Prozess des Entwicklungsteams ein und unterstützt sowohl Jenkins als auch Azure DevOps (ADO) Pipelines. Nach dem Zusammenführen, Erstellen und Bereitstellen des Codes wurde eine nicht-funktionale Testpipeline von der Entwicklerpipeline ausgelöst, die die Bereitstellung der Testinfrastruktur und die Ausführung einer Reihe von nicht-funktionalen Tests, einschließlich Leistungs-, Belastungs- und Ausfallsicherheitstests, steuert.
Die Software-QA-Analysten und Testautomations-Experten von Expleo arbeiteten mit Architekten, Operations-Teams und Entwicklern zusammen, um eine optimierte Überwachungs- und Beobachtungsfunktion zu schaffen. Sie boten Anleitungen zur Code-Instrumentierung, zu Best Practices für die Fehler- und Ereignisprotokollierung, zur Konfiguration von Performance-Monitoring-Tools und zur Erstellung von Splunk-Dashboards, die genaue Analysen über das Unternehmen und das operative Geschäft ermöglichen.
Vorteile für die Kunden: schnellere Softwareentwicklung und Kosteneinsparungen
Die Zusammenarbeit mit Expleo ermöglichte es dem Energieunternehmen, seine Softwareentwicklung neu aufzustellen, sich an den Nachhaltigkeitszielen zu orientieren und gleichzeitig erhebliche Betriebs- und Kosteneinsparungen zu erzielen:
- Reduzierung der energieintensiven Legacy-Rechenzentren durch die Nutzung von AWS EC2.
- Verbesserung von drei der vier wichtigsten Google DORA-Metriken:
– Vierfache Steigerung bei der Softwarebereitstellung (jährlich)
– Verringerung der Fehlerquote bei Änderungen
– Verringerung der Zeitspanne bis zur Wiederherstellung bei Produktionsvorfällen - Durch den Wechsel von festen Rechenzentrumsservern zu einem flexiblen, verbrauchsbasierten Modell auf AWS werden jährliche Einsparungen von über 250.000 US-Dollar bei Infrastruktur- und Lizenzkosten für ein Projekt erzielt.
- Überwachbarkeit:
– Kontinuierliche Überwachungsfunktionen für eine schnelle Problemlösung, die die Zuverlässigkeit und Leistung der Software verbessern.
– Echtzeit-Transparenz der Kosten, die eine genaue Planung der Infrastrukturkosten ermöglicht.
