先日のJAWS-UG横浜 #16 DevOpsで発表させてもらった内容の技術的な部分。
AWS Amplify ConsoleはCD（継続的デリバリ）に特化したサービスに現在見えるが、以下のことを自前で実施してみました。
- 単体試験（unittest）がAmplify Console上で自動実施できるようにする
- シナリオ試験（Karate）がAmplify Console上で自動実施できるようにする
- 1, 2で実施した結果がHTMLでレポート出力され、ブラウザから表示可能なようにする（Amplify Consoleはビルド時に毎回インスタンスが割り当てられるので、ローカルに出力したものは基本的に破棄される）
- 上記が実施可能なamplify.ymlを作成する
結果
適用したamplify.ymlとサンプルアプリを以下にコミットしてあります。
どんなアプリか？
CIの対象としたアプリはCognitoのユーザ管理を簡単に実施できるWebサービスです。（Cognitoって承認とかユーザ削除とか、面倒なので）まだ作り途中ですが、ある程度機能が揃っていて画面もサーバサイドもしっかり実装されているので、こいつをCIしていきます。
クライアントはAngular 7、サーバはPython3.7のAWS Lambdaで実装しています。
単体試験とシナリオ試験をAmplify Console上で行えるようにする
amplify.ymlの編集がキモになるわけですが、Amplify Consoleは勝手にビルドマシンが用意されるため、色々とインストールが必要になります。
事前準備
CI/CDを行うために足りないものをインストールしていきます。（手抜きで全ての処理をpreBuildに含んでいます。）
AWS認証設定
Serverless Frameworkでサーバ側をデプロイする仕組みにしていますが、デプロイ用の権限はデフォルトでは用意されていないため、自前で用意します。
- mkdir -p ~/.aws
- echo "[${SLS_AWS_ACCOUNT_ID}]" > ~/.aws/credentials
- echo "aws_access_key_id = ${ACCESS_KEY}" >> ~/.aws/credentials
- echo "aws_secret_access_key = ${SECRET_KEY}" >> ~/.aws/credentials
unittest実行用にPython、Pipのインストール
Pythonはデフォルトのリポジトリだと3.4系までしかない？のでそれをインストールします。またunittestをHTML形式でレポート出力できるようにPyUnitReportをインストールします。
- yum update python34 -y
- yum -y install python34
- python3 --version
- curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
- pip3 -V
- pip3 install -r requirements_test.txt -t libs
- python3 tests/test_user_handler.py
PyUnitReportはrequirements_test.txtい記載しています。
pyunitreport==0.1.4
Karate実行用にJavaとMavenのインストール
KarateはMaven, Gradleで実行が可能ですが、今回はMavenで実行します。
- yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
- yum install -y apache-maven
Node.jsのDaemon化のためにforeverをインストール
本当はng e2eコマンドでKarateが実行されるようにしたかったのですが、手抜きでng serveを実施してその内容をDaemon化できるようにします。そのためにはforeverというツールがよさそうです。
- npm install -g forever
それぞれ単体試験とシナリオ試験を実行する
ここまでで事前準備が済んだので、実際に単体試験とシナリオ試験を実施してみます。またその結果をHTMLレポートとして出力しているので、S3の特定のバケットにアップロードします。
設定は以下のようになります。
# unittestによる単体試験とその結果のHTML出力、S3へのアップロード
- python3 tests/test_user_handler.py
- ls reports/html_report/ > file_path.txt
- aws s3 cp reports/html_report/`cat file_path.txt` s3://${REPORT_BUCKET}/index.html --profile=${SLS_AWS_ACCOUNT_ID}
:
:
# Karateによるシナリオ試験とその結果のHTML出力、S3へのアップロード
- mvn clean test
- ls target/
- cd target/surefire-reports/
- aws s3 cp ./ s3://${REPORT_BUCKET}/karate/ --recursive --profile=${SLS_AWS_ACCOUNT_ID}
- aws s3 cp ../karate.log s3://${REPORT_BUCKET}/karate/karate.log --profile=${SLS_AWS_ACCOUNT_ID}
それぞれS3には必要ファイルが出力されるため、確認をすると、バッチリ試験結果が出力されていました。
PyUnitReportによる単体試験結果
Karateによるシナリオ試験結果
まとめ
AWS Amplify Console自体はまだまだCD感の強いサービスですが、カスタマイズすることで一応CIっぽさを出すこともできました。とりあえず1本Amplify Console上で通るものをGitHubに置いているので、興味ある人は中身を見てもらえればと思います。