Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
エンジニア総出でE2Eテストを自動化した話 / genbaweb01
Search
Yuichi Goto
July 12, 2017
Technology
2.1k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
エンジニア総出でE2Eテストを自動化した話 / genbaweb01
Web現場Meetup〜GMOペパボ×ピクスタ〜エンジニアによる技術・組織改善の裏側(2017/07/12)
Yuichi Goto
July 12, 2017
More Decks by Yuichi Goto
See All by Yuichi Goto
[JA] Domain Modeling with Vanilla Rails: 「操作」から再考するRailsの設計論
yasaichi
4
1.8k
[Teaser] Type-Safe Lightweight DDD with Effect Schema
yasaichi
3
640
Google Cloud を用いたソフトウェア開発の内製化組織の早期立ち上げの実現 / Rapid Establishment of In-House Software Development Teams Using Google Cloud
yasaichi
1
1.7k
[EN] Robust and Scalable API Gateway Built on Effect
yasaichi
3
510
Effectで作る堅牢でスケーラブルなAPIゲートウェイ / Robust and Scalable API Gateway Built on Effect
yasaichi
9
2.6k
あるRailsエンジニアがビジネスリーダーに転身するまで
yasaichi
9
3.5k
Active Recordから考える次の10年を見据えた技術選定 / Architecture decision for the next 10 years at PIXTA
yasaichi
50
23k
Active Recordから考える次世代のRuby on Railsの方向性 / Directions for the next generation of Ruby on Rails: From the viewpoint of its Active Record
yasaichi
38
22k
ピクスタのエンジニアリングとCircleCI / Software Engineering with CircleCI at PIXTA
yasaichi
1
510
Other Decks in Technology
See All in Technology
構造で守らせる データ・法務・セキュリティ・開発チームとつくる AI時代のデータガバナンスとデータ基盤のリアル
legalontechnologies
PRO
3
790
AIエージェント統制はAPIから——押さえるべき5つの要素
nagix
0
120
Oracle Database Security 詳細解説
oracle4engineer
PRO
1
250
Lint の層を組み直した話
bengo4com
2
300
In-Context Learning再入門。ICLの勾配降下的解釈の研究動向を追ってみる。
dai08srhg
0
120
Devin プロモコードの受け取りと適用(2026.10.27)
kinopeee
1
850
Software Engineering in an AI-Driven World
erikjhordan_rey
0
100
2拠点SRE活動始めてみた | sogaoh's LT @ ホンマでっかSRE勉強会 #3
sogaoh
PRO
0
240
IBC 2026 動画技術関連レポート / IBC 2026 Report
cyberagentdevelopers
PRO
2
110
慶應義塾大学 AI実践05 論文執筆の仕組み化
keio_smilab
PRO
6
3.6k
仕様駆動開発の、その先へ。決める力と確かめる仕組み
inariku
1
170
20261016_Nagoya Tech Talk #4 データ活用のリアル AIも人も間違える
bessaralink55
0
130
Featured
See All Featured
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
350
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
464
34k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
390
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.4k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
47k
Paper Plane
katiecoart
PRO
5
54k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
31k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.9k
HDC tutorial
michielstock
2
1k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
300
Transcript
ΤϯδχΞ૯ग़ͰE2EςετΛ ࣗಈԽͨ͠ Yuichi Goto (@_yasaichi) July 12, 2017 @ WebݱMeetup
self.inspect • ϐΫελגࣜձࣾ ɹ ٕज़ਪਐνʔϜϦʔμʔ • Twitter: @_yasaichi • GitHub:
yasaichi • Blog: http://web-salad.hateblo.jp
ϐΫελͷ͝հ
ձࣾ֓ཁ • ઃཱ: 20058݄25 • ैۀһ: ୯ମ75໊ʢ3݄࣌ʣ • ཧ೦: ΠϯλʔωοτͰϑϥοτͳੈքΛͭ͘Δ
• ࣄۀ༰: PIXTA, fotowaͷӡӦ
https://pixta.jp σδλϧૉࡐͷΦϯϥΠϯϚʔέοτϓϨΠε 6ϲࠃޠల։த
https://fotowa.com ग़ுࡱӨϚονϯάαʔϏε
ຊ
ຊൃදʹ͍ͭͯ • ͢͜ͱ: • ͳͥE2EςετΛࣗಈԽ͢Δඞཁ͕͔͋ͬͨ • ͬͯΑ͔ͬͨ͜ͱɺ৽ͨʹݟ͖͑ͯͨ͜ͱ • ͞ͳ͍͜ͱ: •
E2Eςετʹؔ͢Δٕज़తͳ༰
Agenda എܠͱత ɹ ࣮ࢪ༰ͱՌ ɹ ͬͯΑ͔ͬͨ͜ͱ ɹ ࠓޙͷ՝
PIXTAͷߏ • ෳΞϓϦέʔγϣϯͰߏ • ຊମ: ϞϊϦγοΫͳRailsΞϓϦέʔγϣϯ • ↑͔ΒΓग़ͨ͠ෳͷϚΠΫϩαʔϏε • ओͳϑϨʔϜϫʔΫRailsͰɺࣗಈςετΛ
RSpecͰهड़
Ruby/RailsपΓͷվળͷྺ࢙ • 2015: ৽ଔೖࣾޙͷॳλεΫ͕Ruby 2ܥͷ ɹɹɹɹΞοϓάϨʔυʢʂʣ • 2016: ࣗಈςετߴԽ →
֦ॆ Rails 4ܥΞοϓάϨʔυ • 2017: ٕज़ਪਐνʔϜ݁ ΞοϓάϨʔυ࡞ۀΛϝϯόʔʹҠৡத ࠓͷ͜͜
2016࣌ͷࣗಈςετঢ়گ • Model/Controller spec: ී௨ʹ͋Δ • Request Spec: ͪΐͬͱ͋Δ •
Feature Spec: օແ → ϒϥβ͔Βૢ࡞ͨ࣌͠ʹຊʹಈ͘ͷʁ
Ͳ͏ͳΔ͔ͱ͍͏ͱ… • େنͳϦϦʔεΛߦ͏߹ 1. ςετγφϦΦʢ͍ͬͺ͍ʣΛ༻ҙ 2. ϢʔβʔαϙʔτͷํͳͲʹڠྗΛཁ 3. શһͰ֤γφϦΦΛख࡞ۀͰ֬ೝ =
खಈͰେྔͷE2EςετΛ͍ͯͨ͠
E2EςετΛࣗಈԽ͢Δͧʂ • ݐલ: Ruby/RailsͷΞοϓάϨʔυΛ҆શ͔ͭ ܧଓతʹߦ͍ͬͯͨ͘Ί • ຊԻ: • ຖճଞ෦ॺͱͷௐ͢ΔͷΛΊ͍ͨ •
ख࡞ۀʹΑΔ֬ೝ͕େมͳͷͰΊ͍ͨ
Agenda ɹ എܠͱత ࣮ࢪ༰ͱՌ ɹ ͬͯΑ͔ͬͨ͜ͱ ɹ ࠓޙͷ՝
E2Eςετ߹॓Λ։࠵ • طଘͷςετγφϦΦΛFeature SpecԽ͢Δ • ର: 57γφϦΦ • ظؒ: 2िؒʢ10Ӧۀʣ
• νʔϜϝϯόʔ: 9໊
ϓϩδΣΫτମ੍ਤ E2Eςετ߹॓νʔϜ PM: ࢲ … ΞϓϦέʔγϣϯΤϯδχΞ: 8໊ ΤϯδχΞϦʔμʔ ࢧԉ ϦʔμʔͱϓϩδΣΫτͷ
ؔΘΓʹ͍ͭͯޙ΄Ͳ
Ռ • ظؒʹରγφϦΦશͯΛFeature Specʹ མͱ͠ࠐΈɺmasterʹmergeͰ͖ͨ • Feature SpecΛॻ͖׳Ε͍ͯͳ͍ϝϯόʔͷ εΩϧΞοϓ͕Ͱ͖ͨ →
ܧଓతͳΞοϓάϨʔυͷͨΊͷج൫͕Ͱ͖ͨ
߹॓Ҏ߱ͰͷมԽ • Rails 4ܥͷΞοϓάϨʔυ࣌ͷϓϩηε 1. ࣗಈςετ͕௨ΔΑ͏ʹؤுΔ 2. stagingڥͰ؆୯ͳಈ࡞֬ೝΛ͢Δ → ҎલΑΓ͘ਐΊΒΕΔΑ͏ʹͳͬͨ
Agenda ɹ എܠͱత ɹ ࣮ࢪ༰ͱՌ ͬͯΑ͔ͬͨ͜ͱ ɹ ࠓޙͷ՝
ͨΓલͷ͜ͱ͕େࣄͩͬͨ 1. ࣄલ४උΛͪΌΜͱΔ 2. ࡞ۀʹूதͰ͖ΔڥΛ࡞Δ 3. PMͱͯ͠ଞͷ୭ΑΓʮઈରʹඪΛୡ ͢Δͧʂʯͱ͍͏ؾ࣋ͪΛ࣋ͬͯߦಈ͢Δ
1. ࣄલ४උΛͪΌΜͱΔ • ҎԼΛ߹॓લʹ४උɾڞ༗ • γφϦΦͷׂΓৼΓ • 1γφϦΦͷணखʙmerge·Ͱͷϑϩʔ • Feature
SpecΛॻ࣌͘ͷϧʔϧͱαϯϓϧ • ఆ͞ΕΔ࣭ͱͦͷ͑ɹͳͲ
ϐΫελͰ։ൃؔ࿈ͷ ใڞ༗ʹesaΛར༻
2. ࡞ۀʹूதͰ͖Δڥ࡞Γ • ظؒதͷ։ൃΛࢭΊʢཁௐʣɺׂΓࠐΈ λεΫΤϯδχΞϦʔμʔ͕ରԠ͢Δ • ձٞࣨΛऴିͬͯͦ͜͠Ͱ࡞ۀ͢Δ • ిݯपΓΛඋͯ͠σΟεϓϨΠΛ࣋ͪࠐΉ •
Ίͷ͓ͭΛ࣋ͪدΔ
None
3. PM͕ڧ͍ؾ࣋ͪΛ࣋ͭ • PMʢ= ࢲʣʹ͔͔͍ͬͯͨϓϨογϟʔ • ։ൃΛࢭΊͯߦ͏ͨΊɺ૬Ԡͷ݁ՌΛग़͢ ͜ͱΛίϛοτ͍ͯ͠Δ • ࣗಈԽରͷγφϦΦ͕͚ͬ͜͏ଟ͍
• Feature SpecΛॻ͖׳Εͳ͍ϝϯόʔͷଘࡏ
ٕज़ͱؾ࣋ͪͰϦʔυ͢Δ • ίʔυϨϏϡʔΛߦ͍࣭Λ୲อ͢Δ • ʹͳΓͦ͏ͳՕॴΛઌճΓͯ͠ରࡦ͢Δ • ऴ൫Ͱ٧·͍ͬͯΔϝϯόʔͱϖΞϓϩΛ ߦ͍ٕज़తͳΛղܾ͢Δ PMࣗΒҰ൪Ωπ͍Λղ͖ʹߦ࢟͘ΛݟͤΔ ͜ͱͰϝϯόʔؤுͬͯ͘Εͨʢͱࢥ͏ʣ
Agenda ɹ എܠͱత ɹ ࣮ࢪ༰ͱՌ ɹ ͬͯΑ͔ͬͨ͜ͱ ࠓޙͷ՝
৽ͨͳ՝ • ։ൃΛࢭΊΔͱ͖ͷௐ͕େม • ҙٛΛઆ໌ͯ͠ཧղͯ͠Β͏ྗΛ͢Δ • ՌΛग़͠ଓ͚ͯ৴པஷۚΛ͢Δ • େنϦϦʔε࣌ͷΠϯϑϥ࡞ۀ໘Ͱ ͋ͬͨ͜ͱʹؾͮ͘
ͻͱͭͷΛղܾͨ͜͠ͱͰ ผͷ͕ݟ͖͑ͯͨ
େنϦϦʔεͷݱঢ়ͱࠓޙ • ݱঢ়: ·ͩख࡞ۀ͕ଟ͍ • AWS OpsWorksͷStackΛผʹ1ͭ༻ҙ͢Δ • Route 53ͷΛखಈͰௐ͠Blue/Green
→ ίϯςφٕज़Λ༻͍ͨৗ࣌Blue/GreenσϓϩΠ ࣮ݱʹ͚ٕͯज़ݕূத
Զୡͷઓ͍͜Ε͔Βͩʂ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ ຊൃදͷϒϩά൛: http://texta.pixta.jp/entry/2016/06/15/115000