Continuous Integration y Artifacts

Con Continuous Integration, se desea probar cada uno de los cambios que reciba el código, cada Pull Request (en una rama diferente), pues si una rama no pasa las pruebas, no habría razón por la cual mezclarla a su rama destino, se puede dañar la versión en producción.

El ciclo comienza con Git, es muy importante que el código esté versionado, debe haber una historia de los cambios, esto es fundamental; y por consiguiente, el código debe estar hospedado en un repositorio remoto

Teniendo ya el código, debemos tener pruebas para ejecutar. Para este paso, se debe contar con un servidor de automatización (Jenkins, por ejemplo). Este servicio descargaría los últimos cambios del repositorio en la(s) rama(s) correspondiente(s), y ejecuta las pruebas unitarias. Si éstas pasan, se continúa con el ciclo; si no, lo rompe. De esta manera, se tiene la confianza de que el sitio en producción se mantendrá estable.

Hasta este punto, tenemos un historial de eventos: Si las pruebas de cierto commit pasaron, si el flujo continuó o se detuvo, sabemos quién realizó cada commit, etc.

Dentro de este mismo flujo, podemos implementar más soluciones aparte de las pruebas unitarias, como una integración con una herramienta de análisis de código.

El punto base con CI mantenemos estable el entorno de producción, mantenemos buenos styles guides y mantenemos código limpio.

La salida de todo CI es un artefacto.
El artefacto debe ser la unidad que va a ser desplegada en los ambientes, debe ser algo inmutable.

Es muy importante establecer un límite de aceptación en cuanto al porcentaje del Code Coverage, pero no confiarnos de ese porcentaje, y mantener activa la práctica de hacer Code Review, es algo que no puede ser confiado por las pruebas unitarias. Los Code Review son mucho más poderosos, porque: garantiza que nuestros compañeros sepan lo que está sucediendo en los nuevos features del servicio. Siempre debe haber un proceso de Pull Requests Review, y tiene mucho más valor que un Code Coverage.

Jenkins

para automatizar tu workflow yo recomendaria mas
GitHub Actions si usas GitHub o
GitLab CI/CD si usas GitLab

Jenkin es una buna opcion, ademas que puedes usarlo tanto si usas GitHub o GitLab

¿Cuáles herramientas recomiendan para hacer análisis de código en nodejs y en PHP?

¿Qué características tiene un init test y un integration test? ¿Cuál es la diferencia entre uno y otro?

Alguien me puede explicar qué es un artifact? No me quedó claro.

Continuous Integration.

• Código versionado: GIT GITHUB
• Unit Test/ Integrations Test Servidor de automatización (Jenkins en infraestructura propia)
• Análisis de código
• Test Coverage:

Que es el Code Coverage?

Si soy el único programador, creo que es necesario aplicar integración continua, pero requiere de más esfuerzo y tiempo. Alguno de ustedes compañeros estan en mi posición y estan aplicando la integración continua para sus desarrollos?

es verdad que los integration test son mas descriptivos, pero sugeriria realizar mas unit test ya que los test de integracion son costosos en cuestion de procesamiento y para una aplcacion grande no queremos esperar 1 hora a que corran todos los test

Git: historia de cambios en el código.
Jenkins: automatizador de pruebas.
Artifacts: Sirve en caso de hacer rollback.

Entendido

Muy importante mantener sanidad 😂 (minuto 3:50)

Me parece muy importante que se cumpla cada uno de los procesos y sean cumplido en cada etapa una era de pruebas para así no contar con sorpresas en producción y si no pasa las pruebas es algo que el equipo de desarrollo debe tener en cuenta que no paso en ambiente de preproduccion

super claro 😃 gracias

La cobertura de código es una medida (porcentual) en las pruebas de software que mide el grado en que el código fuente de un programa ha sido comprobado.​ Sirve para determinar la calidad del test que se lleve a cabo​ y para determinar las partes críticas del código que no han sido comprobadas y las partes que ya lo fueron,​ además se puede utilizar como técnica de optimización dentro de un compilador optimizador para llevar a cabo una eliminación de código muerto, más específicamente sirve para detectar código inalcanzable. Fuente: (click).

Que herramientas recomiendan integrar con jenkins para almacenar artifacts jfrog por ejemplo?

Hasta el momento excelente el curso.
Por lo visto cuando se realiza pull request review se debe pasar por un proceso de aprobacion manual. Este caso no podriamos hacer Continuous Deployment. Que podemos hacer en este ultimo caso?