Gli ambienti di staging (o "stage" in breve) sono repliche quasi esatte degli ambienti di produzione per il test del software. Lo scopo degli ambienti di staging è testare codici, build e aggiornamenti in un ambiente di tipo produttivo prima di distribuire qualsiasi applicazione, per garantirne la qualità prima della distribuzione all'utente finale.
Pertanto, è necessario replicare l'hardware, i server, i database e le cache dell'ambiente di staging in modo che quest'ultimo abbia la stessa configurazione. Inoltre, per garantire il corretto funzionamento del software nell'ambiente di staging, tutto dovrebbe essere il più simile possibile a quello dell'ambiente di produzione.
Ambienti di staging e la loro importanza
L'implementazione del software prevede diverse fasi: sviluppo, integrazione, test e garanzia della qualità, staging e produzione. In un'epoca in cui gli utenti hanno poca pazienza per le app che non funzionano come previsto, individuare bug ed errori software è fondamentale per garantire prestazioni ottimali. Lo scopo di un ambiente di staging è testare il software a un livello prossimo a quello di produzione in un ambiente che non è in produzione e può portare a un maggiore livello di affidabilità una volta che il software è in produzione.
Negli ambienti di staging, i test vengono condotti per garantire che non si verifichino problemi di produzione e per prevenire scarse prestazioni per l'utente finale. Di conseguenza, si tende a richiedere meno correzioni man mano che l'applicazione viene distribuita in un ambiente di produzione.
Test in stadiazione
I test di accettazione utente (UAT) e gli smoke test possono essere condotti in un ambiente di staging. Con gli smoke test si testano le funzionalità essenziali del servizio, mentre i test di accettazione utente vengono eseguiti dal punto di vista dell'utente con i test UAT. Ad esempio, uno smoke test conferma che le funzionalità principali di una nuova build funzionano ancora correttamente, mentre un test UAT ne garantisce la qualità dal punto di vista dell'utente. Gli ambienti di staging vengono utilizzati per i test poiché, in caso di gravi difetti nel sistema, non è necessario arrestarlo in produzione.
Un ambiente di staging può essere utilizzato anche per implementare test di chaos engineering. Il codice viene costantemente analizzato tramite il chaos engineering per rafforzare la fiducia nel sistema. Come prassi, prima di implementare il chaos engineering in produzione, è possibile avviare il chaos engineering in un ambiente di staging. I problemi software nei sistemi di produzione possono essere identificati in anticipo tramite il chaos engineering.
Il cloud computing consente la creazione di ambienti di staging distribuiti in ambienti di produzione. Inoltre, in questo modo è possibile automatizzare la distribuzione continua.
Limitazioni degli ambienti di staging
L'aggiunta di un ambiente di staging a un sistema fornisce un ulteriore livello di sicurezza. Tuttavia, sussistono ancora alcune limitazioni. È impossibile emulare ogni scenario in un ambiente di staging, indipendentemente da quanto bene replichi l'ambiente di produzione. L'applicazione può essere testata sotto stress solo dopo aver replicato elevati volumi di traffico.
Un ambiente di staging mal progettato o mal utilizzato può causare ulteriori problemi. Ad esempio, i dati raccolti da test replicati risultano imprecisi se gli ambienti di staging e di produzione non sono configurati in modo simile.
Gli ambienti di produzione potrebbero potenzialmente rilasciare difetti. Ad esempio, l'ambiente di staging dovrebbe archiviare il codice in modo simile all'ambiente di produzione. In caso contrario, potrebbero verificarsi differenze nei risultati dei test di latenza.
Alternative alla messa in scena
Alcune aziende a volte ignorano completamente lo staging. È possibile estrarre dati da un ambiente di produzione, comprese informazioni non accessibili tramite lo staging, come le statistiche sul traffico. Rispetto alla copia, all'archiviazione e alla gestione dei dati da un ambiente di staging, è possibile risparmiare tempo utilizzando i dati provenienti dall'ambiente di produzione.
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