持续集成（CI）和持续部署/交付（CD）流水线是自动化系统，负责现代软件开发的几乎每一个环节，从编写代码到向用户发布上线。它们是现代开发团队工作方式的核心，使代码在测试与部署之间持续流转。与其由开发人员手动编译代码，不如在每次推送新代码时让流水线自动完成这些操作。流水线会自动测试代码中的小部分，以确保没有出现断裂。
对于需要快速开发、测试和发布软件的工程团队来说，CI/CD 流水线是实现速度与灵活性的关键系统。CI/CD 流水线非常擅长确保代码按预期工作；它们会检查函数、API 和组件在技术层面上的行为是否正确。
在 CI/CD 场景下，什么是合成监控？
合成监控不仅像单元测试那样孤立地测试代码片段或 API——它模拟真实用户如何与应用交互。例如，它会执行完整的用户操作，如：登录账号、填写并提交表单，以及完成购买。它从外部执行这些任务，就像真实客户使用网站或应用——通过真实浏览器、跟随重定向、加载资源并检查所有功能是否正常运行。
可以在 CI/CD 流水线的不同节点添加合成监控，以便及早发现并修复问题，确保应用运行良好并保持可用。
在预发布（staging）环境中的部署前检查
模拟关键工作流
在部署到生产环境之前，合成监控可以在预发布环境中模拟用户旅程（例如登录、结账和搜索）。
早期问题检测
如果这些模拟事务失败或表现出较差的性能，可以中止部署，从而阻止有缺陷的代码进入生产环境。
验证功能
此阶段充当关键的保障措施，验证核心功能在接近生产的环境中是否按预期工作。
部署后冒烟测试（Smoke Tests）
生产环境的即时验证
在成功部署到生产后，应触发一组快速的合成检查。
确认线上环境健康
这些测试确认生产环境健康、关键端点有响应，并且重要的用户流程在部署后仍然可用。
捕捉与部署相关的问题
这有助于发现仅在生产环境中出现的问题，通常由配置差异或与外部服务的交互引起。
定期回归执行
持续的性能保障
在生产环境中实施定期的合成监控执行（每日、每周或与业务事件对齐）。
检测漂移与性能下降
这些执行有助于识别性能下降、功能回归或由外部依赖、配置更改或底层基础设施漂移引起的问题，这些问题在部署后可能不会立即显现。
主动识别问题
这能持续保证关键工作流在初次部署很久之后仍然正常运行。
将合成监控纳入 CI/CD 的好处
将合成监控集成到您的 CI/CD 流水线（构建、测试与部署代码的自动化过程）使系统能够在应用上线前测试真实的用户体验。在开发过程中尽早发现问题，而不是在部署之后。开发人员可以在知晓核心用户流程（如登录或结账）已被自动测试的情况下发布更新。如果测试阶段出现故障，会立即触发警报，从而在用户受到影响前快速修复问题。模拟的用户流程有助于验证已部署版本在真实环境中的行为是否正确。
向左移（Shift-left）提高可靠性
问题在开发周期早期被发现并修复，在代码发布到生产并影响用户之前。
提高发布信心
通过模拟关键路径和交易，合成测试验证核心功能不会被新改动破坏，比仅进行后端逻辑检查更具保障。
防止回归
合成检查充当安全网，当新代码意外破坏现有功能或用户流程时会发出警报。
更快的事件响应
流水线中的合成测试失败会比等待终端用户报告问题更快触发警报，从而缩短恢复时间。
改善生产一致性
合成监控通过从外部持续检查关键路径和业务事务，帮助确保应用在生产环境中按预期运行。
在 CI/CD 中实施合成监控的最佳实践
要有效地在 CI/CD 中实施合成监控，请采用分层测试策略、将监控脚本集成到流水线中，并配置测试以避免污染生产数据。为哪些检查是阻断性“门”（blocking gates）与哪些是非阻断性“警告”（non-blocking warnings）制定明确策略，以防止警报疲劳并确保对故障认真处理。使用版本控制和基础设施即代码（IaC）自动化管理监控脚本与配置，以提高可靠性。
实施与策略
以明确目标开始
在编写任何测试之前，定义您希望通过合成监控实现的目标，并将其与整体测试目标对齐。
构建分层测试策略
不要仅依赖合成监控。将其与其他自动化测试（如单元测试、集成测试和端到端测试）结合使用，以创建稳健的质量门。
流程与安全
提前考虑安全（Shift left）
在流水线早期整合安全测试，包括用于检测漏洞的合成监控。
使用访问控制
对 CI/CD 流水线和监控工具实施适当的访问控制，以防止未授权更改。
常见监控挑战及解决方案
常见的监控挑战包括海量数据、现代环境的复杂性以及警报疲劳。可以通过使用自动化工具、实施分层监控方法（例如在 CI/CD 流水线中使用合成监控）并关注可执行的警报而非数据量来解决这些问题。
想深入了解如何解决现代监控挑战？
请查看我们的博客文章 用于合成与基础设施监控的最佳工具。一篇比较指南，介绍领先解决方案如何应对警报疲劳、数据过载和复杂的 IT 可视化问题。
挑战：数据过多
- 问题：现代系统产生大量数据，难以找到相关信息。
- 解决方案：使用自动化工具来收集、聚合和分析数据，关注关键指标而非所有原始数据。
挑战：环境复杂
- 问题：混合、云原生和容器化环境很复杂，难以获得完整视图。
- 解决方案：采用覆盖不同堆栈层面的分层监控方法，从物理基础设施到用户体验。例如，在 CI/CD 流水线中使用 合成监控 来模拟用户旅程。
挑战：警报疲劳
- 问题：过多警报（很多为误报）会压垮 IT 团队，导致忽视关键问题。
- 解决方案：建立优先级和去重机制，关注需要立即处理的可执行警报，并通过调整阈值与规则来减少噪音。
挑战：可视性不足
- 问题：分散的监控工具可能产生盲点，使整个 IT 基础设施存在可视性缺口。
- 解决方案：实施统一的可观察性平台或一组集成工具，提供对所有监控数据的统一视图。
挑战：静态监控
- 问题：传统静态的监控方法跟不上基于云和容器的动态环境的变化。
- 解决方案： 采用为动态环境设计的现代监控技术，例如 AIOps（用于 IT 运维的人工智能）。
CI/CD 中合成监控的未来
CI/CD 中合成监控的未来将是更深度的集成，由 AI/ML 驱动，以在问题到达生产之前主动识别并预防这些问题。这包括使用 AI 进行预测性分析、优化测试套件以更快更高效地运行，并确保在正确的时间运行正确的测试，以在保护用户体验的同时保持流水线速度。
Dotcom-Monitor 在 CI/CD 流水线中的应用
Dotcom-Monitor 的 Every Step Web Recorder 工具可以让团队记录并创建合成监控脚本（例如模拟用户在网站上的操作、登录、点击按钮等），无需编写代码。这些脚本可以直接集成到 Jenkins、GitHub Actions、GitLab 或 Azure DevOps 等 DevOps 工具中，从而在每次发布新代码时执行自动检查。
结论
CI/CD 流水线（自动化构建与部署的软件流程）使开发速度大幅提升——但仅有速度是不够的。如果团队在未测试真实用户体验的情况下快速部署，就有可能发布出故障功能。这就是合成监控的用途所在。它将以用户为中心的自动化测试直接添加到发布流程中，在部署前、部署中和部署后检查应用是否正常工作。
其核心思路是
- 在部署前于预发布环境运行测试。
- 在发布后立即在生产环境进行验证。
- 持续进行定期的回归测试以确保长期稳定性。
当合成监控工具与 CI/CD 流水线无缝集成时，测试成为正常工作流程的一部分 — 确保每次发布既快速又可靠且功能完备。
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