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Les applications de microservices modernes dépendent d'API, de flux d'événements et de services tiers qui ne sont pas toujours disponibles au moment des tests. La virtualisation des services élimine ces goulots d'étranglement en simulant les systèmes dépendants, ce qui permet aux équipes de valider les applications plus tôt et de livrer les logiciels plus rapidement.
Visionnez cette session de démonstration pour découvrir des stratégies pratiques permettant de tester des flux de travail de microservices complexes sans avoir recours à des environnements entièrement intégrés.
Vous verrez comment les équipes réduisent les goulots d'étranglement liés aux dépendances, simulent les services indisponibles et utilisent des flux de travail d'IA agentielle pour accélérer le processus. création de maquettes d'API et de services virtuels—permettant une validation plus précoce et plus fiable dans tous les scénarios de tests fonctionnels, négatifs, de performance et de résilience.
Vous allez apprendre à:
Le défi des tests de microservices ne réside pas dans un manque d'efforts, mais dans l'évolution constante du système. Les services évoluent indépendamment, les environnements partagés deviennent des goulots d'étranglement, les dépendances externes engendrent des problèmes de disponibilité et de limitation de débit, et les flux de travail événementiels ajoutent une couche de complexité supplémentaire via la gestion du temps et du séquencement.
De ce fait, les tests se transforment souvent en une période d'attente. Les équipes doivent patienter pour que les environnements se stabilisent, que les dépendances soient disponibles et que les autres services atteignent l'état requis avant de pouvoir entamer une validation pertinente. Le défi ne réside pas dans les tests eux-mêmes, mais dans la coordination d'un écosystème en constante évolution.
Une approche plus efficace consiste à passer d'une réflexion en termes de en direct contre virtuel des services à un modèle continu qui utilise les deux.
Lorsque les services réels sont disponibles, les tests s'exécutent normalement. Mais lorsqu'ils ne le sont pas (en raison de pannes, d'instabilité ou d'environnements incomplets), les tests ne s'arrêtent pas. Ils basculent automatiquement vers des représentations virtuelles de ces dépendances.
L'objectif est une validation continue quel que soit l'état du système, permettant aux équipes de tester en permanence au lieu d'attendre que les environnements s'alignent.
Les applications de microservices modernes reposent généralement sur deux types d'interactions entre services, chacune nécessitant une approche de virtualisation différente. La première est la communication synchrone, comme REST et gRPC, où les applications envoient une requête et attendent une réponse immédiate. Ces services virtuels doivent souvent simuler un comportement avec état, permettant ainsi aux réponses de varier en fonction des requêtes précédentes ou de conditions d'entrée spécifiques.
La seconde est la communication asynchrone, notamment les architectures événementielles basées sur des technologies comme Kafka. Au lieu d'interactions requête-réponse, ces systèmes échangent des événements entre plusieurs services, ce qui nécessite des services virtuels pour simuler les flux de messages, le séquencement des événements, les délais, les nouvelles tentatives et autres conditions réelles.
Bien que les flux de travail synchrones basés sur REST restent courants, l'adoption croissante des architectures événementielles rend la prise en charge des flux de travail asynchrones tout aussi essentielle. Les récents progrès de l'IA facilitent également la création et la gestion de services virtuels REST, réduisant ainsi l'effort manuel traditionnellement requis pour construire des environnements de test réalistes.
Traditionnellement, la création de services virtuels nécessitait l'interprétation manuelle des spécifications d'API, la définition des réponses et la configuration des données de test. Même pour des API REST relativement simples, cela pouvait ralentir les équipes et exigeait souvent une certaine expertise en simulation d'API.
L'IA agentique change la donne. Grâce à des invites en langage naturel, des définitions d'API ou des exemples de requêtes et de réponses, les équipes peuvent désormais générer des services virtuels REST ainsi que les données de test associées en un temps record.
Les ingénieurs conservent la maîtrise du processus, en examinant et en affinant les résultats, mais les tâches les plus complexes — la création et la configuration initiales des services — sont automatisées. Il est ainsi plus facile de mettre en place rapidement des simulations et de commencer la validation des services plus tôt dans le cycle de développement.
Ces fonctionnalités peuvent être utilisées directement dans l'interface utilisateur de Virtualize ou intégrées à des flux de travail plus larges via son serveur MCP, permettant ainsi aux équipes de connecter la virtualisation des services aux mêmes outils agents et environnements basés sur LLM qu'elles utilisent déjà pour le développement de code.
Avec l'accélération du développement grâce à la génération de code pilotée par l'IA, cette capacité devient de plus en plus importante. Elle permet aux équipes d'adapter les tests au rythme des changements, sans attendre que les systèmes dépendants soient entièrement construits ou disponibles.
L'IA agentique ne se contente pas d'accélérer la façon dont les développeurs individuels créent des services virtuels ; elle modifie également la façon dont ces services sont provisionnés tout au long du pipeline de livraison.
Dans de nombreuses organisations, les modifications de service sont déjà suivies dans des systèmes comme Jira. Au lieu de considérer Jira uniquement comme un outil de planification, il peut également servir de déclencheur pour l'automatisation. Lorsqu'un nouveau service est défini ou qu'un service existant est mis à jour, un agent d'IA peut accéder à Jira par programmation via son serveur MCP, détecter la modification, extraire le contexte pertinent et initier des actions en aval.
À partir de là, l'agent peut se connecter aux capacités de virtualisation de services via un serveur MCP, permettant la génération et le déploiement programmatiques de simulations d'API basées sur la définition de service la plus récente.
Cela élimine de fait les étapes manuelles du processus. Les services virtuels sont créés et déployés automatiquement, sans attendre la disponibilité des systèmes en aval ni la mise en place de l'environnement.
Il en résulte une exécution continue au sein des pipelines CI/CD, où les tests peuvent se poursuivre même pendant le développement des services dépendants. Une fois terminés, les résultats peuvent être réintégrés dans des systèmes comme Jira, bouclant ainsi la boucle entre développement, tests et planification.
Dans ce modèle, au lieu que l'état de préparation de l'environnement détermine le moment où les tests peuvent avoir lieu, le pipeline lui-même devient capable de fournir ce dont il a besoin à la demande.
