Le cauchemar du pipeline : 23 minutes d'attente
Notre équipe dev évitait de faire des PR. Raison : 23 minutes d'attente pour valider des changements de 3 lignes. Productivité en chute libre.
Diagnostic : 847 tests E2E séquentiels, chacun démarrant un environnement complet. Pure aberration.
Analyse forensique : où partent ces 23 minutes ?
J'ai tracé chaque seconde :
- Démarrage containers : 8min 34s × 12 services
- Migrations DB : 2min 17s × 847 tests
- Seed data : 1min 45s × 847 tests
- Tests réels : 4min 23s (19% du temps total !)
- Cleanup : 3min 12s × 847 tests
Révélation choc : Mes tests passaient 81% de leur temps à... ne pas tester.
Mon orchestrateur de tests intelligent
// Analyseur de dépendances entre tests type TestDependencyAnalyzer struct { graph DependencyGraph resources map[string]Resource pools map[string]ResourcePool } func (tda TestDependencyAnalyzer) BuildExecutionPlan(tests []Test) *ExecutionPlan { // 1. Analyse des dépendances (DB, services, données) dependencies := tda.analyzeDependencies(tests) // 2. Groupement par compatibilité groups := tda.groupCompatibleTests(tests, dependencies) // 3. Optimisation des ressources partagées plan := tda.optimizeResourceSharing(groups) return plan } Stratégie de parallélisation révolutionnaire
1. Pool de containers pré-chauffés :
// Container pool avec warm-up intelligent type ContainerPool struct { available chan Container warming chan Container size int } func (cp ContainerPool) GetWarmContainer() Container { select { case container :=