Hier, Logilab était à nouveau présent aux rencontres organisées par Agiles Nantes, il s'agissait d'une présentation très fournie sur l'intégration continue (présenté par la société Netapsys). Malheureusement, la principale technologie utilisée était Java dont nous ne sommes pas des grands fans, préférant python. Néanmoins cela donne une bonne idée des possibilités qu'offrent les outils autour du développement java, notamment en terme d'intégration continue (voir Maven, Hudson, Sonar, etc.).

http://hudson-ci.org/images/butler.png

On retrouve donc un certain nombre de similarités avec le monde python, notamment avec Artifactory qui reproduit en partie les fonctionnalités de pypi avec easy_install ou buildout ou apt-cacher-ng dans son coté proxy. A Logilab, nous privilégions l'utilisation de paquets debian pour distribuer nos logiciels, ce qui permet, notamment, de ne pas réinventer la roue pour chaque langage de programmation.

Voici quelques une des notions avancées lors de la présentation qui nous semblent intéressantes sur l'intégration continue :

  • celle-ci permet de mettre en place des environnements de test mis à disposition du client tout le long du projet.
  • cette notion de prototype utilisable en continu doit être présente le plus tôt possible dans un projet.
  • idéalement, un serveur de déploiement/intégration doit être quasiment à l'identique de l'environnement client (utilisation de machines virtuelles)
  • l'intégration continue est souvent plus utilisées par les développeurs et les chefs de projets que par les clients. Mettre en place des rapports utiles au client requiert un soin particulier
  • pour une émulation collective, certaines notations des développeurs sont possible. Par exemple un plugin Hudson donne un point par build réussi, un point par test ajouté, moins dix points pour un build cassé.
  • la visualisation des données peut motiver les développeurs, l'outil Sonar semble être très complet et propose des visualisation assez léchées. A noter, des graphes sur la complexité du code, par classe, par méthode etc. Voir aussi la visualisation de l'arbre des dépendances des librairies avec Radiator.
http://sonar.codehaus.org/wp-content/themes/sonar/images/dashboard.png

J'y ai mentionné apycot et buildbot qui sont tous les deux des outils plutôt orientés python (mais pas seulement).

Pour conclure, tout ça m'a fait penser au concept plus poussé de "Continuous Delivery - BlueGreenDelivery" développé par Martin Fowler, une lecture recommandée pour ceux qui ont déjà pris le pas de l'intégration continue.

http://www.martinfowler.com/bliki/images/blueGreenDeployment/blue_green_deployments.png
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