Работа на опережение

Лаборатория HPE Mobile Center создана в 2015 году для разработки инструментов тестирования мобильных приложений. В многофункциональной системе тестирования HPE Mobile Center имеются средства управления физическими мобильными устройствами, эмуляции устройств и различных типов мобильных сетей, а также функции анализа Больших Данных. Все это стало возможно в том числе благодаря тому, что коллектив лаборатории входит в состав исследовательского центра компании HPE, находящегося в городке Иехуд недалеко от Тель-Авива. Центр был основан в 1996 году как лаборатория компании Mercury Interactive, вошедшей в состав HPE. Евгений Карасик, руководитель HPE Mobile Center, рассказывает об особенностях организации работы лаборатории, ее продуктах и стратегии развития, позволяющей работать на опережение потребностей рынка.

С чего начиналась работа центра?

Я поступил на работу в центр в 1998 году еще в бытность его исследовательской лабораторией компании Mercury Interactive. В то время там работало 60 человек, а сам городок Иехуд считался очень перспективным местом для хай-тек-компании, и сегодня здесь работает уже около 1400 человек. В ноябре 2006 года Mercury Interactive вошла в состав HP и мы стали частью подразделения HP Software. Практически именно здесь разрабатываются все продукты HP, а теперь HPE по тематике управления жизненным циклом приложений (Application Lifecycle Management, ALM). Имеется еще подразделение в Китае — нам надо приспосабливаться к азиатским рынкам и снижать себестоимость разработок. В Израиле рабочая сила в хай-тек-индустрии дешевле, чем в США, но дороже, чем в Китае. Разработчики из Поднебесной исправно делают свою работу, реализуя идеи, в основном приходящие из нашего офиса в Иехуде.

В Израиле очень динамичный рынок труда — в стране неимоверное количество стартапов, жизнь кипит, и, чтобы соответствовать темпам, оставаясь адекватным игроком на рынке разработки ПО, каждые два-три года надо открывать новые проекты, чтобы люди могли продвигаться как по управленческому, так и по технологическому направлениям. Для поиска «свежих» кадров мы реализуем новые совместные программы, проводим встречи в вузах, стараемся привлекать людей со студенческой скамьи или отслуживших в армии. Инновационная культура в нашей компании поддерживается на уровне управления и на инженерном уровне. В результате процент людей, которые уходят, несравнимо меньше, чем в Китае или Индии, примерно такой же, как в США или Западной Европе.

Были ли попытки привлечения специалистов из России?

У нас было несколько аутсорсинговых проектов с Россией — у российских программистов огромный потенциал, в стране имеются сильные команды разработчиков, а поскольку у нас самих треть сотрудников русскоговорящие, то работать было удобно. Но долгосрочное взаимодействие в масштабах нашей глобальной компании не сложилось — возникло много ограничений на корпоративном уровне. Тем не менее мы продолжаем рассматривать это направление с точки зрения интеграции с готовыми продуктами российского рынка. Технологические структуры в России ничуть не хуже аналогичных в мире, но структуры в таких странах, как Сингапур, Австралия или Саудовская Аравия, гораздо гибче и быстрей подхватывают новшества. А сами люди в России, к счастью, хотят что-то делать, и если им дадут себя проявить, то российские решения, безусловно, будут на мировом уровне. Желание учиться и делать что-то конкретное с новыми знаниями — отличительная особенность российского менталитета.

Когда в центре появилось мобильное направление?

Разработками для мобильного рынка мы начали заниматься давно, хотя собственно на мобильном тестировании специализируемся всего пару лет. Раньше мы ориентировались на создание платформ для разработчиков мобильных приложений, но на пике волны MDM (Mobile Device Management — «управление мобильными устройствами») и MAM (Mobile Application Management — «управление мобильными приложениями»), когда многие софтверные компании разрабатывали свои фреймворки для мобильного рынка, мы хотели создать нечто в духе SAP Fiori — платформы для портирования SAP-приложений на мобильные устройства. Но через некоторое время поняли, что наши основные клиенты не разработчики и для них приоритетная задача — именно управление жизненным циклом мобильного приложения. В то время мобильное тестирование для нас выполняла сторонняя компания. Мы решили, что займемся этим сами, и так появилось собственное решение HPE Mobile Center, развитием которого сегодня в лаборатории занимаются примерно 70 человек, включая сотрудников офиса в Шанхае.

В чем особенности разработки мобильных приложений?

Количество различных мобильных устройств сегодня колоссальное, тенденции на рынке меняются ежемесячно, и темпы здесь заметно выше, чем в других отраслях, — цикл разработки мобильного приложения от момента принятия решения о разработке до передачи приложения клиенту намного короче. Мы должны либо быстро приспосабливаться, либо действовать превентивно, и решение, которое мы предоставляем, должно быть адаптировано к таким темпам. Если многие разработчики начинают использовать платформу Cordova, мы начинаем разработки под нее, а когда Microsoft приобрела компанию Xamarin, то ускорили разработки для их технологии, чтобы поддержка приложений нашим Mobile Center началась как можно раньше. Уже сегодня, скажем, нам задают вопрос: а поддерживаете ли вы iOS 10? Да, мы поддерживаем эту ОС. Организационная структура лаборатории построена так, чтобы мы могли оперативно отвечать на все подобные вопросы. Только за последний год мы выпустили четыре основные версии HPE Mobile Center, и это достаточно высокий темп.

Следует заметить, что у нас нет «наследия» работы в других, более консервативных отраслях, поэтому мы используем самые современные методы agile-разработки: наш цикл — всего две недели. Если работать локально, в закрытом пространстве, то можно было бы укладываться и в неделю, это естественный человеческий ритм, однако мы работаем между Израилем и Китаем, не работаем в пятницу и субботу, а они работают, как весь мир, поэтому в неделе остается четыре дня, чего слишком мало. Начинали мы с месяца, еще раньше — с двух, а за год сократили цикл до двух недель.

Какие инструменты вы используете для организации работы?

Для разработки мы применяем HPE Agile Manager (AGM), а ALM используем для связи со службой поддержки. Производительность тестируем с помощью HPE StormRunner, а функциональное тестирование у нас организовано на продуктах UFT и LeanFT — соответствующих модулях, входящих в решение HPE ALM. Разработчики ALM сидят этажом ниже, и нам проще решать возникающие вопросы. Кроме этого, у нас много скриптов, работающих в открытом фреймворке Appium, предназначенном для автоматизации тестирования мобильных приложений, и теперь он бесшовно интегрируется в HPE Mobile Center. Вообще говоря, никто не дает центру указаний насчет того, какое ПО использовать, — нам предоставлена свобода выбора инструментария, но он должен быть аргументирован.

Поскольку проект HPE Mobile Center находится на стадии стремительного развития, внутри HPE мы образуем некоторую экосистему — нам нужно, чтобы менеджеры по продажам и предпродажной подготовке и служба поддержки были такими, какие требуются для мира мобильных приложений, поэтому мы взяли на себя и образовательные функции, и связь с клиентом, и взаимодействие со службой поддержки, то есть функции, которые выходят за рамки стандартного НИОКР. В HPE структура поддержки совсем другая, она основывается на своих KPI, и специализированной поддержки для мобильных пользователей нет.

Центр только разрабатывает ПО или предоставляет услуги по тестированию?

Мы занимаемся только разработкой, однако предоставляем сервис профессионального тестирования через подразделение HPE Professional Services либо через партнеров. У нас имеются стратегические альянсы с Sogeti, Capgemini и рядом других (всего около десятка компаний), которые приобретают у нас ПО и предоставляют сервисы клиентам. Наши клиенты — в основном клиенты HPE, и мы обычно обслуживаем корпоративных клиентов в таких специфических областях бизнеса, как, например, банки. Однако мы не ограничиваемся только корпоративными заказчиками: имеющаяся техническая база лаборатории позволяет организовать поддержку практически всех задач.

Все крупные компании пришли к выводу о необходимости мобильных приложений как для внешнего, так и для внутреннего использования. У больших компаний, например из автомобилестроительной отрасли, много приложений для своих клиентов, но гораздо больше приложений для внутреннего использования — широко поддерживается концепция BYOD. Устройства для решения корпоративных задач нужно тщательно тестировать. У нас официально зафиксировано 250 активных клиентов, и есть тенденция к росту их числа — например, за счет операторов связи, для которых очень важна тема мобильных приложений. Для них сейчас главное — контент: облака музыки и фильмов, которые существенно повышают трафик, а значит, и прибыли. Наши средства эмуляции устройств и сетей им просто необходимы. Например, один из местных провайдеров сотовой связи до недавнего времени не был клиентом HPE, но, как только разработка мобильного контента стала приоритетным направлением развития компании, они стандартизировали процесс выпуска мобильных приложений на основе HPE Mobile Center. Среди наших клиентов есть и ведущие российские операторы сотовой связи.

Работа с мобильными устройствами тесно связана с виртуализацией...

Мы сами не занимаемся виртуализацией устройств — имеются публично доступные специализированные инструменты, и мы с ними интегрируемся, учитывая, что у нас открытые протоколы. С виртуализацией сетей история немного другая: мы 15 лет работали с компанией Shunra Software, которая занималась эмуляцией сетей для нагрузочного тестирования, и у нас с ними были совместные проекты. В результате HPE решила их приобрести, после чего они перепрофилировались на мобильные сети, что оказалось весьма актуально — эмулировать придется немало, ведь только появились сети 4G, а уже на горизонте 5G.

Но нельзя же протестировать все...

Безусловно, протестировать все модели устройств невозможно, однако не так уж много популярных платформ, на которых разрабатываются приложения: PhoneGap, Adobe AIR, Xamarin и Cordova, — позволяющих абстрагироваться от аппаратных деталей конкретной модели, а поскольку мы сами занимались когда-то разработкой мобильных приложений, нам многое известно о платформах. Другой вопрос — покрытие тестирования, однако он больше относится к аналитике оценки поведения пользователей приложений, чем к техническим вопросам. Кстати, аналитика сейчас — один из наших приоритетов, и здесь мы выходим на технологии Больших Данных. Сегодня в смартфоне 80–100 приложений, генерирующих огромные массивы данных, очень важных, например, для обратной связи, так называемой OpsDev — тех, кто поддерживает эксплуатацию (Operations) приложений, и разработчиков (Development). В области эксплуатации накопились огромные залежи сведений о реальных пользователях и об их насущных проблемах, однако они разрозненны и не структурированы. Если мы сумеем эти данные автоматически проанализировать, то сможем, передав их разработчикам и тестировщикам в виде знаний, замкнуть кольцо DevOpsDev. Работа и тех и других тогда станет более эффективной.

Анализ Больших Данных — это другая область технологии...

Да, мы сознательно вторгаемся в другую область. В связке OpsDev проблема не столько техническая, сколько организационная, — исторически имеется «стена», отделяющая разработчиков от эксплуатационщиков. Обе эти группы сотрудников до сегодняшнего дня решали разные задачи с точки зрения бизнеса. Но если мы принесем им готовое решение с результатами обработки, завязанными на решение объективных задач бизнеса, а не просто данные со словами «вот вам 5 Тбайт данных, обрабатывайте», тогда будет гораздо проще наладить коммуникацию OpsDevOps. Это не тактическая, а стратегическая задача. Мы будем концентрироваться на тех фронтах, которые важны для мобильного рынка. Цикл OpsDevOps актуален именно для рынка мобильных приложений — он здесь намного короче, и связь между «Operations» и «Development» эффективней, чем в других индустриях.

Разумеется, тут не обойтись без технологий искусственного интеллекта. У компании, например, есть сервис HPE IDOL OnDemand, использующий методы машинного обучения, который позволяет обрабатывать тексты на естественном языке, применяя также методы работы с Большими Данными. Допустим, есть приложения, которые пишут логи, но они не анализируются автоматически, а мы можем их анализировать. На текущий момент этот сервис адаптирован для информации, которая находится в виртуальных магазинах мобильных приложений: мы анализируем мнения пользователей, что им нравится, а что нет (sentiment analysis, входящий в Mobile Center 2.0), но эта технология не привязана к мобильности, и мы может применить ее в других областях. Сегодня этот сервис востребован на уровне понимания, а не как критическая необходимость для ведения бизнеса, как, например, продуктов HPE UFT и LeanFT для проведения ручного и автоматического тестирования. Но все стремительно меняется. Главное, что аналитика, и именно предсказательная аналитика, позволяет не только находить проблемы, но и предвидеть их. Предсказательная аналитика — одна из двух главных стратегических задач лаборатории.

Какая вторая?

Интернет вещей. Технически это прежде всего эмуляция сенсоров, которых сегодня производится столько видов, что физически протестировать все их просто невозможно. А мы можем смоделировать сенсоры, приспосабливая для этого те технологии, которые у нас уже есть: виртуализацию мобильных устройств и виртуализацию сетей. Поэтому следующий этап развития лаборатории — создание парка физических и виртуальных сенсоров. Используя соответствующие протоколы, мы сможем дать производителю возможность строить «умные дома» и прочие «умные» системы, не тестируя бесконечные матрицы всех возможных вариантов физических устройств. То, что Интернет вещей станет следующим технологическим витком, понимают все, но не все знают, что с этим делать. Например, в современном автомобиле несколько тысяч различных сенсоров, и их необходимо эффективно протестировать, однако не очень понятно, как это сделать. Наши клиенты уже обсуждают это с нами, что вполне естественно.

Виртуализация сенсоров для Интернета вещей и предсказательная аналитика — два наших наиболее «горячих» направления, и скоро мы представим первые результаты.

Игорь Левшин (ilevshin@yandex.ru) — независимый автор (Москва).