ऑटोटेस्‍ट टूल के साथ रोबोट क्रिएशन (RPA)

लेखक: लेबेदेव ए, नाज़रोवा ई।

रोबोटिक्स का उपयोग करने की आवश्यकता विभिन्न कारणों से उत्पन्न होती है: नए अनुप्रयोगों के लिए डेटा का उपयोग उन अनुप्रयोगों के साथ करने के लिए होता है जिनके पास एपीआई नहीं है, विषम अनुप्रयोगों का तेजी से एकीकरण, न्यूनतम लागत के साथ नियमित प्रक्रियाओं का स्वचालन आदि।

परंपरागत रूप से, रोबोट या आरपीए (रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन) तैयार किए गए ढांचे के आधार पर बनाए जाते हैं। यहाँ, नेता, हमारी राय में, UiPath, स्वचालन कहीं भी, ब्लू प्रिज़्म, NICE के उत्पाद हैं। ये सिद्ध प्लेटफ़ॉर्म हैं जो आपको गुणवत्ता निर्णय लेने की अनुमति देते हैं। हालांकि, सस्ता नहीं है। आपको भविष्य की नौकरियों की संख्या में लाइसेंस के लिए भुगतान करना होगा, अपने विशिष्ट कार्य और कमीशन के लिए अनुकूलन के लिए भुगतान करना होगा। कुछ मामलों में, आप सस्ते हो सकते हैं। हम कामयाब रहे, और अनुभव साझा करने के लिए तैयार हैं।

कुछ समय पहले, एक बैंक में, फुर्तीला परिवर्तन शुरू हुआ। बैंक की जरूरतों के लिए विकासशील अनुप्रयोगों के लिए नए दृष्टिकोण। दूसरों को रास्ता दिखाने के लिए, उन्होंने नए उत्पादों को विकसित करने के लिए पायलट टीमों का गठन किया।

लेखांकन और संचालन गतिविधियों के संचालन के लिए बैंक के पास पारंपरिक कुंजी प्रणालियां हैं। नई टीमों के उत्पादों के साथ काम माइक्रोसेवा के रूप में लागू किया गया था, जिसमें प्रमुख प्रणालियों के साथ डेटा का आदान-प्रदान होना चाहिए। और टीमों में विकास बहुत जल्दी शुरू हुआ। लेकिन समस्या यह है कि प्रमुख प्रणालियों की रिलीज नीति के पारंपरिक दृष्टिकोण इस गति में फिट नहीं हुए। और नए माइक्रोसर्विसेज के लिए एपीआई भविष्य की योजना में था।

यह निकलता है, जैसे कि पेककिन, "मैं आपको एक पैकेज लाया था, लेकिन मैंने इसे आपको नहीं दिया।" इन स्थितियों में, पायलट टीमों के प्रतिनिधियों ने रोबोट बनाने के लिए इसी तरह की प्रक्रियाओं के यूआई ऑटो-परीक्षणों का उपयोग करने के विचार के साथ हमारी ऑटो-परीक्षण टीम को संबोधित किया।

स्वाभाविक रूप से, हमने पहले जोखिमों पर चर्चा की। तथ्य यह है कि ऑटोटेस्टिंग टूल का उपयोग करते समय, वे हैं कि परीक्षण आवश्यकताओं के लिए सॉफ़्टवेयर समाधान की विश्वसनीयता भुगतान प्रणाली अनुप्रयोगों की तुलना में कम है, यह तुरंत घोषित किया गया था। लेकिन फुर्तीली लहर से प्रेरित होकर टीमों ने जोखिम उठाया।

टूलकिट का उपयोग पारंपरिक और मुफ्त में किया गया था: जावा विकास के लिए, मावेन के माध्यम से विधानसभा। ब्राउज़र के साथ काम करने के लिए, सेलेनियम का उपयोग किया गया था (डेटा को दर्ज करने के लिए आवश्यक एप्लिकेशन का एक वेब इंटरफ़ेस है)।

एक ही प्रक्रिया के यूआई ऑटोटेस्ट की तुलना में रोबोट की मुख्य विशिष्ट विशेषताएं त्रुटि स्थितियों और अपवादों के सही हैंडलिंग, फ़ाइल विनिमय के माध्यम से सबसिस्टम के रूप में एकीकरण की आवश्यकता है।

रोबोट को काम करने के लिए, एक वर्चुअल सर्वर आवंटित किया गया था, एक तकनीकी डोमेन खाता, और उस सिस्टम में एक अलग उपयोगकर्ता बनाया गया था जहां डेटा दर्ज किया गया था। अधिकार के साथ, एक जीवित कर्मचारी की तरह जो समान कार्य करता है।

इस सर्वर पर जेनकिंस एजेंट स्थापित किया गया था, जो आपको रोबोट चलाने की अनुमति देता है। रोबोट के काम पर रिपोर्ट निष्पादन के एक लॉग के रूप में और एक एल्योर रिपोर्ट के रूप में दोनों का गठन किया गया था। दोनों जेनकिंस में उपलब्ध हैं और नेटवर्क संसाधनों तक पहुंचने के लिए विशेष अनुमति की आवश्यकता नहीं है।

रोबोट का काम निम्नानुसार आयोजित किया गया था: सिस्टम में प्रवेश करने के लिए डेटा के साथ एक फ़ाइल को नेटवर्क संसाधन पर इनपुट फ़ोल्डर में रखा गया है और रोबोट जेनकिंस के माध्यम से लॉन्च किया गया है; यह सेवा फ़ाइल के साथ कुंजी फ़ील्ड द्वारा इनपुट फ़ाइल के रिकॉर्ड की तुलना करता है, जहां सभी पहले से संसाधित रिकॉर्ड संग्रहीत हैं, और केवल उन लोगों का चयन करता है जिन्हें अभी तक संसाधित नहीं किया गया है। अगला, अभिलेखों का सरणी लूप में संसाधित होता है। इसके अलावा, प्रत्येक रिकॉर्ड के प्रत्येक प्रोसेसिंग चरण पर, अपवाद और त्रुटियों को संसाधित किया जाता है (प्रयास करें ... पकड़ें) और प्रक्रिया "ड्रॉप" परिणामी फ़ाइल में नोट की जाती हैं। उसी समय, इनपुट सरणी का प्रसंस्करण बंद नहीं होता है, हम सिर्फ अगले रिकॉर्ड पर जाते हैं। नतीजतन, जब पूरे सरणी का प्रसंस्करण पूरा हो जाता है, तो इनपुट फ़ाइल हटा दी जाती है, आउटपुट में परिणाम और रनटाइम के साथ सभी संसाधित रिकॉर्ड होते हैं। एल्योर रिपोर्ट प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए प्रसंस्करण के बारे में जानकारी के रूप में प्रदर्शित करता हैऔर प्रत्येक रिकॉर्ड के प्रसंस्करण परिणामों के साथ एक सामान्य सूची। इससे परिणाम का मूल्यांकन करना और समस्याओं का स्थानीयकरण करना आसान हो जाता है, यदि कोई हो।



इसके अलावा, रोबोट का उपयोग करने की प्रक्रिया में, यह पता चला कि पीक दिनों पर अनुप्रयोगों का प्रवाह काफी बड़ा है और स्वीकार्य प्रसंस्करण समय को पूरा करने के लिए, बड़ी संख्या में समवर्ती उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता होती है।

सिस्टम ने कई और उपयोगकर्ता बनाए हैं। थ्रेड्स (थ्रेड) का उपयोग करके समानांतर निष्पादन लागू किया गया था। इनपुट अभिलेखों की संपूर्ण सरणी धाराओं के बीच समान रूप से वितरित की जाती है, जिनमें से प्रत्येक में प्रसंस्करण अपने उपयोगकर्ता के तहत किया जाता है। परिणाम एक फ़ाइल में लिखे गए हैं और रिपोर्ट भी एकल है। यह आरामदायक है। उसी समय, एक एकल सेलेनियम सर्वर लॉन्च किया गया था, जो कई ब्राउज़रों के समानांतर लॉन्च (कामकाजी उपयोगकर्ताओं की संख्या के अनुसार) का सामना कर सकता है। हमने क्रोम ब्राउज़र के साथ काम किया, क्रमशः, क्रोमेड्रिवर का उपयोग किया गया था।

यह आश्चर्य की बात है, लेकिन ऑपरेशन के नौ महीनों के दौरान, समस्याएं केवल गलत इनपुट डेटा के कारण थीं। तकनीकी समस्याएं केवल कमीशनिंग के चरण में उत्पन्न हुईं और लॉग में एन्कोडिंग के समन्वय और सेलेनियम सर्वर (1G स्थापित) शुरू करने पर उपयोग की जाने वाली मेमोरी के विस्तार से जुड़ी थीं।

कुछ समय बाद, उसी फुर्तीली टीम के लिए, एक और रोबोट विकसित किया गया था। इसकी विशेषता यह है कि यह मांग पर शुरू नहीं होता है, लेकिन इनपुट फ़ोल्डर को स्कैन करके लगातार काम करता है। जब कोई आवक फ़ाइल दिखाई देती है, तो वह इसे प्रसंस्करण में ले जाती है। तदनुसार, जेनकिंस एजेंट का उपयोग नहीं किया जाता है। यदि प्रक्रिया सफल है, तो इनपुट फ़ाइल को सफलतापूर्वक संसाधित फ़ाइलों के साथ फ़ोल्डर में ले जाया जाता है, अन्यथा, त्रुटिपूर्ण फ़ाइलों के साथ फ़ोल्डर में। पिछले रोबोट के विपरीत, एल्योर रिपोर्ट अनुपस्थित है, लेकिन निष्पादन लॉग किसी भी समस्या के मामले में विश्लेषण के लिए एक अलग फ़ाइल में लिखे गए हैं। और एक और विशेषता - ब्राउज़र को प्रसंस्करण के अंत में जबरन बंद कर दिया जाता है और शुरू होता है जब उपयोगकर्ता को लॉग इन करने की आवश्यकता होती है।

इस प्रकार, कुछ मामलों में, आरपीए बनाते समय, आप ऑटोटेस्टिंग टूल का उपयोग करके एक बेहद सस्ते तरीके से प्राप्त कर सकते हैं।