概要
米国を拠点とする大手CRMプロバイダーは、インフラストラクチャの近代化において重大な課題に直面していました。スケーラビリティを向上させるため、複数の個別コードドロップレットからAWS上のマルチテナントアーキテクチャへの移行が必要でした。しかし、この移行は高リスクでした。プラットフォームには既存のテストドキュメントがなく、移行スケジュールは厳しいものでした。SourceFuseは、新しいアーキテクチャの検証、テナント間の厳格なデータ分離の確保、そして2,000件以上のリグレッションシナリオをローンチを遅らせることなく認証するために起用されました。
課題
クライアントのレガシーセットアップは非効率的で、顧客ごとに個別のコードベースを持っていました。統一されたマルチテナントモデルへの移行には、いくつかの重大な課題がありました:
- テスト成果物なし:プロジェクトはテストケースゼロ、機能ドキュメントなしの状態から開始されました。
- 大規模システム、厳しいスケジュール:チームは複雑なCRMアプリケーションを迅速に移行する必要がありました。
- 継続的なリグレッションが必要:欠陥を防ぐため、数千のシナリオを繰り返しテストする必要がありました。
- テナント分離:各テナントは完全に分離される必要があり、複雑さが増しました。
解決策
SourceFuseは、移行の成功を自動化するためにAI駆動の品質エンジニアリング戦略を実装しました:
1. AI支援スクリプティング
MCPとGitHub Copilotを使用してコードベースを分析し、ユーザーストーリーから直接テストスクリプトを自動生成することで、手動作成時間を大幅に削減しました。
2. 自己修復型自動化
独自のAI Healer(Selenium-Java)を導入し、UI変更を自動検出してロケーターを更新することで、スクリプトの堅牢性と機能性を確保しました。
3. スマートデータ生成
AIモデルがテナント固有のデータセットを生成し、データ分離とマルチテナントセキュリティを厳格にテストしました。
4. ML駆動の分析
機械学習アルゴリズムを使用してテスト失敗を分析し、真の欠陥と「不安定な」環境問題を即座に区別することで、デバッグを高速化しました。
5. シフトレフトセキュリティ
CI/CDパイプラインの早期段階で自動化されたパフォーマンステストとセキュリティテストを統合し、デプロイ前に脆弱性を検出しました。
結果
SourceFuseはシームレスな移行と変革を実現しました:
- テスト設計と実行において30~40%の工数削減。
- 本番環境への欠陥流出ゼロ。
- 迅速かつ確実に移行を完了。
- プラットフォームは堅牢なマルチテナントアーキテクチャによりオンデマンドでスケール可能になりました。
使用された技術とAWSサービス
- コンピューティング： Amazon EC2
- CI/CD: AWS CodePipeline、AWS CodeBuild
- セキュリティ: AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon Inspector
- データベース: Amazon RDS(マルチテナント検証)
- モニタリング: Amazon CloudWatch
- AIツール: GitHub Copilot、Model Context Protocol (MCP)、ArcMod.ai
- 自動化フレームワーク: Selenium-Java(社内AI Healer搭載)
- 環境: マルチテナントAWSアーキテクチャ
- 管理: 自動テストマッピングのためのJira統合
