Integrační testy pro spouštění komplexních výpočetních úloh

Abstract

Tato práce se zabývá návrhem automatizovaných integračních a akceptačních testů pro orchestrátor Apache Airflow v rámci distribuované výpočetní platformy LEXIS. Po úvodní rešerši testovacích přístupů a srovnání Python frameworků je jako hlavní nástroj zvolen pytest. Následuje nezbytná analýza komplexní architektury platformy LEXIS, zahrnující autentizaci, správu dat a vysokovýkonnostní výpočty. Praktická část představuje inovativní řešení, které mapuje jednotlivé řízené acyklické grafy přímo na testovací scénáře. Propojením nativních metod Airflow s frameworkem pytest je docíleno lokálního spuštění testů bez nutnosti běhu infrastrukturních komponent, jako jsou plánovač úloh nebo webový server. Výsledkem je hardwarově nenáročná, stabilní a rozšiřitelná testovací sada, pokrývající pozitivní scénáře i hluboké negativní testování robustnosti systému.

This thesis focuses on designing automated integration and acceptance tests for the Apache Airflow orchestrator within the LEXIS distributed computing platform. Following a review of testing concepts and Python frameworks, pytest is selected for the implementation. A subsequent analysis covers the core LEXIS architecture, including authentication, distributed data management, and high-performance computing. The practical part introduces an innovative approach that maps individual DAGs directly to test scenarios. By combining native Airflow methods with the pytest framework, local test execution is achieved without requiring standard infrastructural components like the Scheduler or Webserver. The result is a resource-efficient, stable, and extensible testing suite covering both positive use cases and exhaustive negative testing to ensure system robustness.