武大胆

App 技術アーキテクチャ#

典型的な App 技術アーキテクチャは クライアント（Client） と サーバー（Server） の 2 つの部分に分かれ、 ネットワーク通信 を通じてデータのやり取りを実現します。以下は階層アーキテクチャの概略図：

クライアント技術アーキテクチャ#

クライアントの階層#

• UI 層（View）

  • インターフェースのレンダリングとユーザーインタラクションを担当します。
  • 技術実装：
    • Android：XML レイアウト + Jetpack Compose（宣言型 UI）。
    • iOS：Storyboard/SwiftUI。
    • クロスプラットフォーム：Flutter（Dart）、React Native（JavaScript）。

• ビジネスロジック層（ViewModel/Presenter）

  • ビジネスロジック、データ変換、状態管理を処理します。
  • 技術実装：
    • Android：ViewModel + LiveData。
    • iOS：Combine フレームワーク（Swift）。
    • クロスプラットフォーム：Bloc パターン（Flutter）、Redux（React Native）。

• ネットワーク層（Repository/DataSource）

  • API リクエスト、キャッシュ戦略、エラーハンドリングをカプセル化します。
  • 技術実装：
    • Android：Retrofit + OkHttp。
    • iOS：Alamofire（Swift）または URLSession。
    • クロスプラットフォーム：Dio（Flutter）、Axios（React Native）。

• ローカルストレージ層（Local Storage）

  • ローカルデータの永続化を管理します。
  • 技術実装：
    • SQLite：Room（Android）、Core Data（iOS）。
    • キー値ストレージ：SharedPreferences（Android）、UserDefaults（iOS）。
    • ファイルストレージ：File System API。

クライアント技術スタック#

サーバー技術アーキテクチャ#

サーバーの階層#

• API ゲートウェイ層（API Gateway）

  • 統一エントリーポイントで、ルーティング、認証、レート制限、ログを処理します。
  • 技術実装：Nginx、Kong、Spring Cloud Gateway。

• ビジネスロジック層（Application Layer）

  • コアビジネスロジック（例：注文処理、ユーザー管理）を実装します。
  • 技術実装：
    • Java：Spring Boot、Micronaut。
    • Python：Django、FastAPI。
    • Node.js：Express、NestJS。
    • Go：Gin、Echo。

• データストレージ層（Data Storage）

  • データの永続化とクエリを行います。
  • 技術実装：
    • リレーショナルデータベース：MySQL、PostgreSQL。
    • 非リレーショナルデータベース：MongoDB、Redis（キャッシュ）。
    • ビッグデータストレージ：HBase、Elasticsearch（検索）。

• メッセージキューと非同期処理

  • 高並行タスク（例：メール送信、注文の非同期処理）をデカップリングします。
  • 技術実装：Kafka、RabbitMQ、Celery（Python）。

• マイクロサービスとコンテナ化（オプション）

  • 複雑なシステムを独立したサービスに分割し、拡張性を向上させます。
  • 技術実装：Docker、Kubernetes、gRPC。

サーバー技術スタック#

クライアントとサーバーの相互作用プロセス#

典型的な相互作用プロセス（ユーザーログインを例に）#

1. クライアントがリクエストを発行

   • ユーザーがアカウントとパスワードを入力し、クライアントが HTTPS を通じてログインリクエストを送信します（POST /api/login）。
   • データ形式：JSON（例 {"username": "user1", "password": "***"}）。

2. サーバーがリクエストを処理

   • API ゲートウェイがリクエストの合法性を検証します（例：IP ホワイトリスト、頻度制限）。
   • ビジネスロジック層がアカウントとパスワードを検証し、トークン（JWT）を生成します。
   • データベースがユーザー情報をクエリします（MySQL SELECT * FROM users WHERE username = ?）。

3. サーバーがレスポンスを返す

   • 成功： 200 OK + トークンとユーザーデータを返します。
   • 失敗： 401 Unauthorized + エラーコードを返します。

4. クライアントがレスポンスを処理

   • レスポンスデータを解析し、トークンをローカルに保存します（SharedPreferences/Keychain）。
   • ホームページに遷移し、UI 状態を更新します。

通信プロトコルとデータ形式#

• プロトコル：HTTP/HTTPS（RESTful API）、WebSocket（リアルタイム通信）。
• データ形式：JSON（主流）、Protocol Buffers（高性能シナリオ）。
• セキュリティメカニズム：JWT 認証、OAuth 2.0（サードパーティログイン）、SSL/TLS 暗号化。

App テスト#

テストプロセス#

1. 要件分析フェーズ

   • テスト目標を明確にする：機能要件、ユーザーシナリオ、非機能要件（例：パフォーマンス、安全）を理解します。
   • テスト要件文書を作成：テスト範囲、優先順位、受け入れ基準を決定します。

2. テスト計画フェーズ

   • テスト戦略を策定：テストタイプ（機能、パフォーマンス、互換性など）、リソース配分、スケジュールを決定します。
   • リスク評価：潜在的なリスク（例：デバイスの断片化、ネットワーク環境の違い）を特定し、対策を策定します。

3. テストケース設計

   • 要件に基づいてテストケースを作成し、正のシナリオ、負のシナリオ、境界条件をカバーします。
   • 等価クラス分割、境界値分析、シナリオ法などの設計手法を使用します。

4. テスト環境構築

   • ハードウェアデバイス（実機、エミュレーター）、ネットワーク環境、テストデータ、ツールチェーンを準備します。

5. テスト実行

   • 優先順位に従ってテストケースを実行し、テスト結果と欠陥を記録します。
   • フェーズごとに実施：スモークテスト → 機能テスト → 回帰テスト → 受け入れテスト。

6. 欠陥管理

   • ツール（例：JIRA、Bugzilla）を使用して欠陥ライフサイクルを追跡します（提出→修正→検証→クローズ）。
   • 欠陥の分布を分析し、テストの重点を最適化します。

7. テスト報告と総括

   • テスト報告を出力：カバレッジ、欠陥統計、リスク分析、改善提案。
   • テストプロセスを振り返り、今後のテスト戦略を最適化します。

テスト方法#

1. ブラックボックステスト

   • 入力と出力に焦点を当て、内部コードロジックには関与しません。
   • 典型的な方法：機能テスト、ユーザー体験テスト、インストール / アンインストールテスト。

2. ホワイトボックステスト

   • コードロジックに基づいてテストケースを設計し、分岐、パス、条件をカバーします。
   • 一般的な技術：コードカバレッジ分析（例：JaCoCo）、静的コードチェック（例：SonarQube）。

3. グレーボックステスト

   • ブラックボックスとホワイトボックスを組み合わせ、インターフェースやログ分析を通じて問題を特定します。

4. 特定のテストタイプ

   • 機能テスト：コア機能（例：ログイン、支払い）が要件に合致しているかを検証します。
   • パフォーマンステスト：応答時間、メモリ / CPU 使用率、起動速度（ツール：GT、PerfDog）。
   • 互換性テスト：異なるデバイス、OS バージョン、画面解像度、ネットワーク環境をカバーします（ツール：Firebase Test Lab）。
   • セキュリティテスト：データ暗号化、権限管理、脆弱性スキャン（ツール：OWASP ZAP、Burp Suite）。
   • ユーザー体験テスト：インターフェースの使いやすさ、インタラクションのスムーズさ、多言語サポート。
   • インストール / アンインストールテスト：インストールパッケージのサイズ、アップグレードの上書き、残留ファイルのクリーンアップ。
   • インターフェイステスト：API 呼び出しとデータ転送を検証します（ツール：Postman、Charles）。
   • 回帰テスト：自動化スクリプトで主なプロセスをカバーし、新しいバージョンでの後退問題を確保します。

テスト技術#

1. 自動化テスト

   • UI 自動化：Appium（クロスプラットフォーム）、Espresso（Android）、XCUITest（iOS）。
   • インターフェイス自動化：RestAssured、Python Requests。
   • パフォーマンス自動化：JMeter、LoadRunner。

2. クラウドテストプラットフォーム

   • AWS Device Farm、Sauce Labs などのプラットフォームを使用して、多デバイスでの並行テストを実現します。

3. モンキーテスト

   • ランダムなイベント（クリック、スワイプ）を通じてクラッシュや ANR を検出します（ツール：Android ADB Monkey）。

4. A/B テスト

   • 異なるバージョンのユーザー行動データを比較し、機能設計を最適化します（ツール：Firebase A/B Testing）。

5. コード静的分析

   • Lint ツールを使用して、コード規範、メモリリーク、潜在的なクラッシュを検出します。

6. ネットワークシミュレーションツール

   • 弱いネットワーク、遅延、パケットロスをシミュレートします（ツール：Network Link Conditioner、Charles Proxy）。

テスト環境#

1. ハードウェア環境

   • 主流ブランド（例：iPhone、Huawei、Samsung）と異なる構成（CPU、メモリ）の実機をカバーします。
   • エミュレーター / 仮想マシン：Android Studio エミュレーター、iOS Simulator。

2. ソフトウェア環境

   • オペレーティングシステム：Android（異なるバージョンおよびカスタム ROM）、iOS（最新および旧バージョン）。
   • サードパーティ依存：SDK バージョン（例：Google Play Services）、データベースの互換性。

3. ネットワーク環境

   • 異なるネットワークタイプ（Wi-Fi、4G/5G）、弱いネットワーク（2G / 高遅延）およびオフラインシナリオをテストします。

4. データ環境

   • テストデータを準備：正常データ、異常データ（例：超長テキスト、特殊文字）。
   • データ隔離：テストデータが本番環境を汚染しないようにします。

5. 継続的インテグレーション（CI）環境

   • Jenkins、GitLab CI などのツールを統合し、自動化ビルド→テスト→報告プロセスを実現します。

6. セキュリティテスト環境

   • サンドボックス環境を構築し、中間者攻撃、データ改ざんなどのセキュリティ脅威をシミュレートします。