HydraLab

一键拉起真实设备云,自动跑测试并智能分析失败原因

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 108 🐛 待处理 62 👀 关注 5710
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1032
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。

项目预览

HydraLab 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队microsoft
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Java
技术栈/模型azure,chatgpt,cloud-testing,cross-platform,developer-tools,device-farm,e2e-testing,mobile-development,performance-testing,platform-engineering,spring-boot,test-automation,testgpt,testing,testing-framework,ui-testing
GitHub 星标★ 1032
上线时间2022-04-28 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积145.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

HydraLab 是一个智能云测试平台,旨在让云端测试变得简单易用。它解决了移动应用和跨平台应用在真实设备上执行端到端测试时面临的设备管理复杂、环境搭建繁琐、测试效率低下等问题。核心能力包括:提供一套完整的设备农场管理方案,支持远程连接和调度真实设备;支持跨平台的自动化测试执行,覆盖 Android、iOS 等主流移动平台;集成了性能测试功能,可监控应用运行时的关键指标;并引入了基于 ChatGPT 的智能分析能力,帮助用户理解测试失败原因并生成修复建议。项目采用 Java 开发,提供了清晰的 REST API 和命令行工具,方便集成到现有 CI/CD 流程中,让开发团队能够更专注于测试用例本身,而非底层基础设施。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1032

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker 6 步

环境要求

  • 已安装 Docker(Docker Desktop 或 Docker Engine)
  • 可访问 ghcr.io 镜像仓库的网络环境
  • 默认使用 9886 端口,需保证本机该端口未被占用
  • 如需从源码构建:JDK 11、NPM、Android SDK platform-tools

安装与启动步骤

  1. 1安装 Docker

    按官方指引下载并安装 Docker,确保 docker 命令可正常执行;Windows/macOS 可安装 Docker Desktop。

    docker --version
  2. 2拉取 Uber 镜像

    拉取官方开箱即用镜像 hydra-lab-uber:latest,这一步必须执行,否则可能命中本地缓存的旧 latest 镜像。

    docker pull ghcr.io/microsoft/hydra-lab-uber:latest
  3. 3启动容器

    运行容器并把容器 9886 端口映射到本机 9886,容器名 hydra-lab;默认使用本地文件系统作为存储方案。

    docker run -p 9886:9886 --name=hydra-lab ghcr.io/microsoft/hydra-lab-uber:latest
  4. 4访问管理页面

    浏览器打开门户地址查看已连接的设备;若自定义了端口,请把 9886 换成你自己的端口。

  5. 5跑一个最小测试

    页面进入 Runner 标签选 HydraLab Client,点 Run 并将 Espresso test scope 改为 Test app,下一步选设备再 Run;结束后在 Task 标签看结果。

  6. 6从源码构建运行

    需 JDK11、NPM、Android SDK platform-tools;先构建并运行 center 可执行 Jar,再构建运行 agent,然后访问同一门户地址。

    cd ..
    java -jar center/build/libs/center.jar
    gradlew :agent:bootJar
    java -jar agent/build/libs/agent.jar

关键配置

配置项必填说明示例
-p 9886:9886是端口映射,容器内服务端口为 9886-p 9886:9886
--name否容器名称,便于后续启停管理hydra-lab
存储方案否默认用本地文件系统,官方推荐改用 Azure Blob StorageAzure Blob Storage

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:9886/portal/index.html#/ ,能正常显示门户页面并看到已连接的设备即成功。

常见问题

Q:为什么必须先执行 docker pull?

A:若不先拉取,docker run 可能直接使用本地已缓存的 latest 镜像,导致运行的并非最新版本。

Q:Uber 镜像支持哪些 Android 测试?

A:Android 仅支持 Espresso/Instrumentation 测试,更多能力需参考 GitHub Wiki 的用户手册部分。

Q:可以换成别的端口吗?

A:可以,修改 docker run 的端口映射并访问对应端口,例如 -p 8000:9886 后访问 http://localhost:8000/portal/index.html#/。

Q:存储用什么比较好?

A:默认使用本地文件系统即可起步,官方强烈推荐使用 Azure Blob Storage,HydraLab 对其有原生且经过验证的支持。

注意事项

  • Uber 镜像已内含 center 与 agent 两个实例,一条 docker run 即可开箱体验。
  • 从源码构建运行需要 JDK11、NPM 和 Android SDK platform-tools,环境铺设相对繁琐。
  • 更多功能与详细说明请查阅项目 GitHub Wiki。

核心亮点

  • 内置 ChatGPT 分析失败日志,直接给出问题定位和修复建议,省去人工排查时间
  • 设备农场管理开箱即用,支持远程申请和调度真实手机,无需自建机房
  • 提供 REST API 和 CLI,能轻松接入 Jenkins 等 CI/CD 流水线,实现测试自动化

不足之处

  • 项目星标过千但更新节奏一般,社区活跃度和文档完善度有待观察
  • 对 iOS 设备的支持依赖 Mac 基础设施,部署门槛比纯 Android 方案高

适用场景

  • 移动应用团队需要在多台真实设备上快速回归核心功能
  • 中小团队想低成本搭建内部云真机测试平台,替代付费云测服务
  • 测试人员希望借助 AI 自动分析崩溃和测试失败原因,提升定位效率

替代项目

Appium、Selenium Grid、STF (Smartphone Test Farm)

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