azure-microsoft-playwright-testing-ts

โดย microsoft

รันการทดสอบ Playwright ในระดับขนาดใหญ่โดยใช้ Azure Playwright Workspaces (เดิมคือ Microsoft Playwright Testing) ใช้เมื่อต้องการขยายการทดสอบเบราว์เซอร์ไปยังเบราว์เซอร์ที่โฮสต์บนคลาวด์ ผสานรวมกับไปป์ไลน์ CI/CD หรือเผยแพร่ผลการทดสอบไปยังพอร์ทัล Azure

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-microsoft-playwright-testing-ts

Azure Playwright Workspaces SDK for TypeScript

Run Playwright tests at scale with cloud-hosted browsers and integrated Azure portal reporting.

Migration Notice: @azure/microsoft-playwright-testing is retired on March 8, 2026. Use @azure/playwright instead. See migration guide.

Installation

# Recommended: Auto-generates config
npm init @azure/playwright@latest

# Manual installation
npm install @azure/playwright --save-dev
npm install @playwright/test@^1.47 --save-dev
npm install @azure/identity --save-dev

Requirements:

  • Playwright version 1.47+ (basic usage)
  • Playwright version 1.57+ (Azure reporter features)

Environment Variables

PLAYWRIGHT_SERVICE_URL=wss://eastus.api.playwright.microsoft.com/playwrightworkspaces/{workspace-id}/browsers
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication

Microsoft Entra Token Credential (Recommended)

# Sign in with Azure CLI
az login
// playwright.service.config.ts
import { defineConfig } from "@playwright/test";
import { createAzurePlaywrightConfig, ServiceOS } from "@azure/playwright";
import { DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";
import config from "./playwright.config";

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
const credential = new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]});
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/javascript/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-node-latest#credential-classes
// const credential = new ManagedIdentityCredential();

export default defineConfig(
  config,
  createAzurePlaywrightConfig(config, {
    os: ServiceOS.LINUX,
    credential,
  })
);

Custom Credential

import { ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";
import { createAzurePlaywrightConfig } from "@azure/playwright";

export default defineConfig(
  config,
  createAzurePlaywrightConfig(config, {
    credential: new ManagedIdentityCredential(),
  })
);

Core Workflow

Service Configuration

// playwright.service.config.ts
import { defineConfig } from "@playwright/test";
import { createAzurePlaywrightConfig, ServiceOS } from "@azure/playwright";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import config from "./playwright.config";

export default defineConfig(
  config,
  createAzurePlaywrightConfig(config, {
    os: ServiceOS.LINUX,
    connectTimeout: 30000,
    exposeNetwork: "<loopback>",
    credential: new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]}),
  })
);

Run Tests

npx playwright test --config=playwright.service.config.ts --workers=20

With Azure Reporter

import { defineConfig } from "@playwright/test";
import { createAzurePlaywrightConfig, ServiceOS } from "@azure/playwright";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import config from "./playwright.config";

export default defineConfig(
  config,
  createAzurePlaywrightConfig(config, {
    os: ServiceOS.LINUX,
    credential: new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]}),
  }),
  {
    reporter: [
      ["html", { open: "never" }],
      ["@azure/playwright/reporter"],
    ],
  }
);

Manual Browser Connection

import playwright, { test, expect, BrowserType } from "@playwright/test";
import { getConnectOptions } from "@azure/playwright";

test("manual connection", async ({ browserName }) => {
  const { wsEndpoint, options } = await getConnectOptions();
  const browser = await (playwright[browserName] as BrowserType).connect(wsEndpoint, options);
  const context = await browser.newContext();
  const page = await context.newPage();

  await page.goto("https://example.com");
  await expect(page).toHaveTitle(/Example/);

  await browser.close();
});

Configuration Options

type PlaywrightServiceAdditionalOptions = {
  serviceAuthType?: "ENTRA_ID" | "ACCESS_TOKEN";  // Default: ENTRA_ID
  os?: "linux" | "windows";                        // Default: linux
  runName?: string;                                // Custom run name for portal
  connectTimeout?: number;                         // Default: 30000ms
  exposeNetwork?: string;                          // Default: <loopback>
  credential?: TokenCredential;                    // REQUIRED for Entra ID
};

ServiceOS Enum

import { ServiceOS } from "@azure/playwright";

// Available values
ServiceOS.LINUX   // "linux" - default
ServiceOS.WINDOWS // "windows"

ServiceAuth Enum

import { ServiceAuth } from "@azure/playwright";

// Available values
ServiceAuth.ENTRA_ID      // Recommended - uses credential
ServiceAuth.ACCESS_TOKEN  // Use PLAYWRIGHT_SERVICE_ACCESS_TOKEN env var

CI/CD Integration

GitHub Actions

name: playwright-ts
on: [push, pull_request]

permissions:
  id-token: write
  contents: read

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Azure Login
        uses: azure/login@v2
        with:
          client-id: ${{ secrets.AZURE_CLIENT_ID }}
          tenant-id: ${{ secrets.AZURE_TENANT_ID }}
          subscription-id: ${{ secrets.AZURE_SUBSCRIPTION_ID }}

      - run: npm ci
      
      - name: Run Tests
        env:
          PLAYWRIGHT_SERVICE_URL: ${{ secrets.PLAYWRIGHT_SERVICE_URL }}
        run: npx playwright test -c playwright.service.config.ts --workers=20

Azure Pipelines

- task: AzureCLI@2
  displayName: Run Playwright Tests
  env:
    PLAYWRIGHT_SERVICE_URL: $(PLAYWRIGHT_SERVICE_URL)
  inputs:
    azureSubscription: My_Service_Connection
    scriptType: pscore
    inlineScript: |
      npx playwright test -c playwright.service.config.ts --workers=20
    addSpnToEnvironment: true

Key Types

import {
  createAzurePlaywrightConfig,
  getConnectOptions,
  ServiceOS,
  ServiceAuth,
  ServiceEnvironmentVariable,
} from "@azure/playwright";

import type {
  OsType,
  AuthenticationType,
  BrowserConnectOptions,
  PlaywrightServiceAdditionalOptions,
} from "@azure/playwright";

Migration from Old Package

Old (@azure/microsoft-playwright-testing)New (@azure/playwright)
getServiceConfig()createAzurePlaywrightConfig()
timeout optionconnectTimeout option
runId optionrunName option
useCloudHostedBrowsers optionRemoved (always enabled)
@azure/microsoft-playwright-testing/reporter@azure/playwright/reporter
Implicit credentialExplicit credential parameter

Before (Old)

import { getServiceConfig, ServiceOS } from "@azure/microsoft-playwright-testing";

export default defineConfig(
  config,
  getServiceConfig(config, {
    os: ServiceOS.LINUX,
    timeout: 30000,
    useCloudHostedBrowsers: true,
  }),
  {
    reporter: [["@azure/microsoft-playwright-testing/reporter"]],
  }
);

After (New)

import { createAzurePlaywrightConfig, ServiceOS } from "@azure/playwright";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

export default defineConfig(
  config,
  createAzurePlaywrightConfig(config, {
    os: ServiceOS.LINUX,
    connectTimeout: 30000,
    credential: new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]}),
  }),
  {
    reporter: [
      ["html", { open: "never" }],
      ["@azure/playwright/reporter"],
    ],
  }
);

Best Practices

  1. Use Microsoft Entra Token Credential — More secure than access tokens
  2. Use DefaultAzureCredential for local development; use ManagedIdentityCredential or WorkloadIdentityCredential for production
  3. Enable artifacts — Set trace: "on-first-retry", video: "retain-on-failure" in config
  4. Scale workers — Use --workers=20 or higher for parallel execution
  5. Region selection — Choose region closest to your test targets
  6. HTML reporter first — When using Azure reporter, list HTML reporter before Azure reporter

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development