Привет, Хабр!
Мы — команда тестирования в IT-департаменте крупной компании. За годы работы мы накопили опыт борьбы с рисками, которые возникают при выпуске релизов. Сегодня расскажем, как мы их классифицировали, минимизировали и превратили в управляемый процесс.
Почему это важно? Незаметные на первый взгляд проблемы могут привести к задержкам, ухудшению качества и финансовым потерям. Мы систематизируем свой опыт, анализируем прошлые ошибки и заранее готовимся к возможным сложностям — чтобы релизы проходили гладко и без сюрпризов. Хотите узнать, как мы это делаем? Тогда поехали!
Почему это важно?
Риски — это не просто «что-то может пойти не так». Это непредсказуемые проблемы, которые приводят к:
⏳ Задержкам — когда релиз переносится из-за внезапного бага.
🔥 Падению качества — если ошибка уходит в прод.
💸 Финансовым потерям — из-за простоев или срочных исправлений.
Мы решили не гадать, а предугадывать риски. Вот как это работает.
Какие риски мы выделили?
1. Организационные
📌 Проблемы с процессами и коммуникацией
Нехватка тестировщиков в релизный период.
Разработка передает билд на тесты с опозданием.
Используется не та ветка для сборки (не последняя версия).
Нет перекрестного регресса для общих сервисов.
2. Технические
🛠 Проблемы с инфраструктурой и автоматизацией
Ошибки в конфигурации окружения.
Сломались автотесты в регрессе.
Некорректные права доступа у пользователей.
3. Риски при внедрении релиза
🚨 Что может пойти не так на проде
Потеря данных при откате.
Необратимые миграции, которые нельзя отменить.
Обратная несовместимость с предыдущими версиями.
Реальные кейсы: когда всё пошло не по плану
🔹 Случай 1: Не та ветка в релизе
Что случилось:
Разработчики собрали релиз из устаревшей ветки. Обнаружилось только после деплоя.
Последствия:
Срочный откат → пересборка → повторный деплой → +4 часа к релизу.
🔹 Случай 2: Нет перекрестного регресса
Что случилось:
Одна команда изменила общий сервис, но не проверила, как это повлияет на другие продукты.
Последствия:
Упал функционал в другом продукте → аварийный хотфикс.
🔹 Случай 3: Потеря данных при откате
Что случилось:
После неудачного деплоя откатились, но часть данных не восстановилась.
Последствия:
Пользователи потеряли изменения → восстанавливали вручную.
Как мы минимизируем риски?
1. Планируем заранее
Для каждого риска прописываем меры предотвращения.
Пример:
Риск: Потеря данных при откате.
Решение: Дампы БД перед релизом + отдельные чек-листы для DevOps.
2. Мониторим и коммуницируем
Регулярно пересматриваем список рисков (раз в квартал).
Проводим ретроспективы после релизов — фиксируем новые угрозы.
3. Приоритезируем по влиянию
Каждый риск оцениваем по:
Вероятности (низкая/средняя/высокая).
Влиянию (блокирует релиз или просто добавляет работы).
Пример:
Риск | Вероятность | Влияние | Меры предотвращения |
Потеря данных при откате | Средняя | Высокое | Дампы БД, чек-листы для DevOps |
Что в итоге?
Снизили количество срочных исправлений на 30%.
Ускорили релизы — теперь меньше неожиданностей.
Команда стала спокойнее — все знают, какие риски под контролем.
Но работа не закончена:
Добавляем автоматические алерты при критичных изменениях.
Внедряем историю рисков — чтобы новые сотрудники учились на нашем опыте.
А как у вас?
Какие риски чаще всего срывают ваши релизы? Как вы с ними боретесь? Делитесь в комментариях!
P. S. В следующей статье расскажем, как настроили автотесты на iOS — подписывайтесь, чтобы не пропустить. 🚀