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. 🚀

Как мы систематизировали риски тестирования и релизов — и что из этого вышло