Меня разочаровывает популярность примитивного подхода. Предлагаю отвлечься от однотипных статей и присмотреться к предмету изучения. Я хочу осветить этот темный угол с выгоранием, где многие видят банальную лень, стрессы, усталость, отсутствие навыков планирования или свежих пряников. А в конце я скажу, что выгорания не существует — это чрезмерно обобщающий термин, который мешает починке работоспособности.

Всем привет. Меня зовут Костя Лях, я работаю на позиции Head of QA в одном из управлений T-Банка. За время карьеры успел поучаствовать в запуске проектов в стартапах и корпорациях.

Полтора года назад я принял новый вызов и перешел на позицию лида в сложившуюся команду в Т-Банке. До этого я тоже работал на позиции лида, но большую часть команды собирал самостоятельно, и мне казалось, что алгоритм работы в состоявшемся коллективе будет отличаться. Встал вопрос: как ничего не сломать и сделать только лучше в сформированной команде? 

Я расскажу, что помогло мне при работе с командой, какие выводы я сделал, какие ошибки совершил и действительно ли подходы для новой и устоявшейся команды различаются. Статья пригодится руководителям и тем, кто планирует ими стать.

Итак, вы пришли на позицию QA-лида в компанию, как же все не сломать и с чего начать?

Я знаю, что разработчики по-разному относятся к тестированию программного обеспечения. Вот некоторые примеры подхода к тестам, которые встречались мне за время работы:

Статей про эмоциональное выгорание много, и часть из них очень даже хорошие. Они фокусируются на работе с людьми: как и что говорить, какие ставить задачи, где вести общение, и вот это всё. Я хочу разобрать более узкую тему: специфичное выгорание тестировщиков. И решения буду предлагать не про людей, а про процессы. Как строить такие процессы разработки, чтобы минимизировать эмоциональное выгорание в команде? Какие баги (в коде и в процессе) надо фиксить? На какие штуки обращать внимание? Рассказывать буду с трёх позиций: что с каждой проблемой может сделать биг‑босс (РМ или собственник бизнеса), тест‑менеджер и сам выгоревший тестировщик. Букв в статье получилось много, сорян ))) Зато вроде полезные? Поехали!

Написание автотестов — одна из наиболее эффективных практик, которая позволяет проверять работоспособность всех компонентов сервиса и своевременно обнаруживать любые сбои. Но писать много автотестов — не всегда верный подход: тестов должно быть не много, а достаточно. Иначе время и силы инженеров по тестированию и автоматизации будут тратиться напрасно. Но как понять, что автотестов достаточно, и, главное, быть уверенным, что обновление или добавление новых методов внутри проекта не создаст «неотслеживаемые бреши»? Очевидно, что для этого нужна система анализа покрытия автотестами.

Мы продолжаем серию статей об автотестах в ОК (материалы по этой теме мы можете почитать здесь, здесь и здесь). И сегодня рассказываем на примере анализа покрытия автотестами API, как с этими задачами справляется команда ОК.

Всем привет!

Меня зовут Гребенюк Гузель, я QA-руководитель группы тестирования в АЭРО. Мы занимаемся разработкой eCommerce- и data-решений для крупного бизнеса.

В данной статье хочу рассказать о том, как мы организовали тестирование бэка на проектах.

В качестве основного инструмента тестирования был выбран Postman. Проверки прошли различные этапы эволюции. Сначала мы использовали данный инструмент только для  визуальной проверки отдельно взятых методов бэка. Проверка заключалась в том, что мы импортировали либо yaml файл с коллекцией списка методов некоторого микросервиса, либо в виде импорта отдельного курл запроса. При этом проверялись различные комбинации проверок заголовков, тел ответов и запросов, коды ответов и т.д.

Затем мы стали использовать переменные окружения для тестирования на разных стендах с разными наборами тестовых данных, но всё равно эти проверки оставались ручными и заключались в визуальных проверках ответов запросов в коллекциях.

Следующим этапом мы стали формировать e2e цепочки из методов путём получения значений переменных полученных из одного запроса и передачи их в качестве входных параметров в следующий запрос. Это дало толчок к активному использованию вкладки Test в Postman и формированию сниппетов для парсинга ответов и получения нужных значений. В результате мы сформировали шаблоны по базовым тестам, которые стали использовать ручные тестировщики на всех проектах.

В рамках этих тестов мы проверяли коды ответов, время отклика, типы полей,  json схемы, требования по ограничениям для получаемых значений. Это дало хороший прирост в скорости регресса и качестве тестирования.

Привет Хабр! Меня зовут Иван, сегодня поговорим о вопросах на собеседованиях Джуну+ (от 6 месяцев работы) и узнаем как ответить на них не как ChatGPT. Я как инженер по ручному и автоматизированному тестированию провожу собеседования на роль Junior+ QA (с дальнейшим ростом в автоматизаторы). Делюсь своим списком вопросов и ответов, которые я ожидаю услышать.

Придумывать заново велосипед не собираюсь. Поэтому ниже список ресурсов на вопросы для подготовки к собесу QA. К сожалению ресурсы предоставляют не все ответы, в том числе не все правильные.

База для Junior QA

1. Что такое тестирование?

Сравнение ожидаемого результата с фактическим результатом ПО. Тестирование это не поиск багов!

Своими словами: тестирование - это процесс сопоставления спецификаций продукта с его финальным результатом. Под финальным результатом мы можем понимать то, что тестировщик получает, когда разработчик реализует функционал по задаче и мы начинаем его тестировать. В ручном тестировании мы сравниваем тестовые случаи с реализованным проектом, а в автоматизированном тестировании мы преобразуем ручные тестовые случаи в автоматические проверки для реализованного проекта.

Развертывания Canary в Kubernetes предоставляют надежный и эффективный способ постепенного развертывания новых функций, позволяя разработчикам выявлять и решать проблемы до того, как они повлияют на всю базу пользователей.

 В  данной статье я  рассмотрел основную проблему в выпуске новых версий приложений в production, также описал суть canary deployment и процесс развертывания с помощью Kubernetes.

Добрый день, меня зовут Виктория и я много лет занимаюсь автоматизацией. В этой статье я хотела бы рассказать о паттернах автоматизации, которые использую, а также о такой штуке, как архитектура проекта.

У нас в команде два системных аналитика с разным бэкграундом и изначально разными подходами к оформлению требований, в том числе к API. Вначале каждый из нас писал требования по-своему, с разным уровнем проработки и детализации. Но быстро стало понятно, что так дальше не пойдет: это приводило к разночтению требований разработчиками и тормозило реализацию. Поэтому мы в команде решили унифицировать формат описания требований к API.

В статье расскажу, к какому формату описания в итоге мы пришли, и покажу заполнение шаблона на конкретных примерах.

Эта статья в основном для аналитиков, которые впервые сталкиваются с необходимостью описания запросов в Swagger, но может быть полезна всем, кто хочет разобраться или ищет подсказку.

Бывало ли у вас такое, что вы совершали одни и те же действия из раза в раз и наконец-то решили избавиться от всей этой рутины? Но вы решили отложить это решение на некоторое время, в частности из-за занятости или лени. Но вот вы решаете взять себя в руки и всё изменить! Также было и со мной - и вот в конце концов я решился пойти на оптимизацию развертывания сервисов в Kubernetes при помощи Helm и написать об этом статью!

Я уже успел развернуть несколько приложений в Kubernetes. Но в последнее время взаимодействовать с ресурсами через kubectl становится невыносимо больно. Поэтому я решил осуществить свою давнюю затею - написать свой Helm чарт. Сегодня мы вместе с тобой, Хабрюзер, создадим свой чарт, который можно будет использовать для деплоя собственных приложений!

Нагрузочное тестирование API без использования UI

В этой статье поговорим о Нагрузочном тестировании при помощи JMeter-Java-Dsl и реализуем наш первый нагрузочный тест для API с генерацией динамических значений.

Прошлая моя публикация хоть и набрала достаточное количество просмотров, оказалась не такой, какой я видел ее и хотел бы, чтобы она была. Как справедливо заметил corporateanon это был зум неосилятора. К тому же статью прочитал мой товарищ (которого я давно заманиваю в айти) и спросил: «Так я не понял, мне надо в айти или не надо?»

Учитывая, что много людей задаются этим вопросом, это накладывает на автора обязательства. В конце концов, даже раздавленная бабочка может изменить ход истории.

Публикация же должна делать мир лучше, а не изливать поток экспрессии (хотя мне кажется, она была неплоха).

Ознакомившись с комментариями (благодарю всех написавших) , я решил написать продолжение статьи, осветив некоторые вопросы из комментариев, попытавшись дать стоящие рекомендации и более чОткие выводы.

В мире современной разработки программного обеспечения, взаимодействие между различными приложениями через интерфейсы приложений (API) стало неотъемлемой частью разработки. Однако, прежде чем мы можем строить сложные взаимодействия, необходимо убедиться, что наш API работает корректно и предоставляет ожидаемые результаты.

И вот на сцену выходит Postman - мощный и интуитивно понятный инструмент, предназначенный специально для тестирования и разработки API. В этой статье рассказывается о самых базовых вещах, с которых следует начать свое знакомство с Postman.

Отправка HTTP-запросов, создание тестов, организация запросов в коллекции, работа с переменными - все это лишь часть функциональности Postman, которая облегчает процесс тестирования и повышает его эффективность. Если вы только начинаете свой путь в изучении этого инструмента, не волнуйтесь! Этот гайд поможет вам разобраться с базовыми принципами работы с Postman и покажет, как сделать ваш процесс тестирования API гораздо более эффективным и приятным.

Готовы начать? Давайте вместе погрузимся в увлекательный мир тестирования API с Postman!

В разных областях деятельности приходится строить графики. Построить график на компьютере можно десятками если не сотнями способов. В этот тексте я показал как строить графики при помощи интерпретируемого языка программирования Python.

В январе 2022 мы подводили командные итоги 2021 и обнаружили, что у нас довольно много приемочных багов при тестировании новых фич. Мириться с этим было нельзя, и за дело принялся знающий человек — наш тимлид. Он собрал команду и поставил задачу: снизить количество приемочных багов до минимально возможного значения, желательно разика в три. Это был челлендж, который казался невыполнимым. Но сдюжили! Расскажу, как мы всего добились и почему это хорошо.

Покупая одновременно микрозелень и коньяк можно поймать оценивающий взгляд. Не объяснять же каждому, что набор для выращивания приобретается в научных целях. За 98 рублей мы получаем пластиковый контейнер, минеральную вату, пакет семян и инструкцию. «Выдержать в темноте 2 дня… снять крышку… поставить на солнце… периодически поливать». Такие нехитрые действия помогут вырастить небольшое количество полезных растений.

Приблизительно два года назад я приобрел такой набор и успешно вырастил небольшое количество редиса. В это же время ко мне попала книга Уильяма Тексье «Гидропоника для всех». Помимо информации, относящейся к растениям, книга содержит много упрощенных картинок гидропонных установок. Именно Тексье повинен в идее превратить пластиковую коробочку  с минеральной ватой в нечто большее.