Анализ результатов нагрузочного тестирования k6 требует не только сбора метрик, но и их грамотной визуализации. Избыточный поток данных может усложнить процесс принятия решений, поэтому важно выбрать ключевые показатели и подходящий инструмент для их отображения. В этой статье рассмотрим, какие метрики стоит отслеживать, как их визуализировать с помощью Grafana, CSV, JSON и других форматов, а также поделимся рекомендациями по эффективному анализу производительности.
Мир тестирования ПО стремительно меняется, и чтобы оставаться востребованным специалистом, важно не просто следить за трендами, но и осваивать новые навыки. Давайте разберёмся, что будет актуально для QA-инженеров в ближайшие годы.
Привет, Хабр! С вами Ксения Бычкова и Ольга Султанова из отдела тестирования Рунити. В этой статье расскажем про пирамиду тестирования и как мы внедряли эту best practice в нашей компании.
При развитии UX‑экспертизы в продукте обязательно наступает момент, когда продуктовую команду нужно научить самостоятельно проверять простые интерфейсные гипотезы. С одной стороны, это помогает команде лучше понимать пользователей, качественнее закрывать свои задачи и ускорять проверку интерфейсных гипотез. С другой стороны, — даёт возможность самим исследователям взять на себя больше сложных запросов, так как мелкие переходят в руки продуктовой команды. В итоге все в выигрыше.
Мы, Татьяна Лескова и Татьяна Коваль, UX‑исследователи в RuStore, в этой статье расскажем, что стоит учесть при обучении продуктовой команды быстрым тестам интерфейса.
Предусловие перед тем, как начать: надеюсь, у вас уже скачан sublimetext или скачайте sublimetext с официального сайта.
Load-testing-hub: эволюция сервиса аналитики нагрузочного тестирования
Ранее я рассказывал о load-testing-hub, инструменте для аналитики и агрегации данных по нагрузочным тестам. Тогда он находился в стадии MVP, а теперь прошел значительные улучшения.
Что изменилось?
— Добавлено больше информации и гибкости в настройках.
— Расширены возможности сравнения результатов.
— Реализованы детальные графики и аналитика по методам.
— Оптимизирован процесс выявления аномалий в производительности сервисов.
Один из практических кейсов — поиск по банковским операциям среди сотен миллионов записей. Load-testing-hub помог протестировать производительность, выявить узкие места и оптимизировать решение.
Изменений настолько много, что проще рассказать о сервисе заново. В статье подробно разберу его новые возможности и кейсы использования.
Привет, меня зовут Анна Куренова (@SavAnna), в IT я уже девять лет. Начинала как разработчик и тестировщик, потом начала искать уязвимости и перешла в ИБ. Сейчас работаю DevSecOps-инженером и веду телеграм-канал 8ug8eer. В этой статье поговорим о базовых вещах в вебе и некоторых простых уязвимостях, поиск которых под силу даже начинающим. Текст будет полезен новичкам в сфере безопасности и тестирования софта.
Нашим подопытным станет магазин соков под незамысловатым названием Juice Shop. Это уже готовое приложение, которое работает на HTTP/1.1. Я развернула его на своем домене, который содержит множество уязвимостей и отлично подходит для обучения.
Привет, меня зовут Иван, и я зануда.
Сразу скажу, что в моем понимании зануда в тестировании — не тот человек, который всех достал и которого все хотят удушить, а тот, который умеет показать людям, что нужно делать хорошо и не делать плохо, и добиться от них этого. Я считаю, что QA должно расшифровываться как Quality Assistant. Это даже не про Assurance, когда вы обеспечиваете качество, это именно про то, что вы как тестировщик и участник команды помогаете на каждом этапе от требований до выкатки в прод и работы с сопровождением и вашими коллегами добиться того, чтобы каждый этап проходил все лучше и лучше.
В тестировании я уже семь лет, для кого-то это маленький срок, для кого-то — большой, я очень впечатлен коллегами, которые работают уже по 15-20 лет, но развиваюсь, стараюсь нести добро в массы. Одна из моих основных специализаций заключается в том, что я прихожу на проекты, которые начинаются с большой бизнес-идеи, движущейся через много команд. Мне нравятся все вопросы межкомандного тестирования, интеграционного взаимодействия, выстраивания стендов, как драйвить коллег, чтобы мы двигались в одном направлении и не словили на проде кучу ошибок — этим я и занимаюсь.
В связи с этим я часто замечаю, что многие команды и коллеги приходят на интеграционные стенды, мы выкатываемся на те стенды, где начинают работать настоящие сервисы на тестовых средах. Я у коллег вижу такие банальные ошибки, которые нельзя было бы пропустить, если бы мы тестировались изолированно на каком-то отдельном кусочке, проверяя свои интеграции еще до поездки на тестовый стенд. Естественно, чем позже мы находим ошибку, тем больше стоимость ее исправления, поэтому нам нужны моки, чтобы мы все это проверяли.
Привет, Хабр. Меня зовут Николай Борисенко. Я специалист по автоматизации тестирования в ОК, и я продолжаю наш рассказ о генерации тестов на основе спецификации API.
В первой части статьи мы уже рассказали об автотестах в ОК, предпосылках внедрения автогенерации тестов и ключевых компонентах разрабатываемой системы. В этой части я продолжу рассказ и подробнее остановлюсь на более прикладных моментах реализации.
Привет, Хабр! Я Михаил Бибик, работаю в СберТехе QA-automation-инженером, пишу автотесты для СУБД Pangolin — это целевая СУБД в Сбере и не только. В прошлом году наша команда искала и нанимала QA-инженеров с различным опытом, в том числе совсем начинающих. Когда я провёл штук 15-20 собеседований, то понял, что могу обобщить некоторые наблюдения и составить простые советы по поводу составления тест-кейсов для начинающих (скорее, очень начинающих) тестировщиков. В этой статье я покажу, как применить теорию тестирования на техническом собеседовании. Для этого разберу реальную задачу с нашего собеседования. Проходите под кат.
Привет! Я Даниил, занимаюсь разработкой на Angular в T-Банке и хочу поделиться с вами опытом использования фикстур в Playwright. Я решил поговорить об этом, потому что вместе с ростом функциональности проектов растут и сложности при тестировании, а фикстуры предоставляют удобный способ избавиться от дублирующегося кода и сложных моков.
Эта статья посвящена основам: зачем нужны фикстуры, чем они отличаются друг от друга и какую пользу приносят при тестировании веб-приложений. Мы подробно разберем устройство фикстур, посмотрим, как их создавать и грамотно внедрять в тесты. А еще рассмотрим практические примеры, которые помогут с легкостью применить полученные знания на реальном проекте. Поехали!
Привет, Хабр. Я Мария, тестировщик в «АйТи-Балансе». Как многие начинающие тестировщики, после курсов я вышла на рынок труда с багажом заблуждений по поводу профессии. Из собственного опыта и историй коллег я составила список из 10 распространённых мифов о работе в ручном тестировании и постаралась их развенчать. Рекомендую ознакомиться со статьей всем, кто только учится или ищет работу в manual QA — поможет лучше понять, как на самом деле устроено ручное тестирование и подходит ли этот вариант для построения карьеры в IT лично Вам.
Чтобы понимать, какие запросы можно отправлять в GraphQL API и что можно получить в ответе, нужно уметь читать его схему. Это как WSDL в SOAP API — описание всех доступных методов.
Да, программы типа Postman или Apollo сами считывают схему и показывают вам всё в красивом виде — просто ходи да «натыкивай» запросы. Но если само API ещё в разработке, чтение схемы поможет понять, что вас ожидает.
Поэтому в этой статье я расскажу, что такое Schema GraphQL API и как её читать.
Рассказываю про подход ведения расширенной системы тестовой документации с возможностью внедрения частичной автоматизации для решения комплексных и нетривиальных задач.
В условиях непрерывной интеграции и высокой скорости разработки фронтенд неизбежно сталкивается с вызовами, связанными с тестированием изменений до их слияния в основную ветку. Любой, даже минимальный апдейт, способен повлиять на пользовательский опыт, поэтому эффективность процессов тестирования становится критически важной. Для нас спасением стали MR-стенды, которые предоставляют возможность изолированного тестирования новой функциональности, минимизируя риски и сокращая время на выявление и исправление ошибок. Рассказываем, как работают MR-стенды, в каких случаях они особенно полезны и как их внедрение повлияло на качество и скорость нашей разработки.
Локаторы — важная часть автоматизации тестирования. Они позволяют находить элементы на странице для взаимодействия с ними в тестах. Но что делать, если стандартные методы, такие как CSS-селекторы и XPath, становятся громоздкими, ломаются при изменении структуры страницы или не поддерживают уникальные особенности элементов? Решение — кастомные локаторы.
Меня зовут Лёша, и я занимаюсь тестированием в 2ГИС. Моя команда работает над сервисом по бронированию отелей Отелло. В этой статье я расскажу, как использовать кастомные локаторы, чтобы тесты оставались стабильными и поддерживаемыми даже при изменениях в приложении. В примерах я использую Python, но не стоит пугаться, если вы не знакомы с этим языком, каких-то сложных операций мы сегодня выполнять не будем.
В современной разработке приложений важным аспектом является способность быстро и эффективно создавать прототипы и демонстрационные версии. В этом посте мы расскажем о нашем опыте использования моков (mocks) для эмуляции бэкенда на примере фронтенд-проекта. Мы поделимся ключевыми проблемами, с которыми столкнулись, и решениями, которые помогли нам ускорить разработку, улучшить стабильность и обеспечить гибкость в работе с данными. Вы узнаете, как мы использовали Mock Service Worker (MSW) и Vite-плагин для создания изолированного и удобного окружения, а также какие преимущества это принесло нашей команде.
Эта история - реальный кейс об одном из способов заставить ChatGPT делать именно то что ты хочешь, а не то что получится.
Спойлер: В результате я получил от ChatGPT то что хотел. Однако путь которым пришлось пройти сильно напоминает комедию с элементами детектива.
Спойлер: Промпт присутствует. Может быть полезен для сортировки слабоструктурированных текстовых массивов информации.
Условия задачи:
Мне нужно было написать сценарий документально видеоролика длительностью около часа, с элементами аналитики. Предположим, про Илона Маска (все имена и явки вымышлены и не имеют отношения к нашей реальности).
Поиск
При помощи ChatGPT я великолепно собрал исходную информацию:
В статье расскажу, как с помощью AI ускорить исправление упавших Playwright тестов. В HTML-отчёт добавляем кнопку "Fix with AI", которая генерирует промпт под конкретный тест. Копируем промпт, вставляем в ChatGPT и мгновенно получаем рекомендации по исправлению.
Эта статья будет полезна тем, кто хочет тратить меньше времени на редактуру текстов.
Спойлер 1: Избавиться от ошибок в тексте получилось, но не сразу. Улучшить текст получилось, но частично. Сделать его ценным — не получилось, пришлось поработать ручками. И головой тоже.
Спойлер 2: Полезные промпты присутствуют.
Эта статья — кейс из личного опыта по использованию ИИ в работе контент‑маркетолога. Я считаю себя хорошим контент‑маркетологом. Но всегда хочется все делать и быстрее и лучше. Случай представился во время поиска новой работы. Я получил тестовое задание, где был дан текст, и список задач — что с этим текстом нужно сделать. Решил опробовать в этом деле искусственный интеллект.
