Тестирование веб-сервисов *

Юнит-тесты дают чувство контроля — ровно до первого странного падения «только у одного клиента», под нагрузкой, на другой версии ядра, с неожиданными сетевыми ретраями и капризами аллокатора. В Quasar, распределённой системе хранения данных в реальном времени, эту реальность приняли как исходную: предугадать всё невозможно, поэтому уверенность строится не на одном виде тестов и не на «серебряных пулях», а на процессе, который ловит ошибки как можно раньше и системно закрывает зоны риска.

В крупных проектах управлять качеством вручную — весьма нетривиальная задача: объем требований и фичей, уточнений и доработок, баков и фиксов растет нелинейно, а риски — экспоненциально. В таких условиях необходимо структурировать процесс обеспечения качества (QA), чтобы предотвратить эффект «снежного кома», который может «завалить» тестировщиков — сначала фрустрацией от рутины, а потом недовольством заказчика.

Когда я работала техническим писателем в международной команде, bug reports частенько попадались мне на глаза. И довольно быстро стало понятно: 90% багов написаны одними и теми же конструкциями, просто в разном порядке. Ниже - концентрат того, что часто используется в bug reports на английском. Сохраняйте.

Меня зовут Артём Дружляков, я техлид QA в направлении кредитования. Сегодня я хочу рассказать о проекте, который мы реализовали в направлении тестирования микросервисов в Альфа-Банке, — о разделении автотестов по микросервисам.

Раньше все автотесты жили в одном огромном репозитории — больше 550 микросервисов в одном месте. Из-за этого сборки шли долго, проект был нестабилен, любое изменение в общем файле могло сломать часть тестов или запуски всех, а новичкам было сложно разобраться в громоздкой архитектуре.

Чтобы решить эти проблемы, команда перешла на микросервисный формат. Теперь автотесты на каждый микросервис хранятся в отдельном репозитории, который создаётся автоматически с помощью шаблонизатора и уже содержит все необходимые файлы. Можно использовать генерацию по спецификации OpenAPI, а общие решения вынесены в отдельные библиотеки, покрытые юнит-тестами и подключаемые при необходимости.

Axiom — это недостающий тестовый runtime для Go, который добавляет фикстуры, шаги, хуки, retry, плагины, метаданные и структурированное выполнение поверх стандартного testing, оставаясь полностью совместимым с ним. Минимум магии, максимум инфраструктуры.

За последние годы я получил 9 сертификатов ISTQB.
И если бы в начале пути я знал, сколько денег можно сэкономить, я бы точно принимал другие решения.

Почти все экзамены я сдавал через GASQ из Беларуси — выходило 140–150 евро за экзамен, что уже было дешевле, чем стандартные европейские цены. Но, как оказалось позже, это далеко не минимум.

И вот что интересно: если бы я заранее знал, какие способы экономии реально существуют, я бы точно пересмотрел стратегию сдачи экзаменов и сэкономил бы несколько сотен евро.

В этой статье я собрал все рабочие способы сэкономить на ISTQB, от полностью легальных до пограничных (с честным описанием рисков).

Привет! Меня зовут Артем Русов. Я тестировщик, который любит разрабатывать разные полезные вещи для других тестировщиков.

Каждый год я создаю бесплатный адвент-календарь для QA, содержащий в себе полезные ссылки, материалы, тренажеры, интерактивные игры, связанные с тестированием, от разных авторов.

Решил, что хочу поделиться им с вами. Каждый день в этот пост буду добавлять новую ссылку из него.

Все материалы в подборке бесплатные, без подвоха и помогают в формировании определенных навыков, смежных с работой тестировщика.

Breaking news: генеративный поиск и нейросети уменьшают вероятность клика по сайту в пользу быстрых уже проанализированных и заботливо собранных сводных ответов. 

А пользователь и не против, что характерно. 

ТОП-1 по многим запросам — генеративный ответ. В этот момент SEO-позиции и промо отходят на второй план. Ключевой вопрос становится другим: попадает ли ваш бренд в ответы ИИ — и в каком контексте.

Проблема в том, что классические инструменты здесь не работают.
Позиции нестабильны, один и тот же запрос даёт разные ответы, AI-трафик не выделяется в Метрике и Консоли, а ручная проверка... ручная. При этом нейросети уже формируют образ бренда — иногда ошибочный, устаревший или невыгодный для бизнеса.

Но вот на рынке начали появляться сервисы аналитики AI-выдачи. И в этом материале я разбираю существующие GEO-сервисы с позиции не предвзятой, умеренно технической и точно без рекламы и антирекламы:
— что каждый инструмент реально показывает,
— где он помогает принять решение,
— а где даёт лишь ощущение контроля.

Всем привет. Сегодня мы обсудим понятие эффективности QA-лида и способы его достижения. Для этого мы возьмем несколько ключевых тезисов. Кто это такой, с чего начинается работа в этой роли, какие у нее основные функции и как с ней жить?

Всем привет! Мы делаем проекты по Zabbix, накопили большую экспертизу и решили сделать переводы нескольких статей, которые нам показались интересными и полезными. Наверняка, будут полезны и вам. Также своим опытом делимся в телеграм-канале zabbix_ru, где вы можете найти полезные материалы и записи наших вебинаров, опубликованных на нашем ютуб-канале (прим. переводчика). Ниже ссылки на предыдущие статьи из цикла.

Миграция с MySQL на PostgreSQL

SELinux: интеграция с Zabbix и другими инструментами

Защита от ложных срабатываний триггеров в Zabbix с использованием функций min/max/avg

Zabbix – автоматизация управления пользователями (JIT)

Двухфакторная аутентификация (2FA) в Zabbix 7.0

Как настроить прием SNMP-трапов в Zabbix

Отчетность в Zabbix 7.0

В этой статье мы покажем, как установить и настроить Zabbix, чтобы он мог использовать потенциал нового элемента «Браузер». Подробности под катом.

Меня зовут Лилия Урмазова, я работаю QA-инженером уже 25 лет. 

Если ты в IT давно и поработал на самых разных ролях в самых разных проектах, исчезает ощущение новизны. И когда все-таки появляется что-то принципиально новое, возникает непреодолимое желание в него погрузиться. 

Последние пару лет я специализировалась на тестировании в зарубежных AI-стартапах.
А сейчас прокачиваю экспертизу как AI-QA инженер на AI-проекте в известной международной IT-компании.

Бум AI-разработки до русскоязычного рынка пока не дошел, хотя многие использует AI-тулы для работы с тест-кейсами и автотестами. Серьезных AI-проектов мало, а число AI-QA-вакансий можно пересчитать по пальцам одной руки

А вот хайп и ощущение пузыря уже пришли.

Тем не менее есть четыре причины погрузиться во всё это:

Вряд ли кому-то хочется добавлять неуправляемые зависимости в свои авто-тесты

В этой статье поговорим какие есть варианты, если вы хотите тестировать взаимодействие с внешними системами, но уже/еще не хотите страдать с тестовыми стендами вендоров.
Пробежимся по трем вариантам решения этой проблемы, посмотрим на их сильные и слабые стороны.

Материал для тех, кто хочет создавать надежные, масштабируемые, быстрые авто-тесты и любит получать удовольствие от жизни, или почему стоит инвестировать свое время в сервисы-моки.

Стабильность E2E-тестов: как добиться 100% успешных прогонов ?

Практика, проверенная на реальном проекте.

Флаки-тесты убивают доверие к автоматизации. В этой статье — проверенные подходы, которые помогают превратить нестабильные E2E-прогоны в надёжный инструмент проверки продукта.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Новотарский, я из Сбера — лидирую тестирование внутренних продуктов и профсообщество тестировщиков. За плечами более 500 собеседований, от джунов до лидов. Этот материал мы подготовили вместе с Евгением Гребенщиковым, который создаёт и тестирует ИИ-агентов.

Хочу рассказать, как мы применяем ИИ в процессе найма QA-специалистов. Без обещаний революции и без страшилок про «всех заменят». Просто покажу, какие инструменты сделали, где они реально помогают, а где пока спотыкаются. Если вы проводите или проходите собеседования — welcome. Если просто хотите посмотреть, как ИИ работает не на маркетинговых слайдах, а в боевых условиях — тоже пригодится.

В этой статье я собрал девять самых частых задач из live-coding этапов собеседований на Python — от декораторов и замыканий до GIL и паттернов. Эти задачи регулярно встречаются в компаниях разного уровня, и их знают те, кто часто участвует в найме.

Мы разберём каждую задачу: как её формулируют интервьюеры, какие типичные ошибки делают кандидаты, и как выглядит корректное решение с пояснениями. Цель статьи простая — помочь разобраться в базовых механизмах Python, которые важны как на собеседованиях, так и в реальной работе.

В данной статье рассматриваются основные виды тестирования, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование и энд-ту-энд (E2E) тестирование, а также выявлены их преимущества, недостатки и ключевые особенности. Также уделяется внимание современным инструментам для разных видов тестирования, например, Jest, Cypress и Testing Library, которые предоставляют разработчикам мощные возможности для написания и выполнения тестов. Исследованы следующие подходы к тестированию: Test-Driven Development, Page Object и Continuous Integration. Выделены ключевые метрики, по которым можно определить эффективность тестирования.

Как в реальности тестируют телеком-оборудование, проверяют его на соответствие стандартам и используют искусственный интеллект, чтобы ускорять работу инженерных команд? На недавнем митапе специалисты YADRO и Сбера показали закулисье такого тестирования: от выездной лаборатории, которая ездит по городу и измеряет качество связи, до строгих conformance-проверок по 3GPP и инструментов ИИ, помогающих экономить время на рутине. В статье мы собрали записи трех докладов и разобрали, что полезного можно из них вынести.

Здравствуйте! Меня зовут Владислав Донченко, я ведущий специалист по тестированию в Альфе. Хочу поделиться опытом преобразования огромного монолитного репозитория с автотестами в модульную структуру.

Если вы работаете с монорепозиторием — особенно большим — то мой рассказ покажется вам знакомым. Вы либо видите эти проблемы в своих проектах, либо уже боретесь с ними. А если ваш репозиторий пока только растет, то со временем и ростом проекта вас ждут те же сложности, ведь это закономерный этап развития любого большого проекта.

Я буду рассказывать довольно абстрактно, без жесткой привязки к конкретным технологиям, чтобы суть наших решений можно было легко перенести на вашу технологическую базу.

В этой статье я хочу разобрать ключевые основы сетевых технологий, которые считаю базой для работы в сфере кибербезопасности более подробно и с примерами. Также стоит уточнить что статья получилась довольно обширной, но я старался писать только ключевые и важные моменты.

Привет! Меня зовут Евгений Семенюк — я Test Manager, Quality Architect и специалист по внедрению AI-подходов в SDLC.
В тестировании я уже 11 лет, занимаюсь построением процессов, внедрением практик качества, автоматизацией и развитием QA-организаций. Обладаю полным набором сертификатов ISTQB Expert Level Test Management, а всего у меня 9 ISTQB сертификатов от Foundation до Expert.

За последние годы на волонтерских начала я помог 100+ инженерам подготовиться и успешно сдать ISTQB.

И чем больше я работал с людьми, тем лучше понимал одну вещь:

ISTQB — это не про “знать больше”, а про “думать иначе”.

Ниже — короткие и честные советы, которые действительно работают.