За прошедшие два года работы на фрилансе мне довелось пройти множество собеседований в качестве кандидата, а также проинтервьюировать достаточно людей на свои два пет-проекта и в команду на текущую работу. И по моим личным ощущениям – 99,99% типовых технических собеседований на тестировщика НЕ РЕШАЮТ поставленную задачу: нанять компетентного человека на проект, который сработается с командой и останется надолго.

Знание определений и типов тестирования, как и тестовые задания, не могут дать ответов на вопросы:

• как человек сможет вписаться в команду?

• насколько он исполнителен, ответственен и внимателен к деталям?

• совпадает ли его темп и режим работы с принятыми у нас?

• действительно ли он обладает навыками и компетенциями, заявленными в CV?

Сервисы падали, падают и будут падать

Тогда мы придумали инструмент, чтобы маркировать трафик

Сервис Sentry позволяет удаленно мониторить баги в фронтенд-приложениях, написанных на JavaScript.

Попытка устранить проблемы в фронтенд-приложениях на JavaScript может оказаться непростой задачкой, поскольку они возникают в браузере пользователя, к чему, зачастую, у вас нет доступа. Однако, Sentry дает возможность удаленно мониторить баги.

Продолжаем делиться конспектами Алексея Барабанова, IT-директора «Хлебницы». На этот раз обсудим специфику работы RabbitMQ с высокими нагрузками (High Load) и обеспечением высокой доступности (High Availability). Рассмотрим различные методы увеличения производительности и горизонтального масштабирования, разберём и настроим внутренние инструменты. Также по мере погружения постараемся изучить основные подводные камни всех подходов.

Привет, Хабр! Я Женя, архитектор интеграционной платформы в Точке, отвечаю за асинхронный обмен сообщениями между внутренними сервисами, за ESB и за брокеры сообщений.

В этой статье я постарался кратко и последовательно изложить основные моменты, о которых полезно помнить при использовании RabbitMQ, если важны стабильность обмена и сохранность данных.

В первую очередь материал рассчитан на разработчиков, которым ещё не приходилось погружаться в тонкости работы с RabbitMQ или использовать его вообще. Более опытным читателям статья может пригодиться в качестве компактной и упорядоченной выжимки из уже знакомых статей, вебинаров и многочисленных страниц документации.

Идеальные условия

Приветствую всех любителей Infrastructure as Code.

Как я уже писал в предыдущей статье, я люблю заниматься автоматизацией инфраструктуры. Сегодня представляю вашему вниманию вариант построения GitOps для реализации подхода Monitoring as Code.

Так повелось, что в процессе работы в МегаФоне, приходится сталкиваться с однотипными задачами при работе с RabbitMQ. Закономерно возникает вопрос: «Как упростить и автоматизировать выполнение таких задач?»

Первое решение, которое приходит в голову, использовать интерфейс HTTP, и, безусловно, из коробки RabbitMQ обладает хорошим веб-интерфейсом и HTTP API. Тем не менее, использование HTTP API не всегда удобно, а иногда и вообще невозможно (допустим у вас недостаточно прав доступа, а опубликовать сообщение ну очень хочется) в такие моменты возникает необходимость работы именно по протоколу AMQP

Не найдя подходящих мне готовых решений на просторах сети, было решено написать небольшое приложение для работы с RabbitMQ по протоколу AMQP

Привет! Меня зовут Петр и мы в компании Nixys очень любим Redis. Эта база используется, если не на каждом нашем проекте, то на подавляющем большинстве. Мы работали как с разными инсталляциями Redis, так и с разными версиями, вплоть до самых дремучих, вроде 2.2. Несмотря на то, что в Интернете очень много статей и докладов по этой БД, мы в своей практике достаточно часто встречаемся с непониманием некоторых основных концепций Redis и со стороны разработчиков, и со стороны системных администраторов.

В серии статей я попытаюсь осветить неочевидные нюансы при работе с Redis и сегодня начну с основных концепций и понятий. А еще в конце статьи приведу небольшой чек-лист, который может помочь вам в оптимизации этого NoSQL решения.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я SDET-разработчик SimbirSoft. В практике CI/CD один из общепринятых стандартов — настройка автоматического запуска автотестов при деплое сервиса на стенды. То есть при запуске сборки мы сразу видим, как пройдут смоук-автотесты, и на основе отчета решаем, передавать сборку дальше QA-команде или дорабатывать. А скорость исправления ошибок критично важна для бизнеса.

Мы разберем автоматический запуск автотестов с использованием Downstream pipelines в GitLab CI на примере проекта с несколькими микросервисами.

В обязанности QA инженера входит локализация дефекта - процесс, направленный на анализ проблемы, с целью максимально-возможной детализации причины ее возникновения. Чем больше информации о проблеме - тем быстрее ее решит команда. Ни в коем случае не стоит перекладывать эту работу на разработчика или аналитика. Обращение к команде идет только после анализа проблемы со стороны тестировщика. 

Ситуация -  Тестируя функционал, вы столкнулись со странным/ неправильным, с вашей точки зрения, поведением. 

Что делать?

Всем привет! Меня зовут Илья Денисов, я занимаюсь backend разработкой уже более пяти лет и сейчас пишу на языке go. Сегодня я предлагаю вам поговорить о кэшировании. Постараюсь рассказать о базовых концепциях, а также затронуть ряд особенностей, неочевидных на первый взгляд.

Кто такой детектор?

Данная статья посвящена постановке задачи детекции и обзору первых двухстадийных детекторов, таких как: R-CNN, Fast R-CNN и Faster RCNN.

Привет, меня зовут Коля, занимаюсь тестированием 7 лет, автоматизацией — 6 лет. Так уж сложилось, что не особо люблю WebUI-тесты, но почему-то именно они у меня получаются лучше всего.

В один день мне позвонил мой друг Рома и сказал: «Коля, помнишь ты у нас автотесты делал с селениумом? Помоги мне сделать так же красиво».

Отправив Роме ссылку на свой гитхаб и устроив пару созвонов с объяснениями, что и как работает, я добился от него заветного «Я понял». 

Спустя два дня Рома позвонил снова: «Коля, я всё понял, а вот ребята в моей команде — нет. Помоги мне объяснить им».

Внутри я расскажу от том, как:

• ускорить написание тестов;

• снизить затраты на их поддержку;

• прокачаться в написании фреймворков;

• сэкономить деньги компании;

• сохранить нервы сотрудников.

Python – один из самых популярных языков для веб-автоматизации с Selenium, поскольку в нем есть упрощенный синтаксис, который позволяет выполнять больше задач за меньшее количество строк кода! Таким образом, Python и Selenium создают идеальную комбинацию для автоматизированного тестирования в вебе.

Начнем с того, что Selenium – это открытый фреймворк, который в основном используется для автоматизации взаимодействия с веб-элементами в AUT (Application Under Test). Наряду с Python, Selenium также поддерживает Java, C#, JavaScript, Ruby и PHP. Однако, по своему опыту скажу, что Python – лучший вариант для веб-автоматизации в комбинации с Selenium.

Обнаружение движущихся объектов широко используется в самых разных приложениях, от видеонаблюдения до мониторинга дорожного движения. Это важнейшая задача в постоянно развивающейся области компьютерного зрения. Библиотека OpenCV с открытым исходным кодом, известная своим полным набором инструментов для компьютерного зрения, предоставляет надежные решения для обнаружения движущихся объектов. В этой статье рассмотрим комбинацию обнаружения контуров и вычитания фона, которые можно использовать для обнаружения движущихся объектов с помощью OpenCV.

В данной статье хочу поделиться содержанием pipeline.jenkinsfile с минимальной необходимостью для организации автоматизированного тестирования. Установку, настройку самого Jenkins мы рассматривать не будем, только pipeline и его содержание для АТ.

Exchange — обменник или точка обмена. В него отправляются сообщения. Exchange распределяет сообщение в одну или несколько очередей. Он маршрутизирует сообщения в очередь на основе созданных связей (bindings) между ним и очередью.

Exchange не является Erlang-процессом. Из соображений масштабируемости exchange — это строка (ссылка на модуль с кодом, где лежит логика маршрутизации) во встроенной базе данных mnesia. 1 тысяч обменников будут потреблять всего 1МБ памяти.