Тестирование IT-систем *

Автор понимает, что труд преподавателя не сахар и с большим уважением относится к лучшим представителям жанра. Но у автора нет и стокгольмского синдрома, так как он целиком согласен с чуть перефразированным принципом “если можешь не преподавать - не преподавай”. Как развитие нашей цивилизации пока сложно представить без хороших учителей, так и плохой преподаватель хуже серийного убийцы. Пользуясь случаем, автор передает привет соответственно учителю математики и учителю английского языка.

Итак, давайте разберем преподавателей на винтики и поменяемся с ними ролями - проставим их вводным онлайн-курсам QA оценки.

В предыдущей статье я рассказал о подготовке данных для тестирования, что данные лучше генерировать, а не клонировать. Теперь стоит подробно разобрать, как их генерировать. Есть несколько подходов к генерации данных: c SQL, Python, сериализацией. У всех из них есть свои плюсы, минусы и особенности, которые стоит учитывать.

Меня зовут Петр Солопов, я руковожу фронтенд-разработкой в SuperJob. В этой статье хочу рассказать об опыте ежедневных релизов у нас в компании, зачем мы это делаем и почему это не так страшно, как кажется.

История разбита на пять частей: что нас к этому привело, как это сделать, сколько нужно тестов и каких, что следует автоматизировать в процессе деплоя и как мониторить продакшн.

Надоели нестабильные баги в многопоточном коде? Попробуй воспользоваться модел-чекерами! Ведь больше не надо бояться неверифицированных модел-чекеров,  работающих либо за экспоненциальное время, либо неоптимально. Все это в прошлом: в Max Planck Institute for Software Systems разработали новый алгоритм под названием TruSt, который решает эти проблемы и, кроме того, верифицирован на Coq.

Меня зовут Владимир Гладштейн. Этим летом я проходил стажировку в MPI-SWS в группе, которая придумала алгоритм нового модел-чекера для поиска багов в многопоточных программах. Этот алгоритм является оптимальным и truly stateless (вследствие чего работает с линейными затратами по памяти). В этом посте я расскажу, как работают модел-чекеры, в каких случаях их можно использовать, и что за алгоритм придумали мои коллеги. А еще как я проверял доказательства его корректности на Coq.

Spiderman + Youtube speedpaint by RowenHebing

Процессоры M1 от Apple уже давно не новость. Многие знают об их быстродействии и о том, что приложения для MacOS нужно адаптировать под новую архитектуру. В команде разработки платформы Tarantool мы тоже недавно поставили перед собой такую задачу.

Я, Алексей Корякин, технический директор Tarantool, входящего в экосистему VK. Расскажу, зачем нам вообще это было нужно (ведь macOS не устанавливают на продакшен-серверы), как мы решали задачу, и покажу результаты бенчмарков.

Если ваш проект с автотестами растет, то рано или поздно ставится вопрос о том, как централизованно управляться с этими тестами. Как найти время на поддержку тестовой документации? Как ее структурировать? Где хранить отчеты? Как избавиться от нестабильных тестов и быстро выявить ответственных за них? В Wrike мы смогли ответить на все эти вопросы и автоматизировать процессы, которые они затрагивают. В статье расскажем, как нам это удалось.

Привет! Я Владимир Пасюга, QA Engineer в NIX. Общий опыт в IT у меня составляет 7 лет, из них 2,5 года я был мануальным тестировщиком в биомедицинском проекте, который включал и UI, и API-часть. Сейчас занимаюсь автоматизированными тестами API в приложении для медицинской сферы.

В этой статье я хочу поделиться своим опытом тестирования API с помощью фреймворков Cucumber и Spock. Я расскажу, что представляет собой API и как проходит мануальное и автоматизированное тестирование этого интерфейса в нашей команде, опишу действенные инструменты и технологии и уделю особое внимание Cucumber и Spock.

Привет, Хабр! В прошлый раз мы уже поднимали тему написания селекторов на XPath для автоматизации тестирования веб-сервисов. Сегодня мне хотелось бы поговорить о практиках работы с XPath. Этот пост будет том, какие приемы хорошо работают, а каких вещей лучше избегать, если вы так же как и мы сделали выбор в пользу XPath. Всех заинтересованных прошу под кат, а если у вас есть свои уже проверенные временем ноу-хау, давайте делиться ими в комментариях.

Самая большая распродажа года — время веселого шопинга для покупателей и экзамен на выживание для IT-отделов из-за максимальной нагрузки на сервисы. Удалось пройти 11.11 — точно пройдешь и остальные испытания акциями. Всем привет, меня зовут Антон Баташов, я руководитель отдела интеграции и технической поддержки в компании XWAY. Сегодня я хочу поделиться с вами несколькими простыми шагами, которые помогают нам готовиться к пику загруженности.

Фундаментальная проблема заключается в том, что маркетплейсы — внешние системы, от которых мы зависим. При этом их сервера могут легко отваливаться из-за высокой нагрузки. Но чаще всего они не падают полностью, а начинают «тормозить». Если для покупателя это неудобство лишь уменьшает скорость загрузки и реакции интерфейса, то для продавца — чревато отсутствием интеграции по API. Причем узнать о случившемся можно через несколько часов после того, как все отвалилось. Чтобы этого избежать, мы добавили флаги, которые показывают, что информация не дошла и нужно отправить ее повторно. В обычные дни такие флаги помогают нам автоматизировать инфообмен с маркетплейсами, а в дни пиковых нагрузок из-за акций — сигнализируют о состоянии серверов торговых площадок.

Ко всем крупным акциям нужно готовиться, поэтому 11.11 мы вынесли в отдельный проект. За месяц до события руководители направлений и IT устроили совместный брейншторм, вспоминая все, что пошло или могло пойти не так в прошлом году. Все мысли выписывались на доске, а потом на их основе формулировались задачи для отделов и основные направления подготовки.

Как добиться необходимого контроля, удобства и даже скорости при подготовке тестовых данных для микросервисов и тестов производительности? В каких случаях лучше не генерировать XML и JSON файлы с помощью конкатенации строк? Зачем анализировать статистику по SQL запросам?

Меня зовут Вячеслав Смирнов, и я ускоряю дистанционное банковское обслуживание юридических лиц, а еще поддерживаю чат QA — Load & Performance в Телеграм, где сообщество инженеров по тестированию производительности обсуждает тестирование нагрузки.

Статья получилась длинной, поэтому сегодня я расскажу про подготовку тестовых данных для тестирования производительности и про то, как с помощью SQL, Pandas и Java эти данные готовить. Поговорим про анализ метрик и логов с точки зрения данных и с использованием InfluxDB, Grafana и прочих инструментов, А ещё о том, как может выглядеть хороший отчет по системе, в которой много данных. В следующих частях перейду к генерации и анализу тестовых данных для нагрузки.

Было бы странно, если в такой комплексной системе как видео игры не было багов. Они есть, встречаются часто и этот бестиарий здесь крайне разнообразен. Ознакомившись с вышеприведёнными видами тестирования для игр, думаю вы догадываетесь, что и баги в видео играх встречаются далеко не только "404 not found" и "game crashed". Давайте же пробежимся по самым часто встречающимся из них в игровой индустрии!

Содержание предыдущих серий

Пытаемся найти хоть кого-нибудь, кто умеет работать с людьми:

- Перспектива за платформенным обучением, или тысячи лет эволюции за то, что другая живая обезьяна все равно лучше научит разбивать орех?

- Какие подходы каких учебных центров (УЦ) по подготовке QA действительно дают на выходе перспективных профессионалов?

- Что ждет среднего QA-выпускника среднего УЦ. Желательно в конкретных числах. 

- Расхлебыватели вышеуказанного, а именно ответственные за QA-ресурсы в компаниях - как вам эти вчерашние гуманитарии, прошедшие жернова курсов?

Однажды, пройдя путь разработчика, техлида, владельца продукта, стартапера и так далее, автор сильно разочаровался в высоких технологиях. Взращенный на фантастах 60-х годов, был уверен, что когда каждый индивидуум будет иметь в кармане личный вычислитель, а всё человечество получит доступ к двунаправленной телевизионной сети, вот тогда заживем. Может не сразу, но в течение лет десяти уж точно. За счет неограниченного доступа к знаниям и чужому опыту - насколько серьезными станут помыслы, каких высот мы достигнем.

В этот четверг вечером мы проведём открытую ютуб-трансляцию небольшого QA-митапа в Санкт-Петербурге. Накануне мы задали спикерам мероприятия несколько интересных вопросов — вот их истории.

BeanShell — один из самых продвинутых встроенных компонентов JMeter. Он поддерживает синтаксис Java и расширяет его такими функциями, как свободные типы, команды и закрытие методов. Если ваш тестовый пример нестандартен и его реализация с помощью встроенных компонентов JMeter становится сложной или даже невозможной, BeanShell может стать отличным вариантом для достижения ваших целей.

Салют Хабровчане. Сегодня я хочу затронуть чуть глубже топик игрового тестирования, ввести в курс дела начинающих в этом деле тестировщиков, развеять стереотипы вида "поиграй сам, дай другу поиграть, вот и всё тестирование. А что ещё нужно, другу же нравится!", а также расскажу базово о видах тестирования, багах, подходах и инструментах, помогающих проверить и обеспечить качество вашей игры!

Конкретно в этой статье мы поговорим с вами по подходах к тестированию, что такое playtesting, что тестируют в рамках level design и network testing и о многом другом!

Какие базовые знания нужны для понимания, что такое тестирование? Вот что будет рассматриваться в статье. Создавалась в помощь начинающим для подготовки к собеседованию

Поставил Linux? Напиши об этом статью. Нашел на Github интересный проект? Напиши об этом статью. Примерная такая логика привела к написанию этой статьи.

Недавно мне потребовалось наполнить базу данных из более чем 300 таблиц со сложной структурой и кучей внешних ключей тестовыми данными. Требования к наполнению минимальны, нужны просто таблицы с заполненными полями, семантика пока не важна. Сделать надо быстро, с минимальными усилиями и как можно ближе к уровню СУБД.

Если вам интересно, как была решена поставленная задача, прошу под кат.

Как все члены наших проектных команд вдруг стали немножко DevOps’ами

Привет, Хабр! Мы недавно с коллегами читали статью компании Flant о динамических окружениях в GitLab и хотели бы поделиться с вами мыслями о том, почему мы эту, казалось бы, очень долгожданную и классную фичу не используем. Не потому что она плохая, а потому что организационно мы хотели получить решение, которое было бы доступно для использования всеми членами проектных команд, а не только DevOps-инженерами.

В этом посте мы рассказываем, почему нам не подошли средства GitLab, что мы хотели получить взамен и к какому альтернативному решению пришли. Если вам тоже хочется попробовать применить это решения для организации процессов в своих проектах, мы подготовили небольшой туториал, который поможет вам начать.