Как без тестирования производительности компании теряют миллионы? 💸

🎮 При запуске Cyberpunk 2077 в декабре 2020 года игра столкнулась с серьёзными проблемами производительности:

⭕️ На слабых консолях игра тормозила и зависала, из-за чего Sony убрала её из магазина.
⭕️ Серверы CD Projekt RED не выдержали наплыва игроков, что привело к сбоям в сетевых функциях.

📉 Итог?
- CDPR потеряла миллионы долларов на возвратах.
- Игроки массово требовали возвраты денег, а репутация компании сильно пострадала.
- Акции компании обрушились более чем на 40%.

Причина:
- Недостаточное тестирование производительности → игра не была оптимизирована для слабых устройств.
- Отсутствие нагрузочного тестирования → не проверили, выдержат ли они массовый наплыв игроков.

🎮 Diablo III: ошибка «Error 37», ставшая мемом.
В день релиза Diablo III (2012) миллионы игроков не смогли войти в игру, получая знаменитую ошибку «Error 37».

❓Что случилось:

⭕️ Серверы Blizzard не выдержали нагрузки, так как количество одновременных подключений было выше, чем предполагалось.
⭕️ Игроки часами не могли зайти в игру, что вызвало волну критики.

📉 Итог?
- Негативный фон вокруг компании и падение пользовательского рейтинга игры.
- Ошибку «Error 37» до сих пор вспоминают, как один из худших запусков в истории Blizzard.

Причина:
- Не было проведено нагрузочного тестирования серверов перед запуском.
- Механизм масштабирования серверов оказался не готовым к такому количеству игроков.

🎮 GTA Online: неделя хаоса на старте:
Когда GTA Online (2013) вышла, миллионы игроков одновременно попытались войти в игру… и не смогли.

❓Что случилось:

⭕️ Игроки не могли подключиться к серверам в течение нескольких недель.
⭕️ Персонажи и прогресс игроков пропадали из-за сбоев в серверной инфраструктуре.
⭕️ Массовые вылеты и зависания приводили к негативным отзывам.

📉 Итог?
- Rockstar пришлось экстренно увеличивать количество серверов и компенсировать игрокам неудобства.
- Компании пришлось отложить полноценное развитие онлайн-режима на несколько месяцев.

Причина:
- Отсутствие моделирования реального пикового трафика.

Как избежать таких фейлов?

✔️Проводить тестирование производительности — заранее искать узкие места в системе.
✔️Использовать нагрузочные тесты — моделировать работу пользователей при пиковых нагрузках.
✔️Запускать стресс-тесты — проверять, как система ведёт себя при предельных нагрузках.
✔️Тестировать процесс восстановления после перегрузки.

#кейсы

📚🐍Репозиторий в GitHub со шпаргалками по Python на русском языке!

✔️Может пригодиться в любое время в процессе обучения! В них вы найдете:

⏩типы данных;
⏩функции;
⏩различные модули;
⏩декораторы;
⏩итераторы и генераторы;
⏩ООП и многое другое :)

Ссылка: https://github.com/Dv-nn/Cheat-Sheet-Python 

#Python

Отзыв об обучении с нашего текущего потока! ❤️

Всегда рады вашему мнению :)

#отзывы

Кейс 1️⃣: Netflix и предиктивный выбор тестов

❗️Проблема:
Тысячи репозиториев, миллионы тестов. Полный регрессионный прогон занимал вечность, замедляя сборки и демотивируя разработчиков.
💡Решение:
Внедрили инструмент Develocity с функцией Predictive Test Selection. ИИ анализирует изменения в коде и запускает только тесты, которые релевантны этим изменениям.
✔️Результат:
Экономия более 280 000 часов разработчиков в год.Среднее время сборки сократилось с >10 минут до 1-2 минут.Время прогона тестов сократилось на 60%.

Кейс 2️⃣: ДОМ.РФ и внутренний AI-ассистент

❗️Проблема:
Готовые решения на рынке не подходили под внутренние процессы и стек (Jira, Confluence, TestIT) или были слишком дороги.
💡 Решение:
Разработали собственного AI-ассистента, интегрированного с внутренними системами.
✔️Результат:
Время на разработку API-тестов сократилось на 50%.Покрытие автотестами выросло на 20%.Время на подготовку артефактов тестирования сократилось на 30%.

#кейсы

🔥 Топ-5 платформ для поиска удалённой работы QA-инженерам
(и где джунам тоже можно пробовать себя)

Работать в шортах на Бали или в кофейне в Ереване — уже не мечта, а реальность. Ниже — подборка проверенных платформ, где находят проекты и джуны, и мидлы 👇

#поиск_работы

1️⃣Upwork
Международная фриланс-платформа
Часто ищут QA для мануального тестирования мобильных и веб-приложений
Лайфхак: откликайтесь в первые 10–15 минут после публикации

2️⃣Toptal
Для сильных специалистов (но и джуны туда иногда пробиваются)
Нужно пройти серьёзный отбор: тест, интервью, live coding
Высокие ставки, в том числе для QA Automation

3️⃣RemoteOK
Один из крупнейших агрегаторов удалённых вакансий
Найдёшь фильтры: “QA”, “Tester”, “Manual”, “Automation”
Часто публикуются свежие офферы без привязки к локации

4️⃣Lemon.io
Платформа для найма dev и QA команд стартапами
Есть запросы на QA-фриланс, но важно говорить на английском
Подходит для тех, кто быстро адаптируется и готов работать в сжатые сроки (3–6 месяцев)

📌Совет:
Заполняй профиль, как резюме: конкретика, стек, ссылки на проекты, время отклика.

Когда баг-репорт был, но его проигнорили...

👨‍✈️ QA: “Мы всё протестировали. Всё работает идеально.”
🚢 Прод: идёт ко дну с багами в логах

🪲 А где-то в углу JIRA:
[Low Priority] — UI ломается, если нажать 3 раза подряд.
Комментарий PM: “Ну это юзеры так не делают…”

📎Мораль: баг-репортов не бывает неважных. Бывает прод, который всё запомнит.💀

👋 Ребятки, напоминаем о хэштегах с полезной инфой в нашем канале:
#SQL
#Java
#Python
#инструментыНТ
#Locust
#поиск_работы
#кейсы
#проверь_себя
#советы
#Git
#Gatling
#LoadRunner
#JMeter
#k6
#ИИ

Апдейт прогресса ребят с 9️⃣-ого потока обучения 🚀

За последний месяц ребята изучали Java в работе по нагрузочному тестированию. Знакомились с Maven и введением в Spring / ArrayList / Set / Map. Углубились в анализ (AWR + PG_STATAMENT), мониторинг БД и метрик приложения.

Скоро их ждет подготовка собственного проекта и лайфхаки по применению ИИ в тестировании.💥

Мы следим за трендами в мире и инновациями в сфере QA, постоянно внедряя новые инструменты для оптимизации работы.

1️⃣5️⃣ августа в 1️⃣9️⃣:0️⃣0️⃣у нас на курсе «Нагрузочное тестирование для начинающих» пройдёт открытый бесплатный вебинар на тему применения ИИ в работе QA-инженера.

➡️Ссылка на подключение к вебинару https://us06web.zoom.us/j/5951980131?pwd=WkVmWk1kYkJmd3JIakwzVXBHbEJBUT09.

Поделимся с вами полезными лайфхаками использования нейросетей.

↗️Пиши Даше чтобы получить подробную инфу и задать вопросы.

‼️Перешли друзьям и знакомым, которым будет интересно :)

Ждём тебя!

Ребята на текущем потоке обучения в процессе подготовки собственного проекта по поиску максимальной нагрузки. Решают задачи по настройке, тестированию и анализу производительности приложений.

Их ждет закрепление навыков на практике, а также интервью с основателем XSET. И кого-то мы уже увидим в своей команде в следующем году! 😎

Пожелаем им удачи на финишной прямой! 🏃‍♀️✔️

🤖5 способов использовать ИИ в работе QA-инженера:

1️⃣Генерация скриптов
Описываем какие запросы должен включить ИИ агент в скрипт с определенного сайта. Или переделываем файл с записанными запросами через dev tool с преобразованием в скрипт.

2️⃣Генерация уникальных тестовых данных любого объема

3️⃣Разработка эмуляторов и парсеров с помощью ИИ агентов.

4️⃣Анализ результатов тестов с помощью ИИ
В том числе помощь при профилировании приложений.

5️⃣Создание кастомных решений в инструментах НТ с помошью ИИ агентов (инструкцию смотри в посте ниже ⬇️)

💡Вывод: ИИ — это ускоритель, а не замена. Он снимает рутину, но за логику и качество по-прежнему отвечает человек.

#ИИ

Создание кастомных решений в инструментах НТ с помошью ИИ

✅ Промт для нейросети:

Напиши на groovy код который будет брать из тела ответа предыдущего запроса все fligthsID и cgifields. Далее их нужно записать в одну длинную строку в следующем формате fligthsID_long_string + '&flightID=' + fligthsID

#ИИ

Java для тестировщиков с нуля⚡️

🚀Стартуем уже 3️⃣0️⃣ сентября!

Данный курс подойдёт тебе если:
🔵Ты ищешь возможности увеличить собственный доход (средняя заработная вилка middle-специалиста по НТ ~200-225к рублей, senior ~ 250-270к).
🔵Ты специалист по нагрузочному тестированию, желающий расширить свои навыки и знания.
🔵Ты АФТ и РФТ специалист, планирующий заниматься нагрузочным тестированием.
🔵Ты хочешь создавать более мощные и эффективные тесты.
И еще ∞ количество причин…

Что ты получишь на нашем курсе:
1️⃣Автоматизация рутинных задач по тестированию и сокращение времени релизного цикла.
2️⃣Парсинг и обработка данных в различных форматах (JSON, XML).
3️⃣Будешь понимать работу с SQL запросами в БД, как со стороны клиентского приложения, так и со стороны backend-сервисов.
4️⃣Сможешь писать Java-код для создания кастомных скриптов в JMeter и других инструментах. Работать с различными протоколами (НТТР, TCP, JMS).
5️⃣Узнаешь, как создавать эмуляторы для нагрузочных тестов на популярном Framework Spring Boot.
6️⃣Опытные преподаватели: Наши инструкторы - практикующие специалисты по нагрузочному тестированию с глубоким знанием Java.
7️⃣Поддержка и консультации: Мы ответим на все ваши вопросы и поможем вам решить любые задачи.

Формат обучения: всеми любимые онлайн вебинары, душевные преподаватели, полезные домашки и чатик для консультаций и общения.
Стоимость обучения: [спойлер - очень выгодная]😁

📲Пиши Даше чтобы записаться на обучение, узнать стоимость и другие подробности курса.

И, по классике, пересылай, кому будет интересно.💬

💡Что такое Mock в нагрузочном тестировании?

При нагрузочном тестировании мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда тестируемая система зависит от сторонних сервисов или модулей (например, платежные системы, API партнёров, базы данных).
Но есть проблема — далеко не всегда эти сервисы доступны или их безопасно нагружать. Зачастую настроить взаимосвязь тестируемой системы с интеграциями - достаточно трудзатратная активность, требующая выделения большого количества ресурсов как со стороны инфраструктуры, так и со стороны поддержки данных сервисов.

➡️ Здесь на помощь приходят Mocks.

Mock — это эмулятор (заменитель) реального сервиса, который:

* имитирует ответы настоящей системы;
* возвращает заранее подготовленные данные (стабильные и предсказуемые);
* работает быстрее и проще, чем реальная система.

✅ Зачем нужны Mocks в нагрузочном тестировании?

1. Изоляция тестируемой системы — можно проверить её поведение под нагрузкой независимо от внешних сервисов.
2. Стабильность — исключаются ошибки и задержки из-за сторонних систем.
3. Гибкость — можно задать нужные сценарии ответов: успешные, с ошибками, с задержками.
4. Безопасность — реальный сервис (например, платёжка) не будет перегружен тестовыми запросами.

Пример:
Вы тестируете онлайн-магазин, а для оформления заказа нужен вызов к платёжному шлюзу и нет возможности подключиться к реальной интеграции (по причине безопасности), а также нет ресурсов для развертывания аналогичной системы на нагрузочном стенде. Вместо того чтобы нагружать реальный банк, вы поднимаете Mock API, который всегда возвращает "успешный платёж".
Так можно проверить, выдержит ли сайт 10 000 заказов в минуту.

#инструментыНТ

Лето подошло к концу…

И это значит только одно — сезон апдейтов, учебы и новых стартов открыт! 🚀

Сентябрь 🟰 время возвращаться в ритм, прокачивать себя и ловить новые инсайты.

Мы тоже не стоим на месте 👉 совсем скоро запускаем наш курс Java для тестировщиков с 0, а в ноябре стартует новый поток обучения на курсе Нагрузочное тестирование с 0.

Если всё лето думал(а): «с сентября начну» — то вот он, сентябрь. 🔥

Коротко о QA и ИИ: как это уже работает🦾

1. Katalon TrueTest (апрель 2025)
ИИ-решение, которое само генерирует тесты, прогнозирует дефекты и покрывает функционал быстрее на 30%, снижая баги в проде на 40%.

2. Appvance GENI (апрель 2025)
Конвертирует тест-кейсы из текста в рабочие скрипты за секунды — усилие сокращено на 80%, позволяет покрыть до 400× больше сценариев.

3. UiPath Test Cloud (март 2025)
ИИ-агенты подхватывают тестовую нагрузку: Cisco в два раза сократила ручное тестирование, повысив скорость релизов на 36% и снизив сбои на 50%.

4. Инструменты с «самовосстанавливающимися» тестами
— Testim, Functionize, Mabl, Applitools — AI обновляет тесты, справляется с изменениями UI, снижая количество падений до 90%.

5. Predictive QA
— Harness, SonarQube - Анализ истории багов и кодовой базы помогает заранее определить зоны риска в приложении. Пример: Accenture сократила дефект-утечку на 40% за счёт AI-дашборда и анализа обратной связи.

Что это значит для QA команд?

🆙 Быстрее и умнее: AI освобождает от рутины, тесты пишутся и поддерживаются сами.
⏱ Меньше ручной работы: инструменты генерируют тесты, восстанавливают их и приоритизируют фокус на критичных зонах.
📈 Data-ориентированное тестирование: предсказание багов, мониторинг и визуальные проверки укрепляют качество.

#ИИ