#Gatling — бесплатная версия с открытым исходным кодом, также есть платная версия с расширенными функциями
Написан на #Scala

➖Порог входа / сложность

• Средний порог входа
• Относительно прост в использовании после освоения основных концепций
• Кривая обучения может быть крутой для новичков в Scala

➖Количество протоколов

• Поддерживает широкий спектр протоколов, включая: HTTP/S, WebSocket, JDBC, JMS, LDAP

➖Отчетность

Предоставляет подробные отчеты с метриками производительности, такими как:
* Количество запросов
* Время отклика
* Процент ошибок

➖Производительность Scala сравнима с Java благодаря JVM

➖Размер сообщества

• Более 12 000 участников на GitHub
• Активные форумы и каналы в сообществе

🔥Подробнее на сайте

#инструментыНТ

Торжественно заявляем, что XSET вошел в реестр аккредитованных ИТ-компаний Минцифры! ✔️

Компания успешно прошла аккредитацию в Минцифры России.
А это значит, что компанию и ее сотрудников ждут приятные плюшки и преференции :)

Поздравляем всех коллег, а также наших любимых студентов с этим событием!👍🔥

Расскажем об облачных платформах #инструментыНТ ☁️

В облаке можно тестировать приложения и веб-сайты точно так же, как и в локальных средах.

Примеры платформ📌:
➡️Advanced Cloud Performance Test Service от SberCloud - гибкие возможности по моделированию сценариев нагрузки. Отчеты содержат данные об одновременных операциях, пропускной способности, задержке ответа, использовании ресурсов и цепочках обращений.
➡️Yandex Load Testing | Yandex Cloud - может быть особенно полезен для проектов, использующих инфраструктуру Яндекс.Облака. Как и все имеет масштабируемость, а значит высокую производительность.
➡️AWS Load Testing Solution - это решение AWS создает и моделирует тысячи подключенных пользователей, генерируя транзакционные записи в постоянном темпе без необходимости предоставления серверов.

Преимущества:
✔️Высокая масштабируемость, возможность генерации massive нагрузки.
✔️Интеграция с облачными сервисами мониторинга и аналитики.
✔️Отсутствие необходимости в поддержке собственной инфраструктуры для тестирования.
✔️Возможность точного моделирования географически распределенной нагрузки.
✔️Команды могут работать с проектом откуда угодно, при этом все работают с актуальными данными, не путаясь в версиях.

Какие недостатки можем выделить:
👎Ограниченные возможности кастомизации по сравнению с open-source решениями.
👎Риски vendor lock-in + дополнительная зависимость от конкретного облачного провайдера.
👎Возможные ограничения в тестировании on-premise систем из-за вопросов безопасности.

Поздравляем всех мам в ИТ, да и вообще всех мам!🫶💐

В XSET работает и учится высокий процент девушек, среди которых есть мамы.

Поэтому сегодня, в День матери, мы поздравляем прекрасных дам, которые справляются одновременно с работой, учебой и одной из самых важных ролей в жизни — ролью мамы!

Yandex Load Testing | Yandex Cloud
#инструментыНТ

Сервис позволяет выполнять все задачи, связанные с нагрузочным тестированием, прост в эксплуатации и с ним легко начать работать.

⏩Удобные инструкции по использованию сервиса.
⏩Тарификация посекундная. Цены за месяц использования формируются из расчета 720 часов в месяц.
⏩Есть чат сообщества в тг.

✔️Интеграция с CI.
✔️Можно использовать для тестирования сервиса с помощью нескольких агентов тестирования без ограничений по максимальной нагрузке.
✔️Load Testing можно использовать для нагрузочного тестирования сервиса по протоколу gRPC.
✔️Можно провести испытания любого ресурса, доступного публично или находящегося в одной подсети с источником нагрузки — сервер приложений, БД, сетевого или L7-балансировщика.
✔️Можно развернуть генератор нагрузки — Pandora, JMeter или Phantom — в один клик.

Где почитать подробнее?
Официальный сайт ↖️

Boomq #инструментыНТ

Российское решение, аналог HP PerformanceCenter.

⏩Подойдет новичкам: Low-Code редактор прост в освоении в НТ.
⏩CI/CD интеграция и простой API.
⏩Микросервисная контейнерная архитектура, можно легко интегрировать с кластером kubernetes для масштабирования любой нагрузки.
⏩Собран на основе Apache JMeter, в нем есть возможность реализовывать кастомизацию отчетов, возможно автоматизированное создание профилей, присутствует управление распределенным тестированием.
⏩Boomq Enterprise разворачивается в инфраструктуре клиента в виде коробочного решения, что является важным требованием для финтех и гос.компаний, связанных с безопасностью.
⏩Автоматизированная отчетность: детальные отчеты, сравнение результатов, автоматические экспресс-отчеты, тренд-отчеты, сравнение с baseline-тестом.

Протоколы: HTTP, REST, SOAP.

По стоимости довольно бюджетный, есть опции подписки и оплаты только за использованные ресурсы.

Из минусов:
➖У Boomq нет толстого клиента, но это решается экспортом в обычный скрипт JMeter.

Официальный сайт🔍

Делимся инструментами ИИ для нагрузочного тестирования🙂

➡️NeoLoad (Neotys):
Инструмент тестирования производительности, использующий ИИ для автоматической корректировки тестовых сценариев на основе ML-аналитики в режиме реального времени. Адаптируется к изменениям поведения пользователей и кода приложения во время тестирования.

➡️BlazeMeter (CA Continuous Testing):
Решение для тестирования производительности с ИИ-аналитикой. Использует ML-обучение для получения информации о результатах тестирования и предлагает рекомендации по оптимизации производительности приложений.

➡️AppDynamics (Cisco):
AppDynamics, одна из самых популярных платформ мониторинга производительности приложений, использующая ИИ для анализа данных о производительности приложений. Это помогает выявлять проблемы с производительностью и оптимизировать приложения в режиме реального времени.

➡️Dynatrace:
Инструмент мониторинга производительности, использующий ИИ для автоматического анализа проблем. Помогает проследить влияние проблем с производительностью и проактивно оптимизировать приложения.

➡️SmartMeter.io:
Инструмент тестирования производительности с открытым кодом, использующий машинное обучение для автоматической корректировки тестовых сценариев на основе аналитики в реальном времени. Поддерживает создание сценариев и выполнение тестов производительности.

➡️RadView:
Интегрированный искусственный интеллект, предиктивная аналитика сценариев тестирования производительности. Может повысить точность и эффективность тестов.

#инструментыНТ

Инструмент визуализации🟨

Продолжаем делать мини обзоры на #инструментыНТ.

Сохраняй, пригодится!📌

Решения для мониторинга в режиме реального времени🟩

Делимся инструментами:
⏩Datadog
⏩New Relic
⏩Dynatrace

Сохраняй:)

#советы #инструментыНТ

Делимся парочкой книг чтобы стать прокаченным и начитанным QA📚

📌«Тестирование Дот Ком» Роман Савин
Это первая книга, которую рекомендуют прочитать начинающему тестировщику.
Она целиком базируется на личном опыте освоения профессии с нуля и многолетней работы автора в интернет-компаниях США.

📌«Тестирование. Легкий старт» Константин Азарский
Книга познакомит с профессией. Ты будешь и меть практические и теоретические знания, которые позволят тебе пройти техническое интервью и работать в области ИТ. Если же ты уже имеешь опыт в тестировании, то все равно сможешь найти много полезной информации для себя.

📌«Тестирование программного обеспечения» Святослав Куликов
Основой для книги послужил многолетний опыт проведения семинаров для тестировщиков. Она содержит в себе типичные для начинающих специалистов вопросы и ответы на них. Пособие будет полезно как опытным специалистам, так и тем, кто только делает первые шаги в этой сфере.

📌«Ключевые процессы тестирования» Рекс Блэк
Многие советуют эту книгу наравне с «Тестирование дот ком» начинающим тестировщикам. Но раскрывается во всей красе она именно перед тем, кто уже одной ногой в тестировании.

#полезное

📆До Нового года остается 10 дней.

Праздничное настроение уже витает в воздухе. Гирлянды мигают, списки подарков растут, а рабочие дедлайны на своем пике.

А вы готовы к празднику? 🎄

Давайте проверим 👇

Подводим итоги к концу года по обучению наших ребят с последнего потока.🎓

Курс стартовал в середине сентября и на текущий момент уже было проведено 26 уроков с нашими преподавателями.
Ребята освоили все основы по нагрузочному тестированию, научились использовать различные инструменты в работе, например, Jmeter, и Locust. Изучали SQL и, конечно же, трудились над домашками :)

Впереди их ждет выполнение собственного проекта и 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! 🏃‍♀️✔️