👋 Всем привет!

Я Дима — QA/SDET-инженер. Пишу и гоняю автотесты, лезу в инфру и коллекционирую грабли, на которые наступаю по дороге.

Здесь, в «Тесты и грабли», будет по делу и без прикрас:
▪️ наблюдения из практики — реальные факапы с e2e, CI и окружениями, и как мы из них выбирались;
▪️ интервью с инженерами — QA/SDET/DevOps делятся живым опытом;
▪️ свежие инструменты и релизы по теме — Playwright, k8s, ИИ-агенты для тестов и не только.

так же будут видео с собесов

🔥 e2e-тесты и параллельный прогон — огонь. Но будь готов на щелчок по носу от окружения

Писать e2e, ускорять их, гонять на 2+ воркерах — правильно и мощно. Только параллелизм упирается не в тесты, а в то, что под ними.

Кейс с прод-подобного stg: прогоны посыпались каскадом. /studies/ висит >60 с — вечный спиннер, следом падают API и логин.

Первая мысль — «флейки, чиним тесты». А нет. Железо простаивало — упёрлись в потолок коннектов БД:
▪️ db-f1-micro даёт всего 25 соединений на всех — в норме мы и так сидим почти впритык.
▪️ Проверили экспериментом: +1 реплика backend → коннекты дошли до 26 → FATAL: connection slots → легли и API, и логин.

Что сделали (временно и обратимо):
▪️ Подняли max_connections 25 → 50 на том же дешёвом инстансе. Апгрейд размера БД не брали — слишком дорого; лимит коннектов снимает главный потолок почти даром.
▪️ Вернули 2 реплики backend — есть чем дышать, реальная параллельная ёмкость для /studies/.

Зачем так: если каскад исчезнет — это доказательство для команды, что упор в коннекты БД + ёмкость бэкенда, а лечится настройкой лимита и репликами — не переписыванием тестов и не дорогим апгрейдом БД. Плюс готовая целевая конфигурация под terraform.

Мораль: сильный e2e-инженер не только пишет и параллелит тесты — он читает метрики окружения и лезет в инфру. Иначе «тесты флейкают» останется вечным диагнозом там, где на самом деле задыхается БД.

#e2e #testing #devops #infra #postgres #staging · из практики

🧪 Флейки лечат не ретраями, а изоляцией и ожиданиями

Ретрай на упавшем тесте прячет проблему, а не решает. Стабильные e2e начинаются не с --retries, а с трёх вещей:
▪️ Никаких sleep(3000) — только web-first ожидания (ждём состояние/элемент, а не время). Отсюда 90% «мигающих» падений.
▪️ Изоляция данных на воркер. Тесты дерутся за общего юзера/запись → рандомные падения на параллели. Дай каждому воркеру свои данные (префикс/namespace/отдельный аккаунт).
▪️ Чистый старт. Не полагайся на состояние от прошлого теста — каждый сам создаёт и убирает своё.

Ретрай оставь как сигнал «тест нестабилен, разберись», а не как лечение.

#e2e #flaky #testing #qa #automation · заметка

🟢 Прогон зелёный, а прод лёг. Почему e2e — не гарантия

e2e гоняет happy-path в стерильном stg на игрушечных данных. Прод падает от другого:
▪️ Нагрузка и конкуренция — коннекты к БД, лимиты, тайминги; на stg их нет.
▪️ Реальные данные — пустые/огромные/кривые записи, которых нет в фикстурах.
▪️ Интеграции и конфиг — сторонние сервисы, фичефлаги, env, отличные от stg.

e2e ловит регрессии логики, но не заменяет observability. Нужны метрики, алерты и синтетика в проде — иначе «у нас всё зелёное» прозвучит ровно в момент инцидента.

#testing #devops #observability #sre #qa · заметка

🧩 Почему я разбиваю E2E на изолированные CI-стейджи

Монолитный E2E-джоб — боль: упал один шаг, а перезапускать надо всё, и непонятно, где течёт.

Что стабилизировало пайплайн на бизнес-критичных флоу:
— каждый логический блок = отдельный стейдж со своим сетапом/тир-дауном
— падение локализуется мгновенно, ретраится только упавший кусок
— скрины/трейсы/логи собираются по стейджам

«Мигающих» падений почти не осталось, надёжность выросла заметно.

🔎 Разбор инцидента за минуты, а не часы

Самое дорогое в инциденте — не фикс, а поиск причины в тоннах логов.

Написал на Python движок, который парсит логи и тянет паттерны из Splunk: сам подсвечивает аномалии и вероятную первопричину. Время расследования инцидента упало примерно на 20%.

Мораль: наблюдаемость — это часть работы QA/SDET, а не только «девопсов». Кто первый находит причину — тот и герой релиза.

Чем копаете логи — грепом или чем-то умнее?

🎭 Playwright на Python или TypeScript — что выбрать?

Гонял оба в проде. Коротко:
— TS: роднее для Playwright (доки, релизы, авто-вейты «из коробки»), лучше для фронт-команд
— Python: если стек уже питоновый (API-тесты, дата-пайплайны, скрипты) — не плоди зоопарк языков

Мой критерий: бери язык, на котором говорит команда и бэкенд. Единый стек > «модный» фреймворк.

На чём вы пишете UI-автотесты?

🤖 Как AI реально экономит время в автотестах

Использую AI в рабочем цикле, но не слепо:
— черновик теста по описанию фичи → правлю под реальные локаторы
— разбор упавшего трейса: скармливаю лог → получаю гипотезу быстрее
— Playwright MCP: агент сам ходит по странице и помогает достать стабильные селекторы

Важно: AI — это ускоритель джуна внутри сеньора, не замена ревью. Всё, что он генерит, проходит через мои глаза.

Пускаете AI в свой тестовый код? И до какой границы?

📊 Prometheus + Grafana + Alertmanager глазами тестировщика

Собрал мониторинг на staging — и это изменило подход к QA:
— метрики приложения на дашборде = вижу деградацию ДО того, как её найдёт ручной тест
— алерты на аномалии = регресс ловится в реальном времени, а не в отчёте на следующий день

Тестировать без наблюдаемости — как вести машину с закрытыми глазами: едешь, пока не врежешься.

У вас QA смотрит в метрики или только в тест-репорты?

🔐 Как я закрыл дев/staging без возни с классическим VPN

Открытые тестовые окружения — дыра: и данные текут, и «левые» стучатся.

Поднял Tailscale (mesh-VPN на WireGuard): доступ к staging только для своих устройств, публичных портов — ноль. Настройка ~15 минут.

Тестовое окружение должно быть закрытым по умолчанию. Безопасность — тоже качество.

Чем закрываете нестендовые окружения?