“Потестим на проде” — главный антипаттерн в нагрузочном тестировании❌

Представьте: компания запускает новый сервис, но нагрузочное тестирование решили не делать. “Да всё норм будет, прод мощный, выдержит” . Но нагрузка в реальности — это не теория, а суровая практика. И вот что может случиться… 💥

❌Сайт падает на старте рекламной кампании — потому что никто не проверил, сколько пользователей он реально выдержит.
❌Мобильное приложение зависает на экране загрузки — потому что сервер перегружен запросами.
❌Очередь из заказов в e-commerce превращается в хаос — база данных не рассчитана на такой поток.
❌Система бронирования продаёт одно и то же место десяткам людей — конкурентные запросы не обработаны корректно.

Почему нагрузочное тестирование в проде — катастрофа?

1️⃣Это дорого — простой системы = потеря денег и клиентов.
2️⃣Это неконтролируемо — пиковая нагрузка может “уронить” продакшен в самый важный момент.
3️⃣Это риск для бизнеса — реальные пользователи получат негативный опыт, а репутация компании пострадает.

Как избежать этого?

✔️Имитация реальных нагрузок — моделируем поведение пользователей до выхода в прод.
✔️Тестируем на изолированной среде — чтобы ошибки не затронули настоящих клиентов.
✔️Анализируем узкие места — устраняем потенциальные сбои ДО запуска.
✔️Используем метрики и мониторинг — фиксируем, как система ведёт себя под нагрузкой.

Но бывают исключения
В очень редких случаях нагрузочное тестирование может проводиться в продакшене, НО только если:
🔵Невозможно создать аналогичную тестовую среду (например, распределённые системы с высокой нагрузкой).
🔵Задача тестирования — проверить продакшен в реальных условиях (но не сломать его!).
🔵Тест проводится под полным контролем с мониторингом и возможностью мгновенно откатить изменения.
🔵Заранее согласованы риски с командой разработки, DevOps и бизнесом.
‼️Важно! Даже если тест проходит в проде, он должен быть максимально безопасным:
➡️Проводится в часы наименьшей нагрузки.
➡️Запросы ограничены так, чтобы не уронить систему.
➡️Есть чёткий план действий, если что-то пойдёт не так.

⬇️Делитесь своим мнением в комментариях о том какие сложности могут возникнуть при моделировании реальной нагрузки.

#советы

Задачка 💡

⬇️

#проверь_себя

🐜 Как понять, что ваш тест в Locust написан неправильно?

Вы запустили тест в Locust, и всё вроде бы работает... но можно ли доверять этим результатам? 🤔
Разберём топ ошибок, которые могут сделать нагрузочное тестирование бессмысленным (или даже вредным).

🚨1. Фиксированная нагрузка без реалистичного поведения

❌Ошибка: Все виртуальные пользователи отправляют запросы с одинаковым интервалом, без пауз и случайных действий.
✅Как исправить: Настроить случайные задержки между запросами, чтобы имитировать реальное поведение пользователей.

В реальности никто не нажимает кнопку "Купить" каждую секунду без пауз, поэтому в Locust важно учитывать различные паттерны поведения.

🚨 2. Запросы не связаны между собой

❌Ошибка: В реальности пользователь сначала логинится, потом делает покупки, но в тесте запросы идут хаотично.
✅Как исправить: Выстраивать логические последовательности – сначала логин, потом поиск, затем покупка.

Это особенно важно для тестирования API, где требуется передача авторизационного токена или уникальных данных между запросами.

🚨3. Locust может быть узким местом

❌Ошибка: Тест показывает, что система не справляется, но причина может быть не в сервере, а в самом Locust – он перегружен и работает медленно.
✅Как исправить: Проверить, не ограничивает ли производительность сам тест:

Что делать?
🔹Посмотреть, не перегружен ли сам Locust – высокая загрузка CPU или RAM на стороне тестирующей машины может искажать результаты.
🔹Оптимизировать код теста.

#Locust

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.💬