В заключительной статье цикла о тестовых данных разбираем 3 реальных кейса. Показываем инструменты, применимые в российских реалиях, как считать экономику внедрения и даём план внедрения на 90 дней.
Продолжение цикла публикаций о тестовых данных. Переходим к практике построения конвейера синтетики: от минимизации хаоса до автоматизации за 7 шагов. Это проверенный на практике план, поэтому лучше придерживаться указанной методологии.
Первая статья цикла о тестовых данных: как построить конвейер, который выдает обезличенные материалы в промышленных объемах, и как убедиться, что они не врут. Вы узнаете, какие бывают тестовые данные, насколько реалистичными их можно делать и что по этому поводу говорит закон.
Столкнулись с тем, что QA-команда много работает, а релизы всё равно тормозят? Читайте статью, если хотите узнать, как Lean, Six Sigma и Кайдзен могут помочь руководителям QA и разработки увидеть реальные узкие места и внедрить устойчивые улучшения.
Сегодня всё больше команд задаются вопросом: если разработчики пишут юнит-тесты и прогоняют код через CI, нужен ли отдельный QA вообще? В статье разбираем, когда тестирование силами разработчиков на самом деле работает, а когда превращается в рискованную авантюру для бизнеса.
Представьте, что вы подготовили идеальные сценарии, отобрали методики, нашли респондентов… И тут заказчик говорит: «Тестировать будем не приложение, а вот этот макет в Figma». Знакомая ситуация? Если нет, то считайте, что вам повезло. Если да, ознакомьтесь с материалом — уверен, что он будет полезен и поможет не наломать дров.
CI/CD настроен, автотесты написаны, а релиз по-прежнему превращается в стресс? В новом материале разбираем четыре системных затыка, которые незаметно тормозят delivery даже в технологически зрелых командах. Говорим про экономику ожидания, доверие к автотестам, управляемый риск и роль QA как иммунной системы релиза. Текст для тех, кто отвечает за скорость бизнеса.
Сегодня вторник, а значит, мы с бизнес-аналитиком Юлией Чугуновой разбираем архитектуру данных – от бизнес-сущностей до связей в БД (базе данных). Учимся переводить требования в структуру таблиц, разбираем, как избежать «костылей» в базе и почему ошибки в данных дороже багов. И главное – учимся строить реляционные модели, которые не развалятся при масштабировании.
Эта статья – разбор Quality Gates: что это, как работают на каждом этапе жизненного цикла ПО и почему критически важны для стабильности, безопасности и спокойствия ИТ-команд. Мы детально рассмотрим 6 ключевых типов гейтов, их цели, конкретные инструменты для реализации, строгие критерии прохождения и ощутимые выгоды. Знания эти незаменимы для сисадминов и DevOps-инженеров, QA и руководителей тестирования, руководителей ИТ-подразделений.
В первых трех статьях мы прошли большой путь: слушали заказчика сквозь «у меня что-то не так», собирали разрозненные мнения фасилитацией,
фиксировали требования в BRD, SRS и Backlog. В этой статье разберем:
User Story, Use Case и диаграммы.
