Генерация и анализ тестовых данных для нагрузки
28 и 29 апреля в Москве пройдёт TestDriven Conf 2022 — конференция об автоматизации тестирования и всего, что рядом. Часть докладов уже принята в программу. Но Call for Papers всё ещё открыт. Давно хотели попробовать себя в роли спикера? Решайтесь! До 20 ноября Программный комитет принимает заявки. Решение о включении доклада в программу будет принято до 29 ноября.
Хочу стать спикером TestDriven Conf 2022!
Подробнее о том, как подать доклад и как мы работаем со спикерами — по ссылке.
Для тех, кто предпочитает сидеть в зрительном зале, сообщаем, что билеты на конференцию уже в продаже. По традиции — чем ближе к конференции, тем дороже.
Забронировать билет на TestDriven Conf 2022
А прямо сейчас начинаем знакомить вас с докладами и докладчиками.
Cookbook — готовые рецепты на TestDriven Conf 2022
| Всегда хорошо, когда есть люди, знающие, как решить проблему быстро (просто, дешево и так далее), что может пойти не так. Ещё лучше, когда такие люди готовы делиться своим знанием. Узнаем готовые рецепты для нагрузочного тестирования и автоматизации, послушаем про подводные камни и истории успеха. |
Андрей Синицын (MasterDelivery) добавит немного стабильности в нестабильный мир и расскажет о тестировании с помощью Kubernetes. Доклад будет состоять из двух частей: теоретической и практической.
В первой части поговорим о понимании continuous-процессов, модели ветвления и том, когда Kubernetes нам поможет, а когда можно обойтись без него.
В практической части разберёмся, как прикрутить Kubernetes для быстрого тестирования, как использовать лёгкие версии k8s для сокращения накладных расходов. И обязательно затронем инструменты для CI/CD: GitLab, GitHub Actions, Jenkins.
Тесты нужны разные. Когда речь идет о тестировании Service и Data layer, можно использовать моки и стабы, а можно и реальную СУБД. Семён Киреков (МТС Диджитал) расскажет свой «рецепт» тестов с БД.
Этот доклад не только интересно будет послушать, но и удобно иметь под рукой, когда такие тесты понадобятся на проекте. Возможно, Семён сможет убедить нас, что писать тесты, работающие с базой данных, несложно и нестрашно.
Хотите разобраться, как добиться необходимого контроля, удобства и даже скорости при подготовке тестовых данных для микросервисов и тестов производительности? В каких случаях лучше не генерировать XML- и JSON-файлы с помощью конкатенации строк? Зачем анализировать статистику по SQL-запросам? Тогда читайте свежую статью в нашем блоге на Хабре.
Атака не клонов, или Генерация и анализ тестовых данных для нагрузки
Вячеслав Смирнов ускоряет дистанционное банковское обслуживание юридических лиц. В статье Вячеслав рассказал про подготовку тестовых данных для тестов на производительность и о том, как с помощью SQL, Pandas и Java эти данные готовить.
Вы узнаете про анализ метрик и логов с точки зрения данных и с использованием InfluxDB, Grafana и прочих инструментов. И о том, как может выглядеть хороший отчет по системе, в которой много данных.
В следующих частях будет разговор о генерации и анализе тестовых данных для нагрузки.
