⭐️ Как ускорить регрессионное тестирование под CI/CD

Регресс при частых релизах часто тормозит процесс. Чтобы этого избежать, нужна быстрая и прицельная проверка.

Почему важно:

📍 Ручной тест не поспевает за релизами

📍 Тестируются не те участки, где чаще всего возникают баги

📍 Без приоритезации снижается доверие к стабильности

Что делать:

1️⃣ Разделяем регрессию на уровни

— Smoke (5–10 ключевых кейсов) — быстрое подтверждение работоспособности

— Sanity — базовая проверка новых фич

— Полный регресс — по расписанию или при крупных релизах

📌 Используйте отдельные теги/группы в TestRail, Allure, Xray, Testomat или CI-джобах

2️⃣ Применяем Risk-Based Testing

— Расставьте приоритеты: что критично при падении

— Анализируйте, где чаще всего бывают баги

— Используйте баг-репорты и ретроспективы для корректировки регрессии

📌 Визуализируйте покрытие: high risk vs. low impact

3️⃣ Интегрируем регрессию в CI/CD пайплайн

— Запускайте smoke-тесты на каждом pull request

— Основной регресс — раз в сутки/неделю (ночной запуск)

— Используйте флаги @smoke, @critical, @release

📌 Инструменты: Jenkins, GitLab CI, Allure TestOps, TestCafe, Playwright

4️⃣ Ускоряем: параллельность и селективный запуск

— Делайте параллельные джобы (разделение по модулям или фреймворку)

— Используйте dependency-based запуск (only tests affected by changes)

📌 Системы: knapsack, Test Impact Analysis, Git diff + tag фильтры

5️⃣ Автоматизируем отчеты и оповещения

— Результаты тестов сразу в Slack, Telegram или JIRA

— Покрытие и статус регресса — в дашборде

— Быстрый фидбек команде при падении

💡 Советы:

— Не пытайтесь автоматизировать весь регресс — автоматизируйте главное

— Поддерживайте живой список приоритетных тестов — и регулярно пересматриваййте

— Комбинируйте ручной и автоподход: часть регресса можно проверять exploratory

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

Страшно спросить, но еще страшнее не понять 🔥

🐸 Библиотека тестировщика

#развлекалово

🌸 Нагрузочное тестирование с масштабируемой нагрузкой

JMeter — инструмент с открытым исходным кодом для тестирования производительности, который позволяет моделировать нагрузку на веб-приложения и сервисы.

Чем полезен:

➡️ Легко настраивается для моделирования тысяч виртуальных пользователей, что помогает оценить, как система справляется с пиковыми нагрузками.

➡️ Позволяет тестировать не только HTTP, но и API, FTP-сервера, базы данных и другие протоколы.

➡️ Предоставляет метрики, такие как время отклика, пропускная способность и ошибки, что помогает выявлять узкие места и повышать производительность.

Как настроить тест:

1️⃣ Создайте Test Plan:

— Добавьте в него Thread Group для настройки пользователей и времени разгона нагрузки.

— В HTTP Request укажите URL вашего приложения для тестирования.

— Добавьте Listener (например, Summary Report) для сбора и анализа результатов.

2️⃣ Настройка параметров нагрузки:

— В Thread Group установите количество пользователей (например, 100).

— Настройте Ramp-Up Time для плавного увеличения нагрузки.

— Установите Loop Count для количества повторений теста.

3️⃣ Запуск теста:

— Нажмите Start, чтобы начать тест. JMeter начнёт генерировать запросы и собирать данные.

❗️ После выполнения теста проанализируйте следующие метрики:

— Response Time — время отклика, которое должно быть минимальным.

— Throughput — количество запросов в секунду (показатель пропускной способности).

— Error Rate — процент ошибок. Чем ниже, тем лучше.

— Latency — задержка. Следите, чтобы она не превышала допустимые пределы.

🔗 Официальный сайт JMeter

🐸 Библиотека тестировщика

#буст