Автор: Яник Диксон (Yanique Dickson)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Это неизбежно: иногда приходится читать существующий код автоматизированных тестов, чтобы разобраться, что они вообще делают. Более того, этот процесс может занимать много времени и сильно раздражать. Если вы уже заняты высокоприоритетными задачами вроде регрессионного тестирования, возможно, вы недоумеваете, действительно ли стоит тратить время на распутывание спагетти в этой тарелке. Или, думаете вы, возможно, стоит таки напрячься: в конце концов, поддержка тестов и понимание, что делают тест-наборы – это часть вашей работы.

Автор: Рауль Парваль (Rahul Parwal)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Сколько мы уже покрыли, сколько еще находится в очереди?

Не удивлюсь, если вы постоянно слышите этот вопрос, работая тестировщиком. Когда речь заходит о тестировании, все хотят знать, где мы находимся в смысле тестирования, и правильные ли области мы покрываем.

На эти вопросы нелегко ответить, так как тест-покрытие – многоплановая тема, охватывающая множество измерений: структуру, функции, данные, интерфейсы, платформы, пользовательский интерфейс, операции, время, и многое другое. Однако я вижу большой потенциал в тестировании на основе моделей, особенно для покрытия функциональности и данных. Тестирование на основе моделей использует блок-схемы и проектные модели, помогающие лучше понять продукт и проектировать тесты для него. Это сродни использованию карты, чтобы найти наилучший маршрут для путешествия.

Всем привет! Меня зовут Александр Наумов, я работаю в SM Lab на позиции куратора тестирования. Сегодня я хотел бы поговорить о такой интересной вещи как CJM на продукте и о том, чем она может быть полезна тестировщику.

Начнем с определения — что такое CJM.

CJM (от англ. customer journey map) воспроизводит путь, который проходит клиент от осознания потребности в продукте до его покупки, а иногда и после неё. Всё это время он взаимодействует с продуктом и компанией и принимает решение на основе полученного опыта. Другими словами, это визуализация путешествия клиента по продукту

Автор: Блейк Норриш (Blake Norrish)
Оригинал статьи: Tea-Time With Testers, #03/2021
Перевод: Ольга Алифанова

Использование тест-кейсов в качестве бэклога для тест-автоматизации – очень распространенная практика. QA разрабатывают тест-кейсы на основании юзер-стори в ходе обычного тестирования, а затем автоматизируют эти тесты. В каждой последующей итерации тестируется больше стори, автоматизируется больше тест-кейсов, и набор автоматизированных тестов растет. Ведущие инженеры продвигают метрики вроде «процента автоматизированных кейсов» и поощряют добившихся высоких показателей. В некоторых командах даже нанимают специализированных «инженеров-автоматизаторов», чья единственная задача – взять тест-кейсы и автоматизировать их.

Автор: Филип Фрейр (Filipe Freire)
Оригинал статьи: Tea-Time With Testers, #03/2021
Перевод: Ольга Алифанова

Никто не разделяет мою любовь к этой бессмысленной тест-библиотеке, но я сделаю ее обязательной для всех.

Среднестатистический инженер-тестировщик

Проблема

Сравнение инструментов (или фреймворков) тестирования и реальный выбор инструмента могут быть болезненным и чересчур сложным делом для современной технической организации:

• Этот процесс страдает от множества длительных и утомительных споров о рисках между «узкоспециализированными» защитниками различных инструментов, никогда не пользовавшимися инструментами-конкурентами.
• В некоторых случаях крайне легко поддаться на сладкие речи нечестных продавцов тест-инструментария.
• Легко впасть в такой антипаттерн, как «медовый месяц»: первичное впечатление/период адаптации не обнаруживает глубинных проблем, которые выходят на поверхность только при длительном использовании.
• И, наконец, инструменты сильно зависят от своего контекста – скажем, степенью знакомства с ним, правил и стандартов на уровне команды, организации и отрасли, расширений и плагинов, и т. п. А это значит, что «один инструмент, чтобы всех отыскать, воедино собрать и единою черною волей сковать», просто не существует.

Это зачастую верно вне зависимости от области применения инструмента – UI, API, нагрузка и производительность…

Перевод: ProQuality Community, телеграмм-канал
Автор оригинала: Sona Gamaryan

Сегодня специалистам по тестированию и менеджменту необходимо достичь оптимального баланса между скоростью и качеством при поставке программного обеспечения для современного бизнеса. Если вы стремитесь пересмотреть процесс обеспечения качества с целью ускорить выпуск продукта и внедрить непрерывное тестирование (Continuous Testing), то эта статья для вас.

Привет! В этом посте мы хотим рассказать о том, как мы в МКБ построили тестирование. 

Про наши процессы, путь новичка, технологии, планы и про то, почему скрам-команду на самом деле можно собрать не из 8-10, а из 20-40 человек — под катом.

Автор: Копцова Екатерина, руководитель служб тестирования в Яндексе
Оригинальная публикация

Многие команды сталкиваются с необходимостью формализовать показатели эффективности своей работы для оценки её качества и выявления возможных проблем. Существует множество метрик, с помощью которых оцениваются команды, создаются SLA, KPI, дашборды и графики для визуализации и прочие инструменты.

Зрелым командам такие метрики ощутимо помогают:

• замечать периоды низкого перформанса команды и нехватку ресурсов;

• следить за такими показателями, как общая забагованность сервиса, время реагирования на различные события, количество задач, которые одновременно может обрабатывать команда, и за другими важными моментами;

• сравнивать показатели работы команд в подразделении перед предстоящим периодом ревью.

Меня зовут Катя, я руковожу службами тестирования Музыки и Букмейта, и в этом посте я хочу рассказать про основные метрики, которые мы используем в команде тестирования Яндекс Музыки, и обсудить, как правильно с ними работать.

Автор: Маарет Пюхяярви (Maaret Pyhäjärvi)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

На еженедельной встрече мы рассматривали два графика, демонстрирующие прогресс тест-автоматизации на системном уровне. Отталкиваясь от того, что нам нужно запускать некоторые тесты в окружении, схожем с окружением пользователя и в порядке, схожем с его действиями, а также устанавливать приложение так, как это делают пользователи, картинки иллюстрировали, сколько работы нужно выполнить, чтобы достичь первой промежуточной цели, намеченной нами.