Home

Автор: Пол Гриззаффи (Paul Grizzaffi)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Уверен, все вы слышали о «глобальном крахе IT» в середине июля. Это затронуло, прямо или косвенно, большинство из нас. Я не мог воспользоваться банкоматом, рейс моей жены задержали на несколько часов; это были мелкие неудобства по сравнению с тем, что ощутили остальные. Проблему CrowdStrike нескоро позабудут.

Оригинальная публикация

Автор оригинала: Matt Proud

Программистам требуется судить о том, насколько дорого обходится тестирование конкретной системы, будь то модульное, интеграционное или функциональное тестирование. Каждый последующий из этих этапов в некотором смысле «дороже», чем предыдущий.

В качестве приближения такая модель вполне надёжна, но она начинает сбоить по мере того, как проявляется всё больше нюансов, а именно: что мы тестируем, и как результаты теста выводятся пользователю:

• Бывают медленные модульные тесты.

• Бывают быстрые функциональные тесты

Сколько я работаю в Google, столько там применяется концепция размер теста (развёрнутое объяснение). Размер теста интересен потому, что по типу теста можно лишь отчасти определить, во что этот тест нам обойдётся. Нам же интереснее, чтобы по размеру тестов можно было приобретать качественное представление о различных свойствах, и уже на основе этой информации корректировать размер теста. Иными словами, это как раз тот случай, когда размер имеет значение. Ниже перечислю те компоненты системы, качественные аспекты которых будут интересовать нас в этой статье:

• Доступ к сети;

• База данных;

• Доступ к файловой системе;

• Многопоточность.

Автор: Ekaterina Egorova

Прошло уже некоторое время, и AI довольно быстро стал интегрироваться в инструменты и пускать корни во многие профессии, QA не исключение. Здесь точно есть что оптимизировать, ведь у тестировщиков всегда много рутинных задач, которые требуют внимательности, но не слишком сложны по своей сути.

Прогресс, как всегда, не остановить, но что сейчас представляют собой интеграции с AI и насколько это рабочие решения?

Всем привет! На связи снова Юрий Шабалин, генеральный директор «Стингрей Технолоджиз». В предыдущей статье я рассказывал о влиянии Профиля защиты ЦБ РФ на мобильные приложения. В продолжение темы российского законодательства сегодня разберем, под какие еще требования попадают приложения, насколько законно хранить персональные данные на смартфоне в открытом виде и попадает ли мобильное ПО под действие Федерального закона "О персональных данных" (152-ФЗ) и подзаконных актов по теме защиты ПДн? Постараюсь разъяснить всё максимально понятно.

Как обычно, для начала разберемся в терминологии, используемой в нормативных документах:

• Что такое персональные данные (ПДн)?

• Что такое обработка ПДн?

• Как и где осуществляется обработка? 

• И, наконец, каково участие мобильных приложений в этом процессе?

Затем приведем пару примеров из практики и подведем итоги. Ну и, раз мы говорим про законодательство, отдельно поговорим об ответственности компаний по защите цифровых продуктов.

Поехали!

Автор: Майкл Болтон (Michael Bolton)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

«Языковые модели» («Language models») обычно интерпретируются как сложное существительное – нечто, что моделирует язык. Что, если определять models как глагол? Тогда это простое изъявительное предложение с предполагаемым объектом: язык моделирует наше мышление, или же язык моделирует мир.

Как и с любой моделью, замена или изменение одного из ее элементов может натолкнуть нас на что-то интересное, что поможет усовершенствовать ответы на два главных вопроса, которые мы задаем, тестируя. Первый – это вопрос, который мы постоянно, экспансивно и неявно задаем сами себе как тестировщикам: «Есть ли тут проблема?» Второй мы задаем клиентам – время от времени, конкретно и явно, и он касается проблем и продукта: «Вам как, нормально?»

Вот вам эвристика: когда вы видите «ИИ» (или «ИИ-модель», или «большую языковую модель», или «генеративный ИИ»), замените это словосочетание на «ПО» и оцените, насколько значимы будут перемены в вашем восприятии ценности и риска.

Оригинальная публикация

Всем привет! Меня зовут Фефилов Александр, я работаю в QA с 2017 года. По большей части это были компании, которые занимались аутсорсингом, но затем я присоединился к SM Lab.

Как вы уже поняли из названия поста, я расскажу о том, как взаимодействовать с заказчиком (а иногда и с заказчиками) с позиции QA-эксперта.

Под катом личный опыт работы в разных крупных компаниях и ответы на вопросы:

• как работать с двумя представителями заказчика в случае, когда их требования часто противоречат другу другу, а сами они между собой не общаются

• что делать, если ваш заказчик живёт в парадигме «Я плачу деньги, а ты просто делаешь всё, что я говорю»

• как решать процессные задачи

• как находить продуктовые проблемы

• кто такой QA-эксперт и как им стать

• полезная методика, которая может пригодиться вам в работе.

Итак, начнём по порядку.

Автор: Майкл Болтон (Michael Bolton)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Обращаюсь ко всем менеджерам и руководителям: неважно, что сейчас в моде – сейчас не тот момент, чтобы увольнять тестировщиков или бросать их неподготовленными и необученными.

ПО может творить чудеса. Оно может помочь нам с чем угодно и делает это невообразимо быстро и крайне масштабно. Звучит привлекательно. Опытные тестировщики, как минимум, точно знают, что к результату работы машины надо подходить с должным скептицизмом – машина и ПО созданы людьми, а люди склонны ошибаться. Последствия этих ошибок выразятся в том, что урон и ущерб будут распространяться с той же скоростью и тем же масштабом, что и положительные эффекты.

Если кто-то намеренно создает программу или алгоритм, следует предполагать, что в них, вероятно, есть проблемы – скрытые, неочевидные, возникающие и пропадающие, внезапные. Эти проблемы могут возникать даже тогда, когда разработчик тщательно проверил результат работы функций в своем коде.

Автор: Пол Гриззаффи (Paul Grizzaffi)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Как вы, вероятно, догадываетесь, мне приходит много писем об инструментах тест-автоматизации. КУЧА. Я открываю почти все и бегло их просматриваю. Если что-то цепляет мой взгляд, неважно, хорошее или плохое, я тщательно читаю письмо. Думаю, многие из нас делают так же.

«Плохие» сообщения – это не что-то, полное ненависти или совершенно неуместное (с таким я управляюсь иным образом) – зачастую они относятся к активному продвижению идей автоматизации вне всякого контекста, для чего эти идеи подходят, и что нужно, чтобы их внедрить. Как правило, я просто удаляю это и еду дальше. Иногда мне хочется – конечно, вежливо, - ответить отправителю, что его компания тем или иным образом отклоняется от цели. Иногда я использую их в качестве идей для статьи; это как раз такой случай.

Автор:  Женя Шаповалов, Senior Android/Flutter Developer в компании Innowise (и хэд mobile department там же). В мобильной разработке я с 2015 года, начинал с Android, а за Flutter мы принялись вместе с коллегами в Innowise - да так мощно, что в итоге в компании появилось отдельное направление разработки.

Сегодня рассказываю, как правильно тестировать код,  и делимся личным опытом. Да-да, ты все понял верно: при разработке мобильных приложений тестирование проводит не только QA-инженер, но и сам автор кода. Причем не только в самом конце, когда приложение почти готово, но и в процессе. Мы сегодня рассмотрим оба этапа. 

Оригинальная публикация

«Дедушка российского тестирования», тестировщик с 50-летним стажем Александр Александров объясняет, почему классическая научная литература по тестированию по-прежнему актуальна и с каких основополагающих текстов стоит начинать свой путь в этой профессии.

Я уже писал о том, что текущее восприятие профессии тестировщика в массовом сознании как простейшем способе «войти в айти» (а потом, видимо, быстренько вырасти в «более серьезную» специальность вроде программирования) в корне ошибочно. Кажущаяся простота и низкий порог вхождения в тестирование влечет за собой много неприятных последствий, включая перегрев рынка и неизбежное разочарование соискателей. Но сегодня я хочу поговорить о такой проблеме, как отсутствие фундаментальных знаний, необходимых для развития нашей профессии.