User
NPM-пакет для интернационализации i18n используется на фронтэнде для создания мультиязычных вебсайтов очень часто. Перевод текста в нем содержится обычно в json или в js файлах, и требует дальнейшей обработки, чтобы с ним с комфортом могли работать контент-редакторы. В статье описывается как максимально упростить и сделать удобным хранение и внесение изменений в перевод.
Периодически меня на начальном курсе просят дать "список всех-всех команд с кратким описанием что делает"... Ну прям "всех-всех". И ведь если искать в интернете "такие" справочники существуют - либо про "20-30 команд, но самых важных", либо с неточностями и устаревшей информацией. Так что предлагаю вашему вниманию свою версию такого "краткого" справочника (на 300, 515, 612, 716, 842, 1005, 1110 команд) с ссылками на wiki-описание и на cheat.sh-примеры наиболее важных команд.
Impact Analysis (импакт анализ, анализ последствий) - это исследование, которое позволяет указать затронутые места (affected areas) в проекте при разработке новой или изменении старой функциональности, а также определить, насколько значительно они были затронуты.
Проведение исследования изменений могут помочь QA:
- сфокусироваться на тестировании функциональности, где изменения были представлены;
- принять во внимание части проекта, которые были затронуты изменениями и, возможно, пострадали;
- не тратить время на тестирование тех частей проекта, которые не были затронуты изменениями.
Хабр, привет!
Меня зовут Борис. Я AQA iOS-engineer в Vivid Money.
В этой статье я хочу рассказать про snapshot тесты и показать, как их можно эффективно применять в своём проекте.
Данная статья будет полезна начинающим iOS-автоматизаторам, либо разработчикам, которые решили изучить XCUITest и покрыть свой проект ui-тестами.
В рамках статьи мы разберем:
• Что такое snapshot тесты и когда их применять;
• Какие есть библиотеки;
• Поэтапно расскажу и покажу как внедрить их у себя в проекте.
«Нельзя просто так взять и написать классный тест. Один тест написать можно, но сделать, так чтобы по мере того, как количество этих классных тестов росло, как количество людей, которые пишут эти классные тесты, и вы не теряли ни в скорости, ни во времени...»
Добрый день, %username%. Меня зовут Антон Резников, я работаю над проектом Облако Mail.Ru Сегодня я хочу рассказать о технологиях балансировки трафика, проиллюстрировав историей о развитии социальной сети. Все персонажи выдуманы, а совпадения почти случайны. Статья обзорная, составлена по следам доклада на Highload Junior 2017. Некоторые вещи могут показаться элементарными, но опыт проведения собеседований показывает, что это не совсем так. Кое-что будет спорным, не без этого.
В предыдущем блоге я представил концепцию контрактных тестов. Сейчас мы рассмотрим написание контрактных тестов для сервисов, которые взаимодействуют через Http. Они написаны с использованием:
Привет! Меня зовут Мария Лещинская, я QA-специалист в Surf. Наша компания разрабатывает мобильные приложения с 2011 года. В этом материале поговорим о тестировании устройств Android, на которых нет поддержки Google Services.
Huawei без Google-сервисов начали массово выпускаться в 2019 году. Мы в Surf, разумеется, задумались о будущем: как сильно пострадают наши процессы и что нужно незамедлительно осваивать.
Я поделюсь впечатлениями от работы с Android без Google-сервисов и расскажу, какие возможности имеют такие мобильные устройства при тестировании.
Когда начинается разговор про перформанс-тестирование, то большинство программистов размышляет только о проведении замеров и сборе метрик, в то время как намного важнее задуматься об анализе собранных значений. Понять, как правильно использовать измеренные метрики и извлечь из них максимум пользы, — не такая уж и простая задача.
Сегодня мы обсудим основные задачи и сложности перформанс-анализа: поговорим о том, как изучать сырые данные и сводные метрики, применять статистические тесты, сравнивать перформансные распределения, писать перформансные тесты, анализировать историю замеров и выбирать правильные метрики. С этим нам поможет Андрей Акиньшин — ниже представлены видеозапись и расшифровка его доклада.
Эта статья представляет собой полное, подробное и исчерпывающее руководство по эффективному использованию Gatling для нагрузочного тестирования.
Если вам нужно провести нагрузочное тестирование вашего сервера HTTP-приложений, то Gatling - идеальный инструмент для этой задачи! Эта серия статей будет представлять собой подробное практическое руководство по нагрузочному тестировании на Gatling. К концу этого руководства у вас появится хорошее представление об использовании Gatling, которое вы сможете применить в ваших последующих проектах по нагрузочному тестированию.
В монолите вызовы методов делались внутри одного приложения — теперь, в микросервисной архитектуре, всё взаимодействие осуществляется через сеть. Соответственно, скорость обмена информации между приложениями падает вне зависимости от используемого протокола обмена.
В этой статье мы расскажем, как писать код для нагрузочного тестирования «не-HTTP» протоколов на примере Apache Thrift с помощью таких инструментов, как JMeter и Gatling (часть 2). Тестировать будем микросервис, который должен справляться с 50K RPS. С одной нагрузочной машины постараемся достичь производительности, заявленной в этом твите:
Привет, Хабр!
Меня зовут Радик, Head of DevOps of AGIMA!
В этой статье я постарался показать, как можно использовать Prometheus в качестве системы мониторинга для микросервисной архитектуры. Подробно рассмотрел архитектуру Prometheus и взаимодействие его компонентов. Обозначил ключевые характеристики благодаря чему эта система получила такое широкое распространение в средах использующих контейнеризацию. Предупреждаю сразу: статья получилась довольно объемной. Эта статься будет полезна для начинающих DevOps специалистов, которые планируют или уже используют в своей работе Docker, Kubernetes. Итак, начнем!
DevOps- и SRE-инженеры уже, наверное, не раз слышали о Prometheus.
Prometheus был создан на SoundCloud в 2012 году и с тех пор стал стандартом для мониторинга систем. У него полностью открытый исходный код, он предоставляет десятки разных экспортеров, с помощью которых можно за считанные минуты настроить мониторинг всей инфраструктуры.
Prometheus обладает очевидной ценностью и уже используется новаторами в отрасли, вроде DigitalOcean или Docker, как часть системы полного мониторинга.
Что такое Prometheus?
Зачем он нужен?
Чем он отличается от других систем?
Если вы совсем ничего не знаете о Prometheus или хотите лучше разобраться в нем, в его экосистеме и всех взаимодействиях, эта статья как раз для вас.
