🟢Сегодня поговорим о тестировании финтех-проектов. Вспомним незабываемое 3 апреля, когда почти вся банковская цифровая система РФ столкнулась со сбоем.

Что же будет дальше и как избежать проблем, которые в этой сфере обходятся слишком дорого? 🤔

Советуем инвестировать в QA-систему. Тестировать, тестировать и ещё раз тестировать. Под различными нагрузками, в любых ситуациях и окружениях, обязательно с учётом нестабильного соединения и регуляторных ужесточений. Потому что именно QA снижает риски и даёт устойчивость в самых нестабильных ситуациях.

Мы уже много лет помогаем финтех-командам справляться с непредсказуемостью интеграций, деградацией систем под нагрузкой, затянутым регрессом, неконкурентным TTM, отсутствием системной проверки продукта на соответствие требованиям регуляторов 🔨

Постоянно развиваемся в этом направлении. Из последних разработок - ускоренное на 30% нагрузочное тестирование с применением ИИ. Моделируем реалистичные пиковые нагрузки и выдавать отчёт, понятный даже менеджерам без глубокого технического бэкграунда.

👨‍💻 Если у вас финтех-продукт – записывайтесь на бесплатную стратегическую консультацию. Проведём видеовстречу на 30 минут с разбором вашего кейса ведущими экспертами «Лаборатории качества».

🔗 По ссылке подробнее о наших услугах и запись.

#финтех #QA #fintech #ПлатёжныеСистемы #НагрузочноеТестирование #АутсорсТестирования #ЦБ #комплаенс #ITфинансы #КачествоПродукта

🟢На прошлой неделе появилась информация о том, что теперь владельцам цифровых сервисов грозит новый штраф – до 700 000 ₽ за нарушение правил авторизации.

Регуляторные требования меняются постоянно. Вспомните, например, как 30 мая 2025 года в России обновили штрафы за нарушения в сфере персональных данных – суммы тогда выросли в 2 раза и более, были введены оборотные штрафы за утечку, а также повышенные санкции за повторные нарушения.

🔨 Сейчас санкции для компаний в РФ могут достигать нескольких миллионов рублей, а при повторных нарушениях – рассчитываться от выручки. За незаконную обработку данных несовершеннолетних или биометрии – и вовсе до 10 лет лишения свободы.

Вывод: комплаенс-тестирование теперь не рекомендация, а насущная необходимость.

❕ Что нужно сделать прямо сейчас, чтобы увидеть проблемные зоны и защитить себя от штрафов и других неприятных последствий?

📄 Скачайте бесплатно чек-лист «Лаборатории качества» для базового комплаенс-тестирования. В документе 55 пунктов: персональные данные, маркировка рекламы, тёмные паттерны, согласия, локализация и т.д. Проверьте и спите спокойно.

#комплаенс #ПерсональныеДанные #152ФЗ #38ФЗ #QA #тестирование #регуляторика #штрафыРКН #ITбизнес

🟢214 багов найдено, 209 закрыто. Релиз выкатили в пятницу вечером (классика). В субботу в 6 утра разбудил звонок: у части пользователей двойное списание. А потом всё как в тумане: разговор с заказчиком буквально в пижаме, который срочно хотел знать, как вообще такое оказалось в проде, и 14 часов сверхурочной работы в выходные.

❗️Это не выдуманный кейс. Это история из практики, которая навсегда изменила наш подход к метрикам тестирования.

При этом дело было не в людях. Команда работала хорошо, но была сфокусирована не на том KPI. Подсчёт багов – это измерение активности, а не результата. Всё равно что считать, сколько раз сходил в зал, вместо того чтобы смотреть на изменения качества тела.

Что ещё не так с подсчётом количества багов?
Эта цифра не только ничего не говорит о качестве продукта, так ещё и приводит к конфликтам между QA и разработкой.

🤓Чего хочет бизнес на самом деле?
Чтобы релизы были предсказуемыми. Чтобы заранее можно было получить информацию о возможных сбоях и ресурсах, которые необходимы для их решения. Не красивый отчёт на 40 страниц, а уверенность в том, что любые ситуации предусмотрены и контролируемы. Поэтому нужно смотреть совсем на другие показатели и уметь оценивать риски.

🔗 Читайте в новой статье, какие метрики мы советуем использовать вместо подсчёта багов. Вы узнаете, как за пару часов собрать риск‑матрицу, во сколько обойдётся внедрение нового подхода и что будет, если продолжать оценивать релизы по‑старому.

📄Бонус: в материале вы найдёте чек‑лист для экспресс‑анализа рисков перед тестированием. Можно скачать бесплатно.

#QAметрики #тестированиеПО #QA #РискОриентированноеТестирование #MTBF #MTTR #УправлениеITрисками #ReleasePredictability #ITкачество #QALead

🟢Как маркетологу готовить сайты и приложения к акциям, распродажам и рекламным кампаниям – и при чём здесь тестирование?

Маркетолог «Лаборатории качества» поделилась кейсом, как отдел продвижения запустил бесплатную раздачу билетов на открытие нового парка аттракционов.

Лендинг был готов, посевы в соцсетях сделаны, бронирование – через известный билетный сервис. Рекламщики спросили разработчиков: «Всё выдержит, если будет наплыв трафика?» – и получили ответ в духе: «Не лезьте в техничку, мы разберёмся».

В итоге сначала обвалился лендинг, а следом – и федеральный сервис бронирования билетов, на который он вёл. Билеты разобрали за 37 минут, но команда продвижения попала под шквал негатива: люди решили, что их обманывают и просто не хотят выдавать бесплатные билеты 😭

😭 А можно было бы избежать всех этих проблем, если бы маркетинг знал, что такое нагрузочное тестирование и умел задавать айтишникам правильные вопросы.

Новая статья написана специально для маркетологов – без формул и кода, зато с ответами на вопросы:

➡️что чаще всего не выдерживает нагрузку (от формы заявки до капчи и СМС-кодов);
➡️что вообще проверяют, когда говорят «нагрузочное тестирование»;
➡️какие вопросы задавать программистам или QA-инженерам, какие термины использовать, чтобы вы друг друга понимали;
➡️когда именно начинать готовить площадку к рекламным кампаниям и акциям + пошаговый чек-лист.

🔗Читайте по ссылке и делайте выводы.

#QAдлямаркетинга #НагрузочноеТестирование #Маркетинг #РекламныеКампании #ДиректорПоМаркетингу #QA #ЛабораторияКачества #PerformanceMarketing

🟢Маркетинг мобильного приложения не начинается с рекламы. Он начинается с качества продукта. Вспоминает теорию 4P

Можно идеально настроить ASO, подготовить креативы, запустить рекламу и привести тысячи пользователей в приложение. Но если после установки они столкнутся с ошибками, не смогут зарегистрироваться или оформить покупку, то ваш маркетинговый бюджет будет потрачен на отзывы с одной звёздочкой.

⌨️Сегодня QA – это не только задача разработки. Качество и стабильность мобильного приложения напрямую влияет на успех его продвижения.

В новой статье разбираем:
🔘почему приложение могут не допустить до публикации в App Store, Google Play и других сторах;
🔘какие ошибки чаще всего приводят к негативным отзывам и снижению рейтинга;
🔘какие маркетинговые риски помогает предотвратить тестирование ещё до релиза;
🔘почему интернет-маркетологу в 2026 году полезно понимать основы QA.

Если вы отвечаете за продвижение мобильных приложений, рекомендуем добавить статью в закладки. В ней собрали требования крупнейших сторов, исследования и практические примеры того, как качество приложения влияет на маркетинговые показатели.

🔗 Читайте статью по ссылке.

#МобильныйМаркетинг #MobileMarketing #QA #ТестированиеПО #РазработкаПриложений #AppStore #GooglePlay #ASO #ProductMarketing #MobileApps

🟢 При разработке использовали ИИ. Код компилируется, линтер доволен, тесты пройдены. Выкатили в прод, а там масса багов.

Вот такую цену командам приходится платить за ускорение релизов с помощью нейросетей.

Стоит ли отказываться от нейронок и снова писать код по-старинке? Конечно, нет! Зачем ездить на повозках, если есть автомобили? Но вот тестировать ИИ-код теперь нужно по-другому.

Мы заморочились и написали для вас лонгрид, в котором разобрали:
🔘почему традиционное тестирование больше не даёт прежних гарантий качества;
🔘какие ошибки чаще всего встречаются в ИИ-коде;
🔘какие QA-метрики стоит внедрить уже сейчас;
🔘как выстроить современную QA-систему для проектов, где разработчики используют ИИ;
🔘каких ошибок при внедрении нейросетей лучше избегать.

🔗Читайте лонгрид по ссылке.

🎁 Бонус – в статье вы найдёте кнопку на скачивание бесплатного практического гайда «Особенности багов в ИИ-коде и их тестирование». Это интерактивный пошаговый материал, в котором собраны наиболее распространённые типы дефектов в ИИ-коде и рекомендации по их обнаружению.

#QA #Тестирование #AICoding #ИИкод #РазработкаПО #DevOps #TechLead

🟢Вы ускорили разработку, а качество посыпалось? Значит пора закрывать разрыв между QA и DevOps.

Картина маслом: код благодаря ИИ пишется быстрее, ревью затягиваются, а баги всё чаще всплывают уже в проде. Кажется, что команда работает на пределе, но стабильности не прибавляется 😭

Решение – не в героических ночных фиксах, а в системном подходе QAOps. Это не про новые инструменты, а про то, как объединить QA и DevOps, встроить контроль качества прямо в CI/CD и получать быструю обратную связь на каждом шаге.

😍 В новой статье разбираем:

🔘почему в эпоху ИИ разрыв между скоростью разработки и скоростью проверки стал особенно болезненным – с цифрами из отчётов DORA, GitClear, Veracode и российских компаний;
🔘чем QAOps отличается от DevOps (и почему это не просто ещё одна эффектная аббревиатура);
🔘6 барьеров, которые реально мешают внедрению – от недоверия в коммуникации до нехватки зрелых инженеров;
🔘какие метрики отслеживать, чтобы вас понимал бизнес;
🔘честные ответы, снижает ли QAOps затраты на разработку и когда его вообще не стоит трогать;
🔘экспресс-тест из 12 вопросов, чтобы за 5 минут понять, готова ли ваша команда к QAOps.

🔗 Читайте статью и проходите тест по ссылке

#QAOps #DevOps #CI_CD #QA #ИИвразработке #ТехлидIT #УправлениеРазработкой #Тестирование #ITдиректор #CTO

🟢 QA для маркетологов: почему реклама не приносит заявки, хотя с настройками всё в порядке?

Вот вы проверили рекламный кабинет, обновили креативы, увеличили бюджет. Клики есть, а конверсия не растёт ✌

В этот момент чаще всего начинаются паника и поиск виновных 😭: плохой подрядчик, ленивый отдел продаж, сезонность или козни конкурентов. Но есть ещё одна причина, о которой маркетологи вспоминают слишком поздно.

💡 Если формы обратной связи сбоят, корзина работает с ошибками, промокод не применяется или мобильная версия ломает сценарий покупки – рекламный бюджет сливается в дырявую воронку.

В новой статье рассказываем, почему маркетологу важно понимать базовые принципы QA и как они помогают защищать рекламный бюджет.

Внутри статьи:

🔘 чем QA отличается от тестирования;
🔘яркие кейсы, демонстрирующие влияние технических ошибок на конверсию;
🔘ответы на популярные вопросы маркетологов о QA;
🔘экстренный чек-лист проверки сайта перед запуском рекламы.

🔗 Если вы отвечаете за маркетинг, рекламу или рост продукта – рекомендуем прочитать по ссылке.

🫠Возможно, причины низкой эффективности рекламных кампаний находится совсем не там, где вы их ищете.

#маркетинг #интернетмаркетинг #директормаркетинга #QA #тестирование #конверсия #digital

🟢Навайбкодили, запустили, а теперь попробуйте это протестировать!

Самая пугающая особенность вайб‑продуктов в том, что они могут нормально работать – и при этом никто до конца не понимает, что под капотом, даже создатели.

⌨️ Наш ведущий эксперт Олег столкнулся с этим на собственном проекте, когда с помощью ИИ собрал организационно‑финансовую систему.

А потом случайно обнаружил две разные функции расчёта отпускных. Одна была правильной, а вторая считала уже по другой логике.

И такие небольшие проблемы и несостыковки могут скрываться и у вас.

Из новой статьи вы узнаете, что происходит с продуктами, которые создаются без полноценного ТЗ и команды разработки ⬇️

🔘почему короткое требование может породить десятки неявных решений;
🔘почему «зелёные» автотесты не гарантируют правильность продукта;
🔘как тестировать деньги, даты, расчёты и другие рискованные данные;
🔘зачем создавать эталонные кейсы до начала тестирования;
🔘как искать мёртвый код и функции, о которых никто не знает.

Прочитайте, если активно вайбкодите или вам уже приносят ИИ-генерируемый софт на тестирование.

🔗 Статья по ссылке

#Вайбкодинг #VibeCoding #AIкодинг #Тестирование #QA #AIвразработке #ТестированиеИИ #AQA

🟢Насколько хорошая идея тестировать расчётные системы с помощью ИИ?

Новая статья отвечает на этот вопрос. В одном из проектов нашего ведущего эксперта Олега проверка калькулятора с 79 входными параметрами и 70 формулами могла занять почти три рабочих недели 🐌 Пришлось искать выход. Подключив нейросети, удалось сократить срок до 3 дней, но есть нюансы.

Из статьи вы узнаете:
🔘как удалось ускориться со 122 до 27 часов;
🔘как ИИ помог сформировать чек-лист из 1150 проверок;
🔘зачем понадобилась матрица покрытия;
🔘какой стек и промпты использовались;
🔘как бороться с галлюционированием нейронок.

🔥Не теория, а реальный опыт использования ИИ для усиления инженерной экспертизы в тестировании расчётных систем.

🔗 Читайте по ссылке.

#тестирование #QA #ИИ #тестировщик #ТестированиеКалькулятора #нейросети #IT

🟢QA-команда выкладывается на все сто, а релизы всё равно тормозят? Может, проблема вообще не в тестировщиках?

Самое опасное решение в такой ситуации – срочно расширять штат, требовать работать быстрее или автоматизировать всё подряд. А что, если причина в другом: в очередях, ожидании стендов, постоянных возвратах на доработку. Команда может тонуть в хаотичном потоке задач. Мы очень часто видим именно такую ситуацию.

Поэтому в новой статье разбираем, как использовать Lean, Six Sigma и Кайдзен не как набор модных методик, а как единый диагностический цикл для поиска реальных проблем в QA-процессах.

Внутри статьи:
🔘как построить карту потока и увидеть, где на самом деле прячутся проблемы;
🔘какие метрики помогут поставить QA-процессу более точный диагноз;
🔘когда помогут WIP-лимиты, poka-yoke и DMAIC;
🔘почему сначала нужно выравнивать поток, потом снижать перегрузку и только после этого бороться с потерями;
🔘как закреплять изменения, чтобы команда через месяц не вернулась к прежним проблемам.

Главная мысль статьи простая: прежде чем расширять команду или требовать от неё большей скорости, стоит разобраться, что именно тормозит ваш процесс.

🤔Как это сделать?
🔗Читайте по ссылке

#QA #Тестирование #УправлениеКачеством #QALead #Lean #SixSigma #Кайдзен #Разработка

🟢В компании появился ИИ‑помощник, чат‑бот или поиск по внутренней базе знаний? Следующий логичный шаг – убедиться, что он работает надёжно.

У RAG-системы может быть высокий показатель качества, низкая задержка и почти нулевой процент технических ошибок – и при этом пользователи будут получать неправильные ответы. А это грозит серьёзными финансовыми и репутационными потерями.

Почему так происходит⭐

🧠 Потому что LLM-систему нельзя тестировать по той же логике, что обычный веб-сервис. В новом лонгриде разбираемся, как выстроить контроль качества, на что обратить внимание в первую очередь, какие метрики отражают реальную картину.

Внутри:
🔘какие особенности LLM ломают привычный подход к тестированию;
🔘на каких 8 этапах RAG-конвейера могут возникать ошибки;
🔘какие метрики использовать для оценки поиска, качества ответов и производительности;
🔘почему средняя задержка может скрывать проблемы пользователей и что такое TTFT, ITL и goodput;
🔘как организовать регресс, нагрузочное тестирование и контроль качества после выхода системы в прод.

➡️Плюс – разборы реальных примеров и полезные инструменты.

🔗 Читайте статью по ссылке

#RAG #LLM #тестированиеПО #тестированиеИИ #QA #AIOps #управлениеITпроектами #CTO

🟢Некорректные тестовые данные могут стоить вам очень дорого!

В новой статье рассказываем, почему просто взять копию прода и замаскировать ФИО – это очень плохая идея с точки зрения рисков, связанных с безопасностью и соблюдением законодательства ⚖️

🤔 Можно ли решить вопрос с помощью синтетических массивов? Да, но нужно понимать, что есть множество нюансов. Например, данные, которые подходят для регресса, могут оказаться совершенно бесполезными для нагрузочного тестирования, особенно когда речь идёт о больших объёмах: от нескольких тысяч строк до терабайтов данных.

Читайте, чтобы узнать, как выбирать подход к созданию тестовых данных под конкретную задачу: чем отличаются данные для регресса, нагрузки, обучения моделей и демо, какие бывают уровни реалистичности и где проходит граница между маскированием, обезличиванием и синтезом. Отдельно разбираем требования к приватности и новые стандарты по синтетическим данным, которые действуют с 1 сентября 2026 года.

🔗 Переходите по ссылке

🔜И кстати, на тему тестовых данных выйдут ещё две статьи уже на следующей неделе. Следите за обновлениями и вы узнаете как построить конвейер синтетических данных и получите актуальный стек инструментов с разбором конкретных кейсов.

#тестирование #тестовыеданные #синтетическиеданные #QA #автоматизациятестирования #нагрузочноетестирование #152ФЗ #информационнаябезопасность

🟢Терабайты синтетических тестовых данных не означают, что у вас есть на чём тестировать

Продолжаем цикл статей о синтетических тестовых данных. Поймите, сгенерированные массивы будут бесполезны, если в данных не сохранены связи между сущностями, не учтены бизнес-правила и редкие сценарии. В первой статье мы разобрали, зачем компаниям нужна синтетика, где её использовать и как это связано с законами РФ.

Теперь переходим от теории к практике ✅

В новом материале показываем, как построить конвейер синтетических данных, который можно использовать в реальном процессе тестирования: от контракта на данные до подбора генераторов, обучения нейросети и каталога патологий. Очень много практической информации, которую можно сразу забирать и применять.

‼️По сути, задача не в том, чтобы сгенерировать много данных. Важно сконцентрироваться на качестве, чтобы нормально тестировать продукт, масштабировать проверки и при этом не тащить в тестовый контур реальные ПД.

🔗 Разбираем 7 шагов построения такого конвейера по ссылке.

А в пятницу вас будет ждать обзор инструментов и распространённых ошибок с тремя кейсами, а ещё расчёт экономики для защиты бюджета + план на 90 дней по неделям.

#тестирование #QA #тестовыеданные #синтетическиеданные #нагрузочноетестирование #автоматизациятестирования #152ФЗ #разработкаПО

🟢Стенд был зелёным, но прод лёг через 40 минут после релиза. Нагрузочный контур был огромным – 1,2 млрд транзакций. Тесты показывали p99 в 180 мс. Всё выглядело хорошо. А потом на проде p99 вырос до 4,2 секунды.

Проблема оказалась не в объёме данных, а в том что данные оказались слишком чистыми и ровными. В проде 0,4% мерчантов давали 61% трафика, а на тестовом стенде значения были распределены равномерно. В результате тесты проверяли систему на совсем другом профиле нагрузки. Это один из примеров, который показывает почему синтетические данные – не про генерацию большого количества строк, а про вдумчивый подход.

🔗 Предлагаем прочесть три поучительных кейса в заключительной статье нашего цикла о синтетических тестовых данных.

✅В ней вы также найдёте типичные ошибки работы с синтетикой с учётом российской специфики. Узнаете об экономике внедрения и получите пошаговый план на 90 дней: что делать по неделям, чтобы получить первый рабочий домен, а не просто красивый генератор.

#тестирование #синтетическиеданные #QA #тестовыеданные #нагрузочноетестирование #автоматизациятестирования #тестовыйконтур #разработка

🟢Требований нет, а тестировать надо и срочно. Знакомо? Читайте дальше!

Наверняка, каждый сталкивался с работой на проекте, где продукт живёт своей жизнью, требования меняются на ходу, документация отстаёт, а тестировщику всё равно нужно понимать, что проверять и где искать проблемы. Можно бесконечно ждать внятного ТЗ, что-то просить и жаловаться, но лучше взять и научиться тестировать в условиях неопределённости 😳

Мы посвятили теме тестирования без требований новый цикл из трёх статей и презентуем вам первую. Читайте, чтобы узнать, чем заменить ТЗ, как использовать оракулы, зачем составлять карту продукта. Также расскажем, как выявлять зоны риска и что проверять в первую очередь. Даём подходы, которые помогают не потеряться, когда у проекта нет чётких границ.

Вы сможете взять управление качеством в свои руки без страха и сомнений.

🔗Читайте статью по ссылке.

#тестированиеПО #QA #тестировщики #QALead #продуктоваяразработка #тестированиебезТЗ #рискориентированноетестирование

🟢Конкретики нет. Сроки горят. Тестировать всё равно нужно. Что делать?

Когда требования меняются на ходу, документация устарела, а заказчик сам не до конца понимает, каким должен быть продукт, то тестирование может легко превратиться в бесполезный изматывающий труд 🐒

Как в таких условиях понять, что проверять в первую очередь? Как не пропустить критичные проблемы и не потратить всё время на второстепенные проверки?

Продолжаем цикл статей о тестировании в условиях неопределённости. Вторая статья о QA-практиках, которые помогают эффективно работать в самых туманных проектах.

Разбираем:
🔘как выстроить тестирование, когда требования постоянно меняются;
🔘на какие 4 практики опираться, если документации недостаточно;
🔘как сделать тестирование более системным, даже если проект развивается хаотично.

Статья пригодится тестировщикам, QA-лидам и продакт-менеджерам, которым приходится отвечать за качество в условиях неопределённости.

👉 Читайте по ссылке.

📢 И это ещё не всё: впереди заключительная статья цикла. Уже на следующей неделе. Следите за новостями.

#ТестированиеПО #QA #QALead #Тестировщики #ПродактМенеджмент #ТестированиеБезТЗ #QAПрактики #ЛабораторияКачества

🟢ТЗ нет, требования меняются, возможно ли в таких условиях построить устойчивую систему качества?

Тестировщики вынуждены проверять то, что сами не понимают до конца. Разработчики переделывают один и тот же функционал, продакт спорит с командой, основываясь на ощущениях.

🍒 И вишенка на торте: тест-кейсов становится больше, автотесты запускаются, а предсказуемости так и нет.

В третьей части цикла о тестировании без требований разбираем, как перейти от хаотичных проверок к стратегии.

В статье рассказываем:
🔘какие 5 метрик помогают оценивать качество и принимать решения на основе данных;
🔘какой стек использовать в российских реалиях;
🔘как за 90 дней выстроить QA-процессы – от карты продукта до предсказуемой приёмки;
🔘каких ошибок стоит избегать, чтобы не тратить время на бесполезные тест-кейсы и преждевременную автоматизацию.

🔗 Читайте статью по ссылке.

Статья пригодится тестировщикам, QA-лидам и продакт-менеджерам, которым приходится отвечать за качество продукта в условиях неопределённости.

#ТестированиеПО #QA #QALead #Тестировщики #ПродактМенеджмент #ТестированиеБезТЗ #АвтоматизацияТестирования #ЛабораторияКачества

🟢Готовитесь к миграции IT-инфраструктуры? Тогда обязательно прочитайте это 👇

Мы вошли в эру все более нестабильного интернета. Прежняя уверенность в неуязвимости облачных систем рассыпалась, оставив трезвое осознание, что так как раньше, больше не будет. Недавняя критическая ситуация с дата-центрами в России показала бизнесу, как важно иметь план Б. Практически все игроки IT-рынка получили повод серьезно задуматься о диверсификации данных по разным ЦОД. 

Одни компании уже начали частичный или полный переезд на альтернативные мощности, другие заложили перенос инфраструктуры в план на ближайшие недели. Мы, в свою очередь, как QA-команда, хотим рассказать как сделать все правильно и снизить риски потерь при миграции с помощью тестирования.

Как убедиться, что после миграции продолжит работать не только инфраструктура, но и сам бизнес? В практическом руководстве для CTO, CIO и владельцев продуктов разбираем, как проверить готовность к переезду до того, как риски превратятся в финансовые потери.

Внутри статьи:
🔘какие проблемы могут остаться незамеченными после технически успешного переноса;
🔘как проверить целостность данных, платежи, интеграции и критичные бизнес-сценарии;
🔘какие выводы можно сделать из известных инцидентов TSB Bank и Knight Capital;
🔘мини-план: какие именно проверки запускать перед переключением.

🔗 Читайте руководство по ссылке.

Кстати, если готовите переезд инфраструктуры, запишитесь на бесплатную консультацию к QA-экспертам «Лаборатории качества». Они помогут прояснить важные вопросы. 30 минут в удобном видеоформате.

#ITМиграция #ТестированиеПО #QA #ИТИнфраструктура #НагрузочноеТестирование #Отказоустойчивость #МиграцияДанных #ЛабораторияКачества