💥 Современная практика тестирования производительности

6️⃣ Руководство по тестированию производительности: победить задержки, удержать пользователей. Пошаговое и очень практичное руководство по тестированию производительности: от ключевых принципов и популярных проблем до тест-кейсов, метрик и выбора инструментов. После прочтения станет понятнее, как строить надежные, быстрые и устойчивые приложения — и что именно проверять, чтобы избежать критичных узких мест.

2️⃣ 5 преимуществ использования ИИ в тестировании производительности. Тестирование производительности выходит на новый уровень благодаря ИИ. Машинное обучение и анализ данных позволяют точнее симулировать поведение пользователей, выявлять узкие места и устранять их до сбоя. В статье — 5 причин, почему ИИ стоит внедрять уже сейчас.

3️⃣ Тестирование производительности фронтенда с помощью Cypress. Статья о том, как использовать Cypress не только для UI-тестов, но и для измерения производительности фронтенда: загрузки страниц, времени отклика и стабильности. Пригодится, если хотите добавить метрики скорости прямо в автоматизацию.

4️⃣ Тестирование производительности API: улучшаем пользовательский опыт. Руководство по нагрузочному, стресс- и spike-тестированию API: покажет, как проверить стабильность и масштабируемость, а также когда и какие метрики важно смотреть.

5️⃣ Сидинг тестовых данных: как готовить окружение перед нагрузочным тестированием. Практическое руководство по подготовке данных перед нагрузочным тестом — чтобы тест был реалистичным, нагрузка отражала реальные сценарии, а результаты можно было анализировать с уверенностью.