🔵 عنوان مقاله
Building a Solid Foundation for Performance Testing

🟢 خلاصه مقاله:
این یادداشت توضیح می‌دهد که پیش از اجرای هر نوع تست کارایی، باید زیرساخت فکری و عملی درستی بسازیم تا نتایج قابل اتکا باشند. به گفته‌ی Yanming Zhai، گام‌های کلیدی مستقل از ابزارند: هدف‌ها و معیارهای موفقیت را مشخص کنید (مثل پرسن‌تایل‌های زمان پاسخ، توان عملیاتی، نرخ خطا، و SLA/SLO)، سناریوهای کاربری مهم و الگوهای بار واقعی را تعریف کنید، معماری و وابستگی‌ها را بشناسید و محیطی نزدیک به تولید بسازید. داده‌ی تست واقعی آماده کنید، وضعیت کش و گرم‌کردن را کنترل کنید، و پارامترهای اجرای تست مثل ramp-up، مدت پایدار و think time را دقیق تعیین کنید.
رصدپذیری را جدی بگیرید: متریک‌ها، لاگ‌ها و تِرِیس‌ها را انتهابه‌انتها جمع‌آوری کنید؛ منابع زیرساخت، سرویس‌های خارجی و شبکه را زیر نظر داشته باشید؛ نسخه‌ها و تنظیمات را ثبت کنید تا آزمون‌ها قابل تکرار باشند. اسکریپت‌های پایدار بنویسید: احراز هویت و نشست را درست مدیریت کنید، پارامتری‌سازی و correlation انجام دهید، رفتار کاربر را واقع‌نما کنید و مطمئن شوید گلوگاه سمت کلاینت یا شبکه نیست. پیش‌اجرای سبک و بازبینی همتایان خطاهای پنهان را کم می‌کند.
در نهایت، تست کارایی یک فعالیت تیمی است: با تیم‌های توسعه، SRE/ops و محصول هم‌راستا شوید، در صورت نیاز در CI/CD ادغام کنید، و گزارش‌دهی شفاف داشته باشید؛ نتایج را نسبت به baseline و SLO بسنجید و آن‌ها را به اقدام‌های مشخص برای بهینه‌سازی و ظرفیت تبدیل کنید. با رعایت این اصول، انتخاب هر ابزاری نتیجه‌های سریع‌تر و قابل اعتمادتر به‌همراه دارد.

#تست_کارایی #تست_بار #مهندسی_عملکرد #DevOps #Observability #SLA #کیفیت_نرم‌افزار #PerformanceTesting

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ybKggdo?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Developing the Right Test Documentation

🟢 خلاصه مقاله:
مستندسازی تست کار جذابی نیست، اما اگر با نگاه به هدف و مخاطب انجام شود، به تصمیم‌گیری و هم‌راستاسازی تیم کمک جدی می‌کند. توصیه‌های Chris Kenst بر مستندات سبک، زنده و متصل به کار روزمره تأکید دارد: تولید حداقل آثار مؤثر مثل چک‌لیست، چارتر، نقشه پوشش و فهرست ریسک‌ها؛ پیوند دادن آن‌ها با استراتژی تست، ریسک و نتایج CI؛ خودکارسازی جمع‌آوری شواهد؛ و بازبینی و هرس مداوم برای حذف زوائد. در محیط‌های مقرراتی، فقط لایه‌های لازم مثل نسخه‌بندی، تأییدها و حداقل ماتریس رهگیری را اضافه کنید، بدون قربانی کردن شفافیت. معیار موفقیت ساده است: آیا مستندات باعث کاهش پرسش‌های تکراری، تسریع عیب‌یابی و تسهیل آنبوردینگ می‌شود یا نه.

#تست_نرم‌افزار #مستندسازی #کیفیت_نرم‌افزار #QA #توسعه_نرم‌افزار #مدیریت_ریسک #Agile #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JfTbdWG?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI Is Quietly Rewriting the Career Map for QA Engineers

🟢 خلاصه مقاله:
** هوش مصنوعی مسیر شغلی مهندسان QA را دگرگون کرده و نقش «تستر» را از اجرای تست‌ها به «ارکستراسیون» یک سامانه هوشمند از ابزارها، داده‌ها و ایجنت‌ها تغییر می‌دهد. به‌گفته Ryan Craven، ارزش اصلی QA در طراحی و نظارت بر پایپ‌لاین کیفیت است: انتخاب و اتصال ابزارها، تولید و اولویت‌بندی تست با AI، ایجاد گاردریل‌ها، مدیریت داده و بستن درگاه‌های انتشار بر اساس ریسک کسب‌وکار. مهارت‌ها هم توسعه می‌یابد: از اتوماسیون به Prompt Design، ارزیابی مدل، ایمنی، مدیریت داده، سنجش پوشش سناریویی، و تسلط بر CI/CD، Observability و Feature Flags. کار روزمره شامل تولید و پالایش تست‌های AI، کاهش خطاهای مثبت کاذب، خودترمیمی تست‌های flaky، استفاده از تله‌متری کاربر و بستن حلقه بازخورد تولید است. حاکمیت داده، حریم خصوصی، سوگیری و بازتولیدپذیری تصمیم‌های AI ضروری می‌شود و Human-in-the-loop برای تغییرات پرریسک باقی می‌ماند. عنوان‌های تازه‌ای مانند Quality Platform Engineer، QA Orchestrator و AI Test Strategist شکل می‌گیرد و مرز کار ارشد با SRE و Platform Engineering همپوشانی می‌یابد. جمع‌بندی: QA از اجرای تست‌ها به هماهنگ‌سازی انسان و AI برای ارائه کیفیت با سرعت و مقیاس حرکت می‌کند.

#AI #QA #SoftwareTesting #TestAutomation #QualityEngineering #DevOps #AIOps #CareerDevelopment

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/bIOtF9U?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Looking for AI that helps write and run automated UI tests (Playwright + Jira stack)

🟢 خلاصه مقاله:
** این بحث درباره نیاز تیم‌ها به بهره‌گیری از AI در خودکارسازی تست‌های UI با محوریت Playwright و Jira است. کاربران Reddit راهکارهایی را مطرح می‌کنند: تبدیل داستان‌ها و معیارهای پذیرش در Jira به سناریوهای تست و کد Playwright با کمک LLMها، استفاده از locatorهای پایدار و Page Object Model، و تغذیه AI با دانش دامنه و اجزای UI. در اجرای تست نیز به نگهداری اهمیت می‌دهند: پیشنهاد رفع شکست‌های ناشی از تغییر selectorها، کاهش flakiness، خلاصه‌سازی خطاها با اسکرین‌شات و لاگ، و ایجاد خودکار تیکت‌های Jira با جزئیات بازتولید. یک محور دیگر، اتصال به CI/CD و مدیریت داده/محیط تست با رعایت امنیت و گاردریل‌ها برای سنجش ROI است. جمع‌بندی این است که ابزار یگانه‌ای وجود ندارد؛ مسیر عملی، شروع کوچک، رعایت الگوهای مهندسی و استفاده کمکی از AI در کنار Playwright و Jira است.

#Playwright #Jira #UIAutomation #AI #Testing #QA #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7CKr1ju?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Running Lighthouse CI in a Lightweight Docker Container

🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب نشان می‌دهد چگونه می‌توان Lighthouse CI را در یک Docker کانتینر سبک اجرا کرد تا سنجش عملکرد وب‌اپ‌ها به‌صورت خودکار و قابل‌اتکا در CI انجام شود. ایده اصلی، ساخت یک ایمیج کوچک (مثلاً بر پایه Alpine + Node) با CLI مربوط به Lighthouse CI و یک Chromium هدلس است تا روی GitHub Actions، GitLab CI، یا CircleCI کاملاً یکسان عمل کند و زمان راه‌اندازی و هزینه‌های CI را پایین نگه دارد. در خط لوله، پس از build و serve کردن برنامه (یا هدف‌گیری یک URL مستقر)، کانتینر اجرا می‌شود، معیارهایی مانند LCP، CLS و TBT را استخراج می‌کند، گزارش‌های HTML/JSON تولید می‌کند، و با baseline و بودجه‌های عملکردی مقایسه می‌کند تا در صورت عقب‌گرد یا عبور از آستانه‌ها، build را fail کند. برای پایداری نتایج، باید شبکه و CPU را شبیه‌سازی (throttle) کرد، cacheها را بین اجراها نگه داشت، به‌صورت non-root اجرا شد و تنها در صورت نیاز از پرچم‌هایی مثل no-sandbox استفاده کرد. این چیدمان به‌راحتی در PRها برای gate کردن mergeها و نیز در اجرای شبانه روی محیط production قابل استفاده است و در نهایت یک سازوکار سبک، تکرارپذیر و کم‌هزینه برای کنترل دائمی عملکرد ارائه می‌دهد.

#Lighthouse #LighthouseCI #Docker #WebPerformance #CI #DevOps #PerformanceBudgets #ContinuousIntegration

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/ghYEsiF?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Secrets Behind 3 Years of Automation Success

🟢 خلاصه مقاله:
Nikolay Advolodkin از Oles Nikaniuk دعوت کرده تا تجربه سه سال موفقیت پایدار در خودکارسازی تست را شرح دهد؛ تمرکزشان بر استراتژی بلندمدت است: انتخاب هوشمندانه ابزارها، تعریف ترکیب درست انواع تست‌ها (با تکیه بر لایه‌های پایین‌تر و مسیرهای حیاتی در UI)، و یکپارچه‌سازی مؤثر با CI/CD برای بازخورد سریع. آن‌ها بر مدیریت دادهٔ تست، کاهش flakyها، اجرای موازی، محیط‌های موقتی و گزارش‌دهی شفاف تأکید می‌کنند و با طراحی ماژولار، بازاستفاده از کتابخانه‌ها، مستندسازی، بازبینی کد و سنجه‌های عملی (پایداری، زمان رفع، پوشش، و زمان عبور در پایپ‌لاین) پایداری و ROI را حفظ می‌کنند. بخش مهمی از موفقیت به فرهنگ همکاری بین توسعه، QA و DevOps، مالکیت مشترک کیفیت و انتشار بهترین رویه‌ها برمی‌گردد. درس‌های کلیدی: کیفیت را بر کمیت ترجیح دهید، تا پایدار شدن جریان‌های متغیر سراغ خودکارسازی آن‌ها نروید، تست‌ها را نزدیک به کد نگه دارید، از feature flagها برای جداسازی انتشار و اعتبارسنجی استفاده کنید، و از همان ابتدا روی زیرساخت و مشاهده‌پذیری سرمایه‌گذاری کنید.

#TestAutomation #CICD #QualityEngineering #DevOps #SoftwareTesting #AutomationStrategy #TestingTools

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sEMpr5K?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon