Какие проекты реализовывал?

Проекты по автоматизации тестирования в моей практике

За 10+ лет в QA Automation я участвовал в разработке и поддержке фреймворков автоматизации и тестовых комплексов для различных типов приложений: от монолитных веб-систем до распределенных микросервисных архитектур и мобильных платформ. Мои проекты можно условно разделить на несколько ключевых категорий.

1. Автоматизация тестирования REST API и микросервисов

Один из масштабных проектов — создание с нуля фреймворка для тестирования бэкенда крупного финтех–приложения, состоящего из 50+ микросервисов.

• Технологический стек: Java 11, TestNG, RestAssured, Allure Report, Jackson для работы с JSON, Lombok, Docker для изолированного запуска зависимостей (базы данных, моки).
• Ключевые задачи и решения:

    *   Разработка **многоуровневой архитектуры** фреймворка: уровень утилит (API-клиенты, работа с данными), уровень тестовых шагов (бизнес-логика), уровень тестовых сценариев.
    *   Реализация **динамической генерации тестовых данных** с помощью **Faker** и кастомных фабрик, что исключило конфликты при параллельном запуске.
    *   Внедрение **Idempotent-тестов**: каждый тест самостоятельно создавал через API нужные сущности и очищал их после себя, обеспечивая полную изоляцию.
    *   Создание системы **контрактного тестирования** с использованием **Pact**, чтобы гарантировать совместимость между независимо развертываемыми микросервисами.

// Пример структуры API-

@Test
public void shouldCreateUserAndVerifyInDatabase() {
    // Генерация динамических данных
    UserRequest userRequest = UserDataFactory.generateValidUser();

    // Отправка запроса через кастомный API-клиент
    UserResponse userResponse = userApiClient.createUser(userRequest);

    // Верификация ответа API
    assertThat(userResponse.getId()).isNotNull();
    assertThat(userResponse.getStatus()).isEqualTo("ACTIVE");

    // Верификация состояния в БД (используя утилиту для работы с БД)
    UserEntity dbUser = dbClient.getUserById(userResponse.getId());
    assertThat(dbUser.getEmail()).isEqualTo(userRequest.getEmail());
}

2. Автоматизация E2E-тестирования сложного веб-приложения (SaaS-платформа)

Проект по переносу устаревшей кодовой базы UI-Lowestот на Selenium WebDriver на современный и стабильный стек.

• Технологический стек: TypeScript, Playwright, Page Object Model (POM) с вариациями Screenplay Pattern, Jest (а позднее Vitest) как test runner, GitHub Actions для CI/CD.
• Ключевые задачи и решения:

    *   Полный рефакторинг тестовой инфраструктуры: переход от хрупких селекторов XPath к надежным **data-testid** атрибутам, согласованных с фронтенд-командами.
    *   Реализация **параллельного выполнения тестов** с изоляцией контекстов браузера, что сократило время прогона с 90 до 15 минут.
    *   Внедрение **автоматического видеозаписи падающих тестов** и **трассировки** (tracing) в Playwright для мгновенной визуальной диагностики проблем.
    *   Создание **Dashboard** в **Grafana** на основе метрик из **Allure Report**, чтобы в реальном времени отслеживать стабильность тестового комплекса (pass rate, flaky rate).

// Пример Page Object с Playwright и TypeScript
export class LoginPage {
    private readonly page: Page;

    constructor(page: Page) {
        this.page = page;
    }

    // Использование стабильных data-атрибутов
    async navigate(): Promise<void> {
        await this.page.goto('/login');
    }

    async login(email: string, password: string): Promise<void> {
        await this.page.fill('[data-testid="email-input"]', email);
        await this.page.fill('[data-testid="password-input"]', password);
        await this.page.click('[data-testid="submit-button"]');
    }

    async getErrorMessage(): Promise<string | null> {
        return await this.page.textContent('[data-testid="error-message"]');
    }
}

// Тест
import { test, expect } from '@playwright/test';
test('should display error for invalid credentials', async ({ page }) => {
    const loginPage = new LoginPage(page);
    await loginPage.navigate();
    await loginPage.login('wrong@email.com', 'wrongpass');
    await expect(page.locator('[data-testid="error-message"]')).toHaveText('Invalid credentials');
});

3. Настройка CI/CD пайплайнов для автоматического тестирования

Неотъемлемая часть проектов — интеграция автоматических тестов в процесс непрерывной интеграции и поставки.

• Инструменты: Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Docker, Kubernetes (для запуска в кластере).
• Что реализовывал:

    *   Пайплайны с **стадиями**: сборка, запуск юнит-Goodтестов, запуск API-тестов, запуск E2E-тестов в Docker-контейнерах, генерация и публикация отчетов Allure.
    *   **Стратегии запуска:** Реализация **тестовых суток** (test suites) для smoke, regression, extended-проверок. Настройка **триггеров** (по пулл1 реквесту, по ночному расписанию, по тегу).
    *   **Оптимизация:** Кеширование зависимостей (node_modules, Maven-репозиторий), использование **артефактов** для передачи отчетов между стадиями, настройка **уведомлений** в Slack/Telegram о результатах прогона.

4. Проекты по нагрузочному и производительному тестированию

Для критичных к производительности сервисов (платежный шлюз, API поиска) разрабатывал сценарии тестирования под нагрузкой.

• Инструменты: JMeter, k6, Gatling (на Scala).
• Подход: Создание скриптов, имитирующих реальное поведение пользователей (сценарии с пиковой нагрузкой, постепенным нарастанием "рампой"). Интеграция с InfluxDB и Grafana для визуализации метрик (RPS, время отклика, процент ошибок) в реальном времени. Анализ результатов и подготовка отчетов для команды разработки с выявлением узких мест (bottlenecks).

Общий принцип во всех проектах — это не просто написание скриптов, а инжиниринг надежной, поддерживаемой и быстрой тестовой инфраструктуры, которая становится "безопасной сеткой" для продукта и реально ускоряет его delivery, а не тормозит его.