1. Performance Testing Using JMeter – Udemy
    Освоение инструментов JMeter, создание сценариев нагрузочного тестирования, анализ результатов.

  2. Advanced JMeter Performance Testing – TestAutomationU
    Продвинутые техники настройки, интеграции с CI/CD, использование JMeter DSL.

  3. Performance Testing with Gatling – Udemy
    Работа с Gatling, написание скриптов на Scala, анализ производительности на уровне API.

  4. Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability – Coursera (Google)
    Основы SRE, метрики производительности (SLI, SLO, SLA), управление инцидентами.

  5. Chaos Engineering: Building Resilient Systems – Gremlin Certification
    Подходы к отказоустойчивости, нагрузочное тестирование в условиях сбоев.

  6. Dynatrace University: Performance Monitoring and Analysis
    Использование Dynatrace для мониторинга, анализа узких мест, профилирования сервисов.

  7. New Relic One Fundamentals – New Relic University
    Визуализация, алертинг, трассировка запросов в микросервисной архитектуре.

  8. Automated Performance Testing with k6 – k6 Learn
    Написание сценариев тестирования на JavaScript, запуск в CI, интеграция с Grafana.

  9. Terraform и Ansible для автоматизации окружений тестирования – Skillbox / Stepik
    Инфраструктура как код, настройка и масштабирование тестовых стендов.

  10. CI/CD for Test Automation Engineers – TestAutomationU
    Jenkins, GitHub Actions, интеграция тестов производительности в пайплайн.

  11. Observability for Performance Engineers – Honeycomb.io / Lightstep
    Трассировка, логгирование и метрики в распределённых системах.

  12. Cloud Performance Testing (AWS/GCP) – A Cloud Guru / Pluralsight
    Проведение тестов в облаке, настройка нагрузочных стендов, использование облачных сервисов мониторинга.

  13. Python for Test Automation Engineers – Udemy / Coursera
    Написание кастомных скриптов, парсинг логов, генерация отчётов.

  14. Linux Performance Tuning and Monitoring – Pluralsight / Coursera
    Работа с top, htop, iostat, vmstat, perf, настройка ОС под высокие нагрузки.

  15. Kafka Performance Testing and Monitoring – Confluent Developer
    Тестирование очередей, throughput, latency, настройка продюсеров/консьюмеров.

Опыт работы с базами данных и системами хранения в тестировании производительности

Разрабатывал и оптимизировал SQL-запросы для получения метрик производительности из PostgreSQL, Oracle и MS SQL Server в рамках нагрузочного тестирования крупных корпоративных систем. Проводил анализ плана выполнения запросов, устранял узкие места и повышал эффективность обработки больших объемов данных.

Настраивал и использовал NoSQL-хранилища (MongoDB, Redis) для имитации реальных сценариев высокой нагрузки и работы с неструктурированными данными. Создавал скрипты генерации данных, моделирующих различные поведенческие шаблоны пользователей.

Интегрировал результаты тестов из JMeter, Gatling и k6 с базами данных для хранения исторических данных производительности. Разрабатывал схемы хранения, обеспечивающие быструю агрегацию и анализ временных рядов.

Работал с системами хранения данных на базе Hadoop (HDFS) и Amazon S3 для размещения больших объемов логов и трасс, используемых при анализе деградации производительности. Использовал Apache Hive для построения отчетов и дашбордов по результатам нагрузочного тестирования.

Участвовал в настройке и мониторинге производительности СУБД в условиях высоконагруженных тестов: измерял время отклика БД, использовал встроенные средства профилирования (например, Oracle AWR, SQL Server Profiler), оптимизировал индексирование и конфигурацию пулов соединений.

Роль инженера по автоматизации тестирования производительности в стартапе

  1. Быстрая диагностика узких мест производительности — инженер по нагрузочному тестированию способен оперативно выявлять и устранять узкие места в архитектуре, что критично для стартапов, где каждая задержка может обернуться оттоком пользователей.

  2. Гибкость в выборе инструментов и подходов — специалист легко адаптируется под нестабильную и быстро меняющуюся среду стартапа, внедряя как лёгкие скриптовые решения, так и масштабируемые фреймворки, подходящие под текущие бизнес-задачи.

  3. Мультизадачность и участие в DevOps-процессах — инженер не ограничивается только тестированием: он способен участвовать в CI/CD, мониторинге, настройке алертов и метрик, обеспечивая сквозную прозрачность производительности на всех этапах разработки.

  4. Ответственность за стабильность под нагрузкой — в условиях стартапа с ограниченными ресурсами такой инженер становится гарантом того, что продукт выдержит всплеск трафика, например, после удачного релиза или медиаупоминания.

  5. Экономия времени и ресурсов команды — благодаря автоматизации тестов и интеграции в пайплайны, инженер снижает ручные трудозатраты, ускоряя выход продукта на рынок без потери качества под нагрузкой.

Причины ухода с предыдущего места работы для инженера по автоматизации тестирования производительности

На предыдущем месте работы я достиг значительных результатов в автоматизации тестирования производительности, однако почувствовал, что для дальнейшего профессионального роста и расширения компетенций необходимо перейти в компанию с более сложными проектами и современными технологиями.

Компания прошла через реструктуризацию, и изменился фокус на другие направления, которые не полностью соответствуют моим профессиональным интересам в области автоматизации тестирования производительности.

Я искал возможности работать над более масштабными и технически сложными задачами, которые позволили бы мне развивать навыки в новых инструментах и методологиях, что на предыдущем месте было ограничено.

После нескольких лет работы в одной компании я хотел получить новый опыт, познакомиться с другими корпоративными культурами и подходами к автоматизации тестирования, чтобы стать более универсальным специалистом.

Проект, в котором я участвовал, был завершен, и дальнейшее развитие в компании было связано с другими направлениями, которые не соответствовали моему профессиональному профилю.

Путь от джуна до мида для инженера по автоматизации тестирования производительности

  1. Изучение основ тестирования производительности
    Ознакомься с основными концепциями: нагрузочное тестирование, стресс-тестирование, тестирование стабильности, пропускная способность, время отклика. Проработай теорию и узнай, как различные типы тестов помогают выявлять проблемы в производительности системы.

  2. Освоение инструментов тестирования производительности
    Начни с изучения инструментов, таких как JMeter, LoadRunner, Gatling, Locust. Освой один или два основных инструмента на практике, создавая тесты с реальными сценариями. Понимание их интерфейсов и API будет важным шагом в карьерном росте.

  3. Практика написания сценариев для тестов
    Разработай различные типы тестов: для нагрузки, стресс-тестов, тестов на стабильность. Создавай тесты с реальными бизнес-сценариями, эмулируя действия пользователей. Постепенно повышай сложность тестов.

  4. Основы работы с кодом и автоматизацией
    Изучи основы программирования, предпочтительно на языке Python, Java или JavaScript. Научись писать скрипты для автоматизации тестов. Понимание основ программирования позволит тебе глубже понять, как работают системы, которые ты тестируешь.

  5. Анализ и интерпретация результатов тестов
    Научись интерпретировать результаты тестов, понимать, что означает каждый параметр: время отклика, количество запросов в секунду, пропускная способность. Развивай навыки анализа узких мест системы, диагностики проблем с производительностью.

  6. Работа с CI/CD и интеграция с инструментами тестирования
    Освой работу с системами непрерывной интеграции и доставки (например, Jenkins, GitLab CI). Научись автоматизировать запуск тестов производительности в рамках CI/CD пайплайнов, чтобы тесты запускались автоматически при каждом изменении в коде.

  7. Опыт работы в команде и коммуникация с разработчиками
    Начни активно участвовать в обсуждениях с разработчиками, системными администраторами и другими тестировщиками. Умение точно и ясно передавать свои находки и предложения по улучшению производительности будет критически важным для карьерного роста.

  8. Документация и отчетность
    Развивай навыки составления отчетов о результатах тестирования, делая акцент на анализе причин и предложениях по улучшению. Умение грамотно оформить и представить информацию сделает тебя ценным специалистом.

  9. Погружение в новые инструменты и подходы
    Изучай новые инструменты и подходы в тестировании производительности: облачные решения (например, AWS, Azure), контейнеризацию (Docker), виртуализацию, тестирование на уровне API. Это расширит твои навыки и позволит углубиться в более сложные области.

  10. Обратная связь и менторство
    Регулярно получай обратную связь от более опытных коллег, участвуй в код-ревью, анализируй чужие тесты и подходы. Постепенно бери на себя более сложные задачи и начинай помогать менее опытным коллегам.

  11. Глубокая специализация и улучшение навыков
    После 1 года работы, начни фокусироваться на одной из узких областей тестирования производительности: анализ архитектуры приложений, работы с базами данных, использование специфических инструментов или методов тестирования.

  12. Профессиональное развитие
    Пройди курсы повышения квалификации, сертификации (например, ISTQB, сертификаты по инструментам тестирования производительности), участвуй в вебинарах, форумах, читай профессиональную литературу и исследования.

Причины смены стека технологий или направления инженером по автоматизации тестирования производительности

Инженер по автоматизации тестирования производительности может хотеть сменить стек технологий или направление по нескольким причинам, связанным с профессиональным развитием и изменением интересов:

  1. Поиск новых вызовов и возможностей для роста
    Работа в одной области или с одним стеком технологий со временем перестает приносить интерес и профессиональное удовлетворение. Переход в новую область позволяет освоить свежие навыки, расширить технический кругозор и повысить свою ценность на рынке труда.

  2. Изменение технологического ландшафта
    Технологии развиваются быстро, и некоторые инструменты или подходы, используемые в тестировании производительности, могут устаревать или не соответствовать современным требованиям. Инженер стремится работать с более современными, эффективными и востребованными технологиями.

  3. Желание интеграции с другими дисциплинами
    В новых направлениях часто присутствует более тесная интеграция с разработкой, DevOps, аналитикой данных или искусственным интеллектом, что расширяет спектр задач и позволяет применить автоматизацию тестирования в более широком контексте.

  4. Переориентация на бизнес-цели и влияние
    Смена направления может быть связана с желанием работать ближе к продукту или конечному пользователю, участвовать в создании более комплексных решений, которые напрямую влияют на качество и скорость вывода продукта на рынок.

  5. Улучшение баланса между работой и личной жизнью
    Некоторые новые направления могут предоставлять более гибкие условия работы, меньше стресса или более интересные проекты, что тоже является весомым мотивом для смены.

  6. Расширение карьерных перспектив
    Новая область часто открывает больше возможностей для карьерного роста, в том числе перехода в управленческие роли, консультирование или специализированные технические позиции с более высоким уровнем ответственности и оплаты.

Таким образом, смена стека технологий или направления — это осознанный шаг инженера, направленный на профессиональное развитие, повышение мотивации и адаптацию к современным требованиям индустрии.