バグ密度・テスト密度に依存しない品質保証への挑戦 | NTTデータ
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System tests have failed
When we introduced a default setup for system tests in Rails 5.1 back in 2016, I had high hopes. In theory, system tests, which drive a headless browser through your actual interface, offer greater confidence that the entire machine is working as it ought. And because it runs in a black-box fashion, it should be more resilient to implementation changes. But I'm sad to report that I have not found
愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
ホーム 技術ブログ 愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました 愛されて23万View！新卒向け研修資料「テスト文字列に”うんこ”と入れるな（2024年版）」を公開しました こんにちは松井です。今は会長になりました。 遡ること3年前、2021年の新卒研修向けに「テスト文字列に”うんこ”と入れるな」という資料を作成しました。 おかげさまで多くの方に読んでいただいたようで、SlideShareのView数は「23.6万View（2024年4月現在）」にまで達しました。 わたし的にはもうこれで満足していたのですが、 「会長、今年も例のうんこの話をしていただけませんか」 というオファーがあり、またこのクソみたいな話をすることになったという次第です。 せっかく話をするならばということで、事例やTIPSのページを新たに加え、「2024年
Rust製の負荷テストフレームワークGoose入門
はじめに Rustを使っているとすべてをRustで書きたい欲に駆られることがあります。 たとえば負荷試験ツールもRustで書きたい、みたいなことがあったりします。 ありがたいことにRustではGooseという負荷テストフレームワークがあり、これを使えば負荷テストをRustで実装できます。 ちなみに、GooseはRust Foundationのメンバーであるtag1が開発しているので安心感があります。[1] 本記事はGooseについて基本的・応用的な使い方などについて紹介していきます。 Gooseとは GooseはPython製の負荷テストツールであるLocustにインスパイアされたRust製の負荷テストフレームワークです。 Locustと比べて、約11倍ほどのトラフィックを生成でき、CPUコアを可能な限り使用してくれます。[2] またLocustと違い、フレームワークなのでビルドしたバイナ
CI/CDがあたりまえの今の時代にAPIテスティングツールに求められていること / CI/CD Test Night #7
https://testnight.connpass.com/event/311263/
テストピラミッド万歳 | POSTD
クイックサマリー：「テストピラミッド」は、自動テストをUI、サービス、ユニット単位に整理することで、開発に自動テストを組み込む方法を示すために作成されました。2012年に定義されて以降、このモデルは次第に使われなくなってきたように思いますが、本当に廃れてしまったのでしょうか。この記事では、最新のテスト戦略を紹介するとともに、今日のソフトウェア開発におけるテストピラミッドの関連性を検討します。 筆者の同僚であるジャン・フィリップ・ピエトルチェクが、かつてコードを書く開発者の責任について、次のように述べました。 none「我々の仕事の成果を最終的に使用する人々は、（中略）我々がただ最善を尽くすだけでなく、実際に機能するものを作ることを期待しているのです。」 — ジャン・フィリップ・ピエトルチェク 彼の言葉は、私たちが書くコードをそれに依存する人々の観点からとらえている点で非常に印象に残りました
yamlでテストシナリオを書いてそのまま実行までできるAPIテストツールの新星 “runn” を試してみた | DevelopersIO
yamlでテストシナリオを書いたらそのまま実行できる……そんな夢のようなシナリオテストツール"runn"の紹介とやってみた記録です これまでのシナリオテストツールに対する課題感 シナリオテストツールといえば、 Cucumber や Gauge といったツールが有名です。 ですが、これらのツールは「シナリオファイル」とは別に、シナリオを実行するためのコードも書かないといけません。しかも、そのコードではAPIを呼び出す処理を特定のプログラミング言語を使って書かなければなりません。その中には、HTTP Clientを実際に操作するような処理も含まれます。 私は「シナリオテストがしたい」のであって、「シナリオに沿ってAPI呼び出しを行う処理を書きたい」のではありません。こういった課題感を、ここ数年ずっと抱えてきました。 そんなとき、ついに見つけたツールが "runn" でした。 APIのシナリオテ
Astro + playwright + huskyでポートフォリオサイトを作ってみる
と、こんな感じになりました。 どうやってポートフォリオ作っていったか イチから Astro を勉強してやっていっても良かったのですが、習うより慣れろという形で、まずは先人たちのテンプレを参考にさせていただいて、自分なりに改造していく感じで実装していきました。 Astro テンプレートを選ぶ Astro 初心者でも簡単にプロジェクトを作れるように様々な用途のテンプレートが用意されていて非常にわかりやすいです。 Portfolioなのでなるべくシンプルに、カラーテーマを手軽に変更できて、コンテンツを.mdxで記述したかったので、Astro Modern Personal Websiteというテーマを使わせていただきました。 必要ない情報を落とす 今回選んだテーマでは、blog だったり store ページにも対応できるように、様々なページが実装されています。 今回はあくまでもポートフォリオなの
あなたのしらない米国所得申告システム - tomoima525's blog
確定申告の時期なので、米国の一風変わった(?)所得申告システム(Information Return)と連携するアプリケーションを開発した話について書こうと思う。 米国の所得申告 所得申告システム、FIRE 不思議なファイルフォーマット みよ、これがメジャーの仕様書だ レスポンス(多分速達のほうが早い) 初心者には厳しすぎるテスト環境 FIREへの申告自動化ツールを開発する おわりに 米国の所得申告 米国で申告義務のある人は、だいたい1月 - 4月の間に確定申告(Tax Return)を行う。この際、所得申告に関する数々の書類を提出する。例えば、雑所得がある場合は 1099-MISC、ギャンブルの収益は W-2G といった具合だ。 書類には膨大な種類がある じゃあこの書類は誰が用意するのかというと、支払った側になる。例えば契約社員は1099-NECという書類が申告に必要になるのだが、これを
個人開発してるWebサービスの API のシナリオテストに runn を使ってみたけど、とてもよかった - えいのうにっき
「個人開発してるWebサービス」というのは Pixela のことで、runn とは @k1loW さんが開発しているオペレーション自動化ツール/パッケージです。 pixe.la github.com Pixela は、そのユーザーインターフェースとして基本的に Web API のみを提供しているサービスで（サービスを利用するための各種操作は基本的にすべて Web API に対する HTTP リクエストによって行う必要がある）、現在そのローンチから6年目を迎えるサービスです。 blog.a-know.me ありがたいことに、世界中のユーザー（特に、プログラミング初学者の方によくご利用いただいているようです）に継続的に使っていただけているサービスになっており、登録ユーザー数はもうすぐ7万人に到達しようとしているところです。開発・メンテナンスに係る私の人件費を除けば、黒字運営を続けることもできて
eBPFを使った自動テストツール「Keploy」がすごい
この記事はKeployのバージョンv2.0.0-alpha53 を前提に執筆しております。 Keployとは KeployはeBPFを利用して取得できるWebアプリケーションの通信に関するトレース情報を元に、テストとそのテストの実行時に利用するスタブサーバーを生成することができるツールとなります。 公式サイトのトップには以下のようなスローガンが掲げられています。 2 minutes to 90% test coverage! テストに苦労した経験のある方は興味を惹かれるのではないでしょうか。 現在まだアルファ段階のプロジェクトですが、GitHubスター数は2683（2024/01/04現在）、CNCF Landscape にも掲載されているなど、一定の注目を集め始めているOSSです。 開発主体はプロダクトと同名のKeployというインド発のスタートアップで、去年GoogleによるインドのA
機械学習ソフトウェアにおけるテスト手法
2023/11/29(水)の第36回MLOps勉強会に登壇した際の資料です。
re:Invent2023 で登場した AWS Backup Restore testing でリストア検証を手軽に始める #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！バクラク事業部 Platform Engineering 部 DevOps チームの id:sadayoshi_tadaです。今期の呪術廻戦のアニメは原作にない描写が描かれてて最高でした。 この記事は LayerXテックアドカレ 49日目の記事です。前日は id:watau_lx さんによる 継続的なパフォーマンス改善のプロセスを紹介します でした。明日は kakeruさんが担当します。この記事では AWS の学習型カンファレンスである、re:Invnent 2023 で登場した AWS Backup Restore testing を検証した内容をまとめていきます。なお、re:Invent 2023 でのアップデートや新サービスをさらえる AWS re:Invent 2023速報 の資料と動画をもしチェックされてない方がいたら年末年始のタイミングでチェックしてみてください🔎
[t_wada氏×カミナシTori氏]ソフトウェアエンジニアと品質保証 SRE、QAの枠にとらわれない新しい視点 | Offers Magazine
前提として、カミナシが目指しているエンジニアリング組織の形について、CTOとして以下の三つの原則をブログ記事で明示しました。 すべてはオーナーシップ 開発チーム自身がシステムを運用する SRE、QA、プラットフォームの類を安易にチーム化しない この三つの原則は、価値ある製品を顧客に届けるためには開発チーム自身のオーナーシップが不可欠であり、そのためには各チームが自らのシステムを運用する重要性、そしてSREやQAなどを単独のチームに分けないことを示しています。 チーム化の理想としては、以下の三点が挙げられます。 フォーカスによる専門領域のExecution Level 深化 チームごとの役割分担による組織全体のExecution Level 深化 希少な人的リソースの「基盤」化 各個人が専門領域にフォーカスすることでExecution Levelを高め、チームが役割を分担することで組織全体の
![[t_wada氏×カミナシTori氏]ソフトウェアエンジニアと品質保証 SRE、QAの枠にとらわれない新しい視点 | Offers Magazine](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/22d449c58c1eb5d9e28ee9350a10c50da3956732/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs3-ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fassets.offers.jp%2Fmedia%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F12%2F27105156%2Freport_quality_assurance.png)
テストケースの名前には条件と結果を含めた方が良い - 感情を込める
という考えにたどり着いたので、考えのスナップショットをとっておく。 Go言語における、テスト関数名とサブテストのname引数の値を「テストケースの名前」・「テスト名」と呼ぶことにしている。 (*testing.T).Run(name string, f func(t *testing.T)) bool テスト名に近いものとして、(*testing.T).Errorや(*testing.T).Logの引数がある。これらはテスト実行時の出力に含まれるが、テストケースを分かつものではない。あくまで、特定のテストケース内の情報を増やすものだ。対するテスト名は、（通常は）テストケースを分割できる最小単位である。 テストケースがテスト名の単位で存在するということは、テスト名はそのテストケースを十分に表現できていたほうがよいということだ。さもなくば、検証・変更しようとする仕様に対応するテストケースや、実
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TOEIC990点で満足してる人を見るとなぜ「あと10点」頑張らなかったのかと思う→これにコミュニティノートを付ける付けない合戦が起こっているらしい
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GitHub - adaptive-scale/dbchaos: Stress-test your database with pre-defined queries. Generate synthetic data and events statically or with GPT.
