О Компании
Услуги
Платформа AICO
Контакты
Оставить заявку
Заполните форму,
и мы с вами свяжемся
Прикрепите файлы (не более 10 Мб)
Можно загрузить текстовые документы, презентации, таблицы, изображения
Я соглашаюсь с
Политикой обработки персональных данных
и даю
Согласие на обработку своих персональных данных
Отправить
Кейс
Как AQA помог платежному провайдеру вернуть контроль над качеством
Быстрый рост пользователей привёл к деградации UX и хаосу в QA —за несколько месяцев мы выстроили систему качества с нуля и довели автоматизацию до 46%
Команда аудита:
Enkins, Jmeter, Docker, GitHub, Playwright, Bitbucket, Ansible, REST API, PostgreSQL, Руководитель проекта, Системный аналитик, Эксперт QA, Инженер QA, Эксперт DevOps
Продолжительность:
4 месяца
Клиент
Крупный платежный провайдер из Ливана
Технологии
Jenkins, Jmeter, Docker, GitHub, Playwright, Bitbucket, Ansible, REST API, PostgreSQL
Тип аудита:
AQA-аудит и внедрение автоматизированного тестирования
Задача
ИТ- и QA-аудит выявил критические проблемы в процессах разработки и обеспечения качества:
отсутствовали бизнес-метрики и автоматизация процессов, что увеличивало затраты и замедляло внутренние операции
не было системы управления тестированием, тестовые артефакты хранились хаотично
отсутствовал план performance-тестирования, результаты нагрузочных тестов интерпретировались некорректно
автоматизированное тестирование не применялось, значительная часть ресурсов уходила наручную проверку при низком покрытии
регулярно возникали дефекты во фронтенде и бэкенде, негативно влияющие напользовательский опыт
QA был слабо встроен в SDLC, что приводило к неэффективному использованию ресурсов и ошибкам в продукте
У заказчика не хватало внутренней экспертизы для самостоятельного устранения этих проблем.
Решение
Команда Sibedge выстроила комплексную трансформацию QA-процессов:
сформировала и внедрила зрелую QA-культуру
задокументировала QA-процессы в соответствии со стандартами SDLC
спроектировала инфраструктуру и провела performance-тестирование с учетом банковскихнагрузок
выполнила ручное регрессионное тестирование
разработала тестовый фреймворк и автоматизировала критически важные сценарии
развернула Docker-окружение и CI/CD-пайплайны для автотестов и нагрузочного тестирования
автоматизировала регрессионное тестирование
передала команде заказчика экспертизу по AQA и performance-тестированию
Результат
QA-процессы приведены в соответствие с best practices
Внедрена система управления тестированием (TMS), все тестовые артефакты централизованно хранятся и управляются
Создан полный комплект QA-документации (SDLC, lifecycle дефектов, manual testing, automation и performance-подходы)
Покрыты критические сценарии, проведены регрессионные и нагрузочные тесты, заказчик получил актуальную картину состояния системы
Подготовлен CI/CD-пайплайн для регрессионного и performance-тестирования
46% тест-кейсов покрыты автотестами (с нулевого уровня автоматизации), около половины — API-тесты
эффективность выявления дефектов до релиза выросла на 21%
Вывод
Проект заложил фундамент для дальнейшего развития QA и масштабирования цифрового продукта заказчика
Хотите с нами сотрудничать?
Заполните форму, и мы с вами свяжемся
Я соглашаюсь с
Политикой обработки персональных данных
и даю
Согласие на обработку своих персональных данных
Отправить