Нетология
Академия Эдюсон
Stepik
ProductStar × РБК
Учебный центр IBS
Учебный центр IBS
Учебный центр IBSОтзывы об онлайн-курсах по направлению Программирование и IT
Промокоды и акции для направления Программирование и IT
Популярные направления
Популярные курсы Программирования и IT
Бесплатные курсы Программирования и IT
Курсы Программирования и IT с трудоустройством
ТОП онлайн-курсов по apache-jmeter
1. Инженер по тестированию: расширенный курс
2. Тестировщик ПО
3. Погружение в профессию FullStack QA Engineer
4. Профессия: Java-разработчик + ИИ
5. SQA-I-007 Сопровождение автотестов и написание отчетов
Автоматизируйте тестирование и внедряйте CI/CD с помощью командной строки, Jenkins, Docker, Kubernetes, Selenoid, Moon и Apache JMeter. Освойте современные инструменты и методологии для повышения качества и эффективности разработки.
Научитесь автоматизировать тестирование и внедрять CI/CD-процессы с использованием:
- командной строки
- Jenkins
- Docker
- Kubernetes
- Selenoid
- Moon
- Apache JMeter
Курс поможет вам ускорить разработку, повысить качество и надежность ваших проектов.
Тематики курса:
- Введение
- Подготовка окружения
- Командная строка: параметры, синтаксис, bash
- Права администратора и права на файлы: root, su, sudo
- Перенаправление ввода/вывода
- Введение в CI/CD тестирования и инструменты
- Понятие CI
- Взаимодействия участников CI на разных этапах
- Типы сборки: сборка ПО, подготовка инсталляционного пакета
- Непрерывная поставка (CD). Отличия от непрерывной интеграции (CI)
- Процесс CDP
- Конвейер CI/CD
- Обнаружение сервисов (service discovery)
- CI/CD: сравнение инструментов Jenkins, CircleCI, TeamCity, GitLab
- Обзор интерфейса
- Основные понятия
- Создание задач в Jenkins
- Применение Jenkins для запуска автотестов
- Виды развертывания приложений
- Отличия при использовании контейнеризированных приложений
- Что такое Docker
- Архитектура Docker
- Объекты Docker
- Запуск контейнерных приложений
- Способы работы с контейнерами
- Запуск сервиса
- Открытие портов
- Образы и слои
- Бэкенд хранения данных
- Создание Dockerfile
- Присвоение тегов
- Логи и статистика работы
- Docker Registry
- Docker-compose
- Зачем использовать Selenoid?
- Как работает Selenoid?
- Установка и запуск Selenoid
- Запуск автотестов в браузерах Selenoid
- Параллельный запуск автотестов
- Настройка браузеров
- Файл конфигурации браузеров
- Установка новых браузеров
- Почему Moon и отличия от Selenoid?
- Установка Moon в Kubernetes-кластере
- Запуск автотестов в браузерах Moon
- Настройка браузеров
- Установка новых браузеров
- Разработка скриптов: запись нагрузочного сценария (демонстрация), основные элементы дерева JMeter, использование плагинов, БД запросы
- Подготовка модели загрузки: использование задержек, расчет потоков, подготовка модели, детальный разбор проекта JMeter, мониторинг и логирование
- Генерация нагрузки: запуск через GUI и через консоль, использование удаленных генераторов нагрузки
- Анализ результата: вид лога, результирующая таблица, вывод основных графиков в JMeter, репорт HML-дашборда, дополнительный мониторинг
6. SQA-PRG-002 Fullstack-тестировщик
Программа «Fullstack-тестировщик» — это комплексное обучение, включающее в себя все необходимые аспекты тестирования программного обеспечения. Вы научитесь работать с требованиями, создавать тестовую документацию, применять различные виды тестирования веб-приложений, автоматизировать тестирование фронтенда и бэкенда, а также взаимодействовать с командой разработки. По окончании обучения вы станете востребованным специалистом, готовым к работе в современных IT-проектах.
Наши курсы — это практический опыт, живые знания и поддержка профессионалов, что сделает ваши инвестиции в обучение оправданными.
Основные темы курса:
- Работа с требованиями
- Подготовка документации для тестирования: чек-листы, тест-кейсы, тестовые сценарии, планы тестирования
- Составление матрицы покрытия требований тестовыми сценариями
- Применение интеграционных, функциональных, приемочных тестов
- Методологии разработки сценариев и тест-идей на основе моделей
- Классификация дефектов. Определение возможных багов и несоответствий качеству на стадии ТЗ
- Обработка ошибок и работа с дефектами
- Инструменты управления процессами: Jira, Test IT
- Основы SQL
- Форматы данных для обмена: XML, XSD, JSON
- Ведение проекта в Git
- Работа с веб-сервисами
- Тестирование веб-приложений
- Основы Java
- Объектно-ориентированное программирование (ООП)
- Коллекции в Java
- Работа с вводом и выводом
- Основы JDBC
- Работа с базами данных через JDBC
- Обработка ошибок и исключений
- Основы протоколов и взаимодействий
- Тестирование API
- Инструменты для тестирования
- Разработка и внедрение автотестов
- Анализ и отладка
- Основы тестирования и методологии
- Фреймворки для тестирования: Selenium WebDriver и взаимодействие с браузером
- Проектирование и структурирование тестов
- Cucumber и сценарии BDD
- Основы работы с командной строкой и правами
- Инструменты и методологии CI/CD
- Контейнеризация и автоматизация
- Логгирование и отчёты
- Обзор инструмента JMeter
- Роль и взаимодействие тестировщика в проектной команде
- Методологии разработки ПО
- Карьерное развитие и собеседования
7. ARC-008 Проектирование высокопроизводительных приложений и инструменты ИИ
Повысьте производительность ваших систем! Курс для архитекторов и разработчиков, стремящихся создавать быстрые и эффективные приложения. Оптимизация, тестирование и паттерны проектирования.
High-Performance application, High-Load application, High-Availability application. Управление производительностью приложения. Зависимость цены исправления ошибок от стадии обнаружения и стадии внесения. Основные характеристики, описывающие производительность системы. Модель нагрузки на систему.
Формирование нефункциональных требований для высокопроизводительных систем. Работа с противоречиями при формировании требований к производительности. Полнота требований.
Практикум (1 ч): Анализ требований на противоречивость и полноту.
Особенности формирования требования к системам массового обслуживания (СМО).
Атрибуты качества системы. Компромиссы при одновременной работе над несколькими атрибутами качества на примере CAP и PACELC.
Практикум: Разбор принципа балансировки атрибутов качества на примере Amazon Dynamo DB (1 ч). Рассмотрение подходов к гибкому масштабированию системы на примере Amazon Dynamo DB с сохранением контроля над отказоустойчивостью и сохранением константной производительности.
Основные причины потери производительности системы (1 ч). Основные методы повышения производительности системы (1 ч). Принципы горизонтального и вертикального масштабирования систем (0,5 ч).
Практикум (2 ч): Разбор примера масштабирования системы. Преобразование монолитной системы в Map-Reduce. Обзор Map-Reduce. Преобразование Map-Reduce в Lambda-архитектуру для снижения проблем чистой Map-Reduce практики.
Основные классы шаблонов, используемые при построении высокопроизводительных систем: GRASP, Architecture patterns, Application Integration patterns. Примеры практической реализации шаблонов в современных стандартах. Примеры практической реализации шаблонов в современных системах интеграции frameworks разработки.
Основные вопросы кодирования высокопроизводительных систем. Методы оптимизации современных компиляторов и сред выполнения.
Виды тестов, используемые при доказательствах производительности системы. Подготовка к тестированию (составление сценариев и формирование модели нагрузки). Анализ результатов тестирования.
Введение в методологию SPE. История, границы использования. Методика анализа систем с использованием SPE.
Практикум (1 ч): Рассмотрение на практическом примере применения SPE методологии для: Оценки пределов производительности системы, исходя из текущих характеристик аппаратно-программной части; Оценки влияния принимаемых архитектурных решений на производительность системы; Оценки требований к аппаратной части, исходя из поставленных требований по производительности, базируясь на масштабировании текущих процессов системы.
