Чему вы научитесь
- Анализировать архитектуру микросервисных систем
- Выявлять риски и приоритизировать проверки
- Глубоко тестировать REST, gRPC, GraphQL и WebSocket API
- Работать с логами, метриками и трассировками
- Понимать взаимодействие сервисов через Kafka
- Использовать Grafana, Kibana и Jaeger в тестировании
- Проектировать стратегию тестирования сложных систем
- Формулировать выводы и аргументированно презентовать результаты команде
- Предлагать практичные улучшения качества продукта
- Работать с Docker-инфраструктурой на уровне уверенного QA
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Перед началом курса желательно:
— понимать основы тестирования (виды тестирования, тест-дизайн, баг-репорты)
— знать, что такое HTTP и основные статус-коды
— уметь работать с Postman или аналогичным инструментом
— понимать базовые принципы работы API
— уметь читать простой SQL-запрос
— иметь базовое представление о клиент-серверной архитектуре
Технические требования:
— компьютер с возможностью запуска Docker
— готовность развернуть локальную инфраструктуру (подробная инструкция есть в курсе)
Глубоких знаний программирования не требуется.
Преподаватели курса
Как проходит обучение
Курс построен вокруг практики. Вы развернёте локально QA Kit — микросервисную инфраструктуру в Docker, включающую несколько API, брокер сообщений, базу данных и инструменты мониторинга. Всё запускается одной командой.
Формат обучения:
— текстовые модули с чёткой структурой
— поясняющие видео к сложным темам
— практические задания внутри реальной инфраструктуры
— самостоятельный анализ логов, метрик и поведения сервисов
— задания на проектирование стратегии тестирования
Вы будете работать с:
— REST, gRPC, GraphQL, WebSocket
— Kafka
— PostgreSQL
— Kibana, Grafana, Jaeger
Курс для того, чтобы научиться мыслить как инженер по качеству и принимать обоснованные технические решения.
Сертификат
Что вы получите
- Системное понимание того, как устроены современные микросервисные продукты
- Уверенность в работе с API, логами, метриками и трассировками
- Навык видеть причины проблем, а не только их внешние проявления
- Практический опыт работы с инфраструктурой, приближенной к реальным продуктам
- Личную учебную лабораторию (QA Kit), которую можно использовать и после курса
- Опыт работы с REST, gRPC, GraphQL, WebSocket и Kafka
- Понимание, как аргументированно защищать свою позицию перед командой
- Готовность к собеседованиям на уровень Middle / Middle+
- Более сильную техническую позицию внутри команды