По данным исследования PM360 Consulting, IT‑проекты в среднем превышают бюджет на 75%, задерживаются на 46% и создают на 39% меньше ценности, чем ожидалось. Это объясняет, почему лишь примерно 25 – 30% – успешны (в срок, в бюджете и со всеми функциями), ~40–45% – проблемные (с перерасходами, срывами или урезанным scope), а до 30% – полностью проваливаются. Основная причина провалов заключается в неправильном подходе к построению тестовых фреймворков, когда компании фокусируются на инструментах вместо методологии. Владислав Король, ведущий инженер по разработке и тестированию программного обеспечения в Penn Entertainment, за четыре года работы в американских технологических гигантах участвовал в создании автоматизированных систем тестирования для продуктов Amazon Ring, Disney и CVS Health. Его подход позволяет избежать типичных ошибок и создавать масштабируемые решения для компаний с многомиллионной аудиторией.
Подпишись на наш Viber: новости, юмор и развлечения!
Подписаться
Главная ошибка: тестирование вместо валидации бизнес-логики
Большинство компаний начинают автоматизацию с попыток заменить ручное тестирование скриптами, не понимая разности этих подходов. Ручное тестирование проверяет, работает ли функция согласно техническому заданию. Автоматизированная валидация должна проверять, решает ли система реальные бизнес-задачи пользователей.
Эта проблема особенно критична в индустрии развлечений, где пользовательский опыт напрямую влияет на доходы. Disney управляет медиа-империей с годовым оборотом более $82 млрд и обслуживает 157 миллионов посетителей тематических парков ежегодно. Системы аутентификации Disney должны обрабатывать пиковые нагрузки в моменты открытия парков, когда десятки тысяч посетителей одновременно пытаются войти в мобильные приложения.
"В Disney я понял принципиальную разницу между тестированием функций и валидацией пользовательского опыта. Мы тестировали не просто вход в систему, а полные сценарии: семья покупает билеты, бронирует столик, синхронизирует планы через приложение. Если хотя бы одно звено ломается, весь опыт посещения парка испорчен", – объясняет Владислав.
Вместо тестирования отдельных функций команда Disney, в которой работал Владислав, сосредоточилась на создании комплексных пользовательских сценариев. Такой подход заключается в проектировании тестов на основе пользовательских историй от начала до конца, включая обработку ошибок и пограничные случаи.
Ошибки корпоративного уровня: опыт Amazon Ring
Вторая критическая ошибка компаний заключается в использовании инструментов, разработанных для небольших проектов, в корпоративных системах. Инструменты автоматизации, которые отлично работают для стартапов с тысячей пользователей, становятся узким местом при нагрузках корпоративного уровня.
С этой проблемой столкнулась команда Amazon Ring при разработке Ring Alarm Pro, первой системы, объединившей охранную сигнализацию с Wi-Fi 6 роутером. Стандартные подходы к тестированию не могли валидировать сложные сценарии взаимодействия между компонентами безопасности и сетевым оборудованием в реальных домашних условиях. Владислав Король, работавший над проектом, предложил свой подход к тестированию корпоративных систем.
"Базовые инструменты тестирования предполагают идеальные условия: стабильный интернет, минимум подключенных устройств, отсутствие помех. Но реальные дома это хаос: у людей десятки гаджетов, слабый сигнал, помехи от соседей. Мы создали систему тестирования, которая симулирует именно такие условия", – рассказывает специалист.
Работая в команде Amazon Ring, Владислав столкнулся с необходимостью тестировать первую на рынке систему, объединившую функции охранной сигнализации и роутера. Ring Alarm Pro требовала принципиально нового подхода к автоматизации тестирования, поскольку стандартные методы не учитывали взаимодействие между компонентами безопасности и сетевым оборудованием.
Владислав был удостоен престижной премии American Business Expo Award в номинации «Инновация года» за представленную им систему Ring Alarm Pro. Система получила более 90 000 отзывов на Amazon со средней оценкой 4,5 звезды.
Вызовы регулируемых отраслей: от медицины до развлечений
Третья область провалов связана с недооценкой регулятивных требований при проектировании автоматизированного тестирования. В высокорегулируемых индустриях, таких как здравоохранение и развлекательные игры, ошибки в продакшене влекут не только финансовые потери, но и правовые последствия.
CVS Health представляет одну из крупнейших сетей аптек в США с годовым оборотом более $300 млрд, обслуживающую 100 миллионов клиентов через почти 10 000 аптек и 1 100 медицинских клиник. Мобильные приложения для медицинских работников должны соответствовать стандартам HIPAA по защите персональных данных пациентов, а любая ошибка может повлиять на качество медицинской помощи.
"В медицинских приложениях нельзя допускать даже теоретической возможности ошибки. Наша команда создала систему, которая проверяет соответствие HIPAA на каждом этапе. Система автоматически анализирует, как обрабатываются данные пациентов, отслеживает потенциальные утечки, формирует отчеты для регуляторов", – поясняет Владислав.
Владислав интегрировал регулятивные требования в основную логику тестирования, вместо того, чтобы рассматривать соответствие как дополнительную проверку. Это критически важно для медицинских и спортивных приложений.
Свой опыт работы с регулятивными требованиями в здравоохранении Владислав также применил в Penn Entertainment, технологическом подразделении Penn Entertainment. Penn Entertainment управляет 44 игорными заведениями в 20 штатах и провинциях, а ее акции торгуются на NASDAQ. В игорной индустрии каждая транзакция подлежит строгому регулированию, а системы должны соответствовать требованиям различных юрисдикций США и Канады. Владислав стал одним из немногих специалистов, который успешно адаптировал принципы автоматизации тестирования для столь разных регулятивных сред.
Эволюция отрасли и новые вызовы
Автоматизация тестирования переживает кризис роста: инструменты, созданные для простых проектов, не справляются с корпоративными системами. Компании тратят миллионы на внедрение решений, которые ломаются при первой серьезной нагрузке или изменении требований.
"Большинство команд начинают автоматизацию с покупки дорогих инструментов, думая, что технология решит все проблемы. Но проблема не в инструментах, а в понимании того, что именно нужно автоматизировать. Сначала нужна методология, потом уже выбор технологий", – считает Владислав.
Сегодня под его контролем находятся системы оценки рисков Penn Entertainment, обрабатывающие финансовые транзакции на миллионы долларов ежедневно. Эти системы используют те же принципы адаптивного тестирования, которые были разработаны в Amazon и Disney. Опыт показывает: компании, которые продолжают рассматривать автоматизацию как техническую задачу, а не как методологическую проблему, будут сталкиваться с теми же провалами проектов, которые фиксирует статистика Standish Group.
