Баг багу рознь: причины и профилактика появления критичных ошибок на проде
Почему баги продолжают проскакивать даже в проектах с опытными QA-специалистами, четкими и отлаженными процессами — и что с этим делать?
Один из постулатов тестирования — все баги не найти
В простых продуктах с ограниченным набором функций действительно можно покрыть почти всё и поймать большую часть ошибок. Но как только речь заходит о сложных системах — например, автопилотах машин или крупных цифровых платформах — количество возможных сценариев возрастает в разы. Слишком много факторов, условий и вариаций поведения системы.
В таких проектах задача тестировщика — не в том, чтобы вычислить каждый баг, а в том, чтобы найти наиболее критичные проблемы и снизить риск, который могут нести оставшиеся дефекты.
Почему могут возникать баги?
Первая причина — нехватка времени
Это одна из самых частых и при этом самых критичных причин появления серьёзных багов. Всё начинается с неверной оценки сроков — и здесь речь не только о времени на тестирование, но о планировании проекта в целом. Срабатывает эффект домино: разработка затягивает сроки → на тестирование остается минимум времени → продукт выкатывается в спешке, с минимумом необходимых проверок → недоработки и баги уходят в прод.
Особенно неприятно то, что зачастую тестировщик не имеет возможности повлиять на ситуацию. Он работает в рамках тех условий, которые уже сложились. Даже если очевидно, что времени не хватает, изменить общий план выкатки уже невозможно — релиз должен состояться. В результате в продукте остаются ошибки, которые могли быть найдены и устранены, если бы команде дали чуть больше времени.
Вторая причина — некорректно построенный процесс тестирования
Даже если времени на тестирование вроде бы хватает, серьезные баги могут появиться из-за того, что сам процесс выстроен неэффективно. Частый сценарий: вся команда сосредоточена на проверке новых фич, а на грамотно построенный регресс времени не остаётся. Итог — старая функциональность ломается, но никто этого не замечает до выхода в прод.
В крупных проектах ситуация осложняется ещё больше: часть критичной функциональности может быть не покрыта автотестами, или эти тесты устарели и неактуальны. А ручной регресс требует времени и ресурсов, которых просто не хватает. В итоге баги появляются не потому, что кто-то плохо поработал на этапе самих тестов, а потому что приоритеты при планировании работ по тестированию были расставлены неверно, как следствие — покрытие оказалось недостаточным.
Третья причина — отсутствие единого понимания требований
Ещё одна распространённая причина появления критичных багов — это расхождение в ожиданиях между бизнесом, разработкой и тестированием. Особенно часто такое случается в проектах без аналитика, тимлида или четкой документации. Есть общее видение, как все должно работать, но оно не закреплено на бумаге и существует в голове у каждого по-своему.
Бизнес приходит с запросом на новую фичу. Разработчик реализует функциональность, опираясь на своё понимание. Тестировщик проверяет, исходя из своего. В результате у каждого — своя картина «нормального» поведения. А на проде всё может пойти не так, потому что никто до конца не уточнил, как именно система должна вести себя в каждом кейсе.
Это не про чьи-то ошибки — это про отсутствие общего языка и формализованных требований. И такая несостыковка часто приводит к дефектам, которых можно было бы избежать при более прозрачной коммуникации и чётком описании ожиданий.
Четвертая причина — отсутствие регулярного рефакторинга старого кода
В крупных, живущих годами проектах, баги нередко вылезают из-за того, что старый код никто не пересматривает. Система обрастает новой функциональностью, поверх которой продолжают добавлять ещё и ещё без пересмотра и оптимизации основной функциональности. Особенно часто это видно в игровых проектах: игре может быть 8–10 лет, и часть функциональности писалась людьми, которые давно уже не работают в компании.
Код, который раньше работал стабильно, начинает вести себя непредсказуемо, потому что на него наслаиваются новые изменения. И работу всех этих костылей просто периодически невозможно учесть с точки зрения тестирования, пока разработчик не полезет вглубь, чтобы рефакторить код и привести его в нормальный вид. Зачастую даже тот, кто пишет новую фичу, не может точно сказать, как она поведёт себя в связке со старой функциональностью.
В таких случаях особенно важно заранее оценивать риски и стараться максимально покрывать интеграционные зоны между старым и новым кодом. Без этого баги становятся практически неизбежными.
Пятая причина — использование синтетических данных и расхождение между тестовой и продуктивной средой
Одна из скрытых, но частых причин появления багов — это тестирование на идеальных синтетических данных. На тестовой среде обычно используются упрощённые сценарии: берутся только обязательные параметры, создаются искусственные кейсы, и редко кто моделирует реальные, сложные комбинации данных, которые могут возникать на проде.
Допустим, есть API с 500 параметрами, из которых 20 обязательны. Без качественного покрытия автотестами учесть все в ручном тестировании становится крайне сложно, из-за чего проверка всех обязательных и необязательных комбинаций становится невозможна в адекватные сроки. Берутся самые частые/оптимальные сценарии. Всё проходит гладко. Но в реальных условиях зачастую возникает ситуация, когда микросервис, с которым вы интегрируетесь, внезапно начинает требовать новый обязательный параметр. Или на проде стоит другая версия сервиса, где логика этих параметров отличается.
Такой рассинхрон может привести к багам уже после релиза: система не принимает данные, отсылает ошибки, и начинается ручной разбор проблемы. Причём тестировщик не всегда может предугадать такую ситуацию — на тестовой среде всё работает корректно, согласно уже описанным требованиям. Поэтому очень важно не только качественно прорабатывать кейсы, но и синхронизировать версии окружений, следить за актуальностью требований и учитывать реальные сценарии использования, насколько это возможно.
Как снизить риск багов на проде?
Полностью избавиться от багов в продакшене невозможно — особенно в сложных и постоянно развивающихся проектах. Но можно значительно снизить их количество и критичность, если выстроить грамотную профилактику на всех этапах разработки. Ключевую роль в этом играют 2 направления деятельности: качественное планирование работ и регулярное регрессионное тестирование. Чтобы регрессы были действительно полезными, важна актуальная тестовая документация, автоматизация максимально возможного количества сценариев и прозрачные процессы. Чем раньше тестировщик подключается к работе — на этапах аналитики и проектирования — тем выше шанс вовремя выявить противоречия в логике и избежать дорогостоящих ошибок.
Важно наладить коммуникацию между всеми участниками: бизнесом, аналитиками, разработкой и QA. Когда каждый понимает, как именно должна работать фича, снижается риск того, что баг окажется ненайденным. Регулярные код-ревью на стороне разработки также позволяют выявить проблемы до того, как они попадут в тестирование. А стабильный выпуск невозможен без качественной сборки, smoke и регресс-тестов, интеграционного тестирования и качественной автоматизации тривиальных сценариев.
Без системности тестирование теряет свою силу. Именно поэтому нужна надёжная TMS, которая объединит всю информацию, процессы и проверки в одном месте и поможет команде оставаться на одной волне. Таким помощником может стать TMS DoQA. Она помогает выстроить тестирование правильно: фиксирует всё в одном окне, собирает документацию и показывает, на каком этапе находится команда.
Попробовать DoQA можно бесплатно — 14 дней триала ждут по ссылке.
QA-инженерам и тестировщикам стоит помнить, что их задача — не поймать все баги, а обеспечить максимальную стабильность продукта в условиях ограниченных ресурсов. Важно уметь выделять приоритеты, предугадывать риски и принимать решения, которые действительно влияют на качество.
Больше экспертных материалов о тестировании — в Telegram-канале TMS DoQA.