Интеграционное и E2E тестирование микросервисной архитектуры

Кратко и по делу. Микросервисы - живой стенд: один раз поднял и проходишь от контейнеров до Grafana по шагам. Пройдём весь путь от кнопки «Оформить заказ» до логов и трассировки. Необходимая теория, а дальше практика «где смотреть и как найти проблему по цепочке». Пошаговые ТЗ и схемы под каждый этап - без перегруза. Чему вы научитесь Ориентироваться в микросервисной системе: понимать, какие сервисы есть, кто с кем общается, где что лежит (контейнеры, порты, папки проекта). Вызывать API и проверять результат в БД: создавать заказ через Swagger/Postman, находить запись в таблице orders в PostgreSQL через pgAdmin. Работать с очередями сообщений: заходить в RabbitMQ UI, находить сообщения по traceId/orderId, понимать цепочку «202 → очередь → воркер → БД». Работать с топиками Kafka: открывать Kafka UI, смотреть топики payment_requests и order-events, прослеживать один заказ по traceId в обоих брокерах (RabbitMQ и Kafka). Искать по одному заказу в логах и трейсах: в Loki — по traceId логи всех сервисов, в Tempo — цепочку вызовов по Trace ID для Tempo (otelTraceId); расследовать сбой или убедиться, что поток прошёл успешно. Связывать в одну картину: один заказ = один traceId в API, в очередях, в топиках, в логах и в трейсе — без страха «а где это смотреть». О курсе Краткое описание курса Обучение идёт по этапам: каждый следующий добавляет один слой (БД, очередь, топики, мониторинг). На каждом этапе — короткие лекции (5–10 мин) и в конце этапа срез (проверка / домашнее задание) Этап 1 — Старт Обзор: что будем разбирать (фронт, заказ, оплата). Вводная по архитектуре: где что лежит, порты, схемы. Как запустить стенд (docker compose). ТЗ и схемы. Этап 2 — База, контейнеры, API и логи Контейнеры и порты (docker-compose.yml). API заказов (Swagger). База данных PostgreSQL Логи в контейнерах и поиск по traceId Этап 3 — RabbitMQ Зачем очередь между сервисами. RabbitMQ в проекте: очереди order_requests и payment_results. Типичные ошибки RabbitMQ Этап 4 — Kafka Чем Kafka отличается от RabbitMQ Kafka UI: топики Типичные ошибки Kafka Этап 5 — Grafana, Loki и Tempo Зачем единое окно для логов и трейсов. Как логи попадают в Loki. Поиск по traceId в Loki. Трейсы в Tempo и Trace ID для Tempo (otelTraceId). Связка логов и трейса. . Рекомендуется конспектировать видео для подготовки к собеседованиям. Для кого этот курс Ручные тестировщики, которые хотят разобраться в микро сервисной архитектуре не «по картинкам», а в живой системе: где что смотреть, как проследить один сценарий от начала до конца. Специалисты, которым нужно проверять сценарии в системе с очередями (RabbitMQ), топиками (Kafka), логами и трейсами (Grafana, Loki, Tempo) и при этом не теряться. Те, кто хочет ориентироваться в проекте: контейнеры, порты, API, БД, веб-интерфейсы брокеров — без обязательного углубления в код и настройку инфраструктуры. Начальные требования Обязательно: Уметь открыть терминал (командную строку) и выполнить команду (перейти в папку, ввести команду, прочитать вывод). Открывать ссылку в браузере (все интерфейсы — по адресам вида , :8080, :5050 и т.д.). Иметь установленный и запущенный Docker (Docker Desktop или Docker Engine). Стенд поднимается одной командой `docker compose up -d`. Желательно (но не блокер): Понимать на базовом уровне, что такое API и HTTP (есть URL, запрос, ответ в виде JSON). Коды 202, 500 и т.д. разбираем по ходу. Не пугаться слова «база данных» — мы не пишем SQL с нуля, только подключаемся к PostgreSQL через pgAdmin и смотрим таблицу. Иметь представление, что такое «логи» (сообщения приложения о своих действиях). Не требуется: Глубоко знать Docker (достаточно `docker compose up -d` и `docker compose ps`). Писать код — курс про ориентирование, вызов API, просмотр очередей, топиков и логов. Заранее знать RabbitMQ, Kafka или Grafana — всё вводится по шагам. Компьютер: рекомендуется не менее 8 GB RAM (лучше 16 GB), 4 ядра CPU, 10 GB свободного места на диске — стенд запускает много контейнеров. Как проходит обучение Лекции — короткие блоки по 5–10 минут Пошаговое погружение: сначала контейнеры, API и БД; потом добавляем RabbitMQ; затем Kafka; в конце - Grafana, Loki, Tempo. Срезы в конце каждого этапа - практические задания после блока лекций: создать заказ, найти в БД; найти сообщение в RabbitMQ; найти traceId в RabbitMQ и Kafka; найти заказ в Loki и Tempo. Сначала объясняю "как», потом делаешь самостоятельно. Стенд у ученика: один раз поднимается локально (docker compose), все интерфейсы доступны на localhost. Можно повторять демо и задания у себя после лекции. Документация: план лекций, описание микросервисов, ТЗ по этапам, схемы, словарик, сценарии неполадок, чек-лист готовности — всё в есть в курсе. При необходимости можно запросить поддержку в курсе - я подскажу и отвечу. Порешаем Программа курса ​ 1. Приветствие Приветствие Глоссарий/Словарь терминов Требования к компьютеру ​ 2. Знакомство с арихитектурой Собираем проект Вводная архитектура Техническое задание Срез по ТЗ Где что живёт: контейнеры и порты API заказов: что можно вызвать Где хранятся заказы: база данных Поиск логов в контейнерах Успешный заказ Заказ с учебной ошибкой Срез Этап 2 ​ 3. RabbitMQ Очереди.Теория Зачем очередь между сервисами Техническое задание + RabbitMQ RabbitMQ в нашем проекте: что куда кладётся RabbitMQ: публикация сообщения напрямую в очередь RabbitMQ: публикация сломанного сообщения напрямую в очередь Как читать RabbitMQ Ack Nack при ручной проверке Типичные ошибки RabbitMQ Срез Этап 3 ​ 4. Kafka Чем Kafka отличается от RabbitMQ Kafka UI топики, сообщения и функции для тестировщика Kafka UI практика Типичные ошибки Kafka Срез. Этап 4. ​ 5. Grafana Зачем единое окно для логов и трейсов Как логи попадают в Loki Поиск по traceId в Loki Трейсы в Tempo Универсальный чек-лист (справочник) ​ 6. Завершение курса Напутствие ​ Что вы получаете Уверенно ориентироваться в микросервисной системе: понимать, какие сервисы за что отвечают, кто с кем общается, где смотреть данные (порты, интерфейсы, контейнеры). Работать с очередями и топиками: заходить в RabbitMQ UI и Kafka UI, находить нужные сообщения, связывать их с заказом и с поведением на фронте; понимать, что такое 202 и почему результат приходит позже. Расследовать сбои по логам и трейсам: искать в Grafana (Loki) все логи по одному заказу по traceId и открывать цепочку вызовов (трейс) в Tempo по Trace ID для Tempo — формулировать, в каком сервисе ошибка или что поток прошёл успешно. Применять подход в новых проектах: тот же принцип - «один запрос = один идентификатор по всей цепочке» — переносится на другие микросервисные системы; вы будете знать, куда смотреть и какие вопросы задавать.

Краткое описание курса Обучение идёт по этапам: каждый следующий добавляет один слой (БД, очередь, топики, мониторинг). На каждом этапе — короткие лекции (5–10 мин) и в конце этапа срез (проверка / домашнее задание) Этап 1 — Старт Обзор: что будем разбирать (фронт, заказ, оплата). Вводная по архитектуре: где что лежит, порты, схемы. Как запустить стенд (docker compose). ТЗ и схемы. Этап 2 — База, контейнеры, API и логи Контейнеры и порты (docker-compose.yml). API заказов (Swagger). База данных PostgreSQL Логи в контейнерах и поиск по traceId Этап 3 — RabbitMQ Зачем очередь между сервисами. RabbitMQ в проекте: очереди order_requests и payment_results. Типичные ошибки RabbitMQ Этап 4 — Kafka Чем Kafka отличается от RabbitMQ Kafka UI: топики Типичные ошибки Kafka Этап 5 — Grafana, Loki и Tempo Зачем единое окно для логов и трейсов. Как логи попадают в Loki. Поиск по traceId в Loki. Трейсы в Tempo и Trace ID для Tempo (otelTraceId). Связка логов и трейса. . Рекомендуется конспектировать видео для подготовки к собеседованиям.