Performance Testing з k6
Практичний курс для DevOps та QA: пишіть навантажувальні тести в k6, будуйте дашборди в Grafana, інтегруйте перформенс тестування в CI/CD та Kubernetes — і перевіряйте стійкість системи через chaos-тестування.
Залишити заявку →Для кого цей курс
QA-інженери (middle/senior)
«Я вмію тестувати функціонал, але коли мене питають „а як воно поводиться під навантаженням“ — я губляюсь і не знаю, з чого почати». Навчишся формулювати НФР, писати й підтримувати k6-тести, читати метрики (InfluxQL/PromQL), будувати дашборди Grafana та знаходити регресії перформенсу до релізу.
DevOps-інженери (middle/senior)
«У нас є CI/CD і моніторинг, але перформенс тести хтось запускає вручну раз на квартал — хочу, щоб це працювало автоматично і давало зрозумілий результат». Збудуєш observability-стек (k6 → storage → Grafana), вбудуєш k6 у CI/CD як gate, запустиш розподілені тести в Kubernetes через k6-operator і додаси AI-аналіз та chaos-експерименти.
Чого навчишся
НФР і процес
Формулювати НФР і будувати процес перформенс тестування на проєкті.
Тести в k6
Писати якісні навантажувальні тести в k6, включно з AI-генерацією.
Аналіз метрик
Глибоко аналізувати метрики через InfluxDB (InfluxQL) та Prometheus (PromQL).
Дашборди Grafana
Будувати дашборди в Grafana, включно з порівнянням run-to-run.
UI Performance
Тестувати UI-перформенс через k6 browser та вимірювати Web Vitals.
CI/CD та Kubernetes
Інтегрувати k6 в CI/CD та запускати розподілені тести в Kubernetes (k6-operator).
AI-аналіз і Chaos
Підключати AI-агента для аналізу результатів і робити Chaos Testing з xk6-disruptor.
Програма курсу
Блок 1. Основи процесу перформенс тестування
- Заняття 1. НФР та побудова процесу перформенс тестування на проєкті
Блок 2. k6 — написання тестів, дашборди та AI-генерація
- Заняття 2. Writing Tests, Key Metrics
- Заняття 3. Default Dashboard (k6 dashboard extension та Grafana)
- Заняття 4. AI-Powered Test Generation
Блок 3. Observability та метрики: InfluxDB, Prometheus, Grafana
- Заняття 5. Концепція Observability: ключові метрики та компоненти
- Заняття 6. InfluxDB як metric storage та InfluxQL
- Заняття 7. Prometheus як metric storage та PromQL
- Заняття 8. Grafana як основний opensource visualization tool та інтеграція з Influx і Prometheus
- Заняття 9. k6: відправка метрик з tags, groups та fields для Influx і Prometheus + load-профілі
Блок 4. Просунуте перформенс тестування та DevOps-інтеграція
- Заняття 10. UI Performance Testing за допомогою k6 browser-тестів
- Заняття 11. Побудова дашборду для порівняння результатів між запусками
- Заняття 12. CI/CD інтеграція
- Заняття 13. Запуск k6-тестів у Kubernetes з k6-operator
- Заняття 14. AI-агент з Grafana MSP для аналізу результатів k6-тестів
- Заняття 15. Chaos Testing разом з xk6-disruptor
Фінальний проєкт
Студент проходить повний цикл перформенс тестування з реальним стеком і здає:
- НФР та процес — документ з НФР для 3–5 сценаріїв + опис процесу перформенс тестування
- Протокольні k6-тести — мінімум 3 сценарії з checks і thresholds (частково AI-генеровані)
- Browser-тест(и) — k6 browser-тест з вимірюванням Web Vitals
- Observability-стек — custom load-профіль, tags/groups, метрики в InfluxDB та Prometheus
- Дашборди — стандартний + кастомний + порівняльний (run-to-run)
- CI/CD пайплайн — k6-тести з thresholds як gate
- Kubernetes-запуск — TestRun через k6-operator
- AI-аналіз — звіт від AI-агента (Grafana MSP)
- Chaos-експеримент — load-тест + xk6-disruptor, звіт про стійкість системи
Викладач
Єгор Максимчук
QA Architect · AI Testing · Performance Engineering · 14+ років в IT
Єгор Максимчук — QA Architect із 14+ роками досвіду в EPAM, SoftServe та міжнародних продуктових компаніях. Експерт із AI Testing, AI Agent Development та Performance Engineering. Автор внутрішнього курсу EPAM AI-Infused Application Testing, AI Advocate / AI Champion. Розробляє AI-агентів для SDLC, впроваджує AI у команди та будує QA-архітектуру для сучасних AI-продуктів. На курсах QAStudy Online навчає лише тим підходам та інструментам, які використовує у реальних комерційних проєктах щодня.
- EPAM QA Architect
- 14+ років в IT
- Azure Cloud
- GitHub Copilot Certified
- k6 / JMeter / Gatling
- Grafana / InfluxDB / Prometheus
- DeepEval / LLM / RAG
Чому саме 33 000 грн
33 000 грн за весь курс
Це 15 занять по 2-3 години практики з ментором, перевірка ДЗ та зворотний зв'язок, плюс готовий стек технологій (k6, Grafana, Prometheus, k8s-маніфести).
Навички курсу ведуть у напрямки, які в QA оплачуються найвище: Performance Engineer та SDET — серед позицій з найвищими зарплатами в тестуванні, що часто прирівнюються до Senior-розробника. За даними зимового зарплатного звіту DOU 2026, медіанна зарплата DevOps/SRE — $4200, QA Tech Lead — $4600. Курс готує саме до переходу в ці напрямки.
Джерело: DOU, зарплатний звіт QA, зима 2026
15 занять, практика на кожному занятті, фінальний проєкт з реальним стеком для перформенс тестування.
Залишити заявку →