Что мы строим и для кого этот курс

🗺️ Roadmap курса

Курс состоит из 17 уроков, разделенных на 4 трека: Основы → Практика → Интеграция → Продвинутые техники.

Легенда:

• ⭐ Урок содержит реальный кейс с цифрами ROI
• 🎯 Базовый уровень: стратегия и подготовка
• 💻 Практика: написание тестов
• 📊 Анализ: интерпретация результатов
• 🔧 Интеграция: встраивание в процессы
• 🚀 Продвинутый: масштабирование и оптимизация

Общая длительность: ~415 минут (7 часов чистого времени + упражнения)

О чем курс

• Фокус — k6 как платформа под нагрузочное тестирование: от постановки целей до решения, выкатывать/не выкатывать.
• Результат — готовый процесс: SLA/SLO → сценарии → прогон → разбор метрик → решение → план улучшений.
• Формат — 70% практики, 30% методологии. Каждый урок заканчивается конкретными действиями и кодом.

Для кого

• Senior Backend/Performance Engineers, которым надоел «тык палкой» без системного подхода.
• Tech Leads & SRE, отвечающие за SLA и предотвращение инцидентов.
• CTO, которым нужны данные для capacity planning и обоснования инфраструктурных расходов.

Не для новичков: предполагается опыт с CI/CD, мониторингом и базовое знакомство с k6/HTTP.

Результат — что вы сможете после курса

• Обосновывать инфраструктурные расходы на основе данных нагрузочных тестов.
• Автоматически блокировать релизы с регрессией производительности в CI/CD.
• Находить узкие места через триангуляцию метрик k6 + APM + логи + трейсы.
• Прогнозировать поведение системы на пиках (Black Friday, рекламные всплески).
• Внедрить готовый процесс нагрузочного тестирования в свой релизный цикл.

Сквозной пример: ShopStack

Архитектура:

• Frontend (Next.js) + API Gateway + микросервисы (Go/Java).
• PostgreSQL (основная БД), Redis (кэш), Elasticsearch (поиск).
• Kubernetes, Prometheus + Grafana + Jaeger/Tempo для observability.

Бизнес-контекст: Black Friday, рост x10 к обычной нагрузке. Цели: p95 < 500ms для критичных путей, доступность > 99.9%.

Потоки:

• Reader — «browse → search → view product».
• Buyer — «login → add to cart → checkout».
• Admin — «upload product → publish».

Каждый урок возвращается к этим потокам: выводим SLO из реальных метрик, строим сценарии по логам, ищем bottleneck'и через APM и внедряем quality gate.

Как устроены уроки

• Базовый трек (0–6): фундамент системы — от бизнес-целей к SLO, реалистичное моделирование нагрузки, привязка thresholds к бизнес-метрикам.
• Продвинутый трек (7–12): триангуляция проблем (k6+логи+трейсы), quality gates в CI/CD, масштабирование до десятков тысяч VU, паттерны и канарейки в проде.

После уроков вы сможете прогонять smoke/load/stress по чек-листу релиза, понимать, где bottleneck (сервис vs генератор), и обосновывать бизнесу capacity план.

✅ Чек-лист готовности к курсу

Перед началом убедитесь, что вы готовы:

Обязательные prerequisite:

• Установлен k6: k6 version работает (иначе: k6.io/docs/get-started/installation)
• Базовое знание JavaScript (arrow functions, async/await, modules)
• Понимание HTTP: методы, статус-коды, headers
• Опыт работы с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI или аналог)
• Доступ к тестовому окружению (staging/dev) для экспериментов

Желательно (но не обязательно):

• Опыт с Prometheus/Grafana или аналогичным мониторингом
• Знакомство с Kubernetes (для уроков 11-12)
• Базовое понимание performance engineering (latency, throughput, RPS)

Настройка окружения:

• Клонирован репозиторий с примерами (если будет предоставлен)
• Есть редактор кода с подсветкой JavaScript (VS Code, Sublime, Vim)
• Доступ к терминалу для запуска команд k6

Что дальше

Переходите к Уроку 1: Методология: цели, SLA/SLO и выбор типов тестов, где вы научитесь:

• Формулировать бизнес-цели в метрики производительности
• Выбирать правильный тип теста для каждой задачи
• Строить реалистичные SLO на основе данных

Время: 30 минут практики + методологии.