Більшість інженерів рано чи пізно стикаються з необхідністю проводити load testing: перевірити масштабування сервісу, протестувати нову базу даних або зробити performance benchmark для нової технології. І тут виникає питання — який інструмент обрати? Існуючі рішення добре працюють для HTTP-навантаження, але часто мають обмеження, коли потрібно тестувати інші протоколи, моделювати складні workload-патерни (open vs closed systems, skewed distributions, hot partitions) або запускати distributed load testing у кластері. У цій доповіді я розповім про NBomber — Load Testing Framework, який я створив для вирішення цих задач. Ми поговоримо про: - чому виникла ідея створити новий інструмент попри існування Gatling, Locust та k6; - використання .NET та мови F# для побудови latency-sensitive систем; - архітектуру NBomber; - як працює NBomber Cluster; - кілька практичних кейсів: database benchmarks, anomaly detection, Kubernetes integration, benchmark comparison та аналіз performance trends.

У добу AI код може писати будь-хто — навіть ваш тімлід чи пекар. Але хто подбає про його якість? У цій доповіді ви дізнаєтесь, чому TDD досі критично важливий, як відрізнити хороший тест від поганого, навчити AI писати код правильно з першого разу та чому дисципліна й архітектурне мислення рятують нерви й проєкти.

У цій доповіді я поділюся своїм досвідом роботи консультантом з тестування та розповім, чому тести – це відповідальність всієї команди. Ми розглянемо архітектуру тестів, включаючи E2E, функціональні, юніт-тести та ручне тестування. Особлива увага буде приділена популярним інструментам для тестування в PHP, таким як PHPUnit, Codeception, Pest та Behat, а також інструментам для тестування поза межами PHP, таким як Cypress, Playwright, CodeceptJS та Webdriver Bidi.

Are you tired of spending hours reading code just to find the right place to make a small change? Are you forced to split your application into several just so that devs don't step on each other's toes? This talk unites theory with practice to show you how to structure your code so that it is easy to read, to test and to maintain. You will step out with concrete ideas of how to improve your code design.