Log analysis — важный навык QA. Структурированные логи (JSON) vs plain text. Инструменты: grep/awk для простого, ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana), Splunk, Graylog для серьёзного. В Kibana: фильтруем по уровню (ERROR), времени, user_id, request_id. Корреляция: находим все логи одного запроса по correlation_id/trace_id. Что ищем: stack traces, SQL ошибки, timeout ошибки, unusual patterns. QA при расследовании бага всегда смотрит логи — не только UI.
Как анализировать логи для расследования багов?
Middle
467 просмотровAFK Offer AI
Напишите автотест для авторизации через API: POST /api/login с кредентиалами → получить token → использовать token в заголовке для GET /api/profile → проверить данные пользователя.