В Epic Games Store началась раздача Paradise Killer, игру можно забрать в течение суток, до 23 декабря 21:00 по бакинскому времени.
Paradise Killer – это детективная адвенчура в открытом мире, в которой игроку предстоит раскрыть запутанное убийство на загадочном острове Идеал-25. Игра вышла в сентябре 2020 года, в Steam — больше 90% положительных отзывов.
Какая игра станет бесплатной завтра в Epic Games Store — тайна.
Американская компания Cloudflare опубликовала ежегодный отчет Radar 2025 Review, в котором приводятся ключевые тенденции глобальной сети. Согласно данным отчета, мировой интернет-трафик за год вырос на 19%.
Впервые в истории был зафиксирован беспрецедентный рост киберугроз — сверхмасштабные DDoS-атаки мощностью более 30 Тбит/с. Пик пришелся на ноябрь (31,4 Тбит/с). Основными источниками бот-трафика стали США (40%), а также облачные сервисы AWS и Google Cloud.
Объем сканирования веб-страниц ИИ-ботами вырос в 15 раз, причем основным драйвером стали пользователи ChatGPT. Веб-мастера все чаще блокируют ботов, таких как GPTBot и ClaudeBot. Среди ИИ-сервисов лидерство удерживает ChatGPT, в топ-10 также вошли Google Gemini, xAI Grok и DeepSeek.
В сфере безопасности эксперты отметили высокую активность спамеров и мошенников. Около 5,6% всех электронных писем содержали угрозы, преимущественно фишинговые ссылки. 99% писем, отправленных с доменов .christmas и .lol оказались спамом или вредоносным ПО.
Трафик спутниковой сети Starlink удвоился за год, а география сервиса расширилась на 20 новых регионов. Среди мобильных устройств Apple удерживает 35% мирового трафика. Испания — лидер по качеству соединения в Европе со средней скоростью загрузки 300 Мбит/с.
Компания Sony запустила в магазине PS Store традиционную новогоднюю распродажу. Несколько тысяч игр и дополнений предлагаются со скидкой до 75%. Акция продлится до 22 января.
Размер скидки на игры совпадает во всех регионах, но итоговая стоимость может отличаться в зависимости от курса местных валют.
Снижение цен получили многие тайтлы 2025 года, включая Battlefield 6, Call of Duty: Black Ops 7, Clair Obscur: Expedition 33, Death Stranding 2, Dispatch и Silent Hill f.
Все предложения можно посмотреть на странице распродажи.
Компания OpenAI добавила в настройки ChatGPT новые функции персонализации, позволяющие вручную настроить стиль общения чат-бота с пользователем. Некоторые ранние версии чат-бота критиковались пользователями за откровенное «подхалимство», а некоторые показались излишне «скучными» или «корпоративными».
Основным стилем ответов ИИ-модели остается режим «По умолчанию», но теперь на выбор предоставляется еще семь вариантов: «Профессиональный», «Дружелюбный», «Откровенный», «Причудливый», «Эффективный», «Фанатичный» и «Циничный».
Каждый параметр «личностных» черт можно менять, увеличивая или уменьшая шкалу их характеристик. Также есть возможность настроить частоту использования эмодзи, заголовков и списков в ChatGPT, используемых чат-ботом в ответах.
Кроме того, изменился способ написания электронных писем. Пользователь может обновлять и форматировать текст непосредственно в чате. Также можно выделять фрагменты текста и запрашивать у ChatGPT внести в них конкретные изменения, вместо того чтобы пытаться указать чат-боту на этот фрагмент в отдельном диалоговом запросе.
Компания Huawei представила в Китае новую серию смартфонов Nova 15, в которую вошли три модели: базовая Nova 15 и субфлагманские Nova 15 Pro и Nova 15 Ultra. Аппараты в первую очередь ориентированы на молодежь.
Базовая модель Huawei Nova 15 не получила значительных внешних изменений по сравнению с прошлогодним Nova 14. Аппарат оснащен тем же 10-битным 6,7-дюймовым OLED-экраном с разрешением 2412х1084 пикселя (395 ppi), частотой обновления 120 Hz, частотой сенсорного слоя 300 Hz, ШИМ-регулировкой 2160 Hz и максимальной яркостью до 1100 нит. Для защиты от царапин используется стекло Kunlun Glass.
Смартфон получил более производительный чип Kirin 8020 (вместо Kirin 8000) и увеличенную емкость аккумуляторной батареи — с 5500 до 6000 мАч. Так же поддерживается проводная зарядка мощностью 100 Вт. Емкость накопителя может составлять 256 или 512 Gb, объем оперативной памяти не называется. Набор камер упростили.
В основную входят главный датчик на 50 Мп (RYYB, f/1.9, 1/1.56″), телеобъектив на 12 Мп (RYYB, f/2.4, ЭФР 69 мм, автофокус, оптический 3x зум, OIS) и портретный модуль Red Maple на 1,5 Мп. Фронтальная камера с разрешением 50 Мп (f/2.4, 1/2.5″) встроена в отверстии по центру экрана. Все камеры могут записывать видео в формате 4K. Габариты и вес смартфона: 161,87 x 75,5 x 7,2 мм, 196 гр.
Huawei Nova 15 Pro— и Ultra-модели получили большой редизайн. Теперь три камеры располагаются в круглом блоке, который находится на прямоугольном возвышении. Справа от блока камер есть кольцо. В 15 Pro оно декоративное, а в 15 Ultra — прячет за собой лазерный датчик фокусировки и 1,5 Мп сенсор Red Maple.
Обе модели оборудованы экраном с одинаковыми техническими параметрами. Это 10-битный 6,84-дюймовый LTPO OLED-экран с разрешением 2856 х 1320 пикселей (460 ppi), динамической частотой обновления от 1 до 120 Hz и пиковой яркостью 4000 нит. Частота сенсорного слоя составляет 300 Hz, ШИМ — 2160 Hz. Используется стекло Kunlun Glass, в Ultra-модели опционально — Basalt Kunlun Glass.
Смартфоны получили процессор Kirin 9010S, увеличенные с 5500 до 6500 мАч батареи и поддержку быстрой зарядки мощностью 100 Вт. Версия Ultra также поддерживает 50 Вт беспроводную и 7,5 Вт реверсивную беспроводную зарядки. Емкость накопителя – от 256 Gb до 1 Tb, объем оперативной памяти не сообщается.
По отношению с предшественниками, система камер изменилась. В основную камеру Nova 15 Pro входят четыре датчика: главный на 50 Мп (RYYB, f/1,8 автофокус, OIS, запись видео 2160p), широкоугольный модуль на 13 Мп (RYYB, f/2,2, автофокус для макро от 2,5 см), телеобъектив на 12 Мп (RYYB, f/2,4, ЭФР 69 мм, оптический зум 3x, автофокус, OIS) и 1,5 Мп мультиспектральный сенсор Red Maple. Фронтальная камера двойная, с датчиками на 50 Мп (широкоугольный модуль, f/2.0, 1/2.5″, автофокус) и 1,5 Мп сенсор Red Maple. Все камеры могут записывать видео в формате 4K. Габариты и вес смартфона: 163 x 78 x 6,9 мм, 202 гр.
Nova 15 Ultra также получил основную камеру с четырьмя датчиками: главный на 50 Мп, RYYB, f/1,4-f/4,0, автофокус, OIS), широкоугольный модуль на 50 Мп (RYYB, f/2,2, автофокус для макро от 2,5 см), перископический телеобъектив на 50 Мп (RYYB, f/2,2, ЭФР 88 мм, оптический зум 3.7х, автофокус, OIS) и 1,5 Мп сенсор Red Maple. Фронтальная камера такая же, как в Pro-версии. Все камеры также могут записывать видео в формате 4K. Габариты и вес: 163 x 78 x 6,8 мм, 209 гр.
В оснащение всех трех моделей входит поддержка 5G, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 BLE, GPS, NFC, порт USB 2.0 Type-C, стереодинамики с пространственным звучанием Huawei Histen и защиту от пыли и влаги по стандарту IP65 (IP68/69 у Ultra-версии). Сканер отпечатков пальцев расположен в кнопке питания. Заявлена поддержка двусторонней спутниковой связи на базе группировки Beidou (только в Китае). Смартфоны оснащены фирменным ИИ-помощником на основе DeepSeek, который может создавать сводку уведомлений и переводить звонки в реальном времени с текстовой расшифровкой.
Благодаря упрощению некоторых компонентов, Huawei удалось избежать повышения цен. Nova 15: 256 Gb – $385, 512 Gb – $425. Nova 15 Pro: 256 Gb – $500, 512 Gb – $555. Nova 15 Ultra: 256 Gb – $595, 512 Gb – $638, 1 Tb — $710. На выбор доступны салатовая, фиолетовая, белая и черная расцветки корпуса, продажи в Китае начнутся с 25 декабря. На международный рынок серия Huawei Nova 15 поступит только в следующем году.
Инновационный лидер Bakcell выступил инновационным партнером Конференции по медиаграмотности, проведённой в рамках «Недели медиаграмотности», организованной Агентством по развитию медиа.
В качестве инновационного партнера Bakcell оказал поддержку реализации ключевых приоритетов, направленных на формирование надежной информационной среды, усиление борьбы с дезинформацией и обеспечение информационной безопасности в обществе.
«Неделя медиаграмотности», начиная с 2022 года, ежегодно проводится в декабре Агентством по развитию медиа. За этот период было организовано более 50 тренингов и мероприятий, в которых приняли участие свыше 3 000 человек. В текущем году неделя охватила период с 15 по 22 декабря и включала специализированные обучающие сессии для молодежи с участием международных экспертов.
Поддерживая данную инициативу, Bakcell продолжает вносить вклад в развитие медиаграмотности в стране и формирование для общества устойчивой и надежной информационной среды.
О компании Bakcell
Bakcell — первая и крупнейшая частная телекоммуникационная компания в Азербайджане. На сегодняшний день компания обслуживает более 3 миллионов абонентов, предоставляя им высококачественные и высокоскоростные услуги связи. Будучи одним из крупнейших инвесторов в ненефтяной сектор экономики страны, Bakcell вносит вклад в устойчивое развитие Азербайджана с помощью инновационных решений на основе искусственного интеллекта.
Bakcell входит в состав международной группы компаний NEQSOL Holding, осуществляющей деятельность в различных странах в телекоммуникационной, энергетической, высокотехнологичной и строительной отраслях.
İqtisadiyyat Nazirliyinin dəstəyi və Dördüncü Sənaye İnqilabının Təhlili və Koordinasiya Mərkəzinin (4SİM) təşkilatçılığı ilə keçirilən “Sənaye 4.0: Hakaton 2025” tədbiri yekunlaşıb.
İki gün davam edən yarışın keçirilməsində məqsəd sənaye müəssisələrində istehsal proseslərinin avtomatlaşdırılması, süni intellekt və digər rəqəmsal texnologiyaların tətbiqi yolu ilə əməliyyat səmərəliliyinin yüksəldilməsi, eləcə də müəssisələrdə əvvəlcədən müəyyən edilmiş texnoloji boşluqların aradan qaldırılmasına yönəlmiş praktik həllərin hazırlanması olub.
4SİM-in icraçı direktoru Fariz Cəfərov rəqəmsal iqtisadiyyatın və texnoloji transformasiyanın davamlı inkişafı üçün bu istiqamətdə həyata keçirilən təşəbbüslərin əhəmiyyət daşıdığını vurğulayıb. Qeyd olunub ki, “Sənaye 4.0: Hakaton 2025” tədbiri “Azərbaycan Respublikasının 2022‒2026-cı illərdə sosial-iqtisadi inkişaf Strategiyası”nda nəzərdə tutulan “Elm-sənaye klasteri 4.0”-ın formalaşdırılması çərçivəsində təşkil edilib.
Bildirilib ki, müasir dövrdə rəqabətqabiliyyətli sənayenin formalaşması bilik və bacarıqların real istehsal və texnoloji tələblərlə uzlaşdırılmasından birbaşa asılıdır. Bu baxımdan praktik yönümlü layihələr və təşəbbüslər gənc mütəxəssislərin hazırlığının gücləndirilməsində, innovativ həllərin təşviqində və sənaye ilə təhsil arasında əlaqələrin möhkəmləndirilməsində mühüm rol oynayır.
Yarışmada iştirak üçün 230 komanda, 800-dən çox iştirakçı müraciət edib. İlkin seçimdən sonra 30 komanda (114 iştirakçı) finala vəsiqə qazanıb. İştirakçılar əsasən tələbələr, dövlət və özəl qurumlarda çalışan əməkdaşlardan ibarət olub.
Tədbirin birinci günü iştirakçılar Sənaye 4.0 mövzusunda ideya müsabiqəsində yarışıblar. Mentorlar tərəfindən verilən məsləhət və dəstək sayəsində iştirakçılar öz ideyaları əsasında tədbirin ikinci günü real sənaye çağırışlarına cavab verən işlək prototip hazırlamaq üçün çalışıblar.
Tədbir boyunca yerli və beynəlxalq ekspertlər tərəfindən “Komanda quruculuğu”, “İdeyadan sənayeyə” və “Öz biznes ideyamı necə təqdim etməliyəm?” mövzularında təlimlər keçirilib. Komanda quruculuğunu inkişaf etdirmək üçün müxtəlif intellektual oyunlar təşkil edilib.
Hakaton iştirakçıları süni intellekt və maşın öyrənməsi əsaslı sənaye həlləri, əşyaların interneti və ağıllı sensor sistemləri, ağıllı istehsal və avtomatlaşdırılmış fabriklər, proqnozlaşdırıcı texniki xidmət sistemləri, enerji səmərəliliyi və ağıllı enerji idarəetməsi, süni intellekt əsaslı ERP platformaları, kibertəhlükəsizlik, böyük verilənlər və real vaxt analitikası, AR/VR əsaslı sənaye təlimi və texniki dəstək həlləri təqdim ediblər. Sonda mentorların səsverməsi ilə 10 ən yaxşı layihə təqdimat və münsiflər heyəti tərəfindən qiymətləndirmə üçün seçilib.
Yekun qiymətləndirməyə əsasən “DataSapiens” komandası (istehsal proseslərinə avtomatlaşdırlımış nəzarət üzrə həll) 1-ci yerə, “DeepSense” komandası (su elektrik stansiyalarında enerji itkisinin və qəzaların prediktiv müəyyən edilməsi ilə bağlı “HydroSense” həlli) 2-ci yerə və “Nummix” komandası (KOB və mikrosahibkarlar üçün süni intellekt əsaslı ERP platforması) 3-cü yerə layiq görülüb. Qalib komandalara pul mükafatları və diplomlar təqdim olunub.
Qeyd edək ki, İqtisadi Zonaların İnkişafı Agentliyi, «Pasha Holding» və Sabah.HUB İnnovasiya Mərkəzi tərəfindən tədbirə texniki-təşkilati dəstək göstərilib.
Сегодня вечером выгодный мобильный оператор «Nar» определит очередного победителя в рамках стимулирующей лотереи «Çoox Şanslı». Именно сегодня будет объявлен обладатель 9-го автомобиля «Haval H6 Ultra». Кроме того, три абонента «Nar» получат шанс выиграть смартфон «Xiaomi Redmi Note 14 Pro».
Победители определяются полностью случайным образом, а результаты объявляются в прямом эфире. Лотерея «Çoox Şanslı» продлится до конца года, предоставляя абонентам «Nar» возможность выиграть ценные призы — смартфон «Xiaomi Redmi Note 14 Pro» каждый день, автомобиль «Haval H6 Ultra» каждую неделю и «Li L9 Ultra» в финальном розыгрыше.
Следует отметить, что для участия в лотерее «Çoox Şanslı» абонентам «Nar» достаточно пополнить баланс или активировать один из пакетов с дополнительными шансами. Так, активировав пакет за 1 AZN, абонент получает 3 шанса и 15 внутрисетевых минут (*71#YES); пакет за 2 AZN – 7 шансов и 35 внутрисетевых минут (*72#YES); а пакет за 3 AZN – 12 шансов и 55 внутрисетевых минут (*73#YES). Каждое пополнение или активация пакета приносит абоненту дополнительные шансы и увеличивает вероятность выигрыша.
Каждое пополнение баланса или активация пакета приносит абоненту дополнительные шансы и увеличивает вероятность выигрыша. Абоненты могут легко отслеживать количество своих шансов и статус участия через приложение «Nar+» или в специальном разделе лотереи на сайте nar.az.
Подробнее на сайте: lotereya.nar.az/
Крупнейший в мире музыкальный стриминговый сервис Spotify подвергся взлому. Хакеры получили доступ почти ко всему каталогу песен: 256 млн. строк с метаданными треков и 86 млн. аудиофайлов. Общий вес медиаданных составляет более 300 Tb.
За взломом стоит группировка Anna’s Archive. Хакеры позиционируют себя как «Робин Гуды», которые занимаются «сохранением знаний и наследия человечества», чтобы культура была общедоступной. «Конечно, в Spotify нет всей музыки мира, но это отличное начало», — написали злоумышленники.
Anna’s Archive уже выложили ссылки на скачивание всех треков. Как говорят хакеры, слиты только наиболее популярные треки. На 86 млн. утекших композиций приходится 99,6% всех прослушиваний в Spotify. Доступные для скачивания на торрентах песни выложены в формате OGG Vorbis с битрейтом 160 Кбит/c. Все треки имеют оригинальные метаданные.
Администрация сервиса уже выступила с заявлением. Согласно ему, «в ходе расследования несанкционированного доступа было установлено, что третья сторона собирала общедоступные метаданные и использовала незаконные методы для обхода DRM и получения доступа к некоторым аудиофайлам платформы». Отмечается, что компания расследует инцидент.
Рынок тестирования меняется быстрее, чем когда-либо. Скачок ИИ-технологий, рост DevSecOps, нагрузки от LLM-сервисов и переход на no—code-автоматизацию формируют новую реальность. Что нужно знать, чтобы команда оставалась эффективной и востребованной? Разбираем 5 мировых трендов, которые нельзя упускать в новом году.
Крупнейший сдвиг за последние десятилетия: искусственный интеллект перестает быть эксперимента́льной технологией и становится обязательным элементом QA-процессов.
Современные ИИ-платформы вроде Testsigma, ACCELQ, BrowserStack, TestGrid и других уже позволяют получать тест-кейсы из пользовательских историй и Jira-тикетов, требований в свободном тексте, прототипов и Figma-макетов, а в продвинутых реализациях — даже из логов реальных пользовательских сессий.
Тестировщики фактически переходят от ручного написания сценариев к модели «требования → тесты», где ИИ самостоятельно формирует структуру кейса, шаги, тестовые данные и ожидаемые результаты.
Вендоры заявляют, что за счет мгновенной автогенерации можно сократить время на подготовку тестов до 80%, а значит — существенно ускорить регрессы и повысить плотность покрытия.
Помогают инженерам анализировать дефекты, формулировать баг-репорты, писать тесты — включая автотесты на популярных фреймворках. По данным SmartDev (одной из топ-100 быстрорастущих компаний мира), использование их ИИ-ассистента позволяет сократить время тестирования до 50%, причем качество останется на прежнем уровне.
Однако не все профессионалы в отрасли смотрят на эту эволюцию одинаково оптимистично.
«Эти агенты часто действуют без полного контекста системы, которым обладаем мы, люди, и обеспечить их этим контекстом крайне сложно. Сейчас мы можем дать им лишь отдельные части пазла, но всем известно, что настоящая ценность возникает из человеческих взаимодействий внутри команды, где эти части соединяются.
<…> В лучшем случае такие агенты — как энергичные джуниоры: способные, быстрые и любознательные. Они могут служить указателями, сигнализирующими: “посмотри сюда, возможно, здесь что-то интересное”. Они вряд ли заменят тестировщика-исследователя или даже классическую автоматизацию в ближайшее время, но вполне могут стать частью инструментария».
Ричард Брэдшоу, QA-архитектор и инфлюенсер, ex-CEO Ministry of Testing
Современные ИИ-инструменты умеют в реальном времени просматривать логи и находить в них нетипичное поведение — всё то, что может указывать на падение производительности или скрытые дефекты. Модели анализируют десятки сигналов сразу и выхватывают закономерности, которые человек вряд ли заметил бы. Для этого используются классические ML-алгоритмы, нейросети и, всё чаще, LLM (large language models), которые могут «читать» логи почти как текст.
Исследования отмечают: из-за перехода на распределенные и облачные сервисы, ручной анализа огромного объема телеметрии стал практически невозможным. ИИ помогает справиться с этим шумом: он учится понимать, что для приложения является нормой, а что — отклонением, и дает командам ранние сигналы о проблемах.
Self-healing — одна из самых прикладных и понятных QA-командам функций ИИ. Она помогает бороться с главной болью UI-автотестов: нестабильностью и постоянным «падением» из-за изменений в интерфейсе. Когда кнопка переехала, локатор поменялся или верстка слегка изменилась, ИИ подстраивает тест автоматически, без ручной правки инженера.
Пользовательские кейсы подтверждают эффект: например, у Testim «умные» локаторы адаптируются к изменениям в DOM и позволяют сократить поддержку тестов более чем на 50%. Для команд это означает меньше рутины и нестабильности.
При этом в реальных кейсах видно: ИИ-решения не снимают с команды ответственность. Если тест падает из-за настоящего дефекта в приложении, это всё равно придется расследовать вручную. На практике если LLM за 2–3 попытки не может «починить» тест — вмешательство человека обязательно.
Понимать ограничения ИИ. Например, галлюцинации — когда модель выдает неверный или бессмысленный результат — остаются одним из ключевых рисков. Исследования показывают, что даже новейшие LLM-модели могут галлюцинировать в 86% случаев, конкретный процент зависит от модели, промпта и домена. В контексте QA-задач (например, генерация тест-кейсов по Jira-тикету) вероятность галлюцинаций может быть значительно ниже.
Снизить процент галлюцинаций можно за счет:
Уметь формулировать промпты и превращать ИИ-выводы в реальные тестовые артефакты. Сегодня 62% QA-команд (по данным World Quality Report) используют ИИ для создания тестовой документации, но качество результата напрямую зависит от навыка инженера.
Практически это означает: уметь давать модели структурированные промпты с контекстом требований; проверять корректность логики шагов и ожидаемых результатов и дорабатывать генерацию так, чтобы тесты были воспроизводимыми и соответствовали стандартам команды.
Осваивать инструменты Cursor, GitHub Copilot, ИИ-функции в IDE, ИИ-модули в тестовых фреймворках и платформах. Еще в 2023 году исследования фокус-групп показывали, что использование GitHub Copilot снижает время на рутинные задачи разработчиков и QA до 55%. Сегодня набирают популярность ИИ-надстройки в Cypress, Playwright, Selenium, которые позволяют автоматически исправлять локаторы или генерировать тест-код. В платформах ACCELQ, Testim, Tricentis и Testsigma ИИ-инструменты уже встроены «по умолчанию» — генерация тестов, self-healing, анализ нестабильности.
Понимать новую зону ответственности — тестирование самих моделей. ИИ глубже внедряется в продукты, и вместе с этим появляется новая задача для команд — проверять не только код, но и поведение самих моделей. Одновременно развивается направление MLOps — практики, которые помогают отслеживать дрейф моделей, проверять данные и вовремя замечать сбои.
QAOps — подход, при котором качество становится встроенной частью DevOps-процессов, а не отдельным этапом в конце разработки. То есть тестирование перестаёт быть «блоком после сборки» и превращается в непрерывный поток проверки качества, встроенный в CI/CD-пайплайн.
Проще говоря,
раньше: Dev → Test → Release
теперь: качество проверяется на каждом шаге, автоматически и постоянно.
Согласно исследованию Mordor Intelligence, DevOps — крупнейший драйвер роста рынка тестирования. Его внедрение увеличивает темпы роста на 3,2% в годовом выражении (CAGR), а эффект от внедрения ожидается в течение 2–4 лет.
При этом компании, которые внедряют quality gates на каждом изменении кода, отмечают ускорение релизного цикла на 40% — плюс, заметный рост метрик удовлетворенности пользователей. Спрос на QAOps особенно высок в финансовой сфере и сфере здравоохранения, где регуляторы тщательно проверяют каждое обновление.
Компании переходят на микросервисные и облачные архитектуры. Это делает систему слишком распределенной, динамичной и изменчивой — без CI/CD + автоматизированных и встроенных QA-процессов (то есть QAOps) обеспечить стабильность, скорость и надёжность невозможно.
Интеграция ИИ позволяет ускорять внедрение QAOps. Как показывают исследования, это помогает справиться со сложностью микросервисов: ИИ автоматически выявляет аномалии и определяет, способен обнаруживать незаметные отклонения от нормы, незаметные традиционными средствами.
Высокие требования к стабильности и скорости релизов. Компании перешли от редких (например, квартальных) выпусков к частым — недельным, ежедневным или даже почасовым развертываниям. Бизнес начинает понимать реальную стоимость дефектов — так, по последним подсчетам Консорциума по качеству информации и программного обеспечения (CISQ), последствия низкого качества ПО в США в этом году стоили бизнесу $2,41 триллиона.
Глобальный рынок тестирования производительности оценивался в 1,52 млрд долларов к концу 2024 года. По прогнозу, к 2033 году он достигнет 3,64 млрд долларов, со среднегодовым темпом роста (CAGR) 10,19% в 2025–2033 гг.
Пользовательские ожидания выросли — любая задержка становится проблемой.
47 % пользователей ожидают, что сайт загрузится за 2 секунды или меньше — это давно принятый в индустрии бенчмарк. По статистике 2025 года, каждая секунда задержки уменьшает конверсию на 7%. Если сайт загружается свыше 3 секунд, 56% пользователей покинут его, а метрика удовлетворенности бизнесом в целом падает на 16%. Порог терпимости пользователей стал очень низким — даже задержки в несколько секунд (или меньше) могут приводить к потере клиентов.
Компании внедрили observability и научились измерять деградации. До 2020–2022 года у большинства компаний не было налаженного логирования, трейсинга, метрик и алертов. Сегодня прозрачность — абсолютный стандарт. Согласно отчету The State of Observability 2025, 70% организаций увеличили бюджеты на observability в этом году, и 75% планируют повысить их снова в следующем.
Performance-инструменты стали значительно дешевле и доступнее. В 2010–2018 нагрузочное тестирование было дорогим: высокие затраты на инфраструктуру, платные решения уровня HP LoadRunner, малая доступность облаков. В последние два года ситуация изменилась радикально: k6, Gatling, Locust, Jmeter стали стандартом и почти бесплатными, а тестирование в облаке позволяют воспроизводить нагрузку за гораздо меньшую стоимость.
Агрессивный рост ИИ-систем увеличил требования к инфраструктуре. ИИ-нагрузки (LLM-инференс, обработка больших данных, рекомендации в реальном времени) значительно тяжелее классических запросов.
Dev + Sec + Ops — подход, в котором безопасность (“Sec”) интегрируется в каждый этап жизненного цикла разработки и поставки ПО. Это расширение подхода DevOps.
Увеличение числа атак и давления на безопасность. Киберугрозы — главный драйвер внедрения DevSecOps в 65% корпораций по всему миру. В целом в 2025 году число атак по всему миру выросло на 44%. Согласно отчету IBM Cost of a Data Breach, средняя мировая стоимость одной утечки данных для организации достигла рекордного значения в $4,88 млн.
Частые релизы, быстрая поставка, CI/CD. В старой модели, когда security-проверки выполнялись в финале разработки, либо безопасность становилась узким местом, либо релизы теряли скорость. DevSecOps ломает это: безопасность становится автоматической, встроенной и непрерывной.
Рост регуляторных и комплаенс-требований, особенно для облачных, финтех, SaaS, enterprise. В разных странах (ЕС, Великобритания, США, Азия) постоянно обновляются регуляции по защите персональных данных. Кроме того, компании переходят на облачные решения, то есть данные и бизнес-логи находятся вне локальных дата-центров. Это увеличивает требования к безопасности: необходимо гарантировать шифрование, контроль доступа, аудиты, соответствие стандартам.
Развитие инструментов: автоматизированные сканеры, IaC-сканинг, API-security, контейнерная безопасность. SAST анализирует код еще до запуска приложения, а DAST — поведение работающего сервиса, IaC-сканеры (Checkov, Terrascan, Trivy) находят риски на этапе планирования инфраструктуры. API-сканеры проверяют авторизацию и токены, rate-limits, уязвимости в передаваемых данных, небезопасные endpoint’ы. Сканеры контейнеров (Trivy, Clair, Anchore) могут обнаружить уязвимые версии пакетов, secrets внутри образов, нарушенные политики безопасности. Эти инструменты сокращают объём ручных задач примерно на 60%.
Подход, при котором автоматизация тестов осуществляется не через ручное написание кода, а с помощью визуальных интерфейсов. Это позволяет снизить порог входа: тестировщику не требуется глубокое знание языков программирования, фреймворков и сложных программных зависимостей.
Enterprise и масштабируемые платформы. ACCELQ — облачная no-code платформа для веб, мобильных и API-тестов, часто фигурирует в Gartner и Forrester, Katalon Platform — одно из самых массовых решений low-code автоматизации.
ИИ-усиленные low-code платформы. Testim (Tricentis) — известен смарт-локаторами, которые адаптируются к изменениям DOM, Testsigma — создание тестов на естественном языке (English-like steps), популярна в SaaS и digital.
Надстройки к RPA и enterprise-экосистемам. UIPath Test Suite — активно применяется в банках и страховании, позволяет нетехническим пользователям составлять сложные сценарии.
Инструменты для мобильного и кросс-браузерного тестирования. Perfecto Scriptless — визуальная автоматизация тестов на реальных устройствах, BrowserStack Test Recorder — запись пользовательских действий с автоматической генерацией тестов.
Встроенные low-code слои над популярными фреймворками. Selenium IDE — классический record-and-playback, Playwright Codegen / Cypress Recorder — генерация тестов на основе записанных действий.
Популярность приложений с частыми изменениями интерфейса. Еще в 2023 году статистика была такой: 9% команд вносят изменения реже раза в месяц, 40% — от одного раза в неделю до нескольких раз в день. Чем чаще релизы — тем чаще изменяются пользовательские сценарии, поток взаимодействий и порядок элементов. Это создаёт растущую нагрузку на регрессию и делает традиционную кодовую автоматизацию более дорогой и трудоемкой.
Дефицит разработчиков и давление на time-to-market. В опросе Reveal 2023 более трети компаний (37,5%) признавали, что испытывают сложности с наймом разработчиков, а 76,8% уже тогда использовали low-code/no-code-подходы, чтобы компенсировать нехватку квалифицированных кадров и экономить деньги.Нехватка кадров бьет и по тестированию: не хватает автоматизаторов, релизы становятся чаще, регрессия — тяжелее. Внедрение low-code/no-code платформ уже увеличило участие нетехнических специалистов в тестировании на 45% — за счет упрощения инструментов и снижения технического порога.
Тестирование больше не ограничивается поиском дефектов или написанием автотестов. В условиях стремительной цифровой трансформации QA становится стратегической функцией, напрямую влияющей на скорость бизнеса, стабильность продукта и доверие пользователей.
ИИ не заменит тестировщика, но сформирует нового — гибридного специалиста, который умеет управлять ИИ-агентами, формулировать точные промпты, верифицировать результаты и фокусироваться на исследовательском тестировании и сложных сценариях.
QAOps и DevSecOps делают качество встроенным свойством каждого релиза, а не финальной проверкой. Это требует от QA-команд глубокого понимания архитектуры, observability и принципов безопасной разработки. А low-code и no-code подходы — не «упрощение», а демократизация автоматизации, позволяющая вовлекать в процесс тестирования аналитиков, продукт-менеджеров и даже заказчиков.
Что ждет нас в ближайшие 12–18 месяцев?
Главный вывод прост: будущее QA — не за теми, кто пишет больше тестов, а за теми, кто делает продукт надежнее, быстрее и безопаснее через каждое свое действие. Команды, которые начнут развиваться в этом направлении уже сегодня, получат решающее преимущество завтра.
Журнал зарегистрирован в Министерстве Юстиции Азербайджанской Республики (№2196 - 10.04.2007). Редакция журнала не несет ответственности за содержание рекламных материалов и баннеров. При использовании материалов ссылка на сайт www.infocity.az обязательна.
ISSN 2218-7782
Пишите нам: [email protected]
© 2007-2026 «InfoCity»
