speaker-photo

Viktoriia Manukiantc

Capgemini
Managing QA Architect z ponad 15 letnim doświadczeniem w sektorach telekomunikacyjnym, sztucznej inteligencji i bankowości. Viktoriia pracowała na wszystkich etapach cyklu życia oprogramowania (Software Development Life Cycle), kierując zespołami QA oraz developerskimi. Jej systemowe podejście jest wzmacniane praktycznym doświadczeniem w monitorowaniu i analizie danych, w tym tworzeniu dashboardów przy użyciu KQL do monitorowania systemów i analizy trendów wydajności, a także dzieleniu się tą wiedzą podczas sesji szkoleniowych dla inżynierów QA. Viktoriia podchodzi do zapewniania jakości (Quality Assurance) z wielu perspektyw, koncentrując się na budowaniu odpornych systemów, pomaganiu zespołom w usprawnianiu procesów oraz podejmowaniu decyzji opartych na danych. Jest zaangażowana w wspieranie zespołów w osiąganiu wymaganych standardów jakości poprzez wprowadzanie usprawnień wynikających z rozwijających się praktyk oraz wspieranie transformacji DevTestOps.
Warsztat 3

Poniedziałek 5 października

From Logs to Insights: KQL for Test Engineers

Warsztat będzie prowadzony w języku angielskim, jednak Prowadząca komunikuje się w języku polskim i w razie wystąpienia jakichkolwiek barier językowych będzie mogła rozmawiać z uczestnikami w języku polskim. Opis warsztatu: As testers, we often feel that something is wrong in the system but don’t have enough evidence to prove it. Logs, HTTP requests, status codes and response times contain valuable information — if we know how to explore them. In this hands-on workshop, you will learn how to use Kusto Query Language (KQL) to analyze data in Azure environment, investigate failures, and understand application behavior. You will practice writing simple queries to filter data, find errors, calculate failure rates, performance metrics and visualize results with charts. No deep Azure knowledge is required. This session is designed for engineers who want to make data-driven decisions and better investigate issues using real system data. Main takeaways: - Intro: telemetry vs. monitoring vs. observability, and how it supports QA activities. - Use Kusto Query Language (KQL) to query and analyze logs. - Investigate failures and errors by analyzing HTTP status codes, failed requests and source IP activity, etc. - Analyze performance trends using time-based queries and metrics such as average, P90, and P95 response times. - Visualize and interpret log data with charts to support test analysis and reporting. - Leave with set of KQL queries that can be reused/adapted for your projects. Level: Middle QA/Dev/Ops