Kvalita je proces. Ne sprint na konci.
AI testujeme jako systém: přesnost, robustnost, bezpečnost, regresní chování.
Monitoring říká, ŽE je problém. Observability říká PROČ.
Observability je schopnost vidět, co se v systému děje — a proč. Z logů, metrik a trasování.
orders trvá 8s kvůli missing indexu po posledním migration."
QA tým proklikává před každým releasem. Release trvá dny. Regrese se odhalí v produkci.
Když spadne, hledáme hodiny. Logujeme, ale nevíme co hledat. Incident = panika.
Model běží, ale nevíme jestli degraduje. Žádné metriky přesnosti, žádný drift detection.
Incident → hledání viníka místo příčiny. Stejné chyby se opakují, tým se bojí deployovat.
Unit, integration, e2e testy. CI pipeline, která běží při každém commitu. Automatizovaná regrese místo manuálního proklikávání.
Load testing, stress testing, capacity planning. Víte, kolik systém unese, dřív než to zjistí vaši uživatelé.
Logs, metrics, traces — propojené. OpenTelemetry, Grafana, ELK. Vidíte, co se děje v systému a proč.
Runbooky, eskalační matice, blameless post-mortems. Incidenty řešíte rychle a systémově, ne v panice.
Přesnost, robustnost, bezpečnost, drift detection. Automatizované eval pipeline pro AI systémy v CI/CD.
Definition of done, release criteria, automated checks. Žádný deploy neprojde bez splnění kvalitativních podmínek.
Kvalitu neřešíme jako jednorázový projekt. Budujeme ji jako kontinuální proces — od auditu přes implementaci po provozní učení.
Kde jsme dnes? Audit testů, observability, incident procesů. Gap analýza a prioritizace.
Co testovat, jak, čím. Výběr nástrojů, definice quality metrik a SLO/SLI.
Test automation, observability stack, runbooky. Hands-on delivery, ne jen powerpoint.
Quality gates v pipeline. Testy a checks běží automaticky — deploy se zastaví, pokud nesplní kritéria.
Continuous testing, incident learning, pravidelné review. Kvalita se zlepšuje s každým sprintem.
% kódu pod automatickými testy
% deployů bez rollbacku
Mean time to detect — minuty, ne hodiny
Mean time to recovery
Precision, recall, safety — trending over time
Začněte tam, kde to nejvíc bolí. Identifikujte kritické business flows a napište pro ně e2e testy. Pak přidejte integrační testy pro API a postupně rozšiřujte. Nemusíte mít 100% coverage od prvního dne — důležitější je mít testy, kterým důvěřujete.
Počáteční investice do automation je vyšší, ale ROI se typicky vrátí za 3–6 měsíců. Manuální QA tým, který proklikává regresní testy před každým releasem, stojí víc než udržovaná automatizovaná sada — a je pomalejší a méně spolehlivý.
Monitoring říká ŽE je problém (alert: API response time > 5s). Observability říká PROČ (konkrétní DB query na tabulce orders trvá 8s kvůli missing indexu po posledním migration). Observability kombinuje logy, metriky a traces do korelovaného pohledu na celý systém.
AI testujeme jako systém: měříme přesnost (precision/recall), robustnost (jak reaguje na edge cases), bezpečnost (prompt injection, toxický output) a regresní chování (drift detection). Používáme evaluační frameworky jako LangSmith a Ragas s automatizovanými eval pipeline v CI/CD.
Ne nutně dedikovaný tým, ale SRE principy ano. Error budgets, SLI/SLO, blameless post-mortems a incident response procesy by měl mít každý tým, který provozuje software v produkci. Pomůžeme vám tyto principy zavést bez nutnosti budovat celé SRE oddělení.
Blameless post-mortem se zaměřuje na systémové příčiny, ne na lidi. Struktura: timeline incidentu, root cause analysis, contributing factors, action items s vlastníky a deadliny. Cíl je zlepšit systém tak, aby se stejný incident nemohl opakovat — ne najít viníka.
Kombinací metrik: test coverage, deployment confidence (% deployů bez rollbacku), MTTD (mean time to detect), MTTR (mean time to recovery) a pro AI systémy eval score (precision, recall, safety). Důležitý je trend — ne absolutní číslo.
Kompletní spektrum — unit testy, integrační testy, E2E automatizaci, performance a load testing, security testing, chaos engineering a AI evaluace. Vše přizpůsobujeme riziku a kontextu projektu.
Pracujeme s Grafana stackem (Prometheus, Loki, Tempo), ELK/OpenSearch, Datadog, Azure Monitor a OpenTelemetry. Volbu řídí existující stack a požadavky na retenci a alerting.
Základní monitoring s alertingem nasadíme za 2–4 týdny. Plný observability stack včetně distributed tracing a custom dashboardů typicky za 6–8 týdnů.
AI evaluace systematicky měří kvalitu AI výstupů — přesnost, relevanci, bezpečnost. Pomáhá detekovat regresi při aktualizaci modelů a zajišťuje konzistentní kvalitu v produkci.
Začínáme risk-based analýzou, identifikujeme kritické cesty a budujeme safety net z integračních a E2E testů. Postupně přidáváme unit testy při refaktoringu. Neblokujeme delivery.
Záleží na rozsahu. Pilotní automatizace pro kritický flow začíná od stovek tisíc Kč. Kompletní test strategie a implementace se pohybuje v řádu jednotek milionů. ROI je typicky pod 6 měsíců.
Ozvěte se nám. Uděláme quality assessment, navrhneme strategii a pomůžeme vám vybudovat kvalitu jako kontinuální proces.
Kontaktujte nás