Что такое валидация данных в 1с
Участникам рынка фармацевтической продукции предлагается рассмотреть предложение по валидации информационной системы 1С или отдельных ее компонентов.
Обсудить проект
Оставьте свои данные, и мы свяжется с вами в ближайшее время
*Ваши данные не будут переданы третьим лицам или использованы в спам-рассылках
Решения для бизнеса
- Создается описание инфраструктуры (оборудования и баз данных)
- Проверяется соответствие рабочей инфраструктуры ранее выработанной технической спецификации
- Детально описываются различные сценарии тестирования
- Проверяется функциональность системы
- Соберет ваши требования к информационной системе и тип информационной системы
- Согласует с вами план валидации
- Сформирует функциональную спецификацию по блокам
- Проанализирует функциональные риски
Стоимость: Валидация информационной системы 1С
- «Матрица прослеживаемости (TM)». Составление функциональной оценки риска
- «План тестирования». Определение стратегии тестирования системы по каждой функции
- «Протокол квалификации эксплуатации (OQ)». Тестирование функционала по каждой функции со скриншотами
- «Протокол квалификации монтажа (IQ)». Проверка соответствует ли рабочая инфраструктура технической спецификации
- «Квалификация эксплуатационных свойств (PQ)»
- «URS спецификация требований». Определение потребностей пользователя, типа информационной системы
- «Функциональная спецификация (FS)». Требования URS, дополненные техническими требованиями к системе
- «Матрица прослеживаемости (TM)». Составление функциональной оценки риска
- «План тестирования». Определение стратегии тестирования системы по каждой функции
- «Протокол квалификации эксплуатации (OQ)». Тестирование функционала по каждой функции со скриншотами
- «Протокол квалификации монтажа (IQ)». Проверка соответствует ли рабочая инфраструктура технической спецификации
- «Квалификация эксплуатационных свойств (PQ)»
Документация
- План валидации
- Спецификация требований пользователя (URS)
- Функциональная спецификация (FS)
- Техническая спецификация (TS)
- Протокол квалификации монтажа (IQ)
- Протокол квалификации эксплуатации (OQ)
Реализация проекта
- Проверяется описание и разработка системы, а также ее инфраструктура в тестовой среде
- Производится приемочное тестирование
- Инфраструктура проверяется на рабочем сервере
- Формируется отчет по валидации (на стороне заказчика)
Мы выполняем всю работу по подготовке документации. Возможно привлечение ваших штатных сотрудников. В таком случае затраты на реализацию проекта будут снижены.
Хотите обсудить проект или купить продукт: валидация информационной системы 1С? Бесплатная консультация эксперта.
АйТи План – ваш надежный партнер
в 1С-проектах Сотрудничество с АйТи План – гарантия выполнения проекта точно в срок
и достижения заявленного результата.
в сфере автоматизации бизнеса на базе решений 1С
компании «1С». Имеем статус «1С-Франчайзи»
внутри команды. Мощный внутренний контроль
на небольшие этапы, на выходе каждого из которых вы получаете готовое решение
Часто задаваемые вопросы
Что такое валидация и зачем она нужна?
Валидация – это процесс документированного подтверждения, что производственный процесс, аналитические методики и оборудование соответствуют действующим принципам GMP, выполняют свое функциональное назначение, т.е. их использование действительно дает ожидаемые результаты. Руководящий принцип GMP состоит в том, что качество закладывается в процесс изготовления продукции, а не только проходит проверку в готовом продукте. Благодаря валидации обеспечивается контроль как за состоянием технологических систем, оборудованием и процессов, так и за порядком проведения испытаний, что позволяет выпускать неизменно качественную продукцию.
Когда необходима валидация?
Валидация необходима при:
• внедрении новых средств производства, контроля качества, систем обеспечения производства;
• внедрении новых лекарственных средств;
• изменении в средствах производства, системах обеспечения, технологии, методиках;
• периодической проверке функционирования.
Какие документы оформляются для валидации?
• «URS спецификация требований» - это определение потребности пользователя, типа информационной системы.
• «Функциональная спецификация (FS)» - это требования URS, дополненные техническими требованиями к системе в соответствии с GMP и GAMP 5.
• «Матрица прослеживаемости TM» - это составление функциональной оценки риска и матрица прослеживаемости между требованием, потенциальным риском, и мер по управлению рисками. В этом документе описываются все возможные риски по программному обеспечению, а также пути снижения рисков.
• «План тестирования». Определение стратегии тестирования системы по каждой функции.
• «Протокол квалификации монтажа (IQ)». Проверка соответствует ли рабочая инфраструктура технической спецификации.
• «Протокол квалификации эксплуатации (OQ)» Тестирование функционала по каждой функции. Документ снабжен большим количеством снимков по каждой операции.
• «Квалификация эксплуатационных свойств (PQ)». Документальное подтверждение того, что помещения, системы и оборудование при совместном использовании работают эффективно и с воспроизводимыми показателями.
• «Отчет о валидации» - описываются результаты непосредственно произведенных валидационных испытаний, вычислений и выполненных расчетов, формулируются выводы и рекомендации.
Какие процессы в компании подвергаются валидации?
В соответствии с требованиями GMP валидации подвергаются:
• технологический процесс (в т. ч. отдельные, в первую очередь критические, влияющие на качество ЛС стадии/операции);
• методики очистки (оборудования, помещений, материальных линий и пр.);
• методики контроля полноты очистки;
• аналитические методики контроля качества, методики контроля микробиологической чистоты/стерильности ЛС (которые не описаны в Фармакопеях или существенно отличаются от фармакопейных);
• компьютеризированные системы.
Системы, управляющие факторами, не влияющими на качество продукта, безопасность пациента и сохранность данных, — то есть на соответствие производства требованиям GMP — не нуждаются в проведении валидации. Так, системы, управляющие финансами (начисление зарплат), не влияют на соответствие упомянутым стандартам и не нуждаются в валидации.
Какие требования к проведению валидации компьютеризированных систем?
В зависимости от того, к какой из категорий относится программный продукт, необходимо выбирать этапы валидации. В соответствии с GAMP компьютеризированные системы подразделяются на 5 категорий:
• системное программное обеспечение (ПО);
• микропрограмма (ПО в аппаратных устройствах);
• ПО, готовое для использования;
• конфигурируемое ПО;
• самостоятельно разработанное специальное ПО.
Выбор или создание ПО осуществляется на основе потребностей ее будущих пользователей. Базовые характеристиками URS являются:
• трассируемость (прослеживаемость взаимосвязи между всеми процессами в системе);
• соблюдение требований, обеспечивающих качество, безопасность;
• интерфейс (способность взаимодействовать, обмениваться данными с другими системами);
• материальная база (серверы, принтеры, ПО и т.д.).
• необходимость предвидеть возможность для дальнейшего развития системы.
ПО должно быть защищено от любого вторжения, которое может вызвать искажение результатов. Одним из способов защиты ПО или компьютеров/систем является доступ с помощью пароля. Он также должен быть защищен от любых внешних вмешательств, которые могут изменить данные, и повлиять на окончательные результаты.
Прослеживаемость данных должна быть обеспечена от исходных данных к результатам. Если часть отслеживаемых параметров доступна только в электронном виде, то должен быть реализован процесс резервного копирования для обеспечения восстановления системы после любых неполадок. Частота резервного копирования зависит от критичности данных.
В заметке «Можно ли делить на 0,01 ?» на сайте тестировщиков я написал, что при тестировании нужно проверять согласованность валидаторов входных данных с логикой обработки этих данных приложением. Но из комментариев к этой заметке я понял, что для понимания того, как надо тестировать валидацию данных, надо понимать, как она должна работать, что можно считать правильным, а что нет. Поэтому я написал об этом отдельную статью. В ней рассматривается три вопроса: 1) зачем вообще нужна валидация данных, и 2) где и когда может выполняться валидация данных, 3) какие бывают разновидности проверок. Ну и конечно продемонстрировано, как всё это выглядит на живых примерах. А может быть мои рассуждения окажутся интересны не только тестировщикам, но и разработчикам.
Зачем нужна валидация данных?
- Невозможность восстановиться после сбоя. Не всегда программа способна «вернуть всё назад». Возможно, в процессе работы программа выполнила какие-то необратимые действия — удалила файл, отправила данные по сети, напечатала что-то на принтер, запустила резец станка и он частично произвёл обработку заготовки детали. Но даже если восстановление в принципе возможно, алгоритм восстановления может тоже содержать ошибки, и это иногда приводит к совсем печальным последствиям.
- Дополнительная нагрузка на систему. Восстановление после сбоя — это лишняя работа. Вся работа, которая была выполнена до момента сбоя — тоже лишняя. А это означает дополнительную нагрузку на систему, которой можно избежать, если заранее проверить данные. С другой стороны, валидация — это тоже дополнительная нагрузка, причём восстановление приходится делать лишь изредка, а проверку надо выполнять каждый раз, так что ещё неизвестно, что выгоднее.
- Инъекции не вызывают сбоев. Один из основных способов эксплуатации уязвимостей в программах заключается в том, чтобы «обмануть» валидаторы, то есть передать данные, которые валидатор признаёт корректными, но при этом они интерпретируются непредусмотренным образом, так что злоумышленник может получить несанкционированный доступ к данным или некоторым возможностям программы, либо способен разрушить данные или программу. Если валидации нет вообще, задача злоумышленника максимально упрощается.
- Сложность идентификации причины проблемы. Если исключение вылетело откуда-то из глубины программы, определить причины его возникновения не так-то просто. И даже если это возможно, может оказаться нелегко объяснить пользователю, что сбой вызван данными, которые он ввёл некоторое время назад в каком-то совершенно другом месте программы. А если проверка выполнена немедленно после ввода данных, никаких сложностей с идентификацией источника проблемы не возникает.
Где и когда выполнять валидацию данных?
Как уже было сказано выше, с точки зрения уменьшения нагрузки лучше всего вообще не выполнять валидацию данных.
Но если всё-таки проверка нужна, логика подсказывает, что удобно проверять данные в том месте, где они попадают в программу из внешнего мира. После такой проверки можно быть уверенным, что в программу попадают правильные данные и в дальнейшем они могут использоваться без дополнительных проверок.Это может быть пользовательский интерфейс, через который человек вводит данные. Это может быть файл, содержащий настройки программы или данные, которые программа должна обработать. Это может быть база данных, в которую информация может попадать из других программ. Это может быть сетевой протокол обмена данными с другими программами. Наконец, это может быть программный интерфейс, который использует другая программа, вызывая некоторые функции/процедуры и передавая в них параметры.
-
Для валидации требуется доступ к недоступной части состояния системы. Это особенно характерно для проверки данных, вводимых человеком через графический интерфейс пользователя. Современные приложения часто построены с использованием многоуровневой архитектуры, которая предполагает, что реализация пользовательского интерфейса выделена в презентационный слой, а для проверки требуется доступ к другим слоям, вплоть до слоя базы данных.
Как выполнять валидацию данных?
- Посимвольная проверка. Как правило такие проверки выполняются в пользовательском интерфейсе, по мере ввода данных. Но не только. Например, лексический анализатор компилятора тоже выявляет недопустимые символы непосредственно в процессе чтения компилируемого файла. Поэтому такие проверки можно условно назвать «лексическими».
- Проверка отдельных значений. Для пользовательского интерфейса это проверка значения в отдельном поле, причём выполняться она может как по мере ввода (проверяется то неполное значение, которое введено к настоящему моменту), так и после завершения ввода, когда поле теряет фокус. Для программного интерфейса (API) это проверка одного из параметров, переданных в вызываемую процедуру. Для данных, получаемых из файла, это проверка какого-то прочитанного фрагмента файла. Такие проверки, опять-таки по аналогии с компиляторной терминологией, можно назвать «синтаксическими».
- Совокупность входных значений. Можно предположить, что в программу сначала передаются какие-то данные, после чего подаётся некоторый сигнал, который инициирует их обработку. Например, пользователь ввёл данные в форму или в несколько форм (в так называемом «визарде») и наконец нажал кнопку «OK». В этот момент можно выполнить так называемые «семантические» проверки, нацеленные на валидацию не только отдельных значений, но и взаимосвязей между ними, взаимных ограничений.
Какой способ валидации следует применять на практике в том или ином случае? Чаще всего одним способом ограничиться не удаётся, да и не нужно. Валидацию данных можно и нужно выполнять в несколько этапов, усложняя проверки.
Сначала, по мере ввода, следим за тем, чтобы данные не содержали недопустимых символов. Например, для числового поля пользователю может быть запрещён ввод нецифровых символов.
После того, как ввод завершён, можно проверить всё значение целиком. Для введённого числа могут быть какие-то ограничения, например, оно не должно превышать определённого максимального допустимого значения. Если наше числовое поле представляет собой возраст, оно должно находиться в пределах от 0 до, скажем, 120.
Когда заполнены все поля, можно проверить, согласованы ли введённые значения друг с другом. Например, если в форме кроме поля для указания возраста есть поле для ввода номера паспорта, приложение может проверить, что при заполнении номера паспорта возраст должен быть не менее 14 лет.
Наконец, если всё введено корректно, можно попытаться начать обработку, выполняя проверки по ходу дела, а также в самом конце, и если что-то пошло не так, выполнить откат к исходному состоянию.
Тестирование валидаторов
Завершим статью демонстрацией различных видов валидаторов, а также некоторыми рекомендациями относительно того, как при тестировании проверять правильность их работы.
Однако, проявив смекалку, можно обойти эту валидацию вводимых символов: через буфер обмена удаётся вставить в это поле отрицательное число, несмотря на то, что минус является недопустимым символом:
Впрочем, это не приводит к негативным последствиям, потому что на следующем уровне стоит ещё одна проверка, которая срабатывает при нажатии кнопки OK:
Есть и другие ограничения для этого поля, которые тоже проверяются после нажатия кнопки OK:
Ну и, наконец, в заметке «Почему не хватает памяти, чтобы уменьшить размеры рисунка?» описана ошибка, связанная с тем, что в этом графическом редакторе отсутствует корректная обработка сбоев и откат транзакции при слишком сильном увеличении размера рисунка.
Тестировщику необходимо все эти ситуации отрабатывать. Во-первых, нужно проверять валидацию на всех уровнях. Во-вторых, нужно проверять согласованность валидаторов на разных уровнях. В-третьих, надо искать пути обхода валидаторов, пытаясь добраться до следующего уровня без предварительных проверок.
Заключение
Большая часть этой статьи посвящена не способам тестирования валидаторов, а описанию их устройства. Почему? Потому что врага надо знать в лицо. Чтобы найти дефект валидации данных, надо понимать, где искать и на что обращать внимание.
Привет, Хабр! В преддверии старта курса "Архитектор сетей" предлагаем прочитать перевод полезной статьи.
Оптимизация модели данных и удаление повторений — это, конечно, здорово, но каким образом мы можем убедиться, что работаем с валидной моделью данных?
На этот вопрос легко ответить в рамках традиционной реализации IPAM/CMDB с использованием внутренней базы данных и пользовательской логики обработки данных, предлагающей REST API, графический интерфейс или и то, и другое. Пользовательская логика обработки данных проверяет данные перед их вводом в базу данных, и, таким образом мы получаем гарантию того, что база данных содержит синтаксически и семантически допустимые данные.
В более простом решении, использующем текстовые файлы для хранения сетевой модели данных (также известной как источник истины или source-of-truth), сложно выполнить тщательную проверку каждой транзакции, тем более, если для изменения этих файлов вы используете текстовый редактор. В этих случаях вам нужно писать собственный конвейер валидации, используя инструменты, которые проверяют:
синтаксис текстового файла;
соответствие схеме модели данных;
Используя нашу последнюю модель данных с per-link префиксами, которые хранятся как куча Ansible host_vars файлов и network.yml файл, конвейер валидации должен проверить что:
Все файлы соответствуют синтаксису YAML (чтобы сделать это, вы можете использовать такие инструменты как yamllint );
Факты о хостах содержат значения hostname и bgp_as для каждого хоста;
Сетевая модель данных содержит значение links , которое представляет из себя массив core и edge ссылок;
Core ссылки содержат prefix и как минимум два других значения;
Edge ссылки содержат одно значение, которое является словарем (или объектом, если вы предпочитаете терминологию JSON) с одним значением.
Для выполнения этих тестов вы можете написать небольшую программу на любом языке программирования или же использовать языки моделирования данных (также называемые схемами), такие как YANG, JSON Schema или XML Schema, которые наложат большинство необходимых проверочных ограничений. Поскольку файлы YAML легко преобразовать в JSON, мы будем использовать jsonschema .
Зачастую проверить ссылочную целостность с помощью языка моделирования данных бывает сложно. Для этого вам, возможно, придется написать свое собственное программное решение, но, по крайней мере, вы можете спихнуть скучную рутину проверки структур и форматов данных на стороннее решение.
Валидация данных хоста
Первым этапом в нашей логике валидации модели данных будет проверка фактов хоста Ansible. Эти факты часто расползаются по нескольким файлам и каталогам или генерируются «на лету» с помощью внешнего скрипта или плагина Ansible. Таким образом, лучший способ получить их — передать задачу программе ansible-inventory , которая создает JSON структуру данных в соответствии с требованиями внешнего инвентарного скрипта (external inventory script).
Из полученной JSON структуры данных нам нужно извлечь только переменные хоста, и jq идеально подходит для этой работы:
Если мы хотим использовать утилиту командной строки jsonschema , нам необходимо сохранить результаты в текстовом файле, а затем вызвать утилиту jsonschema с именем текстового файла и файла JSON Schema, в соответствии с которым следует проверить данные.
Валидация сетевой модели данных
Для проверки network.yml файла мы будем использовать аналогичный подход:
Convert YAML file into JSON format with yq
Преобразуем YAML файл в формат JSON с помощью yq
Run jsonschema on the resulting JSON file
Запустим jsonschema на полученном JSON файле
Как упоминалось выше, JSON Schema позволяет нам проверять грамматику модели данных, а ссылочную целостность — нет. Например:
Мы не можем проверить, валидны ли имена хостов, указанные для core или edge ссылок.
Хотя мы можем проверить формат имени интерфейса, у нас нет средств, позволяющих проверить, обладают ли устройства интерфейсами, которые мы хотим использовать, без подключения к сетевым устройствам или извлечения данных из системы управления сетью.
Пару слов о JSON Schema
Языки моделирования данных не для слабонервных, и JSON Schema не исключение. Замысловатая подача спецификации тоже не особо облегчает жизнь (мне было интереснее читать стандарты ISO или IEEE). К счастью, онлайн-книга Разбираемся с JSON Schema довольно хорошо объясняет все тонкости.
Просто чтобы вы прочувствовали, что такое JSON Schema: вот документ JSON, описывающий ожидаемую структуру данных переменных хоста, полученный из инвентаря Ansible:
Вот что можно сказать об этой схеме:
Она описывает инвентарные данные Ansible (Ansible inventory data);
Она содержит определения дополнительных схем (см. ниже).
Элемент верхнего уровня — это объект (словарь) с некоторыми свойствами (мы знаем, что это инвентарные имена хостов), и каждое свойство должно соответствовать схеме router
Минимальное количество свойств — одно (хотя бы один хост в файле инвентаризации).
Определение схемы router находится в свойстве definitions :
Согласно этой схеме роутер (если быть точнее, факты хоста Ansible, описывающие роутер) — это объект со следующими свойствами:
Числовым свойством bgpas , которое должно быть от 1 до 65535;
Строковым свойством hostname
Оба свойства являются обязательными, и в объекте не должно быть других свойств.
Закатываем рукава
JSON схемы хоста и сети, а также исходный код скрипта проверки доступны на GitHub. Не стесняйтесь клонировать репозиторий, менять host_vars файлы или сетевую модель данных и запускать скрипт проверки в своих целях.
Вам также может захотеться исследовать JSON Schema побольше, в частности:
выяснить, что делает JSON схема network ;
добавить необязательное свойство description в модель данных роутера;
скорректировать валидацию свойства bgp_as , чтобы разрешить 4-байтовые AS номера в точечной нотации.
Вам понадобятся следующие инструменты:
Больше о валидации данных
Мы рассматриваем валидацию данных и конвейеры CI/CD более подробно в части Validation, Error Handling and Unit Tests нашего онлайн-курса Building Network Automation Solutions.
Дополнительная информация
Чтобы узнать больше об использовании моделей данных в решениях для автоматизации сети, ознакомьтесь с модулем 3 нашего онлайн-курса Building Network Automation Solutions.
Далее в программе
Data Model Hierarchy
Иерархия моделей данных
Подробнее о курсе "Архитектор сетей". Посмотреть запись открытого урока на тему "Overlay. Что это такое и зачем необходимо" можно здесь.
Очень часто путают два понятия валидация и верификация. Кроме того, часто путают валидацию требований к системе с валидацией самой системы. Я предлагаю разобраться в этом вопросе.
В статье «Моделирование объекта как целого и как композиции» я рассмотрел два подхода к моделированию объекта: как целого и как конструкции. В текущей статье нам это деление понадобится.
Пусть у нас есть проектируемый функциональный объект. Пусть этот объект рассматривается нами как часть конструкции другого функционального Объекта. Пусть есть описание конструкции Объекта, такое, что в нем присутствует описание объекта. В таком описании объект имеет описание как целого, то есть, описаны его интерфейсы взаимодействия с другими объектами в рамках конструкции Объекта. Пусть дано описание объекта как конструкции. Пусть есть информационный объект, содержащий требования к оформлению описания объекта как конструкции. Пусть есть свод знаний, который содержит правила вывода, на основании которых из описания объекта как целого получается описание объекта как конструкции. Свод знаний – это то, чему учат конструкторов в институтах – много, очень много знаний. Они позволяют на основе знанию об объекте спроектировать его конструкцию.
Итак, можно начинать. Мы можем утверждать, что если правильно описан объект как целое, если свод знаний верен, и если правила вывода были соблюдены, то полученное описание конструкции объекта, будет верным. То есть, на основе этого описания будет построен функциональный объект, соответствующий реальным условиям эксплуатации. Какие могут возникнуть риски:
1. Использование неправильных знаний об Объекте. Модель Объекта в головах у людей может не соответствовать реальности. Не знали реальной опасности землетрясений, например. Соответственно, могут быть неправильно сформулированы требования к объекту.
2. Неполная запись знаний об Объекте – что-то пропущено, сделаны ошибки. Например, знали о ветрах, но забыли упомянуть. Это может привести к недостаточно полному описанию требований к объекту.
3. Неверный свод знаний. Нас учили приоритету массы над остальными параметрами, а оказалось, что надо было наращивать скорость.
4. Неправильное применение правил вывода к описанию объекта. Логические ошибки, что-то пропущено в требованиях к конструкции объекта, нарушена трассировка требований.
5. Неполная запись полученных выводов о конструкции системы. Все учли, все рассчитали, но забыли написать.
6. Созданная система не соответствует описанию.
Понятно, что все артефакты проекта появляются, как правило, в завершенном своем виде только к концу проекта и то не всегда. Но, если предположить, что разработка водопадная, то риски такие, как я описал. Проверка каждого риска – это определенная операция, которой можно дать название. Если кому интересно, можно попытаться придумать и озвучить эти термины.
Что такое верификация? По-русски, верификация – это проверка на соответствие правилам. Правила оформляются в виде документа. То есть, должен быть документ с требованиями к документации. Если документация соответствует требованиям этого документа, то она прошла верификацию.
Что есть валидация? По-русски валидация – это проверка правильности выводов. То есть, должен быть свод знаний, в котором описано, как получить описание конструкции на основе данных об объекте. Проверка правильности применения этих выводов – есть валидация. Валидация — это в том числе проверка описания на непротиворечивость, полноту и понятность.
Часто валидацию требований путают с валидацией продукта, построенного на основе этих требований. Так делать не стоит.
Наличие ошибок в коде страницы сайта всегда влечет за собой негативные последствия – от ухудшения позиций в ранжировании до жалоб со стороны пользователей. Ошибки валидации могут наблюдаться как на главной, так и на иных веб-страницах, их наличие свидетельствует о том, что ресурс является невалидным. Некоторые проблемы замечают даже неподготовленные пользователи, другие невозможно обнаружить без предварительного аудита, анализа. О том, что такое ошибки валидации и как их обнаружить, мы сейчас расскажем.
Ошибка валидации, что это такое?
Для написания страниц используется HTML – стандартизированный язык разметки, применяемый в веб-разработке. HTML, как любой другой язык, имеет специфические особенности синтаксиса, грамматики и т. д. Если во время написания кода правила не учитываются, то после запуска сайта будут появляться различные виды проблем. Если HTML-код ресурса не соответствует стандарту W3C, то он является невалидным, о чем мы писали выше.
Почему ошибки валидации сайта оказывают влияние на ранжирование, восприятие?
Наличие погрешностей в коде – проблема, с которой необходимо бороться сразу после обнаружения. Поисковые системы «читают» HTML-код, если он некорректный, то процесс индексации и ранжирования может быть затруднен. Поисковые роботы должны понимать, каким является ресурс, что он предлагает, какие запросы использует. Особо критичны такие ситуации для ресурсов, имеющих большое количество веб-страниц.
Как проверить ошибки валидации?
Для этой работы используется либо технический аудит сайта, либо валидаторы, которые ищут проблемы автоматически. Одним из самых популярных является сервис The W3C Markup Validation Service, выполняющий сканирование с оглядкой на World Wide Web Consortium (W3C). Рассматриваемый валидатор предлагает три способа, с помощью которых можно осуществить проверку сайта:
- ввод URL-адреса страниц, которые необходимо просканировать;
- загрузка файла страницы;
- ввод части HTML-кода, нуждающегося в проверке.
Существуют другие сервисы, позволяющие выполнить проверку валидности кода:
Плагины для браузеров, которые помогут найти ошибки в коде
Решить рассматриваемую задачу можно с помощью плагинов, адаптированных под конкретный браузер. Можно использовать следующие инструменты (бесплатные):
- HTML Validator для браузера Firefox;
- HTML Validator for Chrome;
- Validate HTML для Firefox.
После проверки нужно решить, будете ли вы устранять выявленные ошибки. Многие эксперты акцентируют внимание на том, что поисковые системы сегодня уделяют больше внимания качеству внешней/внутренней оптимизации, контенту, другим характеристикам. Однако валидность нельзя оставлять без внимания, ведь если даже обнаруженные проблемы не будут мешать поисковым ботам, то они точно начнут раздражать посетителей сайта.
- частичная индексация;
- медленная загрузка;
- баги, возникающие во время непосредственной коммуникации пользователя с ресурсом.
Технический и SEO-аудит
Выявление ошибок – первый шаг, ведь их еще нужно будет устранить. При наличии большого пула проблем целесообразно заказать профессиональный аудит сайта. Он поможет найти разные виды ошибок, повысит привлекательность ресурса для поисковых ботов, обычных пользователей: скорость загрузки страниц, верстка, переспам, другое.
В заключение
На всех сайтах наблюдаются ошибки валидации – их невозможно искоренить полностью, но и оставлять без внимания не стоит. Например, если провести проверку сайтов Google или «Яндекс», то можно увидеть ошибки, однако это не означает, что стоит вздохнуть спокойно и закрыть глаза на происходящее. Владелец сайта должен ставить во главу угла комплексное развитие, при таком подходе ресурс будет наполняться, обновляться и «лечиться» своевременно. Если проблем мало, то можно попробовать устранить их своими силами или с помощью привлечения стороннего частного специалиста. В остальных случаях лучше заказать услугу у проверенного подрядчика.
Читайте также: