GlobalLogic InteliQ

Identificira ključne izazove i područja visokog rizika u ranoj fazi, u okviru regresijskog testiranja, pomoću vrlo učinkovite prioretizacije testnih slučajeva

Pregled

GlobalLogic InteliQ akcelerator primjenjuje pristup strojnog učenja na regresijsko testiranje kako bi učinkovitije odredio prioritete testnih slučajeva i ranije identificirao ključna pitanja i područja visokog rizika. Rješenje također pomaže testnim inženjerima u automatizaciji manualnih procesa, prepoznavanju problematičnih auto testova i identifikaciji odstupanja koja bi mogla stvoriti slabost u razvojnom procesu. Automatiziranjem osiguranja kvalitete i ranijim otkrivanjem nedostataka, InteliQ može smanjiti troškove faze projekta za oko 11% i ubrzati vremenski slijed ciklusa ispitivanja regresije.

Podržane platforme

icon-aws icon-azure icon-gcp

Industrije

Industry Agnostic

Tehnologije/Slaže se s

Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Angular, Flask, GitHub, Terraform, Amazon / compatible with Azure and GCP, Amazon DynamoDB, Amazon S3 , AWS Code Commit, Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon Route 53, Amazon CloudFront

Poslovne potrebe

GL_Icon_Chevron

Definirati najvažnije i najrizičnije testove (npr. područja, značajke), od točke kritičnosti do lansiranja proizvoda

GL_Icon_Chevron

Pronaći najvažnije nedostatke na početku regresijskog ispitivanja

GL_Icon_Chevron

Uštediti vrijeme i smanjiti troškove testiranja bez ugrožavanja kvalitete proizvoda

GL_Icon_Chevron

Procijeniti rizike prije sljedećeg razvojnog ciklusa u svrhu njihovog ublaživanja

GL_Icon_Chevron

Utvrditi testove visokog rizika kao kandidate za automatizaciju

Vrijednosna propozicija

GL_Icon_Chevron

Kreira prioritetne toplinske karte za regresiju radi optimizacije testnog rada

GL_Icon_Chevron

Pomaže definirati kandidate za manualni test za automatizaciju

GL_Icon_Chevron

Eliminira rizik od kvara za automatizirani i manualni test

GL_Icon_Chevron

Naglašava faktore rizika i ublažava rizike projekta

GL_Icon_Chevron

Detektira netipične vrijednosti i potencijalno nestabilne auto testove

GL_Icon_Chevron

Smanjuje troškove faze projekta za oko 11%

Značajke

Jednostavna implementacija

  • Primjenjivo na bilo koji projekt s redovitim regresijskim ciklusom
  • Može se integrirati u projekt s API-jem ili koristiti kao neovisni modul
  • Integrira se s bilo kojim alatom za praćenje bugova koji podržava API

Suvremene tehnologije

  • Temelji se na prilagođenom rješenju zasnovanom na ML-u i pristupu utvrđivanju prioriteta na temelju prethodnih podataka
  • Koristi Smart Wizard korisničko sučelje kako bi osigurao sučelje prilagođeno korisnicima
  • Višekratna upotreba u raznim projektima putem prilagođenih ETL konektora

Započnimo zajedničku suradnju

Ostali članci

  • URL copied!