GlobalLogic InteliQ

Identifica problemas críticos y áreas de alto riesgo antes en las pruebas de regresión a través de una priorización de casos de prueba altamente efectiva

Visión general

El acelerador InteliQ de GlobalLogic aplica un enfoque de aprendizaje automático a las pruebas de regresión para priorizar de manera más efectiva los casos de prueba y, por lo tanto, identificar problemas críticos y áreas de alto riesgo antes. La solución también ayuda a los ingenieros de pruebas a automatizar los procesos manuales, identificar pruebas automáticas problemáticas y detectar cualquier valor atípico que pueda crear una debilidad en el proceso de desarrollo. Al automatizar el control de calidad y detectar defectos antes, InteliQ puede reducir los costos de la fase del proyecto en aproximadamente un 11% y acelerar la línea de tiempo del ciclo de prueba de regresión.

Plataformas compatibles

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Industrias

Industry Agnostic

Tecnologías

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

Necesidades del negocio

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Definir las pruebas más importantes y de mayor riesgo (por ejemplo, áreas, características) desde el punto de criticidad hasta el lanzamiento del producto.

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Encuentre los defectos más importantes al comienzo de las pruebas de regresión

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Ahorre tiempo y reduzca los costos de las pruebas sin comprometer la calidad del producto

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Estimar los riesgos antes del próximo ciclo de desarrollo para mitigar los riesgos.

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Identificar las pruebas de alto riesgo como candidatas a la automatización

Propuesta de valor

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Crea mapas de calor de prioridad para la regresión para optimizar la ejecución de la prueba

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Ayuda a definir casos de prueba manuales candidatos para la automatización

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Elimina los riesgos de falla de las pruebas manuales y automatizadas

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Destaca los factores de riesgo y mitigar los riesgos del proyecto

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Detecta valores atípicos y pruebas automáticas potencialmente inestables

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Reduce los costos de la fase del proyecto en aproximadamente un 11%

Características

Implementación simple

  • Aplicable a cualquier proyecto con un ciclo de regresión regular
  • Puede integrarse en un proyecto con una API o utilizarse como módulo independiente
  • Se integra con cualquier herramienta de seguimiento de errores que admita API

Tecnologías modernas

  • Basado en una solución personalizada en ML y un enfoque de priorización de casos de prueba basado en el historial
  • Utiliza una interfaz de usuario de asistente inteligente para garantizar una interfaz fácil de usar
  • Reutilizable con varios proyectos a través de conectores ETL personalizados

Trabajemos juntos

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