GlobalLogic InteliQ

Виявляє критичні проблеми та зони високого ризику раніше під час регресійного тестування за допомогою високоефективної пріоритетності випадків тестування

огляд

Прискорювач InteliQ від GlobalLogic застосовує підхід машинного навчання до регресійного тестування, щоб ефективніше розставити пріоритети тестових випадків і, таким чином, раніше виявляти критичні проблеми та зони високого ризику. Рішення також допомагає інженерам-випробувачам автоматизувати ручні процеси, виявляти проблемні автоматичні тести та будь-які різкі відхилення, які можуть створити слабкість у процесі розробки. Автоматизуючи контроль якості та виявляючи дефекти раніше, InteliQ може зменшити витрати на етапі проєкту приблизно на 11% та прискорити хронологію циклу регресійного тестування.

Платформи

Icon aws Icon azure Icon gcp

Індустрії

Для всіх галузей

Технології / Працює з

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

Потреби бізнесу

Визначити найважливіші тести та тести з найвищими ризиками (наприклад, зони, особливості), починаючи з точки критичності до випуску продукції

Знайти найважливіші дефекти на початку регресійного тестування

Заощадити час та скоротити витрати на тестування без шкоди для якості продукту

Заздалегідь оцінити ризики наступного циклу розвитку, щоб зменшити ризики

Визначити тести з високим ризиком як кандидатів для автоматизації

Ціннісна пропозиція

Створює пріоритетні теплові карти для регресії для оптимізації тестового запуску

Допомагає визначити кандидатів для автоматизації

Усуває ризики помилок для автоматизованих та ручних випробувань

Висвітлює фактори ризику та зменшує ризики проєкту

Виявляє різкі відхилення та потенційно нестабільні автотести

Зменшує витрати на етапі проєкту приблизно на 11%

Особливості

  • URL copied!