Pruebas de software automatizadas mejoradas con IA y ML

¿Cómo funciona?

Un obstáculo común para adoptar con éxito herramientas de análisis estático es gestionar una gran cantidad de advertencias y manejar los falsos positivos percibidos. Cualesquiera que sean los requisitos de cumplimiento (MISRA, CWE, OWASP y más), nuestras herramientas automatizadas de análisis estático mejoradas con IA y ML marcan y priorizan las infracciones de las reglas que el equipo necesita corregir primero.

Un motor de detección de puntos de acceso funciona con un modelo avanzado basado en IA para asignar infracciones a desarrolladores que coincidan con sus mejores habilidades y experiencia, aprendiendo de las infracciones que solucionaron en el pasado.

Nuestras soluciones patentadas de análisis estático mejorado de IA y ML locales ofrecen los siguientes beneficios:

• Reduzca el ruido del análisis estático agrupando infracciones para corregirlas o ignorarlas en función de acciones de clasificación anteriores.
• Acelere la corrección de los hallazgos del análisis estático agrupando las infracciones según el análisis de la causa raíz.
• Mejore la experiencia del desarrollador asignando infracciones a miembros específicos del equipo en función de su historial de corrección de infracciones en el pasado.
• Acelere el proceso de corrección mediante la integración opcional con proveedores de OpenAI/Azure OpenAI para sugerir correcciones de código.

¿Cómo funciona?

Los equipos de desarrollo de Java pueden utilizar Parasoft Jtest mejorado con IA para crear pruebas unitarias de alta calidad y aumentar la cobertura del código con las siguientes capacidades:

• Genere rápidamente conjuntos de pruebas unitarias de alta calidad para código Java descubierto mediante la creación de pruebas masivas para mejorar rápidamente las métricas de cobertura del código.
• Mejore y personalice las pruebas unitarias con acciones de un solo clic para aumentar la capacidad de mantenimiento de las pruebas, parametrizar casos de prueba y agregar afirmaciones para el control de regresión.
• Identifique fácilmente el código modificado en el IDE del usuario y genere nuevas pruebas unitarias para abordar y llenar los vacíos de cobertura, aumentando la cobertura del código.
• Genere automáticamente simulacros y apéndices para aislar el código bajo prueba con el mínimo esfuerzo.
• Mantenga la seguridad y la privacidad utilizando la IA patentada de Parasoft para crear y actualizar pruebas unitarias completamente en las instalaciones, sin que ningún dato salga del entorno del usuario.
• Personalice las pruebas unitarias aprovechando la integración opcional de Jtest con los proveedores de OpenAI/Azure OpenAI y utilizando indicaciones creadas por humanos para refactorizar los casos de prueba de manera específica según los requisitos descritos por el usuario.
• Apunte al código modificado e identifique el subconjunto correcto de pruebas a ejecutar para validar los cambios utilizando el análisis de impacto de las pruebas de Jtest.

¿Cómo funciona?

Con el poder combinado de la IA y el aprendizaje automático locales, así es como funciona nuestra solución.

• El generador de pruebas de API inteligente utiliza el razonamiento para analizar patrones de tráfico y crear escenarios de prueba que realizan las llamadas API representadas por ese tráfico.
• Los escenarios de prueba configurados automáticamente extraen datos dinámicos de las respuestas, los aplican a solicitudes posteriores y realizan afirmaciones relevantes.
• ML aprende la lógica empresarial de las pruebas de API en su biblioteca para crear o actualizar de forma inteligente activos de prueba siguiendo las prácticas de prueba de la empresa.
• La integración opcional con proveedores de OpenAI/Azure OpenAI analiza las definiciones de servicios y admite indicaciones en lenguaje natural para dirigir la generación de pruebas, lo que permite a los equipos crear fácilmente escenarios de prueba de API significativos que se alineen con los requisitos.
• La IA optimiza la ejecución de pruebas para validar rápidamente los cambios en las aplicaciones identificando casos de prueba afectados por modificaciones de código y ejecutando solo las pruebas afectadas.

¿Cómo funciona?

Tres desafíos comunes que experimentan los equipos de aplicaciones de pruebas de Selenium incluyen:

1. Tiempo y esfuerzo iniciales necesarios para crear pruebas.
2. Alta carga de mantenimiento de pruebas.
3. Largo tiempo de ejecución de la prueba.

Los equipos de desarrollo logran eficientemente lo siguiente con Parasoft Selenic mejorado con AI/ML:

• Cree pruebas JUnit o TestNG Selenium más rápido registrando las interacciones del usuario durante las pruebas manuales de UI utilizando Parasoft Recorder.
• Reduzca los esfuerzos y costos de mantenimiento de casos de prueba reparando los scripts de prueba de Selenium durante la ejecución de la prueba mediante el análisis de ejecuciones de pruebas exitosas anteriores y ajustando el caso de prueba para usar localizadores actualizados o condiciones de espera extendidas.
• Aumente la estabilidad de un conjunto de pruebas de Selenium existente aplicando las recomendaciones de Selenic para mejorar los localizadores y las condiciones de espera.
• Acelere la retroalimentación del control de calidad para el desarrollo identificando y ejecutando el subconjunto específico de casos de prueba de Selenium que se correlacionan con las modificaciones del código.

¿Cómo funciona?

Los procesos de prueba automatizados aceleran el ciclo de retroalimentación de las pruebas, lo que, a su vez, acelera la corrección de los defectos identificados. Esto es lo que los equipos pueden lograr con TIA, la solución de regresión optimizada para IA de Parasoft.

• Los desarrolladores e ingenieros de pruebas ejecutan pruebas afectadas por cambios localmente en su IDE, acelerando el ciclo de retroalimentación para validar las modificaciones del código más rápido sin esperar retroalimentación de las ejecuciones de regresión nocturnas.
• Los equipos de DevOps que integran la tecnología TIA de Parasoft en el proceso de CI/CD reducen la cantidad de pruebas automatizadas que se ejecutarán para las solicitudes de extracción, lo que les permite validar los cambios en la aplicación bajo prueba más rápidamente.