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Transformieren Sie Java-Tests auf Codeebene mit Automatisierung und KI

Kopfschuss von Nathan Jakubiak, Senior Director of Development bei Parasoft
8. November 2023
11 min lesen

Sucht Ihr Java-Entwicklungsteam nach Möglichkeiten, Testpraktiken zu optimieren und den Aufwand für Testaktivitäten auf Codeebene zu reduzieren? Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie Automatisierung und KI nutzen können, um qualitativ hochwertigeren Code zu liefern, die Entwicklungsproduktivität zu steigern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.

Der effektivste Ansatz zur Erzielung von Softwarequalität besteht darin, frühzeitig im Entwicklungsprozess eine Praxis der Qualität und Sicherheit durch Design zu implementieren. Dies bedeutet, dass Codequalität und Sicherheitslage bereits in den frühesten Phasen ermittelt und bei der Entwicklung des Codes als Best Practice implementiert werden.

In den Anfangsphasen, zusammen mit der Erstellung und Ausführung von Unit-Tests im Regressionstest, stellen die Best Practices sicher, dass die Codebasis zuverlässig, sicher, von hoher Qualität und für die Veröffentlichung bereit ist. Diese Testprozesse können sich jedoch aufgrund der erforderlichen Entwicklungszeit und Gemeinkosten auf die Produktivität der Codeentwicklung auswirken. Entwicklungsteams haben oft Schwierigkeiten, ein Gleichgewicht zwischen ihren Code-Entwicklungsaktivitäten und der Zeit zu finden, die zum Testen und Validieren auf Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit benötigt wird.

Mit der Weiterentwicklung der Verwendung von Künstliche Intelligenz (KI) im Softwaretest, können die Gemeinkosten für entwicklungsorientierte Testpraktiken erheblich gesenkt werden, sodass Teams ihre Aktivitäten beschleunigen und optimieren und ihre Codeproduktivität aufrechterhalten oder sogar steigern können.

Vorteile einer frühzeitigen Durchführung statischer Analysen und Unit-Tests

Wenn es um die Sicherstellung der Codequalität geht, wird die statische Analyse für Entwicklungsteams oft als einfache Aufgabe betrachtet. Das liegt daran, dass es hohe Vorteile bei geringem Aufwand für den Entwicklungsprozess bietet.

Auf der anderen Seite, Unit-Test-Praktiken Sie sind in der Regel mit einem hohen Aufwand an Entwicklungsstunden verbunden, die für die Erstellung und Wartung von Unit-Test-Suites erforderlich sind. Allerdings sind beide Arten früher Tests auf Codeebene von entscheidender Bedeutung für die Schaffung einer Grundlage für die Qualität von Softwareprogrammen und bieten enorme Vorteile, die die Kosten überwiegen.

Zu den allgemeinen Vorteilen der Implementierung statischer Analysen und Unit-Tests gehören die folgenden.

  1. Eine frühzeitige Fehlererkennung führt zu Kosteneinsparungen. Tests auf Codeebene helfen, Fehler und Mängel in der Software in einem frühen Entwicklungsstadium zu erkennen und zu beheben, wodurch die Kosten und der Aufwand für die Fehlerbehebung und Behebung von Problemen später im Entwicklungszyklus oder in der Produktion reduziert werden. Durch das Erkennen von Fehlern in ihren frühesten Stadien wird die störende Detektivarbeit reduziert, die für die Entwicklung erforderlich ist, wenn ein Fehler im Spätstadium entdeckt wird. Wenn Entwickler aufhören müssen, neuen Code zu schreiben, um Tage oder manchmal Wochen zuvor geschriebenen Code zu analysieren, um die Grundursache eines von ihrem QA-Team gefundenen Fehlers zu ermitteln, wirkt sich dies auf ihre Entwicklungsgeschwindigkeit aus und verlangsamt sie. Tests auf Codeebene tragen dazu bei, die Kosten für Softwareentwicklung, Fehlerbeseitigung und Wartung zu senken.
  2. Verbesserte Codequalität. Tests in den frühen Phasen der Entwicklung tragen dazu bei, Entwickler zur Verantwortung zu ziehen und ermutigen Entwickler, saubereren, modulareren und wartbareren Code zu schreiben. Dies führt zu einer besseren Softwarearchitektur, einem schnelleren Erreichen der Anforderungen an die Codeabdeckung, einer einfacheren Anpassung an Compliance-Anforderungen und der Einhaltung von Codierungsstandards und Designmustern.
  3. Regressionstests. Tests auf Codeebene stellen sicher, dass die vorhandene Funktionalität erhalten bleibt, wenn neuer Code hinzugefügt oder geändert wird. Dies hilft, Regressionsfehler zu verhindern, bei denen Änderungen in einem Teil des Codes unbeabsichtigt andere Teile beschädigen. Durch die Implementierung einer effektiven Unit-Testing-Praxis können Entwicklungsteams ihre Unit-Tests immer dann durchführen, wenn sie wesentliche Änderungen oder Ergänzungen an ihrer Codebasis vorgenommen haben, und Probleme finden, bevor deren Behebung in späteren Entwicklungsphasen kostspielig wird.
  4. Vertrauen in Codeänderungen. Entwickler können beruhigt Änderungen vornehmen und neue Funktionen hinzufügen, da sie wissen, dass ihre Regressionstestsuiten auf Codeebene und Codescans für statische Analysen sie auf alle auftretenden Probleme aufmerksam machen.
  5. Schnelleres Debuggen. Wenn ein Test auf Codeebene fehlschlägt, werden der spezifische Ort und die Art des Problems ermittelt, sodass Probleme einfacher und schneller identifiziert und behoben werden können.

Der Einfluss von KI auf die frühe Codeentwicklung und -validierung

KI- und ML-Technologien bieten Entwicklungsteams nachweislich enorme Vorteile bei der Optimierung und Beschleunigung von Testaktivitäten und ermöglichen es den Teams, den mit statischen Analysen und Unit-Tests verbundenen Aufwand zu reduzieren. Um die spezifischen Vorteile von KI und ML für Qualitätssicherung und Tests zu diskutieren, müssen wir zunächst die mit diesen Testaktivitäten verbundenen Herausforderungen aufschlüsseln, die zu einer Verlangsamung der Entwicklungsgeschwindigkeit und hohen Gemeinkosten führen.

Herausforderungen der statischen Analyse im Fokus

Die statische Analyse bietet enorme Vorteile, da sie die Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit von Software erhöht, ohne dass die Codeentwicklung dadurch beeinträchtigt wird. Die statische Analyse kann in den frühen Codeentwicklungsprozess integriert werden, sodass Entwickler statische Codeanalysescans in ihren IDEs ausführen können, sodass Fehler bereits beim Schreiben gefunden und behoben werden können, bevor sie in die größere Codebasis eingeführt werden.

Die statische Analyse kann auch in CI/CD-Pipelines integriert werden und ermöglicht so automatische Code-Scans nach jedem Code-Commit zur Quellcodeverwaltung. Dadurch können Entwicklungsteams ihren Code hinter den Kulissen einfach und automatisch auf Fehler, Speicherlecks, Wartbarkeitsprobleme und Compliance-Anforderungen überprüfen.

Es handelt sich um eine einfache Best Practice mit geringen Gemeinkosten. Allerdings sind mit der statischen Analyse einige Herausforderungen verbunden, die Entwickler stören und die Produktivität beeinträchtigen können. Parasoft Jtest wurde entwickelt, um diese Herausforderungen zu mildern und Teams dabei zu helfen, ihre statischen Analyse-Workflows für eine bessere Entwicklererfahrung und einen schnelleren Behebungsprozess zu optimieren.

Reduzierung verrauschter statischer Analyseergebnisse

Während es am besten ist, den integrierten Qualitäts- und Sicherheitsansatz zu wählen und die statische Analyse von Anfang an in Ihren Codeentwicklungsprozess und -workflow zu integrieren, übernehmen viele Entwicklungsteams die statische Analyse, wenn die Codeentwicklung bereits in vollem Gange ist.

Abhängig vom Regelsatz und der Größe der Codebasis kann die statische Analyselösung zu einer Vielzahl von Erkenntnissen oder Regelverstößen führen. Für neue Teams, die statische Analysen einführen, kann es überwältigend, entmutigend und verwirrend sein, einen Code-Scan durchzuführen und Tausende von Ergebnissen zu erhalten, was sich auf die Einführung statischer Analysetools auswirken kann.

Wissen, was zu priorisieren ist

Wenn statische Analyseergebnisse an Entwicklungsteams zurückgegeben werden, kann es schwierig sein, zu verstehen, welche Prioritäten bei den statischen Analyseergebnissen gesetzt werden sollen. Viele Tools verfügen über Schweregrade, die jeder statischen Analyseregel zugeordnet sind. Letztendlich hängt die Priorisierung von Verstößen jedoch auch von der spezifischen Codebasis, dem Ort des Verstoßes, der Art der Anwendung und dem Verbraucher der Software ab .

Während die Kategorisierung des Schweregrads statischer Analyseregeln einige zu befolgende Richtlinien vorgeben kann, ist jede Anwendung anders, was zu unterschiedlichen spezifischen Anforderungen an Coderichtlinien führt. Es kann eine Herausforderung sein, zu verstehen, welche Verstöße aufgrund der spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung die höchste Priorität für die Behebung haben.

Compliance-Anforderungen verstehen

Viele Entwicklungsteams übernehmen statische Analysen aufgrund branchenspezifischer oder Sicherheitsanforderungen. Während bei statischen Analyselösungen häufig jeder Regel eine Dokumentation beigefügt ist, in der deren Bedeutung für bestimmte Standards erläutert wird, kann es schwierig und zeitaufwändig sein, zu verstehen, wie der Code korrigiert werden kann. Nicht jeder ist ein äußerst kompetenter Entwickler, und selbst für diejenigen, die es sind, kann es schwierig sein, bestimmte Regeln im Zusammenhang mit Sicherheits- oder Codierungsstandards einzuhalten und sie nur schwer zu beheben, wenn ein Verstoß festgestellt wird.

Wie KI statische Analyseprozesse optimiert

Parasofts Produktivitätslösung für Java-Entwickler, Jtest, ist normalerweise im Lieferumfang enthalten Parasoft DTP für Reporting und Analysen. DTP ist mehr als eine Berichts- und Analyseplattform und bietet Teams die folgenden Vorteile:

  • Analyse der Codeabdeckung in der gesamten Anwendung
  • Umsetzbare Erkenntnisse mit Build-to-Build-Vergleichen
  • Änderungsanalyse
  • Statische Analyse zur Verfolgung von Verstößen
  • Compliance-Reporting-Funktionen

Im Zusammenhang mit KI und statischer Analyse bietet DTP Entwicklungsteams unglaubliche Vorteile, indem es ihnen hilft, die für ihre Anwendung wichtigsten Verstöße zu identifizieren, die Grundursache von Verstößen zu bewerten, die kompetentesten Mitarbeiter mit der Behebung der Verstöße zu beauftragen und die Behebung zu beschleunigen Verfahren.

Konzentriert sich auf Ergebnisse mit hoher Priorität

Die statische Jtest-Analyse kann in CI/CD-Pipelines integriert werden, die dann statische Analyseergebnisse zur Berichterstellung und Trendanalyse an Parasoft DTP veröffentlichen. DTP bietet ML-basierte Widgets, die Klassifizierungsergebnisse basierend auf früheren Benutzer-Triage-Aktionen in DTP anzeigen. Da bestimmte Verstöße von Build zu Build priorisiert und andere unterdrückt oder ignoriert werden, analysiert die ML-KI unter der Haube diese Entscheidungen und speichert diese historischen Daten für die zukünftige Priorisierung.

Die KI lernt aus diesen Triage-Aktionen und kann dann Empfehlungen zur Priorisierung anderer statischer Analyseergebnisse abgeben. Bei der Ausführung statischer Analyseergebnisse mit Berichten zu verrauschten Verstößen kann die einfache Klassifizierung von Ergebnissen basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass der Verstoß behoben oder ignoriert wird, einen großen Unterschied bei der Beschleunigung des Behebungsprozesses und der Verringerung der Belastung der Entwicklungsteams machen.

Cluster-Verstöße durch Ursachenanalyse

Die Algorithmen von DTP analysieren die Grundursache von Verstößen gegen die statische Analyse und gruppieren verwandte Verstöße. Dadurch können Entwicklungsmanager eine Gruppe statischer Analyseverstöße einem Entwickler zuweisen, der den Code korrigiert und alle Verstöße auf einmal behebt. Dies rationalisiert die Behebung und reduziert Arbeitsduplizierungen im gesamten Entwicklungsteam.

Weist Verstöße nach Entwicklererfahrung zu

Das ML von DTP analysiert Build-to-Build- und Triage-Trends, um den gesamten Sanierungsprozess zu optimieren. Wenn Code-Scans in DTP veröffentlicht werden, werden für jeden Verstoß Qualitätsaufgaben erstellt und automatisch dem Entwickler zugewiesen, der diese Codezeile zuletzt berührt hat.

Die KI von DTP analysiert auch frühere Triage-Aktivitäten und erkennt, welche Arten von Verstößen bestimmte Entwickler tendenziell beheben. Wenn Verstöße zur Behebung zurückverwiesen werden, erhält das Management umsetzbare Empfehlungen dazu, welche Verstöße bestimmten Entwicklern zugewiesen werden sollten, basierend auf den Verstößen, die sie in der Vergangenheit behoben haben.

Behebt Verstöße gegen die statische Analyse mit generativer KI

Jtest bietet eine Integration mit den LLM-Anbietern OpenAI und Azure OpenAI, um die Behebung von Verstößen mit KI-generierten Korrekturen zu optimieren. Wenn ein Verstoß festgestellt wird, kann der Entwickler den Verstoß in seiner Entwicklungs-IDE auswählen und eine KI-generierte Korrektur anfordern.

KI analysiert die Regel, den Verstoß und die betroffenen Codezeilen und generiert einen Fix zur Überprüfung durch den Entwickler sowie eine Analyse des Verstoßes im Kontext dieses spezifischen Codes. Von dort aus kann der Entwickler den Fix problemlos in seine Codebasis implementieren. Dies beschleunigt den Korrekturprozess und ermöglicht es weniger erfahrenen Entwicklern, den Code einfacher zu reparieren und ihr Fachwissen zu erweitern, indem sie aus der von der KI empfohlenen Korrektur lernen.

Unit-Testing-Herausforderungen im Fokus

Unit-Tests sind eine grundlegende Best Practice in der Softwareentwicklung. Eine solide Grundlage für Unit-Tests ist ein wirksames Mittel, um qualitativ hochwertige Software sicherzustellen und Fehler bei der Erkennung nach links zu verschieben, sodass eine Behebung in der frühesten und kostengünstigsten Phase des Entwicklungslebenszyklus ermöglicht wird. Allerdings erfordert die Implementierung einer Unit-Test-Praxis und die Durchsetzung der Einhaltung eines bestimmten Code-Coverage-Ziels zusätzliche Ingenieurstunden für Testaktivitäten.

Mit einem durchschnittlichen Overhead von 40 % für Entwicklungsorganisationen ist Unit-Testing mit hohen Kosten verbunden. Mit den jüngsten Fortschritten in der KI können Softwareentwicklungsteams jedoch die mit Unit-Testaktivitäten verbundenen Gemeinkosten reduzieren und die Qualitätsvorteile nutzen, die eine solide Unit-Test-Grundlage bietet.

Unit-Tests sind zwar unglaublich wertvoll für die Gesundheit, Qualität und Zuverlässigkeit von Software, bringen jedoch eine Reihe von Herausforderungen und kulturellen Barrieren mit sich, die Entwicklungsteams überwinden müssen. Im Folgenden werden einige der häufigsten Herausforderungen aufgeführt, die häufig Hindernisse für erfolgreiche Unit-Test-Praktiken darstellen.

Zeitaufwendig

Letztendlich möchten Entwickler ihre Zeit damit verbringen, neuen Code zu schreiben, anstatt Testfälle zu erstellen und zu verwalten, um den Code zu validieren, den sie gerade geschrieben haben. Je komplexer der Code ist, desto länger dauert es auch, die Testfälle zu schreiben.

Isolieren des zu testenden Codes

Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Unit-Tests von externen Abhängigkeiten wie Datenbanken, externen Diensten oder dem Dateisystem isoliert sind. Das Spotten und Stubbing dieser Abhängigkeiten erfordert technisches Wissen und ist zeitaufwändig. Es erfordert oft ein Verständnis von Mocking-Frameworks wie Mockito. Wenn der Code nicht ordnungsgemäß isoliert ist, können die Testergebnisse ungenau sein.

Testwartung

Nachdem der Test erstellt wurde, müssen Entwickler ihn weiterhin für Regressionstestzwecke pflegen. Die Testwartung kann eine mühsame Aufgabe sein. Wenn Code geändert wurde, müssen Testfälle geändert werden, um die Änderungen zu unterstützen, und die Unit-Test-Suite muss erneut ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Änderungen an der Codebasis nicht zu einer Beeinträchtigung der vorhandenen Funktionalität führen. Die Sauberkeit und Wartung der Regressionstest-Suites ist ein notwendiger Schritt, um sicherzustellen, dass Codeänderungen die vorhandene Funktionalität nicht beeinträchtigen.

Unit-Test-Code-Abdeckung

Einige Organisationen verlangen das Erreichen einer bestimmten Codeabdeckungsstufe, um den Grad der Release-Bereitschaft zu messen. Eine Zeilencodeabdeckung von 80 % ist in der Regel eine allgemein akzeptierte und durchgesetzte Metrik in kommerzieller Software. Um eine umfassende Testabdeckung zu erreichen, müssen alle Codepfade und Randfälle getestet werden, was eine Herausforderung sein kann. Teams verbringen oft lange Entwicklungsstunden damit, ihre Codeabdeckungsmetrik zu verfolgen.

Legacy-Code

Ein Begriff, der häufig verwendet wird, um alten Code zu beschreiben, der nicht so geschrieben wurde, dass er leicht wartbar ist oder modernen Qualitäts- und Sicherheitserwartungen entspricht. Häufig wurde Legacy-Code hauptsächlich manuell getestet, die Tests wurden sporadisch durchgeführt oder die Testfälle befinden sich alle in alten Frameworks, die möglicherweise nicht mehr relevant sind. Wenn ältere Programme entweder umgestaltet oder modernisiert werden sollen, ist es wichtig, eine Unit-Test-Suite für Regressionstests zu erstellen, um sicherzustellen, dass die vom Entwicklungsteam vorgenommenen Codeänderungen die vorhandene Funktionalität nicht beeinträchtigen. Wenn der Code jedoch nicht nach Best Practices geschrieben wurde, nicht leicht wartbar oder übermäßig komplex ist, wird die Erstellung von Unit-Tests für das Entwicklungsteam noch anspruchsvoller und zeitaufwändiger.

Widerstand gegen Tests

Da Unit-Tests von Natur aus zeitaufwändig sind, stehen Entwicklungsorganisationen häufig vor der Entscheidung, Zeit für die Erstellung und Wartung von Testfällen einzuplanen und sich stattdessen auf die Erstellung neuen Codes und die Steigerung ihrer Entwicklungsproduktivität zu konzentrieren. Unternehmen, die Unit-Tests für eine schnellere Markteinführung opfern, riskieren ein erhöhtes Risiko von Fehlern in der Produktion.

Wie KI den Aufwand für Unit-Tests reduziert

Parasoft hat schon früh erkannt, dass KI- und maschinelle Lerntechnologien (ML) dazu beitragen können, den Zeitaufwand für die Erstellung und Wartung von Testfällen in der gesamten Testpyramide zu reduzieren. Der Jtest Unit Test Assistant für Java-Programme war eine der ersten KI-gestützten Funktionen, die in der Parasoft Continuous Quality Testing Platform eingeführt wurden.

Die KI-Funktionen von Jtest ermöglichen es Entwicklungsteams, schnell eine Unit-Test-Suite zu generieren, die bis zu 60 % des Codes oder mehr abdeckt, und dann Testfälle weiter zu erweitern, um eine zusätzliche Abdeckung zu erreichen, Abhängigkeiten schnell zu stubben und zu simulieren, einfach Behauptungen hinzuzufügen, Testfälle zu parametrisieren usw Klonen oder mutieren Sie vorhandene Testfälle.

Darüber hinaus können Benutzer Jtest in ihre OpenAI- oder Azure OpenAI-Konten integrieren und nutzen generative KI-Technologie um Testfälle auf ganz bestimmte, vom Entwickler festgelegte Weise anzupassen. Die KI-Implementierung von Jtest hilft Entwicklern, schnell und einfach effektive, aussagekräftige Testfälle zu erstellen, die auf die spezifischen Anforderungen der Anwendung zugeschnitten sind, und reduziert gleichzeitig den mit Unit-Testaktivitäten verbundenen Aufwand.

Die KI von Jtest kommt Entwicklern auf folgende Weise zugute.

  1. Beschleunigt die Erstellung von Unit-Tests. Wenn neuer Code geschrieben wird, schreiben Best Practices die Erstellung von Komponententests parallel zur Entwicklung vor. Der Unit Test Assistant von Jtest ermöglicht es Entwicklern, parallel zur Codeentwicklung schnell aussagekräftige Einzeltestfälle zu generieren. Mit den geführten und umsetzbaren Empfehlungen des Unit Test Assistant zum Verspotten oder Stuben von Abhängigkeiten, zum Hinzufügen von Assertionen zur Regressionskontrolle oder zum Ändern des Tests, um eine höhere Codeabdeckung zu erreichen, können Tests einfach erweitert und angepasst werden. Anschließend können Entwickler Testfälle weiter erweitern, indem sie die generative AI-LLM-Integration nutzen, um den Test auf bestimmte Weise anzupassen, die durch die Eingabeaufforderungen des Benutzers in natürlicher Sprache vorgegeben wird. Die KI-Implementierung von Parasoft in Unit-Test-Praktiken beschleunigt nachweislich die Erstellung von Unit-Tests um das Zweifache.
  2. Verwaltet Testfälle. Sobald die Unit-Tests erstellt sind, müssen sie gepflegt werden, damit sie kontinuierlich für Regressionstests verwendet werden können. Wenn Änderungen an der Codebasis vorgenommen werden, müssen Testfälle aktualisiert werden, um die Änderungen zu unterstützen. Jtest beschleunigt Wartungsschritte, indem es den Test während der Laufzeit analysiert und dem Entwickler Empfehlungen gibt, wie er den Testfall aktualisieren kann, um seine Stabilität zu erhöhen. Mit den neuen generativen KI-Funktionen von Parasoft können Entwickler die KI bitten, den Testfall basierend auf ihren Beschreibungen der Änderungen, die sie vornehmen möchten, umzugestalten. Dadurch ist der Testfall auf lange Sicht besser wartbar.
  3. Modernisiert ältere Testfälle. Mit den neuen generativen KI-Funktionen von Jtest können Entwicklungsteams vorhandene Testfälle problemlos umgestalten, um sie auf moderne Frameworks zu aktualisieren. Wenn beispielsweise eine Codebasis mehrere Jahre lang nicht berührt wurde und ein neues Team zur Modernisierung der Anwendung hinzugezogen wurde, ist die Nutzung der vorhandenen Testfälle zur Regressionskontrolle sehr hilfreich. Allerdings wurden die Testfälle möglicherweise in einem alten und veralteten Format geschrieben, sodass Ingenieurstunden für die Umgestaltung der Testfälle aufgewendet werden müssen, um sie auf moderne Frameworks zu migrieren. Mit den generativen KI-Funktionen von Jtest kann der Entwickler der KI ganz einfach die Einzelheiten mitteilen, wie der Testfall umgestaltet werden soll, und den Modernisierungsprozess rationalisieren.
  4. Beschleunigt Test-Feedback. Wenn die Unit-Test-Suite groß ist und aus Tausenden von Testfällen besteht, kann die Ausführung der Test-Suite lange dauern, sodass Entwickler häufig bei ihren Debugging- und Testfall-Wartungsaktivitäten verzögert werden, da sie auf Feedback von ihren Testausführungen warten. Die Testauswirkungsanalyse, eine Kernkomponente von Parasoft Jtest sowie eine in die Parasoft Continuous Quality Testing Platform integrierte Komponente, ermöglicht es Entwicklungs- und Testteams, nur die Testfälle auszuführen, die von Codeänderungen betroffen sind, wodurch die Größe der Testsuite reduziert wird ausgeführt werden muss und die Rückkopplungsschleife beschleunigt wird.

Mit den Vorteilen, die KI bietet, können Entwicklungsteams ihre Unit-Test-Praktiken problemlos beschleunigen und die Gemeinkosten senken, indem sie Herausforderungen abmildern, zeitaufwändige Aufgaben automatisieren und die Vorteile der Softwarequalität genießen, die eine solide Unit-Test-Grundlage bietet.

Optimieren Sie das Testen von Java-Software und reduzieren Sie den Testaufwand auf Codeebene

Parasoft Jtest ist eine leistungsstarke Lösung für Entwicklungsteams, die ihre Testpraktiken optimieren und den Aufwand für Testaktivitäten auf Codeebene reduzieren möchten. Insgesamt bietet es Entwicklern eine positive Erfahrung beim Testen und ermöglicht es ihnen, einfach und schnell Testfälle zu erstellen, zu warten und auszuführen sowie statische Analysen durchzuführen und gemeldete Verstöße zu beheben, sodass sie mehr Zeit haben, sich auf Neues zu konzentrieren Code-Entwicklung.

KI optimiert Tests und qualitätsorientierte Praktiken, sodass Teams qualitativ hochwertigeren Code liefern, ihre Entwicklungsproduktivität steigern, die Markteinführungszeit verkürzen und mit größerer Sicherheit veröffentlichen können.

Erleben Sie die KI-Funktionen von Parasoft Jtest aus erster Hand mit der 14-tägigen kostenlosen Testversion!

Mitwirkender Autor: Jamie Motheral