KI- und ML-verstärkte automatisierte Softwaretests

Wie es funktioniert

Ein häufiges Hindernis für die erfolgreiche Einführung statischer Analysetools ist die Verwaltung einer großen Anzahl von Warnungen und der Umgang mit vermeintlichen Fehlalarmen. Unabhängig von den Compliance-Anforderungen – MISRA, CWE, OWASP und mehr – kennzeichnen und priorisieren unsere automatisierten statischen Analysetools mit KI und ML die Regelverstöße, die das Team zuerst beheben muss.

Eine Hotspot-Erkennungs-Engine arbeitet mit einem fortschrittlichen KI-basierten Modell, um Verstöße Entwicklern zuzuweisen, die über ihre besten Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen – und lernt dabei aus Verstößen, die sie in der Vergangenheit behoben haben.

Unsere patentierten lokalen KI- und ML-verstärkten statischen Analyselösungen bieten die folgenden Vorteile:

• Reduzieren Sie den statischen Analyserauschen, indem Sie Verstöße gruppieren, um sie basierend auf früheren Triage-Aktionen zu beheben oder zu ignorieren.
• Beschleunigen Sie die Behebung statischer Analyseergebnisse, indem Sie Verstöße entsprechend der Ursachenanalyse gruppieren.
• Verbessern Sie das Entwicklererlebnis, indem Sie Verstöße bestimmten Teammitgliedern zuweisen, basierend auf deren Vergangenheit bei der Behebung von Verstößen in der Vergangenheit.
• Beschleunigen Sie den Behebungsprozess durch die optionale Integration mit OpenAI/Azure OpenAI-Anbietern, um Codekorrekturen vorzuschlagen.

Wie es funktioniert

Java-Entwicklungsteams können mit KI erweitertes Parasoft Jtest verwenden, um hochwertige Unit-Tests zu erstellen und die Codeabdeckung mit den folgenden Funktionen zu erhöhen:

• Generieren Sie mithilfe der Massentesterstellung schnell hochwertige Unit-Test-Suites für nicht abgedeckten Java-Code, um die Codeabdeckungsmetriken schnell zu verbessern.
• Erweitern und passen Sie Komponententests mit Ein-Klick-Aktionen an, um die Wartbarkeit von Tests zu verbessern, Testfälle zu parametrisieren und Behauptungen zur Regressionskontrolle hinzuzufügen.
• Identifizieren Sie geänderten Code in der IDE des Benutzers ganz einfach und generieren Sie neue Komponententests, um Abdeckungslücken gezielt zu schließen und so die Codeabdeckung zu erhöhen.
• Generieren Sie automatisch Mocks und Stubs, um den zu testenden Code mit minimalem Aufwand zu isolieren.
• Sorgen Sie für Sicherheit und Datenschutz, indem Sie die proprietäre KI von Parasoft verwenden, um Unit-Tests vollständig vor Ort zu erstellen und zu aktualisieren, ohne dass Daten die Umgebung des Benutzers verlassen.
• Passen Sie Unit-Tests an, indem Sie die optionale Integration von Jtest mit OpenAI-/Azure-OpenAI-Anbietern nutzen und von Menschen erstellte Eingabeaufforderungen verwenden, um Testfälle auf eine Weise umzugestalten, die speziell auf die vom Benutzer dargelegten Anforderungen zugeschnitten ist.
• Zielen Sie auf geänderten Code und identifizieren Sie mithilfe der Testauswirkungsanalyse von Jtest die richtige Teilmenge von Tests, die ausgeführt werden müssen, um die Änderungen zu validieren.

Wie es funktioniert

Mit der kombinierten Leistung von lokaler KI und ML funktioniert unsere Lösung wie folgt.

• Der Smart API Test Generator verwendet Argumente, um Verkehrsmuster zu analysieren und Testszenarien zu erstellen, die die durch diesen Verkehr repräsentierten API-Aufrufe durchführen.
• Automatisch konfigurierte Testszenarien extrahieren dynamische Daten aus Antworten, wenden sie auf nachfolgende Anfragen an und führen relevante Behauptungen durch.
• ML lernt die Geschäftslogik aus API-Tests in Ihrer Bibliothek, um Testressourcen entsprechend den Testpraktiken des Unternehmens intelligent zu erstellen oder zu aktualisieren.
• Die optionale Integration mit OpenAI/Azure OpenAI-Anbietern analysiert Dienstdefinitionen und unterstützt Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zur direkten Testgenerierung, sodass Teams problemlos aussagekräftige API-Testszenarien erstellen können, die den Anforderungen entsprechen.
• KI optimiert die Testausführung, um Anwendungsänderungen schnell zu validieren, indem sie Testfälle identifiziert, die von Codeänderungen betroffen sind, und nur die betroffenen Tests ausführt.

Wie es funktioniert

Drei häufige Herausforderungen beim Selenium-Testen, mit denen Anwendungsteams konfrontiert sind, sind:

1. Anfänglicher Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung von Tests.
2. Hoher Aufwand für die Aufrechterhaltung von Tests.
3. Lange Testausführungszeit.

Entwicklungsteams erreichen mit Parasoft Selenic, erweitert um AI/ML, effizient Folgendes:

• Erstellen Sie JUnit- oder TestNG-Selenium-Tests schneller, indem Sie Benutzerinteraktionen während manueller UI-Tests mit dem Parasoft Recorder aufzeichnen.
• Reduzieren Sie den Aufwand und die Kosten für die Wartung von Testfällen, indem Sie Selenium-Testskripte während der Testausführung reparieren, indem Sie vergangene erfolgreiche Testläufe analysieren und den Testfall so anpassen, dass aktualisierte Locators oder erweiterte Wartebedingungen verwendet werden.
• Erhöhen Sie die Stabilität einer vorhandenen Selenium-Testsuite, indem Sie die Empfehlungen von Selenic für verbesserte Locators und Wartebedingungen anwenden.
• Beschleunigen Sie das Feedback der Qualitätssicherung zur Entwicklung, indem Sie die spezifische Teilmenge der Selenium-Testfälle identifizieren und ausführen, die mit Codeänderungen korrelieren.

Wie es funktioniert

Automatisierte Testprozesse beschleunigen die Test-Feedback-Schleife, was wiederum die Behebung festgestellter Mängel beschleunigt. Hier erfahren Sie, was Teams mit TIA, der KI-optimierten Regressionslösung von Parasoft, erreichen können.

• Entwickler und Testingenieure führen Tests, die von Änderungen betroffen sind, lokal in ihrer IDE aus und beschleunigen so die Feedbackschleife, um Codeänderungen schneller zu validieren, ohne auf Feedback von nächtlichen Regressionsläufen warten zu müssen.
• DevOps-Teams, die die TIA-Technologie von Parasoft in die CI/CD-Pipeline integrieren, reduzieren die Anzahl der automatisierten Tests, die für Pull-Requests ausgeführt werden müssen, sodass sie Änderungen an der zu testenden Anwendung schneller validieren können.