人工智能导向测试
虽然利用AI用于测试质量的应用程序,但企业可能面临多种挑战,例如识别确切用例,缺乏对真正需要完成的挑战,缺乏认识,根据已输入的数据验证应用程序行为,测试功能的应用程序,性能,可伸缩性,安全性等。Cigniti在使用AI,ML和Analytics方面的丰富经验,有助于企业改善自动化框架和QA实践。Cigniti通过实施其下一代IP,Blueswan™为您的QA框架提供AI / ML-LED测试和性能工程服务。
- 缺陷分析
- 使用基于AI的情感分析:Blueswan Cigniti企业情感分析仪(CESA) - 用于查找,分类和分发对话的整体情绪(积极,负,中性)以获得更好的决策
- 实时仪表板和基于AI的预测分析:Blueswan Verita™ - 用于缺陷预测,代码覆盖,响应时间和可伸缩性预测的分析驱动的工作负载建模
- 性能工程方法
- 基于ml分析驱动的性能预测:工作负载建模和响应时间
- 回归优化
- 自动整理依赖的测试用例/脚本——基于更改:Cigniti影响分析仪 - 改变请求,补丁和升级期间测试套件影响分析的解决方案
- 基于机器学习的测试用例/脚本的自动化优先级
- 智能自动化
- 对每个新版本的脚本跨脚本的自动更改检测
- 基于应用程序变更的测试脚本的自我修复
Cigniti的智能测试案例管理方法
在这个日常部署和DevOps转换的时代,组织需要自动化测试需求的可追溯性和版本控制,以加速QA周期,减少测试管理的开销,并提供更好的质量治理。
Cigniti的智能测试案例管理方法提供了保证的好处:
- 更快的部署
- 通过测试数据和测试套件的成熟治理
- 更好的可追溯性与向后和向前集成
- 具有无人参与的早期反馈的整体方法
- 一个综合平台
使基于人工智能的测试平台与超级繁忙的用户应用程序相关。价值是什么?
Cigniti的AI和ML卓越中心
访问Cigniti的AI&ML COE,包括:
- Verita:Cigniti的下一代IP,Blueswan的关键组成部分 - 一个质量工程平台和仪表板,具有预测分析功能betway必威集团
- Prudentia:Blueswan的另一个组件 - 一种基于模型的测试工具,使用系统要求的模型自动生成智能软件测试程序和场景,利用专利算法
- 社交情绪分析工具:由信诺创新和研发团队开发的内部工具,由机器学习和人工智能提供动力,识别和分类最终用户表达的反馈,从产品和服务质量的角度确定(客观和主观)他们的经验,并创建可执行的见解。
- 增强的Cigniti测试自动化框架,支持各种RPA工具,用于实现成熟的自动化实践
- 具有ML和AI辅助工具的测试自动化COE,如Applitools,Saucelabs,Testim,Seepights,Test.ai,Mabl和Retest
- 算法测试您的AI系统
Cigniti的AI-LED DSLR测试方法
通过强烈关注AI算法进行测试套件优化,缺陷分析,客户情绪分析,情景可追溯性,集成需求可追溯性矩阵(RTM),Cigniti的快速影响分析,综合文档和对数分析,我们建立了一个4强子AI-LED测试方法包括:
- 发现-使用数据存储库创建智能资产,包括缺陷,票据,日志等分析
- 学- 确定测试资产之间的关系,例如洞察力的缺陷和软件要求
- 感觉-通过分析和洞察力预测事件的发生、影响和可能性
- 回应- 响应事件,输入分辨率并进行持续学习
我们的合作伙伴关系
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使用我们在缺陷预测分析和测试执行方面的专业知识,以确保基于ai的应用程序的100%测试覆盖率。