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Fortschrittliche KI-gestützte Testlösungen für Java bieten beispiellose Produktivität und optimierte Arbeitsabläufe in jeder Phase des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) für Anwendungen, um eine kontinuierliche Softwarequalität zu gewährleisten.
Mit den automatisierten Softwaretestlösungen von Parasoft, die auf Java-Anwendungen zugeschnitten sind, können Sie qualitativ hochwertige, sichere und zuverlässige Software schneller auf den Markt bringen. Optimieren Sie Testprozesse im gesamten SDLC nahtlos und senken Sie so die Projektkosten durch Steigerung der Produktivität und Effizienz.
Verschieben Sie die Sicherheit nach links. Erhalten Sie umfassende Unterstützung für Sicherheitsstandards wie OWASP, CWE, CERT und mehr. Beheben Sie Probleme schneller mit KI-gestützter Triage und generierten Code-Fixes.
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Steigern Sie Ihre Produktivität mit KI-gestützter, automatisierter Unit-Test-Generierung. Erzielen Sie eine hohe Codeabdeckung durch hochwertige Testfälle und erfüllen Sie Anforderungen mühelos.
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Nutzen Sie KI-gestützte Funktionstest- und Service-Virtualisierungslösungen, um auf einfache Weise robuste Testszenarien und Kontrollumgebungen für eine stabile Automatisierung zu erstellen.
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Nutzen Sie KI für eine effiziente, robuste Selenium-Testautomatisierung und erhöhen Sie die Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Effizienz von Web-UI-Tests.
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Analysieren Sie Abdeckungsdaten aus allen Testpraktiken, um eine vollständige Ansicht der Anwendungsabdeckung zu erhalten. Erkennen Sie Deckungslücken und schließen Sie diese effektiv.
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Erhalten Sie 90 % schneller Feedback mit intelligenter Testauswirkungsanalyse für Unit-Tests, automatisierte Funktionstests und manuelle Regressionstests.
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Sorgen Sie für gründliche Tests mit Qualitätsmetriken. Geben Sie Anwendungen mit der Gewissheit frei, dass sie sicher und zuverlässig sind.
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Arbeiten jederzeit weiterbearbeiten können. Jede Präsentation und jeder KI-Avatar, den Sie von Grund auf neu erstellen oder hochladen, Jtests umfangreiche statische Analyse Prüfmechanismen und Testverfahren sichern die Qualität von Java-Code. Teams können die Einhaltung von Industriestandards überprüfen oder benutzerdefinierte Codierungsrichtlinien mithilfe integrierter oder benutzerdefinierter Konfigurationen durchsetzen. Shift-Left-Testing erkennt Probleme frühzeitig, während KI Verstöße schnell behebt und so Fehler in späteren Entwicklungsphasen verhindert.
Die wichtigsten Funktionen:
Arbeiten jederzeit weiterbearbeiten können. Jede Präsentation und jeder KI-Avatar, den Sie von Grund auf neu erstellen oder hochladen, Jtests umfangreiche statische Analyse Prüfmechanismen und Testverfahren sichern die Qualität von Java-Code. Teams können die Einhaltung von Industriestandards überprüfen oder benutzerdefinierte Codierungsrichtlinien mithilfe integrierter oder benutzerdefinierter Konfigurationen durchsetzen. Shift-Left-Testing erkennt Probleme frühzeitig, während KI Verstöße schnell behebt und so Fehler in späteren Entwicklungsphasen verhindert.
Die wichtigsten Funktionen:
Vergrößerte
Codequalität für Java-Anwendungen.
Verbesserte
Codestabilität, Wiederverwendung und Wartbarkeit.
Die Balance zwischen Gründlichkeit und Effizienz zu finden, stellt für Entwicklerteams eine entscheidende Herausforderung dar Java-Unit-Tests und die Anforderungen an die Codeabdeckung bei gleichzeitig hoher Produktivität zu erfüllen.
Mit dem KI-gestützten Jtest verschaffen sich Teams einen Vorsprung beim Erstellen effektiver Unit-Test-Suites und beim Erreichen ihrer Codeabdeckungsziele. Jtest nutzt proprietäre, integrierte KI-Algorithmen, um schnell eine Suite von JUnit-Tests mit Assertions für nicht abgedeckte Codezeilen zu generieren und so die Codeabdeckungsmetriken deutlich zu erhöhen.
Der in die IDE integrierte Unit Test Assistant von Jtest generiert Unit-Tests für neu entwickelten Code und liefert umsetzbare, KI-gestützte Empfehlungen zum Simulieren oder Stuben von Abhängigkeiten, zur Parametrisierung oder zum Klonen und Verändern spezifischer Testfälle, um eine höhere Testabdeckung zu erreichen.
Für zusätzliche Anpassungsmöglichkeiten integrieren Sie Jtest mit verschiedenen LLM-Anbietern wie OpenAI und Azure OpenAI, um Testfälle individuell anzupassen und zu verbessern. Bei Codeänderungen können Sie Live-Unit-Tests in der IDE oder eine Testauswirkungsanalyse in der CI/CD-Pipeline nutzen, um automatisch nur die von den Quellcodeänderungen betroffenen Tests auszuführen. Erhalten Sie sofortiges Feedback, um Regressionsfehler in nachgelagerten Systemen zu vermeiden.
Mithilfe der Jtest-Befehlszeilenschnittstelle (CLI) können Teams die Generierung von Unit-Tests direkt in ihre Build-Pipelines integrieren. Jtest identifiziert nicht abgedeckte Codezeilen und generiert automatisch neue Tests, um die Testabdeckungslücken zu schließen. So können Teams ihre Abdeckungsziele erreichen und Qualitätsprüfungen bestehen, ohne dass Entwickler jeden Unit-Test manuell schreiben müssen.
Die Balance zwischen Gründlichkeit und Effizienz zu finden, stellt für Entwicklerteams eine entscheidende Herausforderung dar Java-Unit-Tests und die Anforderungen an die Codeabdeckung bei gleichzeitig hoher Produktivität zu erfüllen.
Mit dem KI-gestützten Jtest verschaffen sich Teams einen Vorsprung beim Erstellen effektiver Unit-Test-Suites und beim Erreichen ihrer Codeabdeckungsziele. Jtest nutzt proprietäre, integrierte KI-Algorithmen, um schnell eine Suite von JUnit-Tests mit Assertions für nicht abgedeckte Codezeilen zu generieren und so die Codeabdeckungsmetriken deutlich zu erhöhen.
Der in die IDE integrierte Unit Test Assistant von Jtest generiert Unit-Tests für neu entwickelten Code und liefert umsetzbare, KI-gestützte Empfehlungen zum Simulieren oder Stuben von Abhängigkeiten, zur Parametrisierung oder zum Klonen und Verändern spezifischer Testfälle, um eine höhere Testabdeckung zu erreichen.
Für zusätzliche Anpassungsmöglichkeiten integrieren Sie Jtest mit verschiedenen LLM-Anbietern wie OpenAI und Azure OpenAI, um Testfälle individuell anzupassen und zu verbessern. Bei Codeänderungen können Sie Live-Unit-Tests in der IDE oder eine Testauswirkungsanalyse in der CI/CD-Pipeline nutzen, um automatisch nur die von den Quellcodeänderungen betroffenen Tests auszuführen. Erhalten Sie sofortiges Feedback, um Regressionsfehler in nachgelagerten Systemen zu vermeiden.
Mithilfe der Jtest-Befehlszeilenschnittstelle (CLI) können Teams die Generierung von Unit-Tests direkt in ihre Build-Pipelines integrieren. Jtest identifiziert nicht abgedeckte Codezeilen und generiert automatisch neue Tests, um die Testabdeckungslücken zu schließen. So können Teams ihre Abdeckungsziele erreichen und Qualitätsprüfungen bestehen, ohne dass Entwickler jeden Unit-Test manuell schreiben müssen.
Erfahren Sie, wie ein führendes Finanzunternehmen Parasoft Jtest nutzte, um:
100%
Beschleunigung der Unit-Test-Generierung.
85%
Codeabdeckung in wenigen Wochen erreicht.
Parasoft SOAtest in Verbindung mit Virtualize für die Servicevirtualisierung revolutioniert die Art und Weise, wie Teams kontinuierliche Testautomatisierungsziele erreichen. Eine große Herausforderung für Teams ist der Mangel an umfassender Testabdeckung. SOAtest begegnet diesem Problem mit robusten KI-gestützten Funktionen, die es Teams ermöglichen, eine Vielzahl von Tests zu erstellen und auszuführen, um eine umfassende Abdeckung aller Ebenen der Anwendung sicherzustellen:
Die nahtlose Integration in gängige CI/CD-Pipelines ermöglicht die Ausführung, Durchsetzung von Qualitätstoren und Berichterstellung. Teams können das Testen von Pull-Anfragen optimieren, indem sie die Testauswirkungsanalyse von SOAtest verwenden, um die Teilmenge der Testfälle zu identifizieren und auszuführen, die zur Validierung der Anwendungsänderungen erforderlich sind. Die kontinuierliche Veröffentlichung von Testergebnissen in Parasoft DTP bietet:
Eine weitere Herausforderung ist die Abhängigkeit von externen Systemen oder Diensten, die die Testausführung behindern und den Automatisierungsprozess verlangsamen kann. Teams können das Verhalten dieser Abhängigkeiten mit Virtualize simulieren, um eine nahtlose, unterbrechungsfreie Testautomatisierung sicherzustellen, selbst in komplexen Umgebungen oder Architekturen wie verteilten Microservices.
Die nahtlose Integration in gängige CI/CD-Pipelines ermöglicht die Ausführung, Durchsetzung von Qualitätstoren und Berichterstellung. Teams können das Testen von Pull-Anfragen optimieren, indem sie die Testauswirkungsanalyse von SOAtest verwenden, um die Teilmenge der Testfälle zu identifizieren und auszuführen, die zur Validierung der Anwendungsänderungen erforderlich sind. Die kontinuierliche Veröffentlichung von Testergebnissen in Parasoft DTP bietet:
Eine weitere Herausforderung ist die Abhängigkeit von externen Systemen oder Diensten, die die Testausführung behindern und den Automatisierungsprozess verlangsamen kann. Teams können das Verhalten dieser Abhängigkeiten mit Virtualize simulieren, um eine nahtlose, unterbrechungsfreie Testautomatisierung sicherzustellen, selbst in komplexen Umgebungen oder Architekturen wie verteilten Microservices.
60%
Verkürzung der Zeit für die Erstellung von Funktionstests.
80%
Erhöhung der API-Testabdeckung.
Anwendungsteams stoßen bei Selenium-Tests auf die folgenden häufigen Herausforderungen:
Parasoft Selenic, erweitert um KI/ML-Funktionen, ermöglicht Entwicklungsteams Folgendes:
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Parasoft Selenic, erweitert um KI/ML-Funktionen, ermöglicht Entwicklungsteams Folgendes:
Kostenlose Edition von Parasoft Selenic herunterladen »
Sammeln, überwachen und analysieren Codeabdeckung durch Unit-, Funktions- und manuelle Tests für Java-Anwendungen. Erhöhen Sie die Codeabdeckung, indem Sie verstehen, welche Codezeilen getestet wurden, und Abdeckungslücken gezielt schließen.
Die Erfüllung der Anforderungen an die Codeabdeckung in Java-Projekten stellt aufgrund komplexer moderner Softwaresysteme, vielfältiger Testszenarien und der Notwendigkeit umfassender Tests aller Komponenten und Funktionalitäten eine Herausforderung dar. Nutzen Sie unsere Lösung für:
Blogbeitrag lesen: Die Anwendungsabdeckung ist die aussagekräftigste Kennzahl, die Sie nicht messen »
Die Erfüllung der Anforderungen an die Codeabdeckung in Java-Projekten stellt aufgrund komplexer moderner Softwaresysteme, vielfältiger Testszenarien und der Notwendigkeit umfassender Tests aller Komponenten und Funktionalitäten eine Herausforderung dar. Nutzen Sie unsere Lösung für:
Blogbeitrag lesen: Die Anwendungsabdeckung ist die aussagekräftigste Kennzahl, die Sie nicht messen »
Parasoft bietet umfassende und flexible KI-gestützte Test Impact Analysis (TIA)-Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus der Java-Softwareentwicklung:
Die Java Code Coverage Agents von Parasoft erfassen detaillierte Abdeckungsdaten über verschiedene Testtypen und Ausführungen (manuell oder automatisiert) hinweg und leiten diese Daten anschließend an die TIA-Engine innerhalb der Parasoft-Tools weiter. Die KI ordnet Codeänderungen intelligent den betroffenen Tests zu und wählt automatisch nur die relevanten Testfälle zur Ausführung aus.
Parasoft bietet umfassende und flexible KI-gestützte Test Impact Analysis (TIA)-Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus der Java-Softwareentwicklung:
Die Java Code Coverage Agents von Parasoft erfassen detaillierte Abdeckungsdaten über verschiedene Testtypen und Ausführungen (manuell oder automatisiert) hinweg und leiten diese Daten anschließend an die TIA-Engine innerhalb der Parasoft-Tools weiter. Die KI ordnet Codeänderungen intelligent den betroffenen Tests zu und wählt automatisch nur die relevanten Testfälle zur Ausführung aus.
Geben Sie Anwendungen mit der Gewissheit frei, dass sie sicher und zuverlässig sind, basierend auf Qualitätsmetriken aus allen Testpraktiken des Teams, einschließlich statischer Analyse, Komponententests, Funktionstests, nichtfunktionaler Tests und Codeabdeckung.
Teams können Testergebnisse aus den CI/CD-Pipelines in Parasoft DTP veröffentlichen, um erweiterte Berichte und Build-to-Build-Trendanalysen durchzuführen. Erhalten Sie mithilfe vordefinierter oder benutzerdefinierter Dashboards eine spezifische Ansicht der Testergebnisse und Trenddaten, um Folgendes einfach zu verfolgen:
Gehen Sie mit den preisgekrönten Analyse-Widgets von DTP über die einfache Berichterstellung hinaus und erhalten Sie Einblicke in Geschäftsrisiken und Produktivitätsverbesserungen. Optimieren Sie die Triage statischer Analyseergebnisse durch die Nutzung KI/ML-gestützter Analysen und Empfehlungen. Trainieren Sie die ML-Modelle von DTP, um zu verstehen, welche Verstöße behoben werden müssen und wem sie zugewiesen werden sollen. Unsere optionale Integration mit OpenAI/Azure OpenAI-Anbietern ermöglicht es Teams, die CVE-Übereinstimmungsanalyse von DTP zu nutzen und so sicherzustellen, dass sich die Behebungsbemühungen auf echte Sicherheitslücken konzentrieren.
Teams können die Analysen anpassen, um wichtige Leistungsindikatoren zu messen und zu überwachen, um potenzielle Risiken zu bewerten, Ergebnisse zu priorisieren und zu validieren, dass Anwendungen die Qualitäts-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllen, um die Release-Bereitschaft sicherzustellen.
Blog lesen: Moderne Analysen für moderne Softwaretests »
Gehen Sie mit den preisgekrönten Analyse-Widgets von DTP über die einfache Berichterstellung hinaus und erhalten Sie Einblicke in Geschäftsrisiken und Produktivitätsverbesserungen. Optimieren Sie die Triage statischer Analyseergebnisse durch die Nutzung KI/ML-gestützter Analysen und Empfehlungen. Trainieren Sie die ML-Modelle von DTP, um zu verstehen, welche Verstöße behoben werden müssen und wem sie zugewiesen werden sollen. Unsere optionale Integration mit OpenAI/Azure OpenAI-Anbietern ermöglicht es Teams, die CVE-Übereinstimmungsanalyse von DTP zu nutzen und so sicherzustellen, dass sich die Behebungsbemühungen auf echte Sicherheitslücken konzentrieren.
Teams können die Analysen anpassen, um wichtige Leistungsindikatoren zu messen und zu überwachen, um potenzielle Risiken zu bewerten, Ergebnisse zu priorisieren und zu validieren, dass Anwendungen die Qualitäts-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllen, um die Release-Bereitschaft sicherzustellen.
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