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Las soluciones de prueba avanzadas impulsadas por IA para Java ofrecen una productividad incomparable y flujos de trabajo optimizados en cada etapa del SDLC para aplicaciones para garantizar la calidad continua del software.
Ofrezca al mercado software de alta calidad, seguro y confiable más rápido con las soluciones de prueba de software automatizadas de Parasoft diseñadas para aplicaciones Java. Optimice sin problemas los procesos de prueba en todo el SDLC, reduciendo los costos del proyecto al aumentar la productividad y la eficiencia.
Desplaza la seguridad hacia la izquierda. Obtén un amplio soporte para estándares de seguridad como OWASP, CWE, CERT y más. Remedia más rápido con triaje basado en IA y correcciones de código generadas.
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Aumente la productividad con la generación automatizada de pruebas unitarias impulsada por IA. Mejore la cobertura de código con casos de prueba de alta calidad y cumpla los requisitos con facilidad.
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Utilice soluciones de virtualización de servicios y pruebas funcionales mejoradas con IA para crear fácilmente escenarios de prueba sólidos y entornos de control para una automatización estable.
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Aproveche la IA para una automatización de pruebas de Selenium sólida y eficiente y aumente la escalabilidad, la mantenibilidad y la eficiencia de las pruebas de la interfaz de usuario web.
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Analice los datos de cobertura de todas las prácticas de prueba para obtener una vista completa de la cobertura de la aplicación. Identificar brechas de cobertura y superarlas de manera efectiva.
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Obtenga comentarios un 90 % más rápido con el análisis de impacto de pruebas inteligente para pruebas unitarias, pruebas funcionales automatizadas y pruebas de regresión manuales.
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Garantice pruebas exhaustivas con métricas de calidad. Libere aplicaciones con la confianza de que son seguras y confiables.
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Explora demostraciones breves en nuestro centro de aprendizaje de IA »
Usa Análisis estático extenso de Jtest Verificadores y técnicas de prueba para garantizar la calidad del código Java. Los equipos pueden verificar el cumplimiento de los estándares de la industria o aplicar guías de codificación personalizadas mediante configuraciones integradas o definidas por el usuario. Las pruebas de desplazamiento a la izquierda detectan problemas en etapas tempranas, mientras que la IA resuelve rápidamente las infracciones, evitando defectos en etapas avanzadas.
Capacidades clave:
Usa Análisis estático extenso de Jtest Verificadores y técnicas de prueba para garantizar la calidad del código Java. Los equipos pueden verificar el cumplimiento de los estándares de la industria o aplicar guías de codificación personalizadas mediante configuraciones integradas o definidas por el usuario. Las pruebas de desplazamiento a la izquierda detectan problemas en etapas tempranas, mientras que la IA resuelve rápidamente las infracciones, evitando defectos en etapas avanzadas.
Capacidades clave:
Mayor
Calidad del código para aplicaciones Java.
Mejorado
Estabilidad, reutilización y mantenibilidad del código.
Lograr un equilibrio entre minuciosidad y eficiencia plantea un desafío crítico para los equipos de desarrollo que luchan por lograrlo. Pruebas unitarias de Java y los requisitos de cobertura de código, manteniendo al mismo tiempo altos niveles de productividad.
Con Jtest, potenciado por IA, los equipos obtienen una ventaja inicial en la creación de conjuntos de pruebas unitarias eficaces y en el logro de los objetivos de cobertura de código. Jtest utiliza algoritmos de IA propios e integrados para generar rápidamente un conjunto de pruebas JUnit con aserciones para las líneas de código no cubiertas, lo que aumenta rápidamente las métricas de cobertura de código.
Integrado en el IDE, el Asistente de Pruebas Unitarias de Jtest genera pruebas unitarias para el código recién desarrollado y proporciona recomendaciones prácticas basadas en IA para simular o crear stubs de dependencias, parametrizar o clonar y mutar casos de prueba específicos para lograr mayores niveles de cobertura.
Para una mayor personalización, integre Jtest con diversos proveedores de LLM como OpenAI y Azure OpenAI para adaptar y mejorar los casos de prueba. A medida que el código cambia, utilice pruebas unitarias en vivo en el IDE o análisis de impacto de pruebas en la canalización de CI/CD para ejecutar automáticamente solo las pruebas afectadas por las modificaciones del código fuente. Obtenga retroalimentación inmediata para evitar fallos de regresión posteriores.
Mediante la interfaz de línea de comandos (CLI) de Jtest, los equipos pueden integrar la generación de pruebas unitarias directamente en sus procesos de compilación. Jtest identifica las líneas de código sin cobertura y genera automáticamente nuevas pruebas para subsanar las deficiencias. Esto permite a los equipos cumplir con los objetivos de cobertura y superar los controles de calidad sin necesidad de que los desarrolladores escriban manualmente cada prueba unitaria.
Lograr un equilibrio entre minuciosidad y eficiencia plantea un desafío crítico para los equipos de desarrollo que luchan por lograrlo. Pruebas unitarias de Java y los requisitos de cobertura de código, manteniendo al mismo tiempo altos niveles de productividad.
Con Jtest, potenciado por IA, los equipos obtienen una ventaja inicial en la creación de conjuntos de pruebas unitarias eficaces y en el logro de los objetivos de cobertura de código. Jtest utiliza algoritmos de IA propios e integrados para generar rápidamente un conjunto de pruebas JUnit con aserciones para las líneas de código no cubiertas, lo que aumenta rápidamente las métricas de cobertura de código.
Integrado en el IDE, el Asistente de Pruebas Unitarias de Jtest genera pruebas unitarias para el código recién desarrollado y proporciona recomendaciones prácticas basadas en IA para simular o crear stubs de dependencias, parametrizar o clonar y mutar casos de prueba específicos para lograr mayores niveles de cobertura.
Para una mayor personalización, integre Jtest con diversos proveedores de LLM como OpenAI y Azure OpenAI para adaptar y mejorar los casos de prueba. A medida que el código cambia, utilice pruebas unitarias en vivo en el IDE o análisis de impacto de pruebas en la canalización de CI/CD para ejecutar automáticamente solo las pruebas afectadas por las modificaciones del código fuente. Obtenga retroalimentación inmediata para evitar fallos de regresión posteriores.
Mediante la interfaz de línea de comandos (CLI) de Jtest, los equipos pueden integrar la generación de pruebas unitarias directamente en sus procesos de compilación. Jtest identifica las líneas de código sin cobertura y genera automáticamente nuevas pruebas para subsanar las deficiencias. Esto permite a los equipos cumplir con los objetivos de cobertura y superar los controles de calidad sin necesidad de que los desarrolladores escriban manualmente cada prueba unitaria.
Descubra cómo una empresa financiera líder aprovechó Parasoft Jtest para:
100%
Aceleración de la generación de pruebas unitarias.
85%
Cobertura del código lograda en unas pocas semanas.
Parasoft SOAtest junto con Virtualize para la virtualización de servicios revoluciona la forma en que los equipos logran objetivos de automatización de pruebas continuas. Uno de los principales desafíos que enfrentan los equipos es la falta de una cobertura de pruebas integral. SOAtest aborda esto con capacidades sólidas mejoradas por IA que permiten a los equipos crear y ejecutar una amplia gama de pruebas para garantizar una cobertura completa en todas las capas de la aplicación:
La integración perfecta en canales de CI/CD populares permite la ejecución, el cumplimiento del control de calidad y la generación de informes. Los equipos pueden optimizar las pruebas de las solicitudes de extracción utilizando el análisis de impacto de las pruebas de SOAtest para identificar y ejecutar el subconjunto de casos de prueba necesarios para validar los cambios de la aplicación. La publicación continua de los resultados de las pruebas en Parasoft DTP proporciona:
Otro desafío es la dependencia de sistemas o servicios externos, que pueden impedir la ejecución de pruebas y ralentizar el proceso de automatización. Los equipos pueden simular el comportamiento de estas dependencias con Virtualize para garantizar una automatización de pruebas perfecta e ininterrumpida, incluso en entornos o arquitecturas complejos como microservicios distribuidos.
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60%
Reducción del tiempo de creación de pruebas funcionales.
80%
Incremento de la cobertura de pruebas API.
Los equipos de aplicaciones encuentran los siguientes desafíos comunes en las pruebas de Selenium:
Parasoft Selenic, potenciado con capacidades de IA/ML, permite a los equipos de desarrollo:
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Parasoft Selenic, potenciado con capacidades de IA/ML, permite a los equipos de desarrollo:
Descargar la edición gratuita de Parasoft Selenic »
Recopilar, monitorear y analizar Cobertura de código de pruebas unitarias, funcionales y manuales para aplicaciones Java. Aumente la cobertura de código al comprender qué líneas de código se han probado y abordar las deficiencias.
Cumplir con los requisitos de cobertura de código en proyectos Java plantea desafíos debido a los complejos sistemas de software modernos, los diversos escenarios de prueba y la necesidad de pruebas integrales de todos los componentes y funcionalidades. Utilice nuestra solución para:
Leer publicación de blog: La cobertura de aplicaciones es la métrica más poderosa que no se está midiendo »
Cumplir con los requisitos de cobertura de código en proyectos Java plantea desafíos debido a los complejos sistemas de software modernos, los diversos escenarios de prueba y la necesidad de pruebas integrales de todos los componentes y funcionalidades. Utilice nuestra solución para:
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Parasoft ofrece un amplio y flexible soporte de análisis de impacto de pruebas (TIA) mejorado con IA en todo el ciclo de vida del desarrollo de software Java:
Los agentes de cobertura de código Java de Parasoft recopilan datos detallados de cobertura de los distintos tipos de pruebas y ejecuciones (manuales o automatizadas) y los transmiten al motor TIA de las herramientas de Parasoft. La IA asigna de forma inteligente los cambios de código a las pruebas afectadas y selecciona automáticamente solo los casos de prueba relevantes para su ejecución.
Parasoft ofrece un amplio y flexible soporte de análisis de impacto de pruebas (TIA) mejorado con IA en todo el ciclo de vida del desarrollo de software Java:
Los agentes de cobertura de código Java de Parasoft recopilan datos detallados de cobertura de los distintos tipos de pruebas y ejecuciones (manuales o automatizadas) y los transmiten al motor TIA de las herramientas de Parasoft. La IA asigna de forma inteligente los cambios de código a las pruebas afectadas y selecciona automáticamente solo los casos de prueba relevantes para su ejecución.
Libere aplicaciones con confianza sabiendo que son seguras y confiables según las métricas de calidad de todas las prácticas de prueba del equipo, incluido el análisis estático, las pruebas unitarias, las pruebas funcionales, las pruebas no funcionales y la cobertura de código.
Los equipos pueden publicar los resultados de las pruebas de las canalizaciones de CI/CD en Parasoft DTP para obtener informes avanzados y análisis de tendencias de construcción a construcción. Utilizando paneles predefinidos o personalizados, obtenga una vista específica de los resultados de las pruebas y los datos de tendencias para realizar un seguimiento fácil de lo siguiente:
Vaya más allá de los simples informes utilizando los galardonados widgets de análisis de DTP para obtener información sobre los riesgos comerciales y las mejoras de productividad. Optimice la clasificación de los resultados de los análisis estáticos aprovechando las recomendaciones y análisis mejorados con IA/ML. Entrene los modelos de aprendizaje automático de DTP para comprender las infracciones que se deben corregir y a quién asignárselas. Nuestra integración opcional con proveedores de OpenAI/Azure OpenAI permite a los equipos utilizar el análisis de coincidencias CVE de DTP, lo que garantiza que los esfuerzos de remediación se centren en vulnerabilidades de seguridad reales.
Los equipos pueden personalizar los análisis para medir y monitorear indicadores clave de rendimiento para evaluar riesgos potenciales, priorizar hallazgos y validar que las aplicaciones cumplan con los requisitos de calidad, seguridad y confiabilidad para garantizar la preparación para el lanzamiento.
Leer blog: Análisis modernos para pruebas de software modernas »
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