LambdaTest ogłosił uruchomienie funkcji analitycznych, które umożliwiają zespołom QA głębsze wglądy i zwiększoną kontrolę nad automatyzacją testów. Nowe funkcje wykorzystują AI i ML do optymalizacji jakości i wydajności oprogramowania.
“Jesteśmy podekscytowani wprowadzeniem tych nowoczesnych narzędzi analitycznych do naszej platformy,” powiedział Mayank Bhola, współzałożyciel i szef działu produktów w LambdaTest. “Naszym celem jest wyposażenie zespołów QA w niezbędne informacje, które pozwolą szybko identyfikować i rozwiązywać problemy, zapewniając wyższą jakość oprogramowania i lepszą wydajność. Te funkcje zrewolucjonizują podejście naszych użytkowników do automatyzacji testów.”
Kluczowe funkcje obejmują:
Dashboard AI copilot upraszcza analizę danych, umożliwiając użytkownikom łatwe interakcje z danymi za pomocą zapytań w języku naturalnym i otrzymywanie praktycznych wniosków. Oferuje analitykę predykcyjną i inteligentne rekomendacje, pomagając zespołom podejmować decyzje oparte na danych w sposób efektywny.
Analityka testów niestabilnych napędzana przez AI dostarcza cennych informacji na temat zachowania zestawu testów, umożliwiając zespołom znaczną redukcję czasu wykonywania testów i poprawę jakości oprogramowania przy skracaniu czasu cyklu wydawniczego. Identyfikując i priorytetyzując niestabilne testy na podstawie ich wpływu, zespoły mogą optymalizować wysiłki związane z debugowaniem, przyspieszać cykle testowe i zwiększać niezawodność testów.
Analityka logów poleceń LambdaTest zapewnia szczegółowy wgląd w wykonywanie testów, umożliwiając zespołom QA identyfikowanie problemów i optymalizację skryptów testowych bez przestarzałych elementów. Analizując dane na poziomie poleceń, użytkownicy mogą identyfikować wąskie gardła wydajności, skutecznie rozwiązywać problemy z testami i proaktywnie adresować potencjalne problemy dla każdej sesji.
Wgląd w przypadki testowe upraszcza analizę wykonania automatyzacji testów na LambdaTest na każdym kroku sesji testowej. Te wglądy pomagają w analizie zdrowia przypadków testowych, pokazując wskaźniki sukcesu w porównaniu z niepowodzeniami i analizując przypadki testowe według grup, aby zidentyfikować często nieudane testy.
Wgląd w testy Allure z HyperExecute zapewnia analizę wyników wykonywania testów w serii czasowej za pomocą raportów Allure. Użytkownicy mogą śledzić status testów, czas trwania i szczegóły zestawu, oceniać zdrowie zestawu, analizować wskaźniki statusu testów i oceniać średnie czasy trwania testów dla zestawów testowych z wieloma opcjami filtrów niestandardowych.
Te funkcje są dostępne globalnie dla wszystkich użytkowników LambdaTest, adresując powszechne wyzwania związane z automatyzacją testów i dostarczając szczegółowych wglądów w przypadki testowe i trendy wykonania.
Aby uzyskać więcej informacji na temat najnowszych funkcji LambdaTest i rozpocząć korzystanie z tych potężnych narzędzi analitycznych, odwiedź LambdaTest.
Skomentuj ten artykuł za pośrednictwem X: @IoTNow i odwiedź nasza strone IoT Now Polska
