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News - Central News:  Neues Release von Parasoft SOAtest

Geschrieben am Donnerstag, dem 11. Oktober 2018 von News-Central.de


News-Central Infos PR-Gateway: Mit Machine Learning zur Erstellung von API-Tests

Parasoft, führender Anbieter automatisierter Softwaretest-Technologien, kündigt das neueste Release von Parasoft SOAtest an. Der darin enthaltene Smart API-Test-Generator wendet nun auch Maschinelle Lernverfahren (ML) zusätzlich zu KI (Künstlicher Intelligenz) an, um Tester bei der effizienten Ausarbeitung zielführender API-Testszenarien zu unterstützen. Damit beschleunigt das SOAtest-Release den Testerstellungs-Prozess maßgeblich. Denn nun können die Anwender vorhandene Testbestände ihres Unternehmens nutzen und die KI-Engine von SOAtest durch maschinelles Lernen so trainieren, dass sie automatisch sinnvolle API-Testvorlagen generiert. Das ermöglicht Unternehmen den schnellen Aufbau eines Testbestands, um die API-Abdeckung zu vergrößern und ihre API-Testaktivitäten zu skalieren.

Der im Mai vorgestellte Smart API-Test-Generator von SOAtest ermöglicht es Unternehmen, sinnvolle API-Testszenarien automatisch zu generieren, indem bei Nutzung von Applikationen von der Benutzeroberfläche aus mithilfe von KI Erkenntnisse über die Nutzung der APIs eingeholt werden. Die neue Version geht noch einen Schritt weiter: Mit ihr lässt sich der Smart API-Test-Generator von SOAtest auf Basis von unternehmensspezifischen Regeln schulen, in denen festgelegt ist, wie die jeweilige Organisation ihre Geschäftslogik testet. Mithilfe der Einbeziehung dieser zusätzlichen Logik in den Traffic-Parsing-Prozess erlernt SOAtest die Beziehungen zwischen den verschiedenen Testschritten, damit diese dann auf intelligente Weise zu szenarienbasierten Regression Suites zusammengefügt werden können. Somit stellt diese Technologie sicher, dass die Bestände an API-Tests effizient, konsistent und änderungsbeständig sind.

Mit der neuen Version von SOAtest hebt Parasoft die Testautomation auf ein neues Level. Bisher nutzten Tools zur Automatisierung von Softwaretests die Automation vorrangig bei der Ausführung der Tests, während deren Erstellung als größtenteils manuelle Tätigkeit galt. Um stattdessen alle manuellen Testaufgaben zu reduzieren und so das Continuous-Quality-Konzept zu unterstützen, wertet Parasoft das automatisierte Erstellen von Testfällen durch Machine Learning auf.
Parasoft bietet innovative Lösungen, die zeitaufwändige Testaufgaben automatisieren und dem Management intelligente Analysen an die Hand geben, um den Fokus auf das Wesentliche zu legen. Die Technologien von Parasoft reduzieren den Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand für die Auslieferung sicherer, zuverlässiger und standardkonformer Software. Dies geschieht durch die Integration von statischen und Laufzeit-Analysen, Unit-, Funktions- und API-Tests sowie Service-Virtualisierung. Parasoft unterstützt Software-Unternehmen bei Entwicklung und Implementierung von Anwendungen in den Märkten Embedded, Enterprise und IoT. Mit Testtools für Entwickler, Reports/Analysen für das Management und Datenübersichten für Führungskräfte unterstützt Parasoft den Erfolg von Unternehmen in den strategisch wichtigsten modernen Entwicklungsinitiativen - Agile, Continous Testing, DevOps und Security.
Parasoft Corp.
Erika Barron
E. Huntington Drive 101
91016 Monrovia, CA
001 (626) 256-3680

www.parasoft.com

Pressekontakt:
Agentur Lorenzoni GmbH, Public Relations
Beate Lorenzoni
Landshuter Straße 29
85435 Erding
beate@lorenzoni.de
+49 8122 559 17-0
www.lorenzoni.de

(Weitere interessante Software News & Software Infos & Software Tipps gibt es hier.)

Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!


Mit Machine Learning zur Erstellung von API-Tests

Parasoft, führender Anbieter automatisierter Softwaretest-Technologien, kündigt das neueste Release von Parasoft SOAtest an. Der darin enthaltene Smart API-Test-Generator wendet nun auch Maschinelle Lernverfahren (ML) zusätzlich zu KI (Künstlicher Intelligenz) an, um Tester bei der effizienten Ausarbeitung zielführender API-Testszenarien zu unterstützen. Damit beschleunigt das SOAtest-Release den Testerstellungs-Prozess maßgeblich. Denn nun können die Anwender vorhandene Testbestände ihres Unternehmens nutzen und die KI-Engine von SOAtest durch maschinelles Lernen so trainieren, dass sie automatisch sinnvolle API-Testvorlagen generiert. Das ermöglicht Unternehmen den schnellen Aufbau eines Testbestands, um die API-Abdeckung zu vergrößern und ihre API-Testaktivitäten zu skalieren.

Der im Mai vorgestellte Smart API-Test-Generator von SOAtest ermöglicht es Unternehmen, sinnvolle API-Testszenarien automatisch zu generieren, indem bei Nutzung von Applikationen von der Benutzeroberfläche aus mithilfe von KI Erkenntnisse über die Nutzung der APIs eingeholt werden. Die neue Version geht noch einen Schritt weiter: Mit ihr lässt sich der Smart API-Test-Generator von SOAtest auf Basis von unternehmensspezifischen Regeln schulen, in denen festgelegt ist, wie die jeweilige Organisation ihre Geschäftslogik testet. Mithilfe der Einbeziehung dieser zusätzlichen Logik in den Traffic-Parsing-Prozess erlernt SOAtest die Beziehungen zwischen den verschiedenen Testschritten, damit diese dann auf intelligente Weise zu szenarienbasierten Regression Suites zusammengefügt werden können. Somit stellt diese Technologie sicher, dass die Bestände an API-Tests effizient, konsistent und änderungsbeständig sind.

Mit der neuen Version von SOAtest hebt Parasoft die Testautomation auf ein neues Level. Bisher nutzten Tools zur Automatisierung von Softwaretests die Automation vorrangig bei der Ausführung der Tests, während deren Erstellung als größtenteils manuelle Tätigkeit galt. Um stattdessen alle manuellen Testaufgaben zu reduzieren und so das Continuous-Quality-Konzept zu unterstützen, wertet Parasoft das automatisierte Erstellen von Testfällen durch Machine Learning auf.
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