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- 組合測試工具(KeyCombine)
- 硬件行為級仿真平臺(SkyEye)
- 目標碼測試工具(LogicScout)
- 功能測試工具(AutoFun)
- 性能測試工具(AutoLoad)
- 嵌入式軟件虛擬驗證平臺(KeySurvey)
- 軟件黑匣子(LogicMonitor)
- 異常環境自動化測試系統(AIPro)
- 代碼可持續集成設備安全檢測系統(AITesting)
- 智能電能表自動化測試平臺(MeterTest)
- 軟件測評實驗室
- 電子系統接口數據設計與管理工具(ICDManager)
- CNAS咨詢服務
- 系統級灰盒測試工具(TestTrace)
- 白盒集成測試環境系統(CuttleITE)
- 接口協議測試工具(Kinterface)
- 靜態測試工具(EagleEye)
- 單元測試工具(EagleWing)
- 半實物仿真功能測試系統(TestQuest Pro)
- 數據定義檢查工具(KTDataDef)
- 內存泄漏檢測工具(KeyMemory)
測試大數據系統對軟件測試全生命周期中產生的需求數據、過程數據、中間數據、用例數據、結果數據等進行采集、傳輸、管理、存儲、分析和挖掘,綜合利用大數據、機器學習、知識圖譜等技術手段,提供被測對象科學評估、測試場景復現、測試模型優化、測試用例推薦、缺陷診斷預測等功能,為軟件測試需求分析、測試策劃、測試設計、測試執行、測試總結各個階段工作持續改進提供智能決策支持。
產品簡介
用戶痛點
用戶痛點
大規模軍事信息系統試驗和測試過程中,大量的測試數據需要采集和分析,龐大的數據采集量和分析量對試驗的組織、試驗過程數據的采集管理以及試驗完成后的分析都帶來了挑戰,現有的分散節點的采集與處理越來越難以適應未來軍事信息化系統的發展
軟件測試全生命周期數據是軟件產品的重要數據,如何通過對軟件全生命周期數據的深度分析與挖掘,優化測試需求分析、測試策劃、測試設計、測試執行、測試總結各個階段工作,提升軍事信息系統軟件質量,成為未來需要思考的問題
軟件尤其是大型軟件的復雜性導致被試對象整體評價困難,如何有效利用測試全流程數據提升軟件評價的準確性是亟待解決的問題
測試知識和技能存在于有經驗的技術人員的測試用例和測試步驟中,如何通過數據積累、分析和挖掘來發現、保存、應用這些知識和技能是大家關心的主要問題
自適應、可定制、對用戶透明的測試數據自動化采集手段。
01
復雜、異構、海量測試數據一體化存儲、管理、檢索與更新引擎。
02
豐富、智能、靈活的分析挖掘算法基礎平臺。
03
基于自然語言理解和知識積累的測試用例推薦。
04
基于測試全流程數據的被測對象綜合評估。
06
產品亮點
基于關聯規則的軟件缺陷發現和預測。
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主要功能
匯聚測試項目測試用例、缺陷等數據,在數據管理的基礎上利用數據分析挖掘技術對測試用例、缺陷等數據深度分析,提供測試用例復用、測試用例推薦、缺陷預測、缺陷趨勢分析等功能。
測試數據分析與挖掘