La última versión de Parasoft ofrece varias funciones automatizadas nuevas para probar aplicaciones Java, C# y .NET.

La última versión de Parasoft ofrece varias funciones automatizadas nuevas para probar aplicaciones Java, C# y .NET.

Parasoft lanzó recientemente versiones 2024.1 de varios de sus productos, incluida la herramienta de prueba Java Jtest, la herramienta de prueba C# y .NET dotTEST y la solución de análisis de prueba DTP. Jtest ahora incluye plantillas de prueba en Unit Test Assistant, una función que utiliza inteligencia artificial para generar un conjunto de pruebas. Con la nueva versión de Jtest, los evaluadores obtienen más control sobre la estructura de sus clases de prueba y pueden especificar configuraciones comunes requeridas por sus pruebas. Jtest ahora también puede realizar análisis de impacto de pruebas directamente desde el IDE. Cada vez que se realiza un cambio en el código, Jtest identificará y ejecutará pruebas y proporcionará comentarios al desarrollador sobre el impacto de los cambios realizados. «Con la nueva versión de Jtest, los desarrolladores obtienen información en tiempo real sobre qué pruebas se ven afectadas por los cambios de código», dijo a SD Times Igor Kirilenko, director de producto de Parasoft. “Mientras todavía estás editando tu código, Jtest ejecuta automáticamente pruebas relevantes y proporciona comentarios inmediatos. Esta característica innovadora no sólo ahorra tiempo, sino que también garantiza que los errores potenciales se detecten y resuelvan antes de que lleguen al proceso de compilación”. En Jtest y dotTEST, una integración con OpenAI/Azure OpenAI Service proporciona correcciones generadas por IA para violaciones de análisis de flujo. Jtest y dotTEST ahora también son compatibles con la última versión de la lista Common Weakness Enumeration (CWE), 4.14. Además, ambos tienen configuraciones de prueba de análisis estático mejoradas y listas para usar. Finalmente, la integración de DTP con OpenAI/Azure OpenAI Service acelera la corrección de vulnerabilidades de seguridad al hacer coincidir las violaciones de las reglas de seguridad con vulnerabilidades conocidas y luego obtener una puntuación de probabilidad de la probabilidad de que cada una sea una vulnerabilidad real o un falso positivo. «Los desarrolladores a menudo enfrentan una carga cognitiva significativa al evaluar violaciones de análisis estático, especialmente aquellas relacionadas con la seguridad», dijo a SD Times Jeehong Min, gerente técnico de productos de Parasoft. “Cada regla de seguridad tiene su propia curva de aprendizaje, lo que requiere tiempo para comprender los matices. Para ayudar a los desarrolladores, Parasoft DTP ofrece recomendaciones basadas en modelos de aprendizaje automático previamente entrenados y modelos que aprenden del comportamiento de clasificación del equipo de desarrollo. El objetivo final es ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas al evaluar y corregir violaciones del análisis estático”. También podría interesarle… El lado humano de la automatización: recuperar el equilibrio entre la vida personal y laboral y reducir el coste total de propiedad de las pruebas de software

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