Verint Systems est une société d’analyse basée à Melville, New York, qui vend des produits logiciels et matériels pour la gestion de l’engagement client, la sécurité, la surveillance et la veille économique. Leurs produits sont conçus pour aider les clients dans l’analyse des données, en particulier les grands ensembles de données. Les produits de Verint comprennent un logiciel d’analyse de la parole (utilisé pour analyser les enregistrements des centres d’appels), des caméras de surveillance IP et un logiciel d’analyse de vidéosurveillance «intelligent».
WorkFusion est une plate-forme d’informatique de masse en mode SaaS qui utilise des collaborateurs externalisés pour enseigner des algorithmes permettant d’automatiser une grande variété de travaux de connaissance, en particulier dans les secteurs des services financiers, du commerce électronique et du commerce de détail. WorkFusion automatise la surveillance du flux de données et des sources, forme et gère les travailleurs issus de la communauté sur les marchés mondiaux des talents pour structurer et valider les annonces. Il utilise le contrôle de qualité statistique (SQC) pour garantir l’exactitude de la sortie de travail. C’est la solution d’automatisation complète pour les opérations mondiales, combinant en une plate-forme les capacités de base nécessaires pour numériser des processus métier complexes: gestion des processus métier (BPM), automatisation des processus robotiques (RPA), orchestration de la main-d’œuvre et automatisation cognitive.
Adaptavist Test Management is the #1 rated Quality Assurance (QA) and Test Management app for Jira. It offers end-to-end traceability across issues, requirements, test cases, and execution. Features include a free REST API to automate bulk tests, seamless integration with third-party apps and in-depth reporting to analyse and share test results. One single source of truth to design, plan and track your entire test lifecycle. See the overview video It's the enterprise ready test management solution in Jira and the single source of truth to design, plan and track all your testing.
Avec le développement du cloud, de plus en plus d'environnements multi-cloud font leur apparition, car de nombreuses entreprises font confiance à plusieurs plateformes, notamment pour ne pas être dépendants d'un fournisseur individuel. Cependant, les installations multi-cloud sont souvent non intentionnelles et dues à un manque de coordination dans l'achat de solutions plateformes cloud, en particulier par les directions métier. Qu'elle soit planifiée ou non, la tendance aux environnements multi-cloud entraîne son lot de défis. Ces environnements compliquent les tâches administratives (telles que la gestion des contrats et la facturation) et entravent les processus de conformité, de protection des données et de transparence. Enfin et surtout, les environnements multi-cloud complexifient l'intégration et l'interopérabilité des données, ralentissant ainsi le développement et la mise en exploitation des nouveaux business models et offres de services basés sur l’analyse massive de données. Les DSI ont donc pour mission d'éviter la prolifération naissante des environnements multi-cloud non contrôlés, ou de gérer ces environnements et de les intégrer dans des architectures cloud hybrides.
Avec Docker, le kernel est en mesure de partager les ressources de l’hôte et d’interagir avec les différents containers. Ainsi on comprend que Docker ne fonctionne pas comme une Virtual Machine mais permet d’offrir un environnement de travail virtuel. On parle alors de virtualisation légère pour Docker. Qui plus est, puisque le conteneur n’a pas besoin de faire tourner son propre système, il est moins gourmand en mémoire, plus facile à migrer et plus rapide à sauvegarder.
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Les nombreux éditeurs d’outils de tests fonctionnels ont des approches différentes. On constate que certains offrent un référentiel contenant une collection d’objets-types que le produit est susceptible de rencontrer dans la majorité des cas. D’un autre côté, certains préfèrent initialiser le référentiel uniquement avec les objets reconnus et utilisés par les différents cas de tests.
Cette étape implique, en la présence effective des différents acteurs du projet, maîtrise d’œuvre et maîtrise d'ouvrage, le déroulement rigoureux de procédures de tests préalablement décrits, et l'identification de tout écart fonctionnel ou technique. C’est le client qui valide cette étape. On peut considérer une fonctionnalité vraiment terminée qu’une fois qu’elle a passé avec succès les tests d’acceptation.
Avec SOFY, vous n'avez pas besoin d'écrire des scripts d'automatisation de test. SOFY vous permet de tester vos applications sur des appareils physiques Android ou iOS ainsi que des émulateurs. SOFY peut être formé par votre équipe pour les applications métier et peut apprendre à devenir plus intelligent tous les jours. Avec l'émergence de nouveaux frameworks, il est important de détecter au plus tôt leurs points faibles. SOFY identifie non seulement les frameworks utilisés dans votre application, mais également tous les problèmes connus avec ces frameworks. SOFY est une plateforme de test intelligente qui utilise le machine learning pour générer et réaliser des cas de test sur des applications Android et iOS.

Afin de profiter au mieux de l’automatisation des tests, voici huit recommandations issues de notre expérience, acquise au cours de plus de 50 projets internationaux d’automatisation des tests en entreprise. Ces conseils sont destinés à aider l’amélioration du retour sur investissement en automatisation de tests et à améliorer la qualité logicielle.
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