新たな次元のソフトウェア テスト自動化ツール
関数を呼び出す応答時間、関数の呼び出し頻度、コールフロー シーケンス、リソース要件、メモリ割り当てなど、重要なパフォーマンス指標を AI ベースで追跡し、以下を明らかにします。
- エッジ テスト ケース
- パフォーマンスの劣化
- 互換性の逸脱度合
- 相互接続されたライブラリ間の動作の変化
- 比較分析
エラーの事前検出を目的とした継続的/再帰的テスト
Auto Detectでは、システムのダウンタイムやエラーの原因となるソフトウェアの動作傾向や異常性を、実際にダウンタイムやエラーを引き起こす前に特定し、障害を未然に解決できるようにします。現在、実際に路上で検出されているエラーは次のとおりです。
- 機能のドリフト
- 逸脱
- 未解決のバグ
- サイバー攻撃
- 構成と統合の非互換性
- ダウンタイムの予測
エラー解決の迅速化
ソフトウェア エラーの原因となっているコード行や、システム全体にわたって
通信の不整合を引き起こしているソフトウェア機能について
その根本原因を明確かつ包括的に分析します。
機械学習ベース
ECU ソフトウェア ドリフト捕捉
ECU ソフトウェア逸脱捕捉
ECU ソフトウェア ダウンタイムの可能性アラート
3% 未満の ECU オーバーヘッド
クラウドベースの管理とレポート作成
ユース ケース
ソフトウェア内部で可視化されていない箇所を
Auto Detectで明らかにする方法とは
