CloudBees

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Consentire alle più grandi e brillanti aziende del mondo di passare da DevOps incoerenti e disconnessi a flussi di lavoro self-service, veloci e sicuri che collegano la consegna del software ai risultati aziendali.

Launchable

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Launchable è una piattaforma di intelligenza per lo sviluppo software guidata dall'IA, progettata per ottimizzare e accelerare il processo di test all'interno delle pipeline di integrazione continua. Sfruttando il machine learning, Launchable aiuta i team di sviluppo a identificare ed eseguire i test più rilevanti per specifiche modifiche al codice, riducendo così i tempi di esecuzione dei test e migliorando la qualità complessiva del software. Questo approccio consente cicli di consegna più rapidi e un utilizzo delle risorse più efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Selezione Predittiva dei Test: Utilizza modelli di machine learning per selezionare ed eseguire i test con la più alta probabilità di fallimento basata sulle modifiche al codice, riducendo significativamente le dimensioni delle suite di test e i tempi di esecuzione. - Diagnostica Intelligente dei Fallimenti dei Test: Raggruppa automaticamente i fallimenti dei test correlati, identifica problemi ricorrenti e monitora i modelli di test, semplificando il processo di triage dei bug e riducendo lo sforzo manuale. - Approfondimenti sulla Suite di Test: Fornisce metriche complete sulla durata delle sessioni di test, frequenza e tassi di fallimento, offrendo una visione chiara della salute della suite di test e delle aree da migliorare. - Notifiche di Fallimento dei Test: Fornisce notifiche personalizzate agli sviluppatori riguardo ai fallimenti dei test causati dalle loro modifiche al codice, facilitando una rapida risoluzione dei problemi. Valore Primario e Problema Risolto: Launchable affronta la sfida dei processi di test lunghi e inefficienti nello sviluppo software. Selezionando e prioritizzando intelligentemente i test, riduce i tempi di esecuzione dei test fino al 98%, permettendo agli sviluppatori di ricevere feedback più rapidi e iterare più velocemente. Questa ottimizzazione porta a rilasci di software di qualità superiore, una maggiore frequenza di commit e una pipeline CI più efficiente, supportando in ultima analisi la pratica della Qualità Continua.