Descripción
QMetry es una plataforma de gestión de pruebas, propiedad de SmartBear, diseñada para ayudar a los equipos de QA e ingeniería a crear, organizar y ejecutar pruebas de software, principalmente dentro de Jira (como QMetry Test Management for Jira, o QTM4J) y Azure DevOps. Se comercializa como una alternativa a herramientas como TestRail para equipos que desean escalar las pruebas sin un aumento proporcional en el esfuerzo manual.
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Los casos de prueba se encuentran junto a los problemas existentes en Jira o Azure DevOps de un equipo, con soporte nativo para la redacción de pruebas al estilo BDD, de modo que las pruebas se integren en un pipeline de CI/CD existente en lugar de en un sistema separado. QMetry se integra con marcos de automatización, sistemas de control de versiones, nubes de dispositivos y herramientas de CI/CD como Jenkins, CircleCI y Bitbucket, y puede implementarse en la nube o alojarse localmente en la UE para equipos con requisitos de residencia de datos.
Las características de IA de QMetry se centran en reducir el trabajo manual de gestión de pruebas. La redacción de pruebas impulsada por IA genera casos de prueba directamente a partir de historias de usuario, requisitos y criterios de aceptación. La detección de pruebas inestables identifica pruebas inestables para que los equipos dejen de perseguir fallos falsos, mientras que la detección y clasificación de defectos impulsadas por IA conectan pruebas fallidas con defectos anteriores, agrupan problemas relacionados y destacan posibles causas raíz. La optimización inteligente de la suite de pruebas prioriza qué pruebas ejecutar en función de los cambios recientes en el código, el riesgo y el historial de fallos, de modo que los equipos puedan omitir pruebas redundantes y centrarse en áreas de mayor riesgo. Una función de búsqueda inteligente permite a los usuarios consultar casos de prueba, defectos y otros artefactos utilizando lenguaje natural en lugar de filtros manuales.
QMetry está diseñado para equipos de QA y DevOps que trabajan en entornos de Jira o Azure DevOps, desde equipos pequeños hasta organizaciones empresariales; SmartBear afirma que admite de 10 a más de 10,000 usuarios sin pérdida de rendimiento, e incluye un módulo de eSignature alineado con 21 CFR Parte 11 para industrias reguladas que necesitan aprobaciones de pruebas auditadas.
SmartBear no publica precios de autoservicio para QMetry en la página del producto; los equipos interesados pueden comenzar una prueba gratuita de 14 días o solicitar precios directamente, y sus paneles e informes están construidos en torno a los flujos de trabajo de Jira y Azure DevOps en lugar de ser un sistema completamente independiente.
- CategoríaRevisión de código y pruebas con IA
- Modelo de preciosNo especificado
- ImplementaciónNube
- PlataformasJira Cloud
Características principales de QMetry
Redacción de pruebas impulsada por IA que genera casos de prueba a partir de historias de usuario y requisitos
Detección de pruebas inestables para identificar pruebas inestables antes de que desperdicien el tiempo del equipo
Detección y clasificación de defectos impulsadas por IA que vinculan pruebas fallidas a defectos anteriores y causas raíz
Optimización inteligente de la suite de pruebas que prioriza pruebas según cambios en el código, riesgo e historial de fallos
Búsqueda en lenguaje natural a través de casos de prueba, defectos y otros artefactos de prueba
Soporte nativo de BDD e integración con herramientas de CI/CD como Jenkins, CircleCI y Bitbucket
Módulo de eSignature alineado con 21 CFR Parte 11 para flujos de trabajo de aprobación en industrias reguladas
Opciones de implementación en la nube o alojadas en la UE para requisitos de residencia de datos
¿Cómo usar QMetry?
Conectar QMetry a Jira o Azure DevOps: instalar QMetry Test Management junto a su rastreador de problemas existente
Generar casos de prueba: utilizar la redacción de pruebas impulsada por IA para redactar casos a partir de historias de usuario y criterios de aceptación
Ejecutar pruebas en su pipeline: integrarse con herramientas de CI/CD y marcos de automatización para ejecutar pruebas automáticamente
Clasificar fallos: permitir que la detección de defectos impulsada por IA agrupe fallos relacionados y marque pruebas inestables
Priorizar la próxima ejecución: utilizar la optimización inteligente de la suite de pruebas para centrarse en áreas de alto riesgo y recientemente cambiadas
Rastrear resultados: revisar paneles e informes sobre la ejecución de pruebas, defectos y trazabilidad
Casos de uso de QMetry
- Generación de casos de prueba
- Clasificación de pruebas inestables
- Gestión de pruebas de CI/CD
- Aprobaciones de pruebas reguladas
