Description
QMetry est une plateforme de gestion des tests, appartenant à SmartBear, conçue pour aider les équipes QA et d'ingénierie à créer, organiser et exécuter des tests logiciels, principalement dans Jira (sous le nom de QMetry Test Management for Jira, ou QTM4J) et Azure DevOps. Elle est commercialisée comme une alternative à des outils comme TestRail pour les équipes qui souhaitent étendre les tests sans une augmentation proportionnelle de l'effort manuel.
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Les cas de test coexistent avec les problèmes existants de l'équipe dans Jira ou Azure DevOps, avec un support natif pour l'écriture de tests de style BDD afin que les tests s'intègrent dans un pipeline CI/CD existant plutôt que dans un système séparé. QMetry s'intègre avec des frameworks d'automatisation, des systèmes de contrôle de version, des clouds de dispositifs et des outils CI/CD comme Jenkins, CircleCI et Bitbucket, et peut être déployé dans le cloud ou hébergé localement dans l'UE pour les équipes ayant des exigences de résidence des données.
Les fonctionnalités d'IA de QMetry se concentrent sur la réduction du travail de gestion des tests manuel. L'écriture de tests alimentée par l'IA génère des cas de test directement à partir des histoires d'utilisateur, des exigences et des critères d'acceptation. La détection de tests instables identifie les tests instables afin que les équipes cessent de poursuivre de faux échecs, tandis que la détection et le tri des défauts alimentés par l'IA relient les tests échoués aux défauts passés, regroupent les problèmes connexes et mettent en évidence les causes profondes probables. L'optimisation intelligente des suites de tests priorise les tests à exécuter en fonction des modifications récentes du code, du risque et de l'historique des échecs, permettant aux équipes de sauter les tests redondants et de se concentrer sur les zones à risque élevé. Une fonction de recherche intelligente permet aux utilisateurs d'interroger des cas de test, des défauts et d'autres artefacts en utilisant un langage naturel plutôt que des filtres manuels.
QMetry est conçu pour les équipes QA et DevOps travaillant dans des environnements Jira ou Azure DevOps, des petites équipes jusqu'aux grandes organisations ; SmartBear déclare qu'il prend en charge de 10 à plus de 10 000 utilisateurs sans perte de performance, et il comprend un module de signature électronique conforme à la partie 11 du 21 CFR pour les industries réglementées qui nécessitent des approbations de test auditées.
SmartBear ne publie pas de prix en libre-service pour QMetry sur la page produit ; les équipes intéressées peuvent commencer un essai gratuit de 14 jours ou demander directement des prix, et ses tableaux de bord et rapports sont construits autour des flux de travail Jira et Azure DevOps plutôt que comme un système entièrement autonome.
- CatégorieRevue de code et tests IA
- Modèle tarifaireNon spécifié
- DéploiementCloud
- PlateformesJira Cloud
Fonctionnalités principales de QMetry
Écriture de tests alimentée par l'IA qui génère des cas de test à partir d'histoires d'utilisateur et d'exigences
Détection de tests instables pour identifier les tests instables avant qu'ils ne gaspillent le temps de l'équipe
Détection et tri des défauts alimentés par l'IA reliant les tests échoués aux défauts passés et aux causes profondes
Optimisation intelligente des suites de tests qui priorise les tests par modification de code, risque et historique des échecs
Recherche en langage naturel à travers les cas de test, les défauts et d'autres artefacts de test
Support natif BDD et intégration avec des outils CI/CD comme Jenkins, CircleCI et Bitbucket
Module de signature électronique conforme à la partie 11 du 21 CFR pour les flux de travail d'approbation dans les industries réglementées
Options de déploiement dans le cloud ou hébergé dans l'UE pour les exigences de résidence des données
Comment utiliser QMetry ?
Connectez QMetry à Jira ou Azure DevOps : installez QMetry Test Management aux côtés de votre système de suivi des problèmes existant
Générez des cas de test : utilisez l'écriture de tests alimentée par l'IA pour rédiger des cas à partir d'histoires d'utilisateur et de critères d'acceptation
Exécutez des tests dans votre pipeline : intégrez-vous avec des outils CI/CD et des frameworks d'automatisation pour exécuter des tests automatiquement
Trier les échecs : laissez la détection de défauts alimentée par l'IA regrouper les échecs connexes et signaler les tests instables
Priorisez la prochaine exécution : utilisez l'optimisation intelligente des suites de tests pour vous concentrer sur les zones à risque élevé et récemment modifiées
Suivez les résultats : consultez les tableaux de bord et les rapports sur l'exécution des tests, les défauts et la traçabilité
Cas d'utilisation de QMetry
- Génération de cas de test
- Triage des tests instables
- Gestion des tests CI/CD
- Approbations de tests réglementés
