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QMetry

QMetryは、Jira向けに構築されたAI駆動のテスト管理プラットフォームで、QAおよびDevOpsチームがソフトウェアテストを作成、実行、分析するのを支援します。SmartBearが所有しており、AIを使用してテストケースを自動生成し、不安定なテストをフラグし、欠陥をトリアージし、実行する優先順位を付けることを目的としています。これは、テストカバレッジを拡大しながら人員を増やさずに済むように設計されています。

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QMetry のスクリーンショット
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QMetryは、SmartBearが所有するテスト管理プラットフォームで、QAおよびエンジニアリングチームがソフトウェアテストを作成、整理、実行するのを支援します。主にJira(QMetry Test Management for Jira、またはQTM4J)およびAzure DevOps内で使用されます。これは、手動の労力を比例的に増やさずにテストを拡大したいチーム向けのTestRailなどのツールの代替品として販売されています。

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テストケースは、チームの既存のJiraまたはAzure DevOpsの課題と共に存在し、BDDスタイルのテスト作成をネイティブにサポートしているため、テストは別のシステムではなく、既存のCI/CDパイプラインに適合します。QMetryは、Jenkins、CircleCI、BitbucketなどのCI/CDツールや自動化フレームワーク、バージョン管理システム、デバイスクラウドと統合されており、データ居住要件のあるチーム向けにEUでローカルにホストするか、クラウドにデプロイできます。

QMetryのAI機能は、手動のテスト管理作業を削減することに焦点を当てています。AI駆動のテスト作成は、ユーザーストーリー、要件、および受け入れ基準から直接テストケースを生成します。不安定なテストの検出は、チームが偽の失敗を追いかけるのをやめるために不安定なテストを特定し、AI駆動の欠陥検出とトリアージは、失敗したテストを過去の欠陥に関連付け、関連する問題をグループ化し、可能性のある根本原因を明らかにします。スマートなテストスイートの最適化は、最近のコード変更、リスク、および過去の失敗履歴に基づいて実行するテストの優先順位を付けるため、チームは冗長なテストをスキップし、高リスクの領域に集中できます。インテリジェントな検索機能により、ユーザーは手動フィルターではなく自然言語を使用してテストケース、欠陥、およびその他のアーティファクトを照会できます。

QMetryは、JiraまたはAzure DevOps環境で作業するQAおよびDevOpsチーム向けに構築されており、小規模なチームからエンタープライズ組織まで対応しています。SmartBearは、パフォーマンスの低下なしに10人から10,000人以上のユーザーをサポートすると述べており、監査されたテスト承認が必要な規制業界向けに21 CFR Part 11に準拠したeSignatureモジュールが含まれています。

SmartBearは、製品ページにQMetryのセルフサービス価格を公開していません。興味のあるチームは、14日間の無料トライアルを開始するか、直接価格をリクエストし、ダッシュボードとレポートは完全に独立したシステムではなく、JiraおよびAzure DevOpsのワークフローに基づいて構築されています。

  • カテゴリーAI コードレビュー・テスト
  • 料金モデル未指定
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームJira Cloud

  • ユーザーストーリーや要件からテストケースを生成するAI駆動のテスト作成

  • チームの時間を無駄にしないために不安定なテストを特定するフレークテスト検出

  • 失敗したテストを過去の欠陥や根本原因に関連付けるAI駆動の欠陥検出とトリアージ

  • コード変更、リスク、失敗履歴に基づいてテストの優先順位を付けるスマートなテストスイートの最適化

  • テストケース、欠陥、その他のテストアーティファクトに対する自然言語検索

  • Jenkins、CircleCI、BitbucketなどのCI/CDツールとのネイティブなBDDサポートと統合

  • 監査されたテスト承認ワークフローのための21 CFR Part 11に準拠したeSignatureモジュール

  • データ居住要件のためのクラウドまたはEUホストのデプロイオプション

  1. QMetryをJiraまたはAzure DevOpsに接続する:既存の課題トラッカーとともにQMetry Test Managementをインストールします。

  2. テストケースを生成する:AI駆動のテスト作成を使用して、ユーザーストーリーや受け入れ基準からケースを作成します。

  3. パイプラインでテストを実行する:CI/CDツールや自動化フレームワークと統合してテストを自動的に実行します。

  4. 失敗をトリアージする:AI駆動の欠陥検出により、関連する失敗をグループ化し、不安定なテストをフラグします。

  5. 次の実行を優先する:スマートなテストスイートの最適化を使用して、高リスクで最近変更された領域に焦点を当てます。

  6. 結果を追跡する:テスト実行、欠陥、およびトレーサビリティに関するダッシュボードとレポートを確認します。

  • テストケース生成
  • 不安定なテストのトリアージ
  • CI/CDテスト管理
  • 規制されたテスト承認

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