Kompetanse

Automatisert testing

Automatisert testing på alle testnivåer fra enhetstester til ende-til-ende testing er sentralt for å kunne levere ny funksjonalitet og feilrettinger kontinuerlig og med lavere risiko for dyrbare feil i produksjon.

Både funksjonelle og ikke-funksjonelle krav må dekkes av automatiserte tester, på en effektiv og vedlikeholdbar måte. Vi har ekspertene som kan vise deg hvordan, basert på tung faglig kompetanse og erfaringer fra en rekke store og samfunnskritiske prosjekter, både innen tekniske og administrative domener!

Modellbasert testing

Ved hjelp av modellbaserte teknikker kan vi automatisere testautomatiseringen! Resultatet er høyere testdekning på kortere tid, enklere vedlikehold av testkode, mer korrekte og presise krav, og mer effektivt samarbeid mellom funksjonelle og utviklere som får en felles forståelse av systemet under test.

Modellene kan i mange tilfeller være relativt enkle, samtidig som også kan modellere mer komplekse løsninger og dermed oppnå en testdekningsgrad som simpelthen ikke er mulig å få til med tradisjonelle teknikker. Jo mer sammensatt og komplekst systemet under test er, desto større er ofte gevinsten av å ta i bruk modellbasert testing!

Flere av våre medarbeidere har lang formell og praktisk erfaring med området og kan hjelpe deg i gang! Modellbasert testing er ikke EN teknikk men kan spenne fra svært enkle modeller med tilhørende testcase-design, til komplekse modeller av for eksempel distribuerte sanntidssystemer, hvor automatisert kodegenerering og verifikasjon av egenskaper som safety, latency, sikkerhet osv er sentralt.. Et eksempel på et relativt enkel men svært kraftig modellbasert testverktøy er vårt egenutviklede open-source verktøy og Software as a Service: ecFeed!

Smart testing med maskinlæring

Med vår dybdekompetanse innen maskinlæring kan vi levere en rekke løsninger for å effektivisere og forbedre testingen.

Ved hjelp av maskinlæring kan vi analysere store datamengder og lage løsninger som gjør at vi kan teste smartere! Det inkluderer feilprediksjon for mer fokusert og risikobasert testing, seleksjon av tester for regresjonstesting og retesting, generering av testorakler hvor man analyserer testresultater og gir en automatisk pass/fail, automatisert sikkerhetstesting som søker etter sikkerhetshull, generering av store mengder «rike» syntetiske testdata, gruppering og analyse av testresultater, og mye mer!

Flere av våre løsninger er publisert i internasjonale konferanser og tidsskrifter.

Testdatagenerering

En viktig forutsetning for å lykkes med testing generelt, og automatisert testing spesielt, er at man kan lage gode, representative og sammensatte testdata som dekker de variasjonene og volumene man trenger for å oppnå god testdekningsgrad. Det gjelder i like stor grad for både funksjonell testing og ikke-funksjonell testing.

Flere av våre medarbeidere har spisskompetanse innen dette området og har jobbet med både generering av syntetiske testdata basert på maskinlæringsteknikker, domenespesifikke språk, regelbaserte anonymiseringsteknikker og mye mer.

Vi har også et pågående NæringsPhD-prosjekt innen testdatagenerering i samarbeid med offentlige etater i Norge..