算法回归测试
智能自动化,确保质量与效率
客户挑战
01
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
缺少和数据结合在一起的
回归测试工具
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施,未能积累数据。有数据和测试系统,但存算分离,调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力,非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用,历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
难以追踪历史版本表现
缺乏版本对比,难以发现热点版本问题和回退版本
难以追踪测试用例结果
无法评估软件版本测试覆盖率,决定软件优化方向
难以追踪趋势
影响问题的定位和修复,识别长期问题,提前告警突发问题
历史版本与测试用例追踪难题
01
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
缺少和数据结合在一起的
回归测试工具
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施,未能积累数据。有数据和测试系统,但存算分离,调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力,非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用,历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
难以追踪历史版本表现
缺乏版本对比,难以发现热点版本问题和回退版本
难以追踪测试用例结果
无法评估软件版本测试覆盖率,决定软件优化方向
难以追踪趋势
影响问题的定位和修复,识别长期问题,提前告警突发问题
历史版本与测试用例追踪难题
01
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
缺少和数据结合在一起的
回归测试工具
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施,未能积累数据。有数据和测试系统,但存算分离,调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力,非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用,历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
难以追踪历史版本表现
缺乏版本对比,难以发现热点版本问题和回退版本
难以追踪测试用例结果
无法评估软件版本测试覆盖率,决定软件优化方向
难以追踪趋势
影响问题的定位和修复,识别长期问题,提前告警突发问题
历史版本与测试用例追踪难题
01
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
缺少和数据结合在一起的
回归测试工具
02
数据基础设施不足
缺乏数据基础设施,未能积累数据。有数据和测试系统,但存算分离,调度和使用效率不高。测试系统缺乏弹性扩展能力,非云原生
数据散乱
有数据积累但无法有效利用,历史数据无法有效管理的问题
场景数据管理困难
03
难以追踪历史版本表现
缺乏版本对比,难以发现热点版本问题和回退版本
难以追踪测试用例结果
无法评估软件版本测试覆盖率,决定软件优化方向
难以追踪趋势
影响问题的定位和修复,识别长期问题,提前告警突发问题
历史版本与测试用例追踪难题
客户挑战
01
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
自动化困难
缺乏专门针对机器人和自动驾驶行业的自动化测试工具
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
场景数据管理困难
缺乏测试用例管理和版本评估历史
确保测试质量与效率
应用刻行解决方案
确保测试质量与效率
自动测试
自动上传
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
真值对比
通过对过去数据的重新计算和标注真值做比对,验证算法的优劣,和是否有回退现象
并行测试
批量测试
通过并行执行的方式,能够批量处理海量测试数据,使得原本需要数千小时才能完成的测试任务在极短时间内高效完成
动态资源分配
测试资源的动态分配和并行运行,能够充分利用测试资源,提高测试效率
测试报告
自动评估
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
直观查看测试结果
提供直观的可视化界面,提供自定义布局,可以根据项目需求定制,提供直观的概览和分析,轻松查看测试过程中的关键指标,如包括测试执行时间、资源利用率等,误差偏差和偏移等
实时反馈与趋势分析
实时的测试结果反馈和趋势分析帮助团队快速掌握问题修复的进展,及时发现并修复潜在的薄弱环节
自动测试
自动上传
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
真值对比
通过对过去数据的重新计算和标注真值做比对,验证算法的优劣,和是否有回退现象
并行测试
批量测试
通过并行执行的方式,能够批量处理海量测试数据,使得原本需要数千小时才能完成的测试任务在极短时间内高效完成
动态资源分配
测试资源的动态分配和并行运行,能够充分利用测试资源,提高测试效率
测试报告
自动评估
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
直观查看测试结果
提供直观的可视化界面,提供自定义布局,可以根据项目需求定制,提供直观的概览和分析,轻松查看测试过程中的关键指标,如包括测试执行时间、资源利用率等,误差偏差和偏移等
实时反馈与趋势分析
实时的测试结果反馈和趋势分析帮助团队快速掌握问题修复的进展,及时发现并修复潜在的薄弱环节
自动测试
自动上传
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
真值对比
通过对过去数据的重新计算和标注真值做比对,验证算法的优劣,和是否有回退现象
并行测试
批量测试
通过并行执行的方式,能够批量处理海量测试数据,使得原本需要数千小时才能完成的测试任务在极短时间内高效完成
动态资源分配
测试资源的动态分配和并行运行,能够充分利用测试资源,提高测试效率
测试报告
自动评估
通过自动化测试脚本,在模拟或真实的测试环境中重现历史数据和测试场景,且平台能够适应不同的测试需求和算力等级
直观查看测试结果
提供直观的可视化界面,提供自定义布局,可以根据项目需求定制,提供直观的概览和分析,轻松查看测试过程中的关键指标,如包括测试执行时间、资源利用率等,误差偏差和偏移等
实时反馈与趋势分析
实时的测试结果反馈和趋势分析帮助团队快速掌握问题修复的进展,及时发现并修复潜在的薄弱环节
客户收益
测试数据资产构建
建立全面的测试数据集,为持续优化打下坚实基础
降本增效
减少人力投入,低成本实现高效数据管理和测试流程
快速交付
显著提升测试和产品交付速度,加速市场响应
提升算法质量
通过严格测试,提高算法稳定性,降低机器人故障率
客户收益
测试数据资产构建
建立全面的测试数据集,为持续优化打下坚实基础
降本增效
减少人力投入,低成本实现高效数据管理和测试流程
快速交付
显著提升测试和产品交付速度,加速市场响应
提升算法质量
通过严格测试,提高算法稳定性,降低机器人故障率
客户收益
测试数据资产构建
建立全面的测试数据集,为持续优化打下坚实基础
降本增效
减少人力投入,低成本实现高效数据管理和测试流程
快速交付
显著提升测试和产品交付速度,加速市场响应
提升算法质量
通过严格测试,提高算法稳定性,降低机器人故障率
不确定最适合您的方案?
我们将为您解答疑惑,为您找到最合适的方案
不确定最适合您的方案?
我们将为您解答疑惑,为您找到最合适的方案
不确定最适合您的方案?
我们将为您解答疑惑,为您找到最合适的方案
客户挑战
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
场景数据管理困难
缺乏测试用例管理和版本评估历史
01
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
场景数据管理困难
缺乏测试用例管理和版本评估历史
01
缺少和数据结合在一起的回归测试工具
设备对应之困
企业内部平台难以实现设备线上线下的精确对应
并发困难
自研工具往往不具有扩展性,测试效率低
缺乏高效测试系统
有基础数据管理,但需测试人员手动测试,耗时久
客户收益
测试数据资产构建
建立全面的测试数据集,为持续优化打下坚实基础
降本增效
减少人力投入,低成本实现高效数据管理和测试流程
快速交付
显著提升测试和产品交付速度,加速市场响应
提升算法质量
通过严格测试,提高算法稳定性,降低机器人故障率
测试数据资产构建
建立全面的测试数据集,为持续优化打下坚实基础
降本增效
减少人力投入,低成本实现高效数据管理和测试流程
快速交付
显著提升测试和产品交付速度,加速市场响应
提升算法质量
通过严格测试,提高算法稳定性,降低机器人故障率