Т-ТЕХНОЛОГИИ [новости]
НОВОСТИ АКЦИЙ РОССИИ
Почему метод T-TS оказался настолько эффективным в сокращении времени тестирования?
Исследователи R&D-центра Т-Технологий во Владивостоке разработали метод ускорения тестирования программ — до 6 раз и без сложных вычислений 🔹 Исследователи R&D-центра Т‑Технологий во Владивостоке создали новый метод автоматизации тестирования и контроля качества программных продуктов — Targeted Test Selection (T‑TS). Этот метод запускает только часть тестов, но выявляет почти все потенциальные ошибки. Он сокращает время проверки кода в среднем в 5,6 раз, что особенно важно для компаний с постоянным обновлением ПО. 🔹 Результаты исследования представили на конференции ICSME 2025 в Окленде, Новая Зеландия, с 7 по 12 сентября. В крупных компаниях, непрерывно выпускающих новое ПО, тестирование каждой версии становится все более трудоемким и затратным. Проверка занимает десятки часов и требует мощности сотен серверов. 🔹 Метод T‑TS уже протестировали в Т‑Банке, где ежедневно используют тысячи тестов и десятки тысяч изменений в коде. Новый подход позволяет запускать в среднем 15% от полного набора тестов, находя более 95% возможных ошибок. Это ускоряет получение обратной связи и снижает затраты на исправление багов. 🔹 Обычное автоматическое тестирование напоминает работу автомеханика, проверяющего каждую деталь автомобиля. Этот подход безопасен, но требует много времени и ресурсов. 🔹 Существующие методы ускорения тестирования используют карты покрытия кода. Однако для их актуальности нужны дополнительные ресурсы и время на обновление. 🔹 Открытие уникально тем, что оно не требует дорогостоящих сопоставлений кода. Вся информация берется из истории репозитория. 🔹 Исследование позволяет отказаться от карт покрытия и использовать статистику прошлых изменений. T‑TS анализирует, кто и какие файлы менял, сколько раз и как часто это приводило к ошибкам. Для оценки изменений применяется принцип «мешка слов» из поисковых систем: каждая «единица» — это файл или модуль программы. Дополнительно T‑TS учитывает ближайшие к тестам файлы. 🔹 Принцип работы можно сравнить с фильтрацией почты: система проверяет письма с определенного адреса, если они часто оказывались спамом. Так же и T‑TS прогнозирует, какие тесты с наибольшей вероятностью обнаружат ошибки, опираясь на опыт прошлых сбоев. 🔹 Метод совместим с любым языком программирования и не требует уникальных настроек под каждый проект. Открытый исходный код позволяет легко интегрировать его в любую компанию, работающую по принципу CI/CD. 🔹 Результаты внедрения показывают: - Среднее сокращение времени исполнения тестового конвейера в 5,6 раз. - Разработчики быстрее получают обратную связь об ошибках. - Метод работает с большими и «разветвленными» кодовыми базами. - T‑TS применим в крупных финтех-компаниях, включая Т‑Банк. - Метод доступен в виде открытого исходного кода для создания ИИ-продуктов. - Гибкая настройка баланса между скоростью и полнотой контроля качества. - Применимость не ограничена конкретным стеком технологий или структурой репозитория. Больше новостей и анализа находятся в нашем мобильном приложение [m o n d i a r a](https://i.mondiara.com/) Скачать в [App Store](https://apps.apple.com/ru/app/m-o-n-d-i-a-r-a/id6475953453) Скачать в [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mondiara.app) Источник: www.tbank.ru
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ