Пантеон

Программный комплекс интеллектуальной оптимизации процессов создания и развития микросервисных ИТ-ландшафтов

Особенности

  • АРЕС

  • Интеллектуальный анализатор инцидентов и исключений промышленного контура, собирающий и анализирующий в реальном времени данные по инцидентам и исключениям (в журналах).

    • С применением алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения компонент будет помогать локализовать и определить суть проблемы, которая привела к инциденту или исключению.
    • Компонент поможет также сгенерировать тестовые сценарии и тестовые данные, чтобы ретестировать модифицированный сервис по результатам исправления кода и избежать появления подобных проблем в будущем.
  • ГЕРМЕС

  • Интеллектуальный ассистент разработчика и тестировщика для тестирования в контурах разработки и тестирования.

    • Компонент внедряется в пайпланы CI/CD и позволяет изолированно разрабатывать и тестировать отдельные компоненты микросервисного ИТ-ландшафта предприятия, интеллектуально подключая работающие или имитируя временно недоступные сервисы, необходимые для разработки и тестирования новых компонентов.
    • При помощи механизмов искусственного интеллекта и машинного обучения компонент позволит выявлять неочевидные взаимозависимости сервисов и создавать оптимальные сценарии интеграционного, частично изолированного и полностью изолированного тестирования, поддерживая различные интеграционные механизмы.
  • ГЕФЕСТ

  • Интеллектуальный ассистент разработчика и тестировщика для разработки в контурах разработки и тестирования.

    • На основании описания API вновь создаваемых сервисов, компонент позволит автоматически генерировать классы для вызова этих сервисов из создаваемых компонентов, а также подготовит тестовые сценарии и тестовые данные для различного вида тестирования.
    • Через плагины к интеграционной среде разработки (IDE) и системам таск-трекинга компонент будет предлагать разработчикам и тестировщикам рекомендуемые API, тестовые сценарии и данные для реализации или проверки того или иного функционала, применяя для создания рекомендаций механизмы машинного обучения.
    • Ассистент позволит также генерировать тестовые данные для подготовки баз данных контуров разработки и тестирования на основании механизмов интеллектуальной обфускации данных из базы промышленного контура.

Практический опыт

https://www.bscdigital.ru/wp-content/uploads/2023/03/Alfa_Card-2.png

Задача

  • Сложнейшая инфраструктура с большим числом параллельно работающих стримов.
  • Необходимость сократить Time-to-Market, обеспечивая высокое качество разрабатываемого программного обеспечения.

Результат

  • Элементы компонента Гефест используются в процессах серверной, сокращая зависимость от смежных команд и позволяя быстрее разрабатывать функционал.
  • Элементы компонента Гермес используются в процессах функционального ручного и автоматизированного тестирования, существенно ускоряя проверку качества ПО на ряде этапов пайплайнов.

Обсудить вашу задачу

Не нашли интересующую вас информацию — пишите нам на
marketing@bscdigital.ru или в VK

Orange

© 2023–2025, BSC.