Launchable将机器学习应用于软件测试

与Jenkins CI / CD平台的创建者川口浩介（Kohsuke Kawaguchi）共同创立的Startup Launchable正在将机器学习应用于软件测试。该公司的技术可以预测在源代码发生更改的情况下每次测试失败的可能性。 Launchable仍处于隐身模式，可以提供“更智能”的测试和“更快”的开发。该公司技术的目标是消除测试中的缓慢反馈，允许用户以最小化反馈延迟的顺序仅运行有意义的测试子集。 目前，大多数软件项目一直在运行测试，Launchable网站强调这些测试没有特定的顺序。在大型项目中进行小型更改时，这可能会很浪费。开发人员知道只有一小部分测试是相关的，但是没有简单的方法来确定哪些测试是相关的。 可启动机器学习引擎通过研究过去的更改和测试结果来了解哪些测试是相关的。来自Git仓库的信息和来自CI系统的测试结果被精炼成更有意义的数据，然后用于训练引擎。根据软件开发周期中将Launchable部署在何处，可以多种方式使用所得的预测。可在智能集成测试，拉取请求验证或本地开发循环中利用Launchable。 该公司正在寻找Beta测试人员。 Kawaguchi以前是CloudBees的CTO，他仍然是顾问，他是Launchable的联合首席执行官和联合创始人。另一位联合首席执行官兼联合创始人是Harpreet Singh，他来自Atlassian和CloudBees，加入了Launchable。 Kawaguchi和Singh都曾在Sun Microsystems工作。 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。