Avez-vous des problèmes de production ? Alors, vous allez bien.

Il est bon de rêver d’avoir des problèmes liés à la production plutôt que d’avoir des problèmes de production.

C’est assez déroutant, laissez-moi vous aider à comprendre la différence entre les problèmes liés à la production et les problèmes de production. Voici les caractéristiques des problèmes liés à la production,

Cygne noir

Les problèmes de production sont un cygne noir . Nous les classons comme des inconnus inconnus parce que nous ne pouvons pas deviner ce qui s’est mal passé jusqu’à ce que cela se produise, et ils ont généralement un impact extrême.

À la suite de l’incident, nous essayons d’en rationaliser l’explication et nous nous aventurons même à planifier et à prédire sa prochaine occurrence.

Haute valeur

Qu’il s’agisse d’un problème de production ou de problèmes liés à la production, les deux impliquent un coût gonflé à résoudre ; la différence réside dans la valeur. La valeur qu’offrent les problèmes de production est une multitude d’apprentissages pour l’ensemble de l’organisation, par opposition à la résolution du matériel ou de la connectivité Internet comme les problèmes de production.

Faites ressortir les fonceurs et les retardataires

Les problèmes de production feront ressortir les fonceurs/retardataires de l’organisation d’ingénierie. Lorsqu’un problème de production survient, ce sont généralement les fonceurs qui apprécient le problème, y font face et le résolvent. Ils sont un atout pour l’organisation et surtout dans des moments comme celui-ci ; ils ajoutent plus de valeur à l’équipe.

Ceux-ci expliquent pourquoi avoir des problèmes liés à la production est une bonne chose. Malgré des tests continus et une intégration continue, ces problèmes sont inévitables.

La méthode la plus courante que nous suivons aujourd’hui pour résoudre ce problème est le test basé sur les risques, qui priorise et met l’accent sur les cas de test appropriés pour le déploiement en fonction du risque perçu. Mais il y a 90 % de chances que le correctif échoue à nouveau si les QA ne définissent pas correctement les scénarios de cas de test.

Comment l’empêcher de se produire et atteindre une couverture de production maximale ?

Le rapport mondial sur la qualité indique que “la solution la plus importante pour surmonter les défis croissants de l’assurance qualité et des tests sera l’introduction émergente de l’intelligence basée sur la machine”

Comment l’intelligence artificielle peut augmenter l’assurance qualité

À maintes reprises, nous avons vu que l’équipe d’assurance qualité est devenue une grâce salvatrice dans de nombreux problèmes de production. Il est impératif qu’ils soient soutenus par un système de pensée robuste comme l’intelligence basée sur la machine. En complétant leurs scénarios de test avec des cas de test automatisés à un volume suffisamment bon, ils ont fait des merveilles en offrant une grande couverture de production.

L’alimentation des meilleures données sous forme d’historique des défauts passés, de tendances des défauts, etc. au moteur d’apprentissage automatique aidera à augmenter la couverture de test en générant des cas de test optimaux pour DevOps et QA à partir des suites de cas de test.

Et Zuci, avec sa propriété intellectuelle brevetée, construit également un panier d’achat comme des recommandations aux QA à partir du pool de suites de tests comme “Cas de test que vous pourriez aimer”, “Plus de cas de test comme celui-ci” etc. pour améliorer la qualité des tests.

Ainsi, l’intelligence humaine et machine combinée peut fournir un flux personnalisé d’informations prédictives et prescriptives sur les performances des logiciels et améliorer la qualité dans les environnements de production.

Bien qu’il soit impossible de prévoir et d’éviter complètement les problèmes de production, l’intégration de l’intelligence combinée peut aider à atteindre une couverture de production maximale et également à prévoir et détecter les défauts tôt dans le système.