Bug otomatik olarak kurtarma hattına nasıl gidiyor ve restorasyon kuyruğuna nasıl gidiyor
Bug süreci genellikle geliştiricilerin kısa değil, ancak çevre, loglar, kurtarma adımları, etki aralıkları ve ilişkili değişiklikler tamamen hazır değildir. Kodx yeniden-mühendislik, türleme, toplama, toplama, minimum çoğaltma ve taslak onarım görevlerine yardımcı olabilir. Kod değişiklikleri hala manuel inceleme, otomatik test, etki analizi gerektirir.
Bu video, Codex otomasyon fikrini anlamak için kullanılır. Gerçek uygulama veri erişimi, sistem arabirimleri, operasyonel riskler ve manuel onay gereksinimlerine göre tasarlanmıştır.
Ne yapabileceğimizi görelim.
Bug süreci genellikle geliştiricilerin kısa değil, ancak çevre, loglar, kurtarma adımları, etki aralıkları ve ilişkili değişiklikler tamamen hazır değildir. Kodx yeniden-mühendislik, türleme, toplama, toplama, minimum çoğaltma ve taslak onarım görevlerine yardımcı olabilir. Kod değişiklikleri hala manuel inceleme, otomatik test, etki analizi gerektirir.
Bu sorunun video içeriği okunur okuma
Aşağıdakiler, dönem boyunca orijinal videonun yapısal metinlerinden, hızlı okuma, iç tartışma ve arama sağlar.
1. Açılış 1.
Bugs yavaş ve genellikle değiştirmek zor değil, ama eksik, tekrarlanabilir ve tekrarlayamaz. Codex ilk olarak kusurların kalitesini artırabilir.
Sorunlar
İş tabloları eksik versiyonlar ve ortamlar, aynı problem tekrarlandı, girişler ilişkili kod tarafından değiştirildi ve sistem onarımdan sonra geri döndü.
Model modelleri
Bir repertuarın repertuar bir ortam, minimum kurtarma adımları, etki ve sertifikasyon kriterleri kapsamı gerektirir.
Süreç Süreci
Kodx Composer, Log ve Monitor, tekrarlanan soruları tekrarla, yetkili ortamlarda yeniden ortaya koyar, kod yollarını analiz eder, tamir ve testler için adaylar önerir.
5. Context
Stabilite recurrences testleri ve onarımlar üretir; zamansal arızalar giriş ve deneylere odaklanır; ve güvenlik sorunları kontrollü süreci girmelidir.
6. Teknoloji
İlk olarak, hata divers; sonra kod Agent ayrı bir şubede çalışır; sonra manuel, depo ve CI olgun olduğunda bağlantılıdır, bir kanıt tabanlı PR yaratır.
7. Uygulama 7.
Dört hafta süren denemeyi yürütmek için yüksek frekans modülü seçin.
8. Closure
R & D otomasyon ilk olarak her Bug tarafından onaylanmıştır.
Bu sahneyle ne yapmalıyız?
Bug, Project Risk, Data Reconciliation ve System Muayenesi yeniden ortaya çıkarılamaz, uygun fiyatlı, kabul edilebilir iş akışına karar vermeden önce tanımlanmalıdır.How Bug otomatik gruplar ve kurtarma kuyruğuna gider", gerçek giriş, beklenen çıktı, araç ayrıcalıkları, manuel izinler, olağandışı işleme ve operasyonel kabul göstergeleri kuralların, senaryolar, APIA, Kodx veya diğer AIA'lar.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
İyileştirme yolları
- 1Logs, veri ve gerçek işlemlerden kanıt toplamak
Son ve temsil görevleri ve anomalileri seçin, katılımcıları tanımlamak, giriş çıktıları, zaman ve mevcut maliyetler.
- 2Ergeğin tanımı, sorumlu kişi, güven ve kabul kriteri
Kendi kendine bağlı olan eylemler arasında ayrım, bu manuel onay gerektirir ve bu otomatik işleme yasaklamaktadır.
- 3Bay S., Yeniden Keşfet ve Taslamı
Tasarı ile başlayın, bir kopya veya sınırlı bir sahne ve anormal transfer ve geri çekilmeyi devam edin.
- 4Kapalı döngüler regresyon testi, izin ve geri çekilme ile tamamlandı
Sürekli doğruluk gözlemi, kabul, işleme döngüsü, hata ve gerçek iş sonuçları.
makbuz ve denetim gerçekten etkili.
Kabul yalnızca tek bir gösterinin olup olmadığına göre belirlenemez. Aşağıdaki sonuçlar, bağımsız örnekler ve gerçek anomaliler kullanarak sürekli olarak gözlemlenmelidir ve aynı kalibrenin ön-modizasyon temelleri muhafaza edilmelidir:
- Discovery ve recurrence başarı oranı
- İşlem kuyruklarına giriş yapmak için keşiften
- Otomatik olarak önerilen manuel inceleme
- Geri dönüş için kanıtların bütünlüğü, yayın ve geri dönme
Yetki, onay, denetim ve manuel taksit aynı zamanda miktarı, müşteri taahhüdü, mahremiyet, uyumluluk, üretim değişikliği veya kesinti işlemleri söz konusu olduğunda da doğrulanmalıdır.
Programlarla ilgili öğrenmeye devam et
AI Araştırma ve Geliştirme Etkililiği ve Yazılım Mühendisliği Zekası
AI R & D etkinliği platformu, AI kod incelemesi, AI test otomasyonu, analiz asistanı ve R & D bilgi sistemi geliştirme, bağlantı gereksinimleri, kod repository, CI/CD, hata, dokümantasyon ve dağıtım süreçleri ve yazılım teslimat kalitesini artırma.
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarAI Mühendislik Ekibinin Çıkarılması
Gereksinimler, kodlar, testler, incelemeler ve yönetilebilir mühendislik süreçleri ile sürümler ekleyin.
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarYazılım sistemlerinin operasyonlarının dışlanması
İzleme, denetim, başarısızlık, değişim, yedekleme ve kurtarma mekanizmaları oluşturmak
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarSoftware project kabul listesi
makbuz ve denetimin işlevsel, veri, mühendislik, güvenlik ve ulaşım kanıtları ile tamamlanması
Ayrıntıları görün