Како облачне платформе, услуге засноване на АИ-у и дистрибуиране архитектуре постају кичма модерних предузећа, поузданост софтвера је еволуирала од позадине у основној инжењерској дисциплини. Системи данас раде под сталним променама - динамичким скалирањем, континуираном распоредом, нултим обезбеђењем безбедности и све аутономнијим доношењем одлука. Растуће тело примењених истраживања почело је да поново дефинише како се квалитетно инжењерство практикује на скали. , стручњак за индустрију и истраживач чији се рад фокусира на аутоматизацију тестирања засновану на АИ, само-лечење ЦИ система, инжењерство предвиђања квалитета и аутономну валидацију безбедности за дистрибуирана окружења у облаку. Jay Bharat Mehta Уместо да се тестирање третира као статички корак верификације, Џеј-ова истраживања позиционирају тестирање аутоматизације као интелигентан, прилагодљив систем - један који је способан да учи од телеметрије, предвиђа неуспјехе и континуирано валидира сигурносно критично понашање. Од реактивног тестирања до предиктивног инжењерства квалитета Конвенционални тестни цевоводи су инхерентно реактивни. Неисправности се откривају након што се појаве, често касно у циклусу испоруке, а исправљање зависи у великој мери од ручне интервенције. Истраживање Јаиа унапређује концепт Рамком који примењује машинско учење на податке о посматрању као што су дневници, метрике, трагови и сигнали ЦИ. Претварањем сирове телеметрије у структуриране карактеристике, предвиђачки модели могу идентификовати ране упозорења која претходе неуспјесима, регресијама перформанси или нестабилности теста. Predictive Quality Engineering (PQE) Уместо да се ослањају на статичке прагове или крхка правила, ови модели уче временске и крос-системске обрасце, омогућавајући инжењерским тимовима да предвиде проблеме квалитета пре него што утичу на производњу. Аутоматизација само-лечења у окружењу Флаки ЦИ Један од најтрајнијих изазова у модерним ЦИ / ЦД цевоводима је тест флакинг-тестови који неуспешно без промене кода. Džejov rad na samoregulacionim okvirima za automatizaciju rešava ovaj problem kombinovanjem učenja u vremenskoj seriji, nadgledane klasifikacije i učenja o pojačavanju.Ovi sistemi razlikuju stvarne softverske nedostatke i nestabilnost povezanu sa životnom sredinom ili vremenom, a zatim primenjuju adaptivne strategije za ispravljanje, kao što su inteligentne retrije, izolacija ili re-proizvodnja okoline. Кључно је да су ови оквири дизајнирани као системи засновани на догађајима, засновани на микро-услугама, што им омогућава да раде на корпоративном нивоу без спајања са одређеним алатима или продавцима. Ово истраживање редизајнира поузданост ЦИ-а не као проблем алатки, већ као проблем система за учење - један који има користи од адаптације засноване на АИ, а не ручно подешавање. Обезбеђивање аутоматизације тестирања у архитектури нулте поверења Kako organizacije usvajaju bezbednosne modele „Zero Trust“, automatizacija testiranja suočava se sa novom klasom izazova.Kratkoročne potvrde, kontinuirana autentifikacija, kontekstovno svesna autorizacija i kontrole pristupa zasnovane na pravilima poništavaju mnoge pretpostavke ugrađene u tradicionalne okvire za testiranje. Истраживачки допринос од Предлажемо архитектуру тестирања која је компатибилна са нултим поверењем која третира саме системе аутентификације и ауторизације као првокласне субјекте тестирања. Комбиновањем предвиђања животног циклуса токена заснованог на АИ, симулације контекста понашања и тестирања политике као кода, аутоматска валидација може остати поуздана чак и док се сигурносне контроле динамички развијају. Jay Bharat Mehta Kada je ispravno osmišljen, automatizacija testiranja može da potvrdi ne samo funkcionalno ponašanje, već i ispravnost, otpornost i doslednost samog sprovođenja zakona o bezbednosti – bez slabljenja bezbednosnog položaja. Autonomna validacija patch-a za bezbednost u oblaku U bezbednosno-kritičnim okruženjima u oblaku, važno je brzo postavljanje patch-a – ali tako je i pouzdanje da patches ne uvode regresije ili nestabilnost. Džejovo istraživanje o autonomnoj validaciji patch-a integrira detekciju anomalija, prediktivno modeliranje rizika i kauzalnu analizu za procenu patch-a pod radnim opterećenjima poput proizvodnje. Umesto da se pita da li patch „radi“, ovaj pristup procenjuje kako se ponašanje sistema menja nakon implementacije i da li su te promene uzročno povezane sa samim patch-om. Комбиновањем статистичке анализе са проценом ризика заснованим на машинском учењу, аутономни системи за валидацију могу подржати брже и сигурније циклусе безбедносних реакција – посебно у области безбедности. нултодневни или хитни сценарији. Редефинисање улоге теста инжењеринга Кроз ове истраживачке доприносе, појављује се уједињујућа тема: тестирање инжењерства као интелигентни, дистрибуирани систем, а не као пасивни вратари. наглашава посматраност, прилагодљивост и учење - принципи који су све важнији како предузећа размењују платформе засноване на АИ и сигурности на скали. Jay Bharat Mehta Ова перспектива одражава ширу еволуцију у области. квалитетно инжењерство се више не ограничава на верификацију исправности након чињенице. Утемељивањем ових идеја у примењеним истраживањима и реалним системским ограничењима, Џејев рад помаже да се премости јаз између академских модела и инжењерске праксе на нивоу производње. Мост истраживања и корпоративне праксе Iako su Džejovi doprinosi zasnovani na recenzisanim istraživanjima, oni su obavešteni o obimnom profesionalnom iskustvu dizajniranja i upravljanja sistemima za testiranje automatizacije u velikim poslovnim okruženjima. Njegov rad odražava praktičnu izloženost cloud-native platformama, distribuiranim sistemima podataka i bezbednosno osetljivim tokovima posla gde su pouzdanost, usaglašenost i ispravnost automatizacije ključni. Ова индустријска позадина обликује сам истраживачки правац - приоритет приступа који су скалабилни, тумачиви и распоређени у реалном свету ЦИ / ЦД цевовода. Уместо апстрактних експеримената, оквири описани у Јаиовим публикацијама мотивисани су оперативним изазовима са којима се сусрећу сложени системи производње, укључујући флакитност тестирања, спровођење безбедности под ограничењима нултог поверења и брзу валидацију софтверских промена у окружењима са високим ризиком. Гледајући напред Како облачни системи настављају да расту у сложености и аутономији, потражња за предвиђајућом, самоздрављујућом и сигурносно свјесном аутоматизацијом тестирања ће се само повећати. Кроз континуирано истраживање вештачког вештачког валидације, учења заснованог на телеметрији и аутономног доношења одлука, доприносиоци као што је Јаи помажу у обликовању следеће генерације инжењерства квалитета предузећа - онај где се поузданост, сигурност и брзина инжењеришу заједно, од самог почетка. Ова прича је дистрибуирана као ослобађање од стране Саниа Капоур под ХацкерНоун'с Бусинесс Блоггинг Програм. Ова прича је дистрибуирана као ослобађање од стране Санја Капур под . HackerNoon's Business Blogging програм
