Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Sběr výkonnostních parametrů systému MES PHARIS
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá sledováním automatizovaných úloh na integračních serverech a získání dat z těchto úloh. Další rovinou této práce je výkonnostní testování a z něj získat informace o vytížení hardwaru. Díky tomu je možné provádět výkonnostní analýzy implementovaného řešení z různých výkonnostních pohledů. Výsledkem této diplomové práce je programové řešení, které je schopné získat data o úlohách z integračních serverů DevOps a Jenkins. V oblasti výkonnostního testování je vytvořeno řešení pro paralelní provádění úloh. Výstupem této práce je formátovaný výstupu předávaný formátem JSON. Data jsou následně předávána do platformy Elastic, konkrétně Logstash, kde jsou následně vizualizována pomocí Kibana. Ke sběru dat z výkonnostního testování je využita platforma Beat. Řešení bylo aplikováno na výrobní informační systém MES PHARIS společnosti UNIS.
Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Oháňka, Martin ; Hruška, Martin (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.