Avernaのソフトウェアチームは、決定論的なタイミング、スクリプト作成の高速化、メンテナンスの容易化など、測定可能なメリットをもたらすために最適な言語を選定しています。
テスト自動化とスクリプト作成におけるPython
移植性や迅速な反復開発が重要な場合、AvernaではPythonを第一の選択肢としています。エンジニアは、テスト自動化フレームワーク、組み込みソフトウェアの検証、データ分析パイプライン、CI/CD統合型テストスクリプトの作成にPythonを活用しています。レガシースクリプトの置き換えであれ、計測システムからの大規模なデータセットの処理であれ、Pythonはチームに、ロックインされることなく成果を生み出すためのスピードと充実したエコシステムを提供します。
C++、C#、および.NETによるオブジェクト指向開発
オブジェクト指向プログラミングに精通した250名のエンジニアを擁するAvernaは、プログラムの要件に応じて、C++、C#、および.NETを用いたモジュール式のテストアプリケーションを構築します。これらのアプリケーションはLabVIEWコードやTestStandシーケンスと統合されるため、複数言語を組み合わせたアーキテクチャでも保守性を維持できます。
インテリジェントなテスト自動化
自動化は、単なる速度だけでなく、精度と再現性を重視して設計されています。これにより、人為的ミスを削減し、高度なデータ分析を可能にすると同時に、システムは製品ライフサイクルを通じて適応し、予知保全や先を見越した品質保証を実現します。
AIを活用したソフトウェア検証
AIモデルを活用することで、形式的なソフトウェア検証を迅速に行い、ソフトウェア製品の提供を加速させ、品質を向上させます。検証がボトルネックでなくなったことで、Avernaのエンジニアは各分析の重要なポイントに集中し、クライアントとの要件や結果の確認により多くの時間を割くことができるようになりました。
FATおよびSATによるソフトウェア妥当性確認
工場受入試験(FAT)では、出荷前にAvernaの施設内で、仕様に可能な限り忠実に構成されたサーバー上でテストソフトウェアの妥当性を検証します。 サイト受入試験(SAT)では、OSのバージョン、ネットワークルール、ITセキュリティポリシーがFAT環境とは異なることが多い顧客自身の本番サーバー上で、同様の検証を繰り返します。