Averna 的软件团队会选择最合适的编程语言,以带来可量化的优势,无论是确定性时序、更快的脚本编写,还是更便捷的维护。
Python 用于测试自动化和脚本编写
当可移植性和快速迭代至关重要时,Python 是 Averna 的首选语言。工程师们将其用于测试自动化框架、嵌入式软件验证、数据分析管道以及与 CI/CD 集成的测试脚本编写。无论是替换旧有脚本,还是处理来自数据采集系统的大数据集,Python 都能为团队提供所需的速度和生态系统的深度,确保在避免供应商锁定的前提下高效交付。
基于 C++、C# 和 .NET 的面向对象开发
Averna 拥有 250 名精通面向对象编程的工程师,当项目需要时,会使用 C++、C# 和 .NET 构建模块化测试应用程序。这些应用程序可与 LabVIEW 代码和 TestStand 序列集成,从而确保混合语言架构的可维护性。
智能测试自动化
自动化设计旨在实现精准性和可重复性,而不仅仅是速度。它不仅能减少人为错误并释放高级数据分析潜力,系统还能在整个产品生命周期中持续适应,从而实现预测性维护和主动质量保证。
AI 辅助软件验证
通过利用 AI 模型快速实现形式化软件验证,从而加速软件产品的交付并提升其质量。随着验证环节不再成为瓶颈,Averna 工程师能够专注于每次分析的关键点,并投入更多时间与客户共同审查需求和结果。
通过FAT和SAT进行软件验证
工厂验收测试(FAT)在发货前于 Averna 的设施内对测试软件进行验证,所使用的服务器配置力求尽可能符合规格要求。 现场验收测试(SAT)则在客户自有生产服务器上重复进行该验证,而这些服务器的操作系统版本、网络规则和 IT 安全策略通常与 FAT 环境存在差异。