How does GenRocket generate data?

GenRocket utilise une méthodologie "Modéliser, Concevoir, Déployer, Gérer". Nous utilisons 14 méthodes différentes pour aider à automatiser la modélisation d'un projet de données de test qui représente très précisément les relations de données. Les méthodes incluent l'utilisation des métadonnées d'une base de données SQL, l'extraction d'un modèle de données à partir d'un outil de gestion des métadonnées tel qu'Ab.Initio, Allation ou Collibra, ou peut-être l'utilisation d'un XSD. Nous avons ensuite des automatisations qui aident un ingénieur de données de test à concevoir très rapidement toutes les données nécessaires (unité, intégration, charge, négatif) et toujours avec une intégration référentielle. Nous permettons ensuite un déploiement complètement flexible des données dans les pipelines CI/CD, les cadres d'automatisation des tests, et pouvons intégrer les données, à la demande, dans n'importe quel outil de test tel que LambdaTest, Tricentis Tosca ou Eggplant. Nous offrons enfin une couche de gestion qui permet une visibilité complète de ce qui se passe sur la plateforme avec des rapports et des tableaux de bord en temps réel.