OpenTextは数十年の専門知識を提供し、データのロックを解除し、人々とプロセスをつなぎ、信頼性を持ってAIを推進
企業全体でデータをシームレスに統合し、サイロを排除し、コラボレーションを改善し、リスクを軽減
AIに対応し、データを構造化され、アクセスしやすく、最適化された情報に変換
規制およびコンプライアンス要件を満たし、情報のライフサイクル全体を保護
あらゆる規模のグローバル組織に対応するスケーラブルで柔軟な導入オプションを探る
ローカルなコントロール、グローバルなスケールで信頼できるAIを活用。
あなたのクラウド、あなたのコントロール
リソースを解放し、パフォーマンスを最適化し、問題に迅速に対処
任意のパブリッククラウドで、どこでも実行でき、グローバルに拡張可能
新しい方法で情報を捉える
ビジネス、データ、目標を理解するAI
より迅速な決断が実現。安全なパーソナルAIアシスタントが作業をお手伝いします。
サプライチェーンにおける生成AIでより良い洞察を得る
AIコンテンツ管理とインテリジェントなAIコンテンツアシスタントで業務を強化
AIサイバーセキュリティとアジャイルな脅威検出でセキュリティ体制を強化しましょう
アプリの配信、開発、自動化されたソフトウェアテストの加速を実現
カスタマーサクセスのためのカスタマーコミュニケーションとカスタマーエクスペリエンスの向上
ユーザー、サービスエージェント、ITスタッフが必要な答えを見つけられるように支援
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一度接続するだけで、安全なB2B統合プラットフォームからすべてに連携
クラウドのインターネット接続に革命を起こす
AI対応のコンテンツ管理ソリューションで知識を再構築
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忘れられないカスタマーエクスペリエンスで会話を再考
プライベート生成AIで、カスタマーコミュニケーションを変革
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プライベートな生成AIによるセルフサービス機能を通じてTier 1のビジネスサポート機能を再定義する
実績のあるOpenText Information Managementテクノロジーを使用したカスタムアプリケーションの構築
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重要なものを守り、必要なときに回復
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データ言語でエージェントを構築、デプロイ、反復できる場所
AIを促進するためのデータ取り込みとメタデータタグ付けを自動化するツールセット
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AIを活用した情報管理により、可視性が向上し、より鮮明な洞察が得られます。その方法を確認する準備はよろしいですか?
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エンタープライズ向けサイバーセキュリティ
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あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
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OpenTextは、主要なクラウドインフラストラクチャプロバイダーと提携し、OpenTextソリューションをどこでも実行できる柔軟性を提供します。
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ソフトウェア性能テストは、アプリケーションの安定性、スピード、スケーラビリティ、および応答性が、与えられたワークロードの下でどのように維持されるかを判断する、非機能的なソフトウェアテスト手法です。ソフトウェアの品質を保証するための重要なステップだが、残念ながら、機能テストが完了してから、そしてほとんどの場合、コードがリリースできる状態になってから、後回しにされ、単独で始められると思われがちだ。
性能テストの目標には、アプリケーションの出力、処理速度、データ転送速度、ネットワーク帯域幅の使用状況、最大同時ユーザー数、メモリ使用率、ワークロード効率、コマンドの応答時間などを評価することが含まれる。
組織がパフォーマンス・テストを実施する理由は、少なくとも以下のいずれかである:
パフォーマンス・テストの具体的な手順は、組織やアプリケーションによって異なる。それは、その企業がどのような業績評価指標を最も重要視しているかによる。とはいえ、パフォーマンス・テストの一般的なゴールはほぼ全体的に同じであるため、ほとんどのテスト計画は一定のワークフローに従うことになる。
テスト環境とツールの特定
本番環境、テスト環境、自由に使えるテストツールを特定する。テスト環境と本番環境の両方で、ハードウェア、ソフトウェア、インフラ仕様、構成を文書化し、一貫性を確保する。一部のパフォーマンス・テストは本番環境で行われるかもしれないが、テストが本番運用を中断させないよう、厳重な保護措置が必要である。
許容可能なパフォーマンス基準を定義する
テストの成功を示す制約、目標、しきい値を決定する。主要な基準はプロジェクトの仕様書から直接導き出されるが、テスターにはより広範なテストとベンチマークを設定する十分な権限が与えられるべきである。
テストの計画と設計
使用方法がどれだけ幅広く変化するかを考え、実現可能なすべてのユースケースに対応するテストシナリオを作成する。それに応じてテストを設計し、把握すべき測定基準を概説する。
テスト環境とツールの準備
パフォーマンス・テストを実行する前に、テスト環境を設定してください。テストツールを準備する。
パフォーマンス・テストの実行
テストを実行する。結果を把握し、モニターする。
解決と再テスト
テスト結果の統合と分析調査結果をプロジェクトチームと共有する。特定されたパフォーマンス上の欠点を解決することにより、アプリケーションを微調整する。テストを繰り返し、各問題が決定的に取り除かれたことを確認する。
本番環境のエコシステムをできるだけ忠実に反映したテスト環境を構築する。それがなければ、テスト結果は、本番稼動時のアプリケーションのパフォーマンスを正確に表していないかもしれません。
パフォーマンス・テストとパフォーマンス・エンジニアリングは、密接に関連しながらも異なる2つの用語である。パフォーマンス・テストは、パフォーマンス・エンジニアリングのサブセットであり、特定の負荷の下でアプリケーションの現在のパフォーマンスを測定することを主な目的としている。
迅速なアプリケーション・デリバリーの要求に応えるため、最新のソフトウェア・チームには、従来のパフォーマンス・テストにとどまらず、エンドツーエンドの統合パフォーマンス・エンジニアリングを含む、より進化したアプローチが必要です。パフォーマンス・エンジニアリングとは、定義されたパフォーマンス目標を達成するためにソフトウェアのテストとチューニングを行うことである。パフォーマンス・エンジニアリングは、ソフトウェア開発プロセスのかなり早い段階で行われ、パフォーマンスの問題を未然に防ごうとするものである。
パフォーマンス・テストは、システムがさまざまな負荷にさらされたときにどれだけうまく動作するかを確認するものであるため、自動テスト・ツールを 使用せずにこのようなテストを効率的に実行するのは難しい。 テスト・ツールは、その機能、範囲、高度さ、自動化において様々である。OpenTextのパフォーマンスエンジニアリングソリューションが、パフォーマンステストの効果を次のレベルに引き上げる方法をご覧ください。
プロジェクトベースのテストで非の打ち所のないカスタマーエクスペリエンスを提供
コラボレーションを促進し、テストによってアプリケーションの信頼性を向上
スケーラブルなクラウドベースのテストでアプリケーション品質を保証
現実的なAPIとシミュレーションでソフトウェアのテストを高速化