MobyQA
Интеграции
- SAP S/4HANA
- Oracle E-Business Suite
- Salesforce
- Azure DevOps
- Jira
Детали цены
- Ценообразование строго корпоративное, как правило, основано на количестве одновременно работающих агентов исполнения и размере репозитория модулей.
- Требуется индивидуальное коммерческое предложение от отдела продаж.
Возможности
- Model-Based Test Automation (MBTA)
- Vision AI для распознавания независимо от UI
- Движок DEX (распределенное исполнение)
- Самовосстановление на базе ИИ
- Оркестрация TDP (предоставление тестовых данных)
Описание
Tricentis Tosca: Корпоративная архитектура на основе моделей
Основным архитектурным преимуществом Tricentis Tosca является Model-Based Test Automation (MBTA). В отличие от фреймворков на основе скриптов, Tosca абстрагирует логику приложений в повторно используемые технические модули, хранящиеся в централизованном репозитории моделей (как правило, на базе MSSQL, Oracle или DB2) или в архитектуре Tosca Cloud 📑. Такая абстракция позволяет осуществлять оркестрацию сложных сквозных сценариев, охватывающих SAP S/4HANA, Oracle EBS и современные веб-протоколы без ручного вмешательства в код.
Операционный сценарий: поток обслуживания ERP
- Входные данные: Импорт метаданных из SAP Solution Manager или сканирование работающего приложения через XScan 📑.
- Процесс: Автономная генерация тест-кейсов на основе модели с взвешенными рисками. Движок Vision AI идентифицирует элементы интерфейса с помощью нейро-пространственного картирования, а не хрупких свойств DOM 🧠.
- Выходные данные: Готовые к исполнению тестовые артефакты, распределяемые по инфраструктуре Tosca Distributed Execution (DEX) 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Операционный сценарий: валидация целостности API-to-UI
- Входные данные: Определения Swagger/OpenAPI и снимки состояния UI 📑.
- Процесс: Одновременная валидация бесголовых ответов API и визуальных состояний UI с использованием унифицированных логических модулей 🧠.
- Выходные данные: Единый отчет о состоянии с анализом первопричин (RCA), генерируемый агентом обслуживания на базе ИИ ⌛.
Обслуживание на базе ИИ и самовосстановление
В версии 2026 года представлен агент обслуживания на базе ИИ, предназначенный для снижения риска деградации скриптов. При обнаружении изменений в UI агент пытается в реальном времени переназначить технические локаторы ⌛. Хотя маркетинговые материалы утверждают о 90%-ном снижении объема обслуживания, независимые проверки показывают, что сложные нестандартные элементы управления по-прежнему требуют ручной настройки модулей 🌑.
Рекомендации по оценке
Техническим экспертам следует проверить задержку интеграции между движком Vision AI и локальной средой исполнения агента. Критически важно убедиться в соблюдении протоколов изоляции данных в облачном репозитории Tosca при работе с ПДн в процессе автоматической генерации тестовых данных. Организациям рекомендуется провести нагрузочное тестирование масштабируемости DEX (Distributed Execution) при пиковых нагрузках CI/CD 🌑.
История обновлений
Итоговое обновление года: релиз Агента обслуживания. ИИ автономно исправляет сломанные скрипты тестов, вызванные обновлениями UI в масштабных ERP.
Добавлено тестирование блокчейн-приложений. Улучшена аналитика в реальном времени для мониторинга состояния CI/CD.
Масштабная переработка. ИИ теперь анализирует логи продакшена, чтобы предсказать точки сбоя и автоматически генерировать релевантные тест-кейсы.
Внедрение планирования стратегии тестирования на базе ИИ. Добавлена поддержка сложных финансовых и ERP-систем (SAP, Oracle).
Первоначальный запуск с фокусом на автоматизацию тестирования CRM. Перевод пользовательских историй в исполняемые скрипты через базовый NLP.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Автоматическое планирование
- Быстрая генерация скриптов
- Сокращение ручного труда
- Поддержка корпоративных приложений
- Ускорение релизов
- Улучшенная документация
- Быстрая разработка тестов
- Экономия ресурсов
Минусы
- Требуется валидация скриптов
- Сложность влияет на точность
- Важно качество данных