Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 29. 5. 2006

Compuware usnadňuje testování výkonu

Compuware_QA_Load_622.jpgSpolečnost Compuware představuje QALoad 5.5, novou verzi svého řešení pro testování výkonu, které rozšiřuje řadu nástrojů pro testování výkonu aplikaci v podnikovém prostředí. Nové řešení zvyšuje efektivitu práce testerů prostřednictvím automatizace řízené průvodci a podporuje větší spolupráci pro zvyšování kvality aplikace. Compuware QALoad je automatizovaný nástroj pro zátěžové testování aplikací v prostředí webu, Javy, .NET, integrovaných aplikací ERP/CRM a distribuovaných prostředí. QALoad simuluje činnost tisíců uživatelů provádějících obvyklé obchodní transakce v aplikaci a ověřuje její výkon a škálovatelnost ještě před nasazením. Mezi nové a vylepšené funkce QALoad 5.5 patří průvodce parametrizací, knihovna pravidel, expertní rozhraní webových aplikací, vylepšené vzdálené monitorování serverů a vylepšené reporty.

 
  

- PR -

Od zálohování k jistotě obnovy

QNAP představuje novou éru kybernetické odolnosti a datové suverenity v době AI


Rozvoj umělé inteligence zásadně mění způsob, jakým organizace pracují s daty. Data jsou stále nejcennějším aktivem podniků, ale současně rostou nároky na jejich ochranu, dostupnost a možnost využívat je pro lokální AI aplikace bez nutnosti jejich přesunu do veřejného cloudu. Právě na tuto změnu reagovala společnost QNAP na veletrhu Computex 2026, kde představila novou strategii „Ready & Recovery“ a ekosystém řešení zaměřených na kybernetickou odolnost, vysokou dostupnost a datovou suverenitu v éře AI.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.