主要功能

	提升Java开发软件质量 一个高质量的软件必须具有：正确性、健壮性、高效率性、完整性、可用性、承担风险性；可理解性、可维修性、灵活性、可测试性（产品修改），可移植性、可再用性、互运行性等特点。Parasoft对于提高软件质量的研究已经有27年了，提升软件的质量对于所有软件供应商来说都是永恒的话题，只有致力于持续提升软件质量，才能迎合不断严苛的客户要求，让产品具有更高的市场价值。 Parasoft Jtest能够帮助团队开发更安全的代码，实施更有效的测试，以及持续地监视实现其质量目标的过程。使用Jtest经时间验证的最佳实践—-例如静态分析，全面的代码审查，运行时错误检测，集成覆盖率分析的单元测试和组件测试，能够在软件项目开发周期的早期阶段，自动地在开发者的桌面上完成。
	自动化测试平台 利用Jtest搭建自动化测试平台，结合软件测试行业的特点，以整个软件生命周期为基础，为企业提供全流程的自动化测试解决方案，并在软件生命周期的各个环节体现其价值，同时还能协助客户进行有效的测试管理，完成自动化测试管控方案的部署。 基于Jtest工具，可以帮助测试人员在不用熟悉代码和脚本语言的情况下，通过鼠标和键盘，即可一键式快速生成测试用例，甚至自动化脚本的方式即可实现被测对象快速测试，测试过程中实时监控测试数据和状态，测试结束后自动汇总报告结果，生成html，pdf 及xml文本报告，同时自动邮件发送报告到相关负责人。
	遵从性认证标准 帮助客户快速响应行业认证和特定语言规范标准，辅助达成包括TDD、OWASP TOP10/2010、Security-priority1/2/3、NIST SAMATA 2010、HIPAA Security、CWE-SANS top25/2010等行业规范认证，Jtest提供包含1200多条的内建代码规则，包括主流的规范标准如OWASP TOP10/2010、TDD标准，和来自于Joshua Bloch的Effective Java和来自于Alur、Cupri和Malks的Core J2EE Patterns等书籍以及从其他主流源码中总结的准则，有助于预防Java语言中潜在的缺陷，实施最佳的编码实践，以及提高代码的可维护性和可重用性。 同时，Jtest还提供图形化的工具RuleWizard编辑器可创建自定义规则来增强标准API的使用，并预防单个缺陷被发现后类似的应用程序缺陷重复出现。
	运行时和容器内测试 Jtest不仅提供全面的代码级别测试，同时可以通过运行时分析以及容器内测试的手段，帮助开发及测试人员在第一时间发现程序运行状态下出现的问题，并实时定位到相应代码。 Jtest自动化实施完整的测试执行流程，包括，编译源码，自动部署到容器内测试执行，最后加载测试结果到GUI工具中。通过针对源码进行插桩，Jtest可以在测试结果中分析出被测应用是否满足预期运行状态要求，并在过程中监督资源情况，实时报告引起资源类问题的代码。Jtest的所有测试中间产物的源代码都可见，因此完全可以移植。使用Jtest大大提高软件在运行状态下的安全保障以及可靠性。
	提高开发效率，加速软件交付 如何在任务急、工期短，并确保满足时间、质量、成本和效益的情况下交付给客户满意软件产品？盲目增加研发人员数量并不是值得推荐的方法，而提升研发效率，加速软件交付已经是越来越多的企业要考虑的问题。 Parasoft应用一套全面的最佳实践集合以缩减测试时间，降低测试难度，和减少到达QA阶段的缺陷数量。建立更可靠的代码库，高效地构建，并可持续地执行，和维护一个全面的回归测试套件，用于检测更新是否破坏了既有的功能。据统计，通过parasoft自动化测试，能提高研发团队30%的工作效率，为提前交付打下坚实基础。
	低学习成本，高度可定制化 无缝集成Eclipse 3.2以上及IBM Rational Application Developer7.0以上等多种开发平台；提供全汉化的界面、规则说明、问题修改指导、操作教程文档。提供团队统一测试策略，成员无需关心策略内容细节，快速完成研发和测试任务。另外，Jtest提供命令行方式自动完成测试工作，实现真正的“无人值守”测试。 高度可定制化：Jtest 允许用户完全自定义测试执行流程。除了使用内建的自动化测试以外，用户可以包含自定义的测试脚本和shell命令来使工具符合他们具体的构建和测试环境。通过交叉编译为预期的目标环境提供特定的运行时库，Jtest可以被广泛的用于多种嵌入式操作系统和结构体系。Jtest的所有测试中间产物的源代码都可见，因此完全可以移植从而得到重复利用。

支持环境

Comprehensive Code Quality Tools for Java Development

• Jtest helps development teams produce better code, test it more efficiently, and consistently monitor progress toward quality goals. Automate proven Development Testing practices—such as static analysis, peer review, unit testing, coverage analysis, and runtime error detection—on the desktop early in the SDLC. This helps the team identify and fix problems as soon as they are introduced.

Advanced Code Analysis

• Continuous “on-the-fly” static analysis automatically checks code against hundreds of built-in or custom rules as developers review, add, and modify code. This helps eliminate entire classes of programming errors by establishing preventive coding conventions, while facilitating regulatory compliance (FDA, PCI, etc.)—ensuring that code meets uniform expectations around security, reliability, performance, and maintainability.

Find Runtime Bugs without Executing Software

• Automatically exposes defects that occur as the application is exercised, including race conditions, exceptions, resource and memory leaks, and security attack vulnerabilities. Jtest also provides a complete path for each potential defect in the IDE and cross-links it to the code, enabling users to quickly jump to any point in the highlighted analysis path.

Complete and Effective Peer Review

• Jtest automates peer code review preparation, notification, and tracking, while reducing overhead by enabling remote code review on the desktop. Coding policy is automatically monitored during static analysis, which virtually eliminates line-by-line inspections because violations are already identified and cleaned by the time code is submitted for review. This frees reviews to focus on algorithms, design, and subtle errors that require human intelligence.

Unit, Integration, and Regression Testing

• Automatically generate complete tests, including test drivers and test cases for individual functions, and use them for initial validation of the code’s functional behavior. A multi-metric coverage analyzer enables you to assess test suite efficacy and completeness—helping you demonstrate compliance with test and validation requirements. Jtest also generates and executes regression test cases to detect if incremental code changes break existing functionality or impact application behavior.

Test Case Tracer

• Jtest’s innovative test case tracer generates JUnit test cases that capture actual code behavior as an application is exercised, providing a fast and easy way to create the realistic test cases required for functional/regression testing. Extendable JUnit and Cactus (in-container) tests expose reliability problems and achieve high coverage using branch coverage analysis

SUPPORTED ENVIRONMENTS