之间使用cross-analytics错误关闭率和源代码生产来提高可预测性。
大数据是一个术语,已经存在了几十年。它最初被定义为数据集捕获、管理和处理在一个可以接受的时间超出正常的软件工具的能力。唯一不变的在大数据的大小是,这一次这是一个移动的目标由改进的并行处理能力和更便宜的存储容量。今天的大多数行业使用3 v模型定义大数据的挑战和机遇,三维:体积,速度,和种类。最近这是扩展到机器学习和数字足迹。应用程序的列表是无止境的,流程都是一样的——捕获、处理和分析。为什么不这一技术帮助改善你的验证过程效率和预测你的下一个芯片签字吗?
今天的验证环境必须协作由于设备的大小,地理上分散的团队,和上市时间的压力。它需要每个周期的有效利用、管理硬件、软件和人力资源。
本文将定义典型的验证环境和数据,它经常叶子未捕获的跨项目的持续时间。它将显示如何捕获的过程中,过程,和分析可以应用于提高可预见性和整个验证过程的效率。这需要一个灵活的基础设施,允许从多个系统中提取数据,构成典型的验证流程。必须有一个中央存储库,能够存储数据的一种常见方法,所以数据可以设法保持干净和相关不仅对项目的持续时间,而且未来允许比较和预测,新项目。
本文将解释如何能连接网络的新技术可以应用于硬件开发流程为协作提供或者基础设施。它还将突出一些类型的分析和见解,可能通过结合常见的覆盖率指标与正常数据丢失度量,以及这些指标之间的相互关系。
能够看到聚集指标随着时间的推移可以提供伟大的见解的过程。历史覆盖率数据随时间变化的趋势仅能给多少的迹象还需要更多的时间来完成签字。能够绘制这些单一指标在同一图还打开信息,往往是失去了。
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