MATE działa jak robot-użytkownik. Nie sprawdza wyłącznie, czy aplikacja odpowiada technicznie. Wykonuje scenariusze end-to-end tak, jak zrobiłby to człowiek: przechodzi przez kolejne kroki procesu, mierzy czasy wykonania, waliduje wynik biznesowy i wskazuje, gdzie pojawił się problem. 

Low-Code: automatyzacja bliżej użytkownika 

Jedną z największych barier we wdrażaniu automatycznych testów była dotąd konieczność programowania. MATE ogranicza tę barierę dzięki podejściu Low-Code, które pozwala budować i utrzymywać scenariusze w bardziej intuicyjny sposób. 

Nagrywanie scenariuszy WWW pozwala rejestrować działania użytkownika na stronie i przekształcać je w test bez konieczności przygotowywania lokalnego środowiska czy ręcznego wgrywania skryptów. 

Graficzny kreator scenariuszy umożliwia tworzenie procesów z kroków obejmujących aplikacje WWW, aplikacje desktopowe, API, bazy danych, kolejki, pliki, komendy systemowe i walidacje biznesowe. 

Canvas, minimapa i kopiowanie elementów ułatwiają pracę z większymi scenariuszami. Administrator może szybciej poruszać się po procesie, kopiować lub przenosić kroki i ponownie wykorzystywać szablony epizodów. 

Szybsza diagnoza problemów 

MATE nie kończy pracy na informacji, że scenariusz się nie udał. System pozwala zejść do konkretnego kroku, który zakończył się błędem albo wykazał degradację. Kroki mogą być oznaczane tagami, np. UI, API, DB, Hardware, Queue czy FileSystem, dzięki czemu łatwiej określić obszar problemu już na szybkim podglądzie scenariusza. 

Dodatkowo MATE rozróżnia poziomy WARNING i CRITICAL. WARNING sygnalizuje pogorszenie działania, ale nie musi kończyć scenariusza negatywnie. CRITICAL oznacza błąd, który może uruchomić powiadomienie, integrację powiadomien albo inną reakcję automatyczną. 

Polski produkt rozwijany blisko klientów 

MATE jest rozwijany przez polski zespół Cloudware i może być wdrażany w modelu dopasowanym do środowiska klienta, również on-premise. Platforma wspiera aktywny monitoring aplikacji WWW i desktopowych, procesów technicznych oraz usług biznesowych. 

Kierunek rozwoju obejmuje dalsze rozszerzanie możliwości Low-Code, monitoring aplikacji mobilnych oraz wykorzystanie AI do wsparcia analizy błędów. 

MATE to dowód na to, że nowoczesny monitoring nie musi być ani ciężki, ani niedostępny. Może działać jak cyfrowy użytkownik, który regularnie sprawdza, czy usługa naprawdę działa — zanim problem zauważy klient.