게시 날짜 : 11 월 13, 2023
"AI 기술에 너무 신경 쓰지 마세요": AI와 ML이 웹 및 모바일 자동화 테스트를 혁신하는 방식
인공지능과 머신러닝은 공식적으로 "시대의 흐름"을 넘어 주류로 자리 잡았습니다. 이는 2020년까지 호주 밖에서는 상대적으로 덜 알려졌던 The Kid Laroi와 같은 아티스트들의 급부상을 따라가는 혜성 같은 성장입니다. 그러나 여러 히트곡과 유명 아티스트 및 기성 아티스트들과의 협업을 통해 그는 빠르게 차트를 상승시켰고, 2022년 그래미 어워드 최우수 신인상을 수상했습니다.
마찬가지로 일부 AI 및 ML 히트작은 다음과 같은 분야에 적용되면서 시장을 발전시킵니다. 자동화된 연속 테스트상당한 영향을 미치고 있습니다. 이른바 "히트"에는 AI 기반 테스트 생성, 자가 복구, 그리고 예측 위험 평가가 포함되며, 이 글에서는 이러한 모든 내용을 자세히 살펴보겠습니다.
에릭 B와 라킴이 1992년에 발표한 명곡 "Don't Sweat the Technique"에는 새로운 기술의 확산과 그것이 산업에 미치는 영향을 설명할 수 있는 구절이 있습니다.
“과학자들은 맥락을 해결하려고 노력합니다.
철학자들은 다음에 무슨 일이 일어날지 궁금해하고 있습니다."
자동화의 맥락에서 지속적인 테스트개발자와 엔지니어는 수년간 지속되어 온 지속적인 테스트 과제를 해결하기 위해 AI와 ML을 적극적으로 개발하고 적용하고 있습니다. 현재 직면한 과제를 해결하는 기술을 활용하여 기존 테스트 프로세스를 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다.
동시에 사상적 리더와 주제 전문가들은 웹의 미래와 관련하여 AI와 ML의 더 광범위한 의미를 고려하고 있습니다. 모바일 소프트웨어 테스팅그들의 관심사는 이러한 기술이 테스트 환경과 전반적인 프로세스를 어떻게 형성하고 변화시키는가입니다.
AI와 ML이 빠른 속도로 지속적으로 성장하는 데는 두 가지 관점 모두 필수적입니다. 이러한 기술을 개선하기 위해서는 과학적 문제 해결 접근법이 필요합니다. 동시에, 미래지향적이고 진보적인 사고방식을 수용하는 것은 AI와 ML 기술의 잠재력을 탐구하는 데 도움이 될 것입니다.
숫자는 거짓말하지 않습니다
자동화된 연속 테스트에서 AI와 ML의 활용이 꾸준히 증가하고 있습니다. 기업들은 더 빠르고 효율적이며 확장 가능한 테스트 방법과 프로세스에 대한 요구에 지속적으로 직면하고 있습니다. 2022년 가트너¹의 연구에 따르면, 기업의 48%가 이미 테스트에 AI와 ML을 활용하고 있으며, 2025년까지 이 수치가 64%로 증가할 것으로 예상됩니다.
이는 조직 수준에서의 이야기지만, 보다 실용적인 사용 수준에서 Capgemini²는 2023년에 이러한 기술을 통해 테스트 시간이 50% 단축되고, 결함 탈출률은 40% 감소하며, 테스트 범위는 30% 증가한다고 보고했습니다.
그러면 AI와 ML 기능이 소프트웨어 테스트 프로세스에 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 다음 사항을 기억하세요.
“내 아이디어는 청중의 귀에만 있을 뿐이에요 /
"제 반대자들에게는 수년이 걸릴 수도 있습니다."
유령은 기계다
여러 자동화된 지속적 테스트 기능은 AI와 ML 기술을 구현하여 효율성과 가시성을 높입니다. 이를 통해 많은 시간이 소요되는 수작업을 줄이고 팀 간 사일로를 해소하는 것이 목표입니다.
AI 기반 테스트 생성 – 이 기능은 자연어 처리 기술을 사용하여 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다. 동시에, 이 기능에 요구 사항, 스토리, 기존 테스트 케이스 및 코드 커버리지 데이터를 입력하여 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 테스트를 생성할 수 있습니다.
AI 기반 테스트 생성의 이점은 다음과 같습니다.
- 더 많은 시나리오를 포괄하는 테스트 케이스가 생성되었습니다. 수동 테스터 테스트 범위를 확대하여 달성할 수 있습니다.
- 테스트는 수동 방법보다 훨씬 빠르게 생성되므로 시간과 노력이 크게 줄어듭니다.
- 사례가 더욱 포괄적이고 오류가 적어짐에 따라 테스트 품질이 향상됩니다.
AI 기반 자가 치유 – 분류 기법을 사용하여 테스트 실행 중 실패한 테스트를 자동으로 감지하고 복구합니다. 이 기능은 실제 결과와 예상 결과를 비교하여 결과가 일치하지 않으면 테스트가 실패로 처리됩니다. AI 기반 자가 복구 기능은 로케이터 누락이나 사소한 UI 변경과 같은 사소한 오류를 식별하고 수정하여 테스트를 복구합니다.
AI 기반 자가 치유의 이점은 다음과 같습니다.
- 실패한 테스트가 인간의 개입 없이 자동으로 복구되므로 테스트 유지 관리 비용이 절감됩니다.
- 테스트 중인 애플리케이션의 변경 사항에 대응하여 테스트가 자동으로 생성되어 테스트 범위가 개선되었습니다.
- 테스트 중인 애플리케이션의 사소한 변경 사항을 반영하고 테스트 자체를 자동으로 복구하여 테스트의 불안정성을 줄였습니다.
AI 기반 테스트 분석 – 자동화된 지속적 테스트가 생성하는 엄청난 양의 데이터에서 비롯됩니다. ML 및 NLP 기술을 활용하여 전체 테스트 프로세스를 분석하여 추세와 이상 징후를 파악합니다. 애플리케이션 성능과 테스트 환경 자체의 상태에 대한 통찰력을 제공하여 팀이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
AI 기반 테스트 분석의 이점은 다음과 같습니다.
- 테스트 결과와 클라우드 장치 사용에서 패턴, 추세, 이상을 식별함으로써 결함 감지가 향상됩니다.
- 테스트 결과 분석에 드는 시간과 노력이 줄어들어 테스터는 다른, 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
- 애플리케이션 성능과 잠재적 결함에 대한 더 나은 통찰력을 통해 품질과 안정성이 향상되었습니다.
변화 위험 예측 – 위험한 코드 변경을 예측하고 팀이 위험을 줄이거나 코드를 수정하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 애플리케이션 변경의 영향을 분석합니다. 이 솔루션은 변경 실패와 관련 사고 해결에 걸리는 평균 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
변화 위험 예측의 이점은 다음과 같습니다.
- 결함이 있을 가능성이 가장 높은 코드 부분에 대한 테스트 우선 순위를 지정합니다.
- 결함을 효율적으로 방지하기 위한 리소스 할당.
- 더 나은 웹 및 모바일 앱 출시 결정을 내리세요.
AI 기술을 엿보다
AI와 ML 기술이 발전하고 성숙해짐에 따라, 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 끊임없이 자동화되는 시장은 이러한 기술의 더 많은 혁신과 고유한 적용 사례를 기대합니다. 예상되는 적용 사례로는 테스트 시나리오를 확장하기 위한 합성 테스트 데이터 생성, 테스터의 생산성과 효율성을 더욱 향상시키는 지능형 테스트 지원 등이 있습니다.
AI와 ML 기술이 자동화된 지속적 테스트 프로세스를 구축함에 따라 기대할 만한 점이 많습니다. 기업들이 이러한 기술을 도입함에 따라 웹 및 모바일 애플리케이션 품질을 개선하고 더욱 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있는 입지를 확보하게 될 것입니다.
에릭 B와 라킴이 유명하게 말했듯이:
“말할 필요 없이, 그냥 찾으세요 /
그리고 기술을 살펴보세요."
AI와 ML의 혁신적인 영향에 대해 비디오를 통해 자세히 알아보세요. AI 기반 자가 치유 AI 기반 테스트 생성.
