2022년 소프트웨어 테스팅 트렌드

도구 통합

조직은 소프트웨어 제공 프로세스의 모든 측면과 관련된 분야를 함께 융합하는 이점을 깨달았습니다. 따라서 이제 모든 도구의 통합이 매우 중요합니다. 테스트 활동을 위해 Jira, Jenkins 및 Github 통합은 현재 회사에 가장 중요한 통합입니다. 그러나 확실히 미래에는 이 개념에 더 많은 초점이 맞춰질 것입니다. 그리고 우리는 더 다양한 기능이 풍부한 도구를 만날 것입니다.

테스트 자동화 도구의 진화

Agile 및 DevOps 의 부상으로 인해 우리는 앞으로 테스트 자동화를 점점 더 많이 사용하게 되었습니다. 따라서 회사는 테스트 자동화 및 자동화 테스터에 더 많은 관심을 기울이기 시작합니다. 테스터들은 "Functional or Regression Testing"(75%)에서 스크립팅과 테스트 자동화를 가장 많이 사용한다고 말합니다.그런 다음 CI/CD가 그 뒤를 따릅니다 (49%) . (Practitest, 2021 Report) 이러한 요구에 부응하여 Selenium, Katalon, TestComplete와 같은 자동화 도구는 새로운 기능으로 계속 진화하고 있습니다.

테스트를 위한 AI 및 ML

테스트 자동화에는 지속적인 모니터링이 필요합니다. 하나의 웹 요소가 변경되고 테스트 스위트가 실패합니다. 최근 AI 기능의 최근 발전으로 자동화 테스트의 많은 환상적인 개선 사항이 나타났습니다. AI와 ML에 테스트 자동화를 개선할 잠재력이 많다는 것은 너무나 분명하지만, 그 개념은 아직 초기단계입니다. 아직 조직의 비즈니스 모델로 전환되지 않았습니다.

AI와 ML을 사용하여 테스트에서 일상적인 작업의 수를 줄일 수 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어 테스트 케이스를 자동으로 생성하고 중복 테스트 케이스를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 우리 프로젝트에서는 웹 페이지의 UI 요소/로케이터가 크게 이동되거나 수정됩니다. 그리고 우리는 이제 추출을 위해 일부 AI 기반 솔루션을 사용합니다. 적용 범위 및 추적 가능성을 위한 일부 AI 기반 솔루션도 있습니다. 기존 테스트 스위트에서 다루지 않는 코드를 자동으로 감지합니다. 

특정 테스트 결과/보고서를 사용하는 새로운 AI/ML 알고리즘은 조직에 매우 가치 있고 의미 있는 데이터를 생성하기 위해 개발될 것입니다. 그건 그렇고, 우리는 빠른 교차 도구 통합의 도움을 잊어서는 안 됩니다.Edge 컴퓨팅의 도움으로 조직은 A/B 테스트의 결과인 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 전략을 사용하면 조직에서 자세한 검사를 위해 데이터를 클라우드로 직접 전송할 수 있습니다. 우리는 계속해서 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이제 인기 있는 애플리케이션에서 A/B 테스트를구현했다고 생각해 보십시오.그리고 이 인기 있는 애플리케이션의 테스트 결과/보고서에 의해 생성된 모든 데이터에 대해 생각해 보십시오.

사실, 데이터를 소유하고 있다면 대부분의 모든 것에 대한 사람들의 선호도에 대한 아이디어를 직접 소유하게 됩니다. 의미 있는 데이터의 소유는 소프트웨어 세계에서 가장 가치 있는 것 중 하나가 되었습니다. 데이터는 애플리케이션, 카메라, 개인 장치, 기업 장치, 드론, 스마트 가전제품, 웨어러블 기술 등에서 계속 발생합니다. 에지 장치에 배포된 AI 및 ML은 데이터와 실시간으로 상호 작용하여 귀중한 통찰력을 제공합니다. 오늘날에는 엣지에서 실시간 분석을 달성하기 위해 점점 더 정교해졌습니다. 그리고 의미 있는 데이터가 클라우드로 전송되어 AI와 ML이 사용자의 행동 패턴을 관찰하도록 훈련할 수 있습니다. 물론 데이터 양, 확장성, 데이터 정확성, 데이터 일관성, 데이터 유형, 데이터 사용, 개인의 개인 정보 등에 대한 몇 가지 우려가 있습니다.

자동화된 시각적 테스트

자동화된 시각적 테스트 점차적으로 소프트웨어 테스팅 세계에서 큰 트렌드가 됩니다. 원활한 사용자 경험을 만들고 유지하는 것은 큰 일입니다. 이 부분에는 예술적인 측면도 있다. 기업은 빠르게 변화하는 세상에서 지속적으로 배포 및 출시하고 있습니다. 그렇다면 실시간으로 모든 세부 사항을 처리하는 방법은 무엇입니까? 자동화된 시각적 테스트를 통해 애플리케이션이 예상대로 표시되는지 확인하는 데 시간을 절약할 수 있습니다. Visual AI로 알려진 인공 지능을 사용하여 애플리케이션에 대한 최종 사용자의 행동을 가능한 한 사실적으로 재현하려고 합니다. 우리는 앞으로 이 분야에서 AI 기반 도구를 더 많이 보게 될 것입니다. 이러한 도구는 시각적 회귀 테스트를 자동화하고 시각적 차이를 분석하여 시각적 버그의 근본 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로 그들은 인간의 눈과 뇌의 움직임, 선택을 복제하려고 합니다. Applitools Eyes 또는 Tricentis 가 이 개념의 현재 샘플입니다.

다양한 테스트 환경

사물 인터넷 (IoT) 의 급속한 발전으로 더 많은 소프트웨어 시스템이 다양한 환경에서 작동하고 있습니다. 우리는 점점 더 다양한 장치, 하드웨어 및 운영 체제를 보유하고 있습니다. 이제 호환성 테스트에 훨씬 더 많은 시간이 소요될 것입니다. 그리고 이러한 요구에 부응하여 적합한 자동화 테스트 제품이 신속하게 나타나야 합니다. 이 점에서 놀랍게도 테스트 활동의 경우 ARBT(Augmented Reality-Based Testing)가 테스터에게 시간을 절약할 수 있는 솔루션이 될 수 있습니다. (ARBT) 는 증강 현실과 소프트웨어 테스팅을 결합한 테스트 방법입니다. 앞으로 특히 운동 기술이 필요한 테스트에서 이 솔루션을 더 많이 볼 수 있습니다.

스크립트 없는 테스트 자동화

기업의 또 다른 중요한 측면은 '스크립트 없는 테스트 자동화'에 더 집중하고 있다는 것입니다. 'Low-Code' 개념은 미래 트렌드가 될 것입니다. Gartner는 2024 년 까지 개발 활동의 65% 가 Low-Code 가 될 것이라고 예측합니다. 사실 팀의 모든 사람이 코드를 더 쉽게 읽을 수 있도록 하려면 노력과 시간이 필요합니다.

테스트 인프라, 숙련된 개발자 테스터의 고용 및 교육을 위해 대규모 투자가 필요합니다. 현재 우리 삶은 코로나 19라는 전염병으로 인하여 원격 근무의 도입이 앞당겨졌습니다. 이러한 원격 환경으로 인해 팀워크와 의사소통이 어려워졌습니다. 구현 프로세스는 더 느리고 지식 공유는 더 적으며 무언가를 변경하려면 더 많은 회의가 필요합니다. 그렇기 때문에 현재 테스터와 회사에서 코드 가독성과 유지 관리가 훨씬 더 어렵습니다. 회사 입장에서는 더 높은 품질의 코드를 위한 내부 품질 기준도 까다롭습니다. 그래서 테스트 자동화의 확장성을 극대화하기 위해 'Scriptless Test Automation'을 도입했습니다. 스크립트 없는 테스트 자동화를 통해 테스터는 코딩에 대해 걱정할 필요가 없습니다. TestCraft, Ranorex Studio, Accelq, Zeuz, Robot Framework는 이를 위한 몇 가지 예제 프레임워크 도구입니다.

이러한 미래 동향은 조직이 신속한 릴리스 주기를 통해 소프트웨어 제품을 완벽하고 빠르게 제공하는 데 도움이 될 것입니다.