AI 기반 테스트 자동화의 7가지 이점

AI 기반 테스트 자동화가 비즈니스에 무엇을 가져올 수 있습니까? 사람들은 AI의 주요 이점을 이해해야 합니다.

기업의 현재 테스트 프로세스를 어떻게 설명하시겠습니까? 수동으로 구현됩니까, 자동화됩니까, 아니면 이 둘의 조합입니까? 지난 몇 년 동안 더 많은 기업이 테스트 자동화를 추가했으며 그 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 업계 전문가들은 AI 기반 테스트 자동화의 7가지 주요 이점을 공유합니다.

수동 테스트는 몇 시간이 걸릴 수 있으며 리소스를 무한정 할당할 수 없으면 지속적인 개발이 더욱 어려워집니다. 또한 정확성도 문제입니다. 테스터는 인간일 뿐이므로 작은 변경 사항을 쉽게 놓칠 수 있습니다. 수동 테스트에만 의존하는 기업에서 소프트웨어 테스트는 오류가 발생하기 쉽고 종종 병목 현상이 발생합니다.

테스트 자동화의 한계

많은 기업에서 프로세스 속도를 높이기 위해 자동화와 수동 테스트를 결합하고 있습니다. 팀은 반복적인 테스트 사례를 자동화하고, 수동 작업을 사용 사례 정의로 제한하고, 출력을 검토하고, 최종 품질 보증(QA) 개요를 수행함으로써 테스트 주기를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 그러나 테스트 자동화는 결코 "설정하고 잊어버리는" 상황이 아닙니다. 각 테스트 환경은 수동으로 설정해야 했기 때문에 처음부터 상당한 리소스가 필요했습니다. 그런 다음 테스트에서 동적이거나 비정상적인 데이터가 발견되면 수동으로 수정해야 하는 문제가 발생합니다. 따라서 자동화의 속도 이점은 발생하는 문제를 조사하고 해결하는 데 걸리는 시간으로 인해 상쇄될 수 있습니다.

코딩된 자동화 방법을 사용하여 사용자 인터페이스(UI)를 테스트하면 더 많은 어려움이 따릅니다. 예를 들어 테스트에서는 색상이 변경되는 버튼이나 겹치는 사용자 인터페이스(UI) 요소를 감지하지 못할 수 있습니다. 자동화로 인해 프로세스가 크게 개선되었지만 코딩 테스트는 여전히 복잡한 설정, 일관된 유지 관리, 확인하고 수정하기 위한 인간 테스터 팀에 의존합니다. 실행할 수 있는 테스트 수에도 제한이 있으며, 여러 브라우저에서 테스트를 실행해야 하는 경우 이 수는 더욱 줄어듭니다.

기존 테스트 자동화를 뛰어넘어

지속적인 기술 발전에 따라 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 통합하여 테스트 프로세스를 개선할 수 있습니다. ) 회사의 성장은 더 많은 가속화 방법을 제공합니다. 이러한 신기술을 적용하면 기업은 더 적은 자원으로 더 높은 품질의 테스트를 달성할 수 있어 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 새로운 개발을 통해 테스트 프로세스를 더 빠르게 완료할 수 있을 뿐만 아니라 더 정확하고 신뢰할 수 있어 비즈니스 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이러한 효율적인 테스트 방법은 잠재적인 문제를 발견 및 해결하고 제품 품질과 성능을 향상시켜 기업의 경쟁력과 혁신 역량을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 고급 기술을 테스트에 사용하면 팀 생산성과 만족도가 향상되고 팀워크와 의사소통이 촉진됩니다. RPA, AI, ML, NLP 등을 활용한 클라우드 컴퓨팅 기반 테스트 자동화의 주요 장점을 정리하면

스마트 AI 기반, 클라우드 컴퓨팅 기반 테스트 자동화

(1) 코드리스 테스트는 누구나 스크립트를 작성할 수 있다는 의미입니다.

최근 개발로 인해 이행되지 않은 마케팅 약속이 아닌 코드 없는 테스트가 현실이 되었습니다. 예를 들어, 인공 지능과 자연어 처리(NLP)를 결합하면 인간 테스트 스크립트와 마찬가지로 일반 영어로 스프린트 테스트를 수행할 수 있습니다. 우리의 접근 방식은 시중의 다른 어떤 것과도 다르며 테스터가 일반 영어로 작성한 명령을 실제 코드로 변환하므로 자연어 스크립팅이라고 부르는 것이 더 정확할 수 있습니다. 코드 없는 테스트의 장점은 팀 구성원 누구나 테스트를 생성할 수 있어 전체 프로세스가 더욱 사용자 친화적이고 접근하기 쉬워진다는 것입니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)를 사용하면 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 "'패키지에 추가' 클릭"과 같은 간단한 명령을 번역하여 테스트 소프트웨어가 수행해야 할 작업을 정확히 이해할 수 있습니다.

(2) 더 빠르게 테스트하고 더 빠르게 릴리스

코드 없는 AI 테스트는 테스터가 코드 생성 시간을 절약해주기 때문에 수동 테스트나 기존 자동화 솔루션보다 훨씬 빠릅니다. 이를 통해 기업은 테스트 실행 및 배포 능력을 향상시킬 수 있습니다. 코드 없는 테스트는 여러 브라우저와 장치에서 병렬로 실행될 수도 있으므로 확장이 더 쉬워집니다. 따라서 코드 없는 테스트 기술은 시장 출시 시간을 단축할 수 있으며 이는 오늘날 경쟁이 치열한 시장에서 핵심입니다.

(3) 비용 절감

코드 없는 소프트웨어는 기업의 비용 절감에 도움이 됩니다. 자동화된 테스트를 모니터링하고 유지 관리하기 위해 대규모 팀을 고용하는 대신 소수의 사내 전문가가 실행할 스마트 테스트를 쉽게 설정할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 소프트웨어는 사용자가 아닌 소프트웨어 소유자가 유지 관리를 담당하므로 유지 관리 비용이 부족하기 때문에 온프레미스 소프트웨어보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니다.

(4) 정확성 향상

수동 테스트는 항상 사람의 실수에 취약하며, 기존 테스트 자동화는 동적 데이터를 만나면 무너집니다. AI 기반 접근 방식을 사용하면 요소의 색상, 크기, 모양이 올바른지, 올바른 위치에 있는지 쉽게 테스트할 수 있습니다. 우리는 이것을 시각적 회귀 테스트라고 부르며, 테스트의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 기능 테스트에도 적용됩니다. 기계 학습(ML)을 사용하면 테스트에서 다양한 요소가 어떻게 작동해야 하는지 이해하고 테스트 작성 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 기능은 검사 및 수리에 소요되는 팀 시간을 절약하는 동시에 테스트 정확성과 품질을 향상시킵니다.

(5) 지속적 테스트

AI 기반 테스트는 CI(지속적 통합)/CD(지속적 전달) 및 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)에 적합합니다. 기업에서는 지능적으로 실행될 뿐만 아니라 지속적으로 실행되도록 테스트를 설정할 수 있습니다. 특정 결과가 발생할 때 작업을 트리거하는 등 테스트 조건을 설정할 수 있습니다. 웹 사이트가 항상 오류가 없고 최고 품질인지 확인하기 위해 필요할 때 여러 테스트를 동시에 실행할 수 있습니다.

(6)Zero Maintenance

는 AI 기반 테스트 자동화를 통해 자가 치유 테스트의 힘을 발휘합니다. 이 기술은 모든 요소 ID를 고려하므로 데이터 포인트가 변경되면 비교할 모델이 있고 자체 복구가 가능합니다. 테스트에서는 변경되어야 하는 데이터와 중단된 테스트 간의 차이를 아는 것이 중요합니다.

(7) 향상된 API 테스트

인공 지능은 프런트 엔드 인터페이스와 백엔드 인터페이스 간의 관계와 패턴을 식별하여 엔드투엔드 테스트도 지원할 수 있습니다. 기능적 API 테스트는 웹사이트의 두 부분이 제대로 통신하는지 확인하고, 정보 교환 중에 교차가 발생하면 AI가 이를 플래그로 표시합니다.

AI 기반 자동화는 경쟁 우위를 제공합니다

인플레이션 상승, 치솟는 비즈니스 비용, 긴박한 노동 시장이 기업에 전례 없는 압박을 가할 때 AI 기반 테스트 자동화는 더 빠르게 서비스를 제공하고 품질을 향상시킬 수 있는 절호의 기회를 제공합니다. 테스트 및 개발 잠재력을 확장함으로써 기업은 더 빠르게 배포하고 시장에 먼저 진출할 수 있습니다. 이는 대규모 테스트 팀을 고용할 수 없거나 고용할 의사가 없는 리소스가 적은 기업에 특히 유리합니다. AI 기반 자동화를 통해 모든 기업은 비교할 수 없는 비즈니스 가치를 창출하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.