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테스트자동화

테스트 자동화에서 데이터, 분석, 머신러닝을 사용하는 3가지 방법

불과 10년 전만 해도 대부분의 애플리케이션 개발 테스트 전략은 비즈니스 로직을 검증하기 위한 단위 테스트, 사용자 경험을 확인하기 위한 수동 테스트 케이스, 그리고 성능과 확장성을 검사하기 위한 별도의 부하 테스트 스크립트를 중심으로 이뤄졌다. 클라우드 인프라와 마이크로서비스 아키텍처, 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD) 자동화, 지속적 테스트 기능을 기반으로 하는 지금의 개발 방식에 비하면 기능 개발과 릴리스 속도는 느릴 수밖에 없었다.    또한 지금은 많은 애플리케이션이 SaaS로 제공되거나 로우코드 및 노코드 애플리케이션을 구축하는 방법으로 개발된다. 이 경우에도 기반 비즈니스 흐름과 프로세스에 대한 테스트는 필요하다.  데브옵스 조직의 애자일 개발팀은 기능 개발 주기를 단축하고 제공 빈도를 높이고 고품질 사용자 경험을 보장하는 것을 목표로 한다. 관건은 새로운 테스트 복잡성과 배포 병목, 보안 틈새나 상당한 비용 증가를 수반하지 않으면서 위험성과 시프트 레프트(shift-left) 테스트를 줄이는 방법이다. 코파도(Copado)의 제품군 관리자인 에스코 하눌라는 증가하는 테스트 규모에 대처하기 위한 열쇠는 머신러닝이라면서 “디지털 비즈니스의 품질은 곧 코드와 코드를 실행하는 테스트의 품질이다. 테스트할 코드가 많을수록 머신러닝을 사용한 테스트 자동화의 중요성도 커진다. QA 인력과 기계의 지능이 서로를 지원해 단순한 직감이 아닌 데이터에 근거해 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있다”고 말했다.  필자는 마이크로서비스를 구축하거나 다수의 서드파티 API와 접속할 때 서비스 가상화를 사용해 더 견고한 웹 서비스 테스트를 개발하는 방법을 소개한 바 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가 개발팀과 QA 테스트 자동화 엔지니어가 더 견고한 테스트를 개발하고 지원하기 위해 활용할 수 있는 데이터, 분석, 머신러닝 기반의 테스트 기능을 소개한다. 이와 같은 기능은 새로운 영역이고 테스트 플랫폼에 따라 이미 견실한 기...

테스트자동화 AI옵스 시프트레프트 2021.10.20

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