SW 테스트 자동화에 AI(인공지능) 및 ML(머신러닝)을 적용하는 방법

사람들은 종종 기술이 끊임없이 변화한다고 말합니다. 그러나 고객은 더 나은 기술이 필요한 문제에 대해 더 쉽고 빠른 솔루션을 요구합니다.

같은 이유로 AI와 ML은 유행어입니다.

ABI는 IoT 관련 AI 및 ML 서비스 시장이 2026년까지 36억 달러에 도달하여 연평균 40% 성장할 것으로 예측합니다. 그러나 테스트 자동화에 도움이 될 수 있습니까?

AI와 ML이란 무엇입니까?

인공 지능은 학습 및 문제 해결과 같은 인간의 인지 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터의 능력입니다. 컴퓨터 시스템은 인공 지능과 함께 수학과 논리를 사용하여 인간의 학습과 의사 결정에 영향을 미칩니다.

기계 학습은 AI의 일부입니다. 명시적인 지시 없이 학습하는 컴퓨터를 돕기 위해 수학적 데이터 모델을 사용하는 관행입니다. 이를 통해 컴퓨터 시스템은 경험에 따라 계속해서 이해하고 개선할 수 있습니다.

AI가 자동화에 어떻게 도움이 됩니까?

테스터는 기존 방법에 따라 테스트를 수행하는 동안 많은 문제에 직면합니다. Ai 기반 테스트 통찰력은 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 것입니다.

숙련된 전문가 부족

스크립팅에 적합한 기술 세트를 갖춘 적합한 팀을 찾는 것은 자동화 테스트에서 중요한 과제입니다. 기업은 AI 기반 테스트 자동화 도구를 사용하여 최고의 인재를 고용하는 어려움을 극복할 수 있습니다. 이 도구는 테스터에게 코딩이 거의 또는 전혀 필요 없이 자동화된 테스트를 작성할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

반복 작업

테스트 자동화 프로젝트가 아무리 모듈화되더라도 팀은 새로운 테스트가 필요할 때마다 많은 코드를 다시 작성해야 합니다. 인공 지능은 테스트 스크립트를 신속하고 자동으로 생성하여 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다. 이전 프로젝트의 입력 및 출력을 사용하여 유사한 요구 사항이 있는 향후 프로젝트의 테스트 스크립트를 자동으로 개발하도록 AI 도구를 교육할 수 있습니다.

신뢰할 수 없는 테스트

불안정한 테스트는 예상 결과를 안정적으로 재현하지 못하여 정당한 이유 없이 소프트웨어 릴리스를 지연시킵니다. 팀은 응용 프로그램의 버그나 테스트 사례의 오류로 인해 테스트 실패가 발생했는지 파악하는 데 많은 시간을 보냅니다. 인공 지능(AI)은 보다 강력한 테스트 사례를 개발하고 무작위 테스트 실패의 패턴을 식별하여 프로세스를 가속화함으로써 팀이 신뢰할 수 없는 테스트 문제를 극복하도록 지원할 수 있습니다.

UI 변경으로 인한 잦은 스크립트 업데이트

기업은 일관된 사용자 경험(UX)을 보장하기 위해 앱의 사용자 인터페이스(UI)를 자주 업데이트합니다. 업데이트는 사소하거나 중요하지 않을 수 있지만 페이지가 특정 위치로 이동하거나 작업이 수행될 때 테스트 스크립트에서 오류를 유발할 가능성이 여전히 있습니다. AI 및 ML 기반 알고리즘 기반 도구를 훈련시켜 애플리케이션에서 가장 사소한 코드 변경이나 버그도 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 이러한 도구는 그에 따라 작동하여 일반적으로 사람이 그러한 미묘한 변화를 반영하기 위해 스크립트를 업데이트하는 데 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

적절한 테스트 크기 및 테스트 케이스 결정

회귀 테스트는 애플리케이션이 변경된 후에 실행해야 합니다. 물론 동적 설정에서 모든 단일 변경 후 회귀 제품군의 모든 단일 테스트 사례를 실행하는 것은 비실용적입니다. 따라서 테스트 팀은 주어진 변화에 대응하여 실행할 테스트 사례 수를 결정하는 데 항상 도움이 필요합니다. 회귀 테스트 스위트의 크기와 구성은 AI 기반 알고리즘의 도움으로 주어진 변경 사항에 대해 결정할 수 있습니다.

테스트 스위트/테스트 스크립트 유지.

애플리케이션 크기가 커짐에 따라 테스트 스위트와 스크립트를 최신 상태로 유지하십시오. 인공 지능 기반 기술은 테스트 스크립트를 최신 상태로 유지하고 테스트가 필요할 때 필요한 스크립트를 추출하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

ML이 자동화에 어떻게 도움이 되나요?

방대한 테스트 데이터

Agile 개발을 사용하여 지속적인 테스트를 수행하는 회사는 매일 다양한 형태의 테스트를 수행합니다. 이것은 단위 테스트, API 테스트, 기능 테스트, 접근성 테스트 및 통합 테스트로 구성됩니다. ML 기술을 사용하면 관리자는 테스트 데이터를 효율적으로 분할하고 주사위를 굴려 추세와 패턴을 식별하고 비즈니스 위험을 평가하고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 작업은 오류가 발생하기 쉽고 수동이며 기계 학습 없이는 불가능한 경우가 많습니다.

품질 판단

DevOps를 사용하면 개발 조직과 팀이 고객에게 새로운 제품과 가치를 신속하게 제공할 수 있습니다. 개발자는 각 기능의 품질, 유용성 및 코드 의존성의 기타 측면을 결정함으로써 큰 ​​이점을 얻을 수 있습니다. ML을 사용함으로써 팀은 성숙도를 높이고 더 짧은 시간에 더 나은 코드를 생성할 수 있습니다.

기계 학습 모델은 새로운 스크립트를 동적으로 분석하고 보안 문제를 식별하며 테스트 커버리지 허점을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 코드 환경은 풀 요청에 대한 응답으로 모든 코드 변경 사항을 검토하고 품질 문제를 감지하며 프로세스를 개선할 수 있습니다. ML 알고리즘은 지정된 데이터 세트 및 승인 기준을 기반으로 개별 릴리스를 평가하고 비교하여 이러한 판단에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

테스트 신뢰성

기존의 테스트 자동화 솔루션에서 테스트 엔지니어는 테스트를 위해 새 버전이 제공되거나 테스트 중인 애플리케이션에 새로운 기능이 추가될 때마다 최신 스크립트를 유지 관리하는 데 도움이 필요합니다. 테스트 자동화 의 기계 학습은 구성 요소 로케이터에 대한 수정 사항을 자동으로 감지합니다. 이러한 기능을 사용하면 CI/CD 스케줄링 알고리즘에 내장된 테스트 스크립트가 더 효율적으로 실행되고 개발자 개입이 덜 필요합니다.

AI 및 ML 테스트의 이점

유용한 시간 절약 기능

오늘날 소프트웨어 테스팅은 테스트되는 소프트웨어의 복잡성과 양을 감안할 때 더 많은 시간이 필요하지만 세상은 테스터가 작업을 완료할 때까지 기다리지 않을 것입니다. 따라서 적시 소프트웨어 제공을 보장하기 위해 AI 테스트를 사용하는 것이 필수적입니다.

실수와 오해를 줄입니다.

소프트웨어 테스트는 자동화된 도구 없이 수동으로 수행되므로 부주의, 부주의 또는 피로로 인한 인적 오류 가능성이 있습니다. 모든 기계와 마찬가지로 인공 지능으로 구동되는 도구에도 결함이 있습니다. 인간 테스터는 오류를 범할 수 있지만 잘 설계된 장비는 거의 오류를 범하지 않습니다.

테스트 범위 확장

테스트에 기계 학습을 사용하면 종종 조사 중인 시스템을 보다 포괄적으로 검사하게 됩니다. 특정 프로그램 구성 요소를 자동 테스트하면 AI 기반 도구의 기능 덕분에 프로그램의 다른 부분을 분석할 수 있습니다.

사용자 친화적

사용자 친화적인 ML 기반 테스트 도구의 출현으로 테스트 실행이 훨씬 더 간단해졌습니다. 일부 솔루션은 매우 간소화되고 투명하여 기술적 능력이나 프로그래밍 전문 지식이 없는 사람도 비교적 빠르게 사용할 수 있습니다.

결론

AI와 ML이 테스트 시나리오를 개선할 것이라는 주장의 여지가 없습니다. 그러나 올바른 AI 및 ML 기반 테스트 플랫폼을 선택하면 비용을 절약할 수 있습니다. 글로벌 인프라를 갖춘 HeadSpin과 같은 도구를 선택하세요. 그 어느 때보다 빠르게 애플리케이션을 안전하고 효율적으로 디버깅하십시오.

 

*참조한 훌륭한 원본 글 링크: https://www.techworm.net/2023/02/how-ai-and-ml-test-automation.html

 

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