모바일 앱 테스트의 발전: AI의 잠재력 활용

전통적인 소프트웨어 테스트는 개발자들에게 골칫거리였습니다. 그것은 상당한 시간, 자원, 그리고 투자를 요구합니다. 그러나 인공지능의 새로운 발전은 상황을 흔들고 있습니다.

테스트는 종종 개발자들에게 골칫거리가 되어 왔습니다. 결국, 기존의 소프트웨어 테스트는 상당한 시간, 자원 및 투자를 필요로 합니다.

소프트웨어 개발자는 전체 시간의 20~50%를 테스트에 소비합니다. 재정적 관점에서만 보면 테스트는 전체 IT 예산의 23~35%를 차지합니다.

 이러한 수치는 조직이 직면한 도전의 중대성을 단적으로 보여줍니다. 하지만 인공지능의 급격한 상승으로 이야기가 바뀌고 있습니다.

 

 

모바일 앱 테스트의 발전: AI의 잠재력 활용

 

 

인공지능을 이용한 테스트

알아요. 알아요. 인공지능이 어떤 것에 혁명을 일으키는지에 대한 또 다른 강의입니다. 하지만 중요한 것은, GPT는 우리가 모바일 앱 테스트에 접근할 수 있는 방식을 정말로 바꿨다는 것입니다.

 

오래된 방법

모바일 테스트에 대한 기존의 접근 방식은 다음과 같습니다:

 계획: 범위, 목표 및 테스트 전략을 요약하는 테스트 계획을 작성합니다.

시험사례 설계 : 시험자는 시스템, 사용성 요구사항, 사용사례를 기반으로 시험사례를 설계합니다.

장치 선택: 테스터는 충분한 화면 크기, 운영 체제 및 하드웨어 구성을 나타낼 수 있는 물리적 장치와 에뮬레이터/시뮬레이터가 필요합니다.

Installation and Configuration(설치 및 구성): 선택한 장치를 설정하고 테스트할 응용 프로그램 및 테스트 프레임워크를 포함한 필요한 소프트웨어로 장치를 구성합니다.

수동 테스트: 이제 각 장치에서 각 테스트 케이스를 수동으로 실행해야 할 때입니다. 여기에는 앱과 상호 작용하고, 데이터를 입력하고, 사용성, 응답성 및 성능을 확인하는 것이 포함됩니다.

테스트 자동화: 고급 기술자라면 프레임워크를 활용하여 테스트 단계를 자동화하여 명령에 따라 반복 실행할 수 있습니다.

추적: 시험자는 버그 추적 도구를 사용하여 시험 중에 발생한 문제나 결함을 문서화하며, 문제를 재현하는 단계와 그 심각성을 포함한 상세한 정보를 제공합니다.

다시 테스트 및 회귀: 개발자가 문제를 보고한 후 테스트자는 애플리케이션의 영향을 받는 부분을 다시 테스트하여 문제가 성공적으로 해결되었는지 확인하고, 릴리스 후에도 또는 매일 테스트를 계속하여 문제가 원활하게 작동하는지 확인합니다.

전통적인 경로는 시험 사례 작성과 지속적으로 업데이트되는 시험 스크립트와 같은 지루한 작업을 포함합니다.

AI는 그러한 작업이 자동화되어 테스터가 일상적인 작업에서 혁신적인 작업으로 초점을 전환할 수 있는 시대를 열고 있습니다.

AI는 반복적인 작업으로부터 테스터를 자유롭게 함으로써 테스터의 전문 지식과 창의력을 전략적 노력으로 전환할 수 있도록 지원합니다.

 

 

새로운 방법

인공지능 기반 테스트는 자동화 및 기계 학습 기술을 도입하여 가치 평가 시간을 단축하고 모바일 테스트 프로세스를 최적화합니다.

테스트 케이스 생성: 보통 테스터가 직접 테스트 케이스를 작성하는 곳에서 인공지능은 애플리케이션 코드를 분석하여 테스트 케이스를 생성하여 문맥을 학습하고, 사용 사례를 이해하며, 잠재적인 약점에 집중할 수 있습니다.

테스트 실행: AI 기반 테스트 자동화 프레임워크를 통해 다양한 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 동시에 테스트 케이스를 실행할 수 있습니다.

테스트 데이터 생성: 테스트에 데이터가 필요한 경우 인공지능이 합성 테스트 데이터를 생성하여 테스트 데이터를 수동으로 생성하는 것에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트 또는 복잡한 데이터 구조와 관련된 테스트 시나리오에 유용합니다.

자가 치유 테스트: 진실은 소프트웨어 테스트가 소프트웨어 코드보다 더 많이 고장난다는 것입니다. AI는 알려진 문제를 피하기 위해 테스트 스크립트를 조정하거나 테스트 사례를 재라우팅함으로써 일부 테스트 실패를 감지하고 자동으로 수정할 수 있습니다.

예측 분석: Sofy와 같은 도구는 테스트 데이터를 분석하여 애플리케이션의 어느 부분에 결함이 있을 가능성이 높은지 예측할 수 있으며, 테스트자는 그에 따라 테스트 노력의 우선순위를 정할 수 있습니다.

보안 테스트: AI는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 응용 프로그램의 코드와 동작을 분석하여 코드 주입 또는 SQL 주입과 같은 보안 취약점을 탐지할 수 있습니다.

사용성 테스트: AI는 사용자 상호 작용을 분석하고 사용자가 앱을 탐색하고 사용하는 방법에 대한 통찰력을 제공함으로써 사용성 테스트를 수행할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이상 감지: AI는 운영 중인 어플리케이션을 지속적으로 모니터링하여 이상이나 예상치 못한 동작을 자동으로 감지할 수 있으며, 특히 출시 후 발생할 수 있는 문제를 파악하는데 유용합니다.

테스트 보고: AI는 테스트 적용 범위, 결함 동향 및 추가 테스트 또는 개발 개선을 위한 권장 사항에 대한 통찰력을 가지고 상세한 테스트 보고서를 생성할 수 있습니다.

AI 기반 테스트는 모바일 테스트 프로세스를 혁신합니다. 테스트 주기를 가속화하고, 인력을 절감하며, 모바일 애플리케이션의 확장성을 보장합니다.

 

실시간 통찰력 및 의사결정

AI를 탑재한 자동화 도구는 단순히 작업을 자동화하는 것에 관한 것이 아닙니다. 지능형 자동화에 관한 것입니다. 이러한 도구는 이제 실시간 통찰력과 제안을 제공하여 팀에 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 테스트 팀은 추측이나 직관에 의존하는 대신 데이터 기반 권장 사항에 의존하여 테스트 전략이 견고할 뿐만 아니라 효율적임을 보장할 수 있습니다.

 

인공지능 테스트는 생각보다 많은 이점

AI 기반 테스트 도구의 통합으로 모바일 앱 테스트의 판도가 새롭게 정의됨에 따라 조직은 다음과 같은 다양한 이점을 누릴 수 있게 되었습니다:

비용 효율성: 인공지능 기반 테스트는 반복적인 수동 테스트의 필요성을 줄여 상당한 비용 절감으로 이어집니다. 시간이 지남에 따라 인공지능 모델이 더욱 정교해지고 정확해짐에 따라 조직은 훨씬 더 큰 비용 절감을 기대할 수 있습니다.

시간 절약: AI는 반복적인 작업을 자동화하고 즉각적인 통찰력을 제공함으로써 테스트 프로세스를 가속화합니다. 이는 앱 출시 및 업데이트에 대한 처리 시간이 빨라짐을 의미하며, 조직에 경쟁력을 제공합니다.

정확도 향상: 인간 테스터는 전문성에도 불구하고 감독을 받기 쉽습니다. 방대한 데이터 세트를 빠르게 샅샅이 조사할 수 있는 AI 시스템은 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 이상 징후나 버그를 식별할 수 있습니다. 이는 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 테스트 결과로 이어집니다.

자원 할당: 인간 테스터는 보다 미묘하고 복잡한 테스트 시나리오에 초점을 맞출 수 있습니다. 조직은 이제 인간의 직관, 창의성 및 전문성을 진정으로 필요로 하는 작업에 인력을 할당할 수 있습니다.

강화된 의사 결정: 인공지능이 제공하는 데이터 기반 통찰력을 통해 조직은 앱의 개발 및 출시 전략에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 조직은 비즈니스 목표 및 사용자 기대에 전략을 보다 가깝게 조정할 수 있습니다.

 

 

결론

어떤 것들은 오고 가지만, 인공지능은 여기에 있습니다. 소프트웨어 테스트에서 그것의 잠재적인 사용은 거의 무제한이고, 그것은 몇 시간의 중복 작업을 제거할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 예전 방식과 새로운 방식 사이에서, 인공지능은 계속해서 테스트를 방해할 것입니다.