인공 지능을 통한 테스트 자동화의 진화

인공 지능은 많은 산업을 변화시켰으며 테스트 자동화도 더 이상 예외가 아닙니다.

그러나 테스트 자동화가 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리고 취약한 수동 테스트 방식을 훨씬 더 많이 대체했지만 아직 수행해야 할 작업이 훨씬 더 많습니다.

ERP 공급업체가 월별 또는 분기별로 새로운 업데이트를 출시함에 따라 QA 팀은 ERP 시스템을 최신 상태로 유지해야 하는 엄청난 압박에 직면해 있습니다.

테스트 일정이 점점 짧아지는 시나리오에서 기존 테스트 자동화는 테스트 생성에 상당한 노력이 필요하고 테스트 시나리오 식별, 자동화 스크립트 개발 및 유지 관리에 많은 시간이 소요되기 때문에 더 이상 실행 가능한 솔루션으로 간주되지 않습니다.

이제 테스트 자동화 산업이 인공 지능을 수용하여 기존 테스트 자동화의 문제를 해결할 때입니다.

이 기사에서는 기존 테스트 자동화와 관련된 문제와 AI가 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

테스트 스크립트 디자인

대부분의 전통적인 테스트 자동화 프레임워크는 프로그래머의 사고방식으로 개발되었습니다. 비즈니스 사용자는 프로그래머가 아니기 때문에 테스트 스크립트를 작성하기가 어렵습니다.

더 잘 이해하려면 SAP 테스트 자동화의 예를 살펴보세요. 여기서 기능적 사용자는 일상적인 비즈니스 프로세스를 가장 잘 아는 사람이므로 테스트 케이스를 작성해야 합니다. 프로그래밍에 대한 전문 지식이 없기 때문에 자동화 스크립트를 만드는 것이 어렵습니다.

해결책 :이 문제는 AI를 사용하여 완벽하게 해결할 수 있습니다. AI의 하위 집합인 자연어 처리를 활용하여 자동화 스크립트 생성 문제를 해결할 수 있습니다. 자연어 처리를 사용하면 비즈니스 분석가, 기능 컨설턴트, 수동 테스터, QA 관리자 및 이해 관계자가 학습하거나 이해해야 하는 특정 규칙 집합 없이 영어로 테스트 사례를 작성할 수 있습니다. 이러한 테스트 자동화 프레임워크 중 하나는 비즈니스 사용자가 일반 영어로 테스트 케이스를 생성할 수 있는 Opkey이고 AI 기반 엔진은 프로젝트 팀의 모든 개인이 실행할 수 있는 스크립트를 자동으로 생성합니다.

테스트 유지 관리

기존 테스트 자동화 프레임워크를 사용하면 테스트 엔지니어는 업데이트가 출시될 때마다 테스트 자동화 스크립트를 지속적으로 유지 관리하기 위해 항상 고심하고 있습니다. 기존 도구가 테스트 목적으로 ID, 이름, XPath 또는 CSS와 같은 개체 로케이터를 사용하는 이유입니다. 새로운 화면이나 버튼의 도입이나 사용자 흐름의 변경으로 인해 UI가 변경될 때마다 테스트 자동화 스크립트가 깨지는 경향이 있습니다.

더 잘 이해하려면 Oracle Cloud 테스트의 예를 살펴보세요. Oracle은 분기별 업데이트를 출시합니다. 업데이트할 때마다 자동화 스크립트가 손상될 가능성이 있습니다. 이제 QA 팀이 스크립트를 수동으로 유지 관리해야 하는 경우 얼마나 많은 노력과 시간이 필요한지 고려하십시오.

해결책 :머신러닝 기반 자가치유 기술로 테스트 유지보수의 고충을 완벽하게 해결할 수 있습니다. 기계 학습은 AI의 하위 집합이며 DevOps 파이프라인 내에서 "노이즈"를 줄이는 데 도움이 됩니다. Opkey와 같은 테스트 자동화 프레임워크에는 요소 로케이터(ID) 또는 화면/흐름의 변경 사항을 자동으로 식별하고 사람의 개입 없이 자동으로 수정하는 자가 치유 기능이 있습니다.

테스트 우선순위 지정

무엇을 테스트해야 하는지는 여전히 백만 달러짜리 질문입니다. 테스트 케이스를 작성하거나 회귀 제품군을 실행하는 동안 테스터는 종종 경험이나 최종 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식에 대한 추측에 의해 주도됩니다. 이는 두 가지 시나리오로 이어집니다. (1) 너무 많은 시간을 소비하는 과도한 테스트 (2) 비즈니스를 심각한 위험에 노출시키는 과소 테스트.

해결책 :AI 기반 테스트 자동화 프레임워크는 위험 기반 커버리지를 제공합니다. 전체 회귀 제품군을 실행하는 대신 AI 기반 알고리즘은 주어진 변경 사항에 대해 실행할 최소 테스트를 제공합니다. 이렇게 하면 연기/회귀 테스트를 식별하는 QA 팀의 수동 활동이 줄어들 뿐만 아니라 애플리케이션 업데이트로 인한 100% 위험 커버리지가 보장됩니다.

Opkey는 위험 기반 테스트 접근 방식을 사용하고 테스트 갭 분석을 수행하여 정확한 테스트 범위를 제공합니다. 테스트 갭 분석, 제로 코드 테스트 자동화, AI 기반 영향 평가를 결합한 Opkey는 100% 테스트 커버리지를 제공합니다.

속도와 민첩성 향상

혁신적인 기업은 Opkey와 같은 AI 기반 테스트 자동화 프레임워크를 도입하여 테스트를 혁신해야 합니다. AI, 기계어 및 자연어 처리와 같은 고급 기술은 테스트 프로세스의 속도를 높일 뿐만 아니라 위험 범위를 제공합니다.

간단히 말해서 Opkey와 같은 AI 기반 테스트 자동화 프레임워크를 사용하여 원하는 속도와 민첩성을 얻을 수 있습니다.