품질 보증의 AI: 자동화 혁신의 다음 단계

애자일(Agile)이 등장한 이후로 모바일 앱 개발 과정을 분석해 보면 앱 제공 방식이 완전히 바뀌었음을 알게 될 것입니다.

모바일 앱 에 애자일 접근 방식을 도입하기 전에는 월간 또는 격월 릴리스가 있었습니다. 접근 방식이 등장한 이후로 앱 릴리스는 매주, 격주 방식으로 진행되었습니다.

이러한 빈번한 빌드 릴리스를 따라잡기 위해 Continuous Testing이 도입되었고 온전성 및 회귀 테스트를 위한 자동화 슈트가 구축되었습니다. 이 새로운 테스트 접근 방식은 빠른 배송과 더 빠른 테스트 주기를 지원했습니다.

이제 세상이 디지털 변혁의 방향으로 움직이면서 시장 요구 사항을 미리 예측하고 미래 트렌드를 수용할 수 있을 만큼 충분히 확장 가능하고 예측 가능한 시스템을 개발해야 할 필요성이 절정에 달했습니다. 지속적인 테스트 접근 방식을 넘어서는 것은 이제 불가피합니다.

현재 상황에서 테스트는 전달을 가속화하기 위한 지원이 필요합니다. 품질 관리를 개선하기 위한 인공 지능의 역할은 우리가 거기에 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 품질 보증이 다른 회사에서 작동하는 방식에 변화가 필요합니다. 품질 보증 서비스를 지속하는 데는 주로 두 가지 원동력이 있습니다. 하나는 테스트 방식의 민첩성(즉, 지속적인 품질 보증)이고 두 번째는 출시 시간 단축입니다. QA 팀이 애자일 개발 방법을 따라잡기 위해서는 기존의 테스트 자동화로는 충분하지 않으므로 테스트 자동화에서 AI를 피할 수 없습니다.

이 기사에서는 품질 관리에서 AI의 역할에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 품질 관리에서 AI의 다양한 측면, 즉 품질 관리에서 AI의 역할, AI 지원 품질 솔루션 의 이점 , 인기 있는 AI 품질 보증 도구, 모바일 앱 테스트에서 AI 통합과 관련된 과제 등을 살펴볼 것입니다.

품질 관리 방법의 진화

품질 보증에서 AI의 역할: 자율적 QA를 위한 테스트 사례

테스트 및 품질 관리에서 인공 지능 사용의 이점

AI 테스팅의 6단계

인기 있는 AI 테스팅 프레임워크 및 플랫폼

결론

품질 관리 방법의 진화

오늘날의 품질 보증 전략 은 변경되었습니다 . 1980년대에 존재했던 것들은 소프트웨어 개발 및 제공 접근 방식과 주기 의 변화하는 요구 사항을 따라잡기 위해 여러 단계를 거쳤 습니다.

지속적인 테스트로 대중화된 현재 사례는 Agile 및 CI/CD 접근 방식 이 지배적 입니다. 인공 지능을 사용하는 소프트웨어 테스트 의 가장 발전된 단계 중 하나로 표시된 후에도 지속적인 테스트는 품질 보증 워크플로 프로세스에서 몇 가지 주요 문제를 가져옵니다.

• 사일로화된 자동화
• 종단 간 요구 사항 가시성 부재
• 많은 양의 테스트

이러한 문제를 해결하기 위해 업계는 제로 터치 QA 를 보장하는 자율 테스트 로 전환해야 합니다.

품질 보증에서 AI의 역할: 자율적 QA를 위한 테스트 사례

AI의 통합은 QA 프로세스를 자율 소프트웨어 품질 보증 테스트 서비스 단계로 업데이트하는 것입니다.

모바일 앱 테스트는 스크립트 자동화 테스트 , 수동 테스트 및 비기능 테스트 와 같은 다양한 작업으로 구성됩니다 . 소프트웨어 테스트 에서 AI 의 영향 과 역할은 모든 기능과 사용자 흐름이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 실제 장치에서 자동 탐색 앱을 활성화함으로써 현재 테스트 노력에 가치를 더하는 것으로 볼 수 있습니다.

테스트에 AI를 사용 하면 앱 탐색 단계에서 도입되는 새로운 버그나 결함을 식별하는 데 도움이 될 수도 있습니다. QA 팀은 AI 테스트 도구를 사용하여 정상적인 테스트 노력을 보완하는 동시에 신속하고 높은 정확도로 최고의 테스트 범위를 얻을 수 있습니다.

머신 러닝 및 테스트를 위한 품질 보증 에서 AI의 역할은 테스트 도구에서도 볼 수 있습니다 . 테스트 도구 에서는 테스트가 AI 기반 시각적 검증으로 향상되어 다양한 결과를 얻을 수 있습니다.

품질 보증에서 AI의 테스트 사례에 대해 명시적으로 이야기하면 테스터가 현재 AI를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 이미지 기반 테스트를 통한 AI 구현
• 테스트 스크립트 실행 여부 결정
• AI 스파이더링 사용
• API 테스트 모니터링
• 작업 자동화

품질 보증 에 AI와 머신 러닝 의 적극적인 참여로 앞으로는 QA 전문가에게 극도로 실험적인 시간이 될 것입니다.

테스트 및 품질 관리 에서 AI 기술 사용의 이점

신속한 일정

우리 개발자 팀 이 앱 개발 프로세스의 속도를 높이는 방법에는 여러 가지가 있습니다 . 테스트 프로세스에 중단을 통합하는 것도 그 중 하나입니다. 수천 줄의 코드를 처리하는 대신 AI는 로그 파일을 정렬하고 코드를 스캔하고 몇 초 안에 오류를 감지할 수 있습니다. 또한 AI에는 번아웃 증후군이 없기 때문에 더 정확하고 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 AI는 코드 변경에 따라 진화할 수 있습니다. 새로운 기능을 조정하고 식별할 수 있으며 코드 변경으로 인해 발생하는 새로운 기능인지 버그인지 결정하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

잘 연구된 빌드 릴리스

품질 보증에 인공 지능을 사용하면 AI 개발 회사가 유사한 앱을 검사하고 시장에서 성공에 기여한 요소를 결정할 수 있습니다. 시장 요구 사항을 이해하면 특정 목표를 달성할 때 앱이 중단되지 않는지 확인하기 위한 새로운 테스트 사례를 만들 수 있습니다.

손쉬운 테스트 계획

현재 QA 전문가는 테스트 케이스 시나리오 를 계획 하는 데 많은 시간을 할애 하고 있습니다 . 새로운 버전이 시장에 출시될 때마다 동일한 프로세스 가 적용되어야 합니다.

AI QA 자동화 도구 는 테스터가 테스트 케이스 시나리오를 생성 및 실행하는 동안 모든 화면을 크롤링하여 앱을 분석하는 데 도움이 되므로 계획 시간을 절약할 수 있습니다.

테스터의 역할 확장

AI가 그림에 들어 오면서 QA 엔지니어 팀은 새로운 기술을 배우게 될 것입니다. 신경 언어 프로그래밍, 비즈니스 인텔리전스, 수학 최적화 및 알고리즘 분석 기술을 향상해야 합니다.

직책을 보면 이러한 이름이 널리 보급될 것으로 예상할 수 있습니다.

• AI QA 전략가
• AI 테스트 전문가
• 데이터 과학자

예측 분석

AI는 기존 클라이언트를 활용하고 데이터를 검토하여 사용자의 필수품 및 검색 관행이 어떻게 발전할지 결정할 수 있습니다. 이를 통해 테스터, 디자이너 및 개발자는 사용자 표준을 개발하는 데 앞장서고 더 나은 도움말 품질을 제공할 수 있습니다. ML을 통해 AI로 구성된 플랫폼은 분석된 사용자 행동으로 개선되고 점진적으로 더 정확한 예측을 제공할 것입니다.

개선된 회귀 테스트

빠른 배포로 인해 회귀 테스트에 대한 필요성이 항상 증가하고 때로는 테스트가 사람들이 실제로 따라잡을 수 없는 지경에까지 이르게 됩니다. 조직은 ML을 사용하여 테스트 콘텐츠를 생성할 수 있는 더 지루한 회귀 테스트 작업에 AI를 활용할 수 있습니다.

UI 변경의 경우 AI/ML을 활용하여 색상, 모양 또는 크기를 스캔할 수 있습니다. 수동 테스트가 아닌 경우 AI를 사용하여 QA 테스터가 놓칠 수 있는 진행 상황을 승인할 수 있습니다.

시각적 사용자 인터페이스 테스트

AI는 웹사이트 페이지의 시각적 승인을 돕습니다. AI는 UI에서 다양한 콘텐츠를 테스트할 수 있습니다. 이러한 테스트는 자동화하기 어렵고 일반적으로 설계에 대한 결정을 내리기 위해 사람의 개입이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 ML 기반 시각화 도구를 사용하면 사진의 대비가 사람들이 정확히 지적할 수 없는 방식으로 표시됩니다. AI 테스트는 DOM(문서 개체 모델)을 현대화하고 구조를 구성하고 위험을 프로파일링하는 수작업을 제거합니다.

AI QA 테스트의 6단계

레벨 0:

이 단계에서 코드 작성은 반복적인 과정입니다. 따라서 페이지에 필드를 추가하는 것은 테스트를 추가하는 것을 의미합니다 . 더 명확한 방식으로, 페이지에 양식을 추가한다는 것은 모든 필드를 확인하는 테스트를 추가하는 것을 의미합니다. 페이지를 추가한다는 것은 완전히 새로운 테스트를 통해 모든 구성 요소와 양식을 살펴보는 것을 의미합니다.

테스트가 많을수록 앱의 기능을 전체적으로 확인하지 못하는 경우가 더 많아집니다. 이 문제를 해결하려면 실패한 모든 테스트를 확인하여 버그인지 새로운 기준선인지 확인합니다.

레벨 1:

이 수준에서 AI가 애플리케이션에 더 잘 적용될수록 QA는 더 자율적입니다. AI는 페이지의 문서 개체 모델뿐만 아니라 시각적 그림도 봐야 합니다. 테스트 프레임워크가 페이지를 전체적으로 확인하면 수동으로 작성해야 했던 수표를 작성하는 데 도움이 됩니다.

오늘날의 AI 기술 은 검사를 작성하여 테스트 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 테스트 통과 여부를 확인할 수 있습니다. 실패 할 경우 실패가 실제인지 또는 소프트웨어 변경으로 인해 발생한 것인지 확인할 수 있도록 알려야 합니다.

레벨 2:

레벨 1을 통해 QA 전문가는 수표를 작성하는 데 시간이 많이 걸리는 측면을 피하고 AI를 사용하여 페이지의 시각적 요소를 테스트할 수도 있습니다. 그러나 모든 테스트 실패를 확인하는 것은 지루한 작업입니다.

이 수준에서 AI는 앱 사용자도 이해할 수 있는 용어의 차이점을 이해합니다. 따라서 의미론적으로 이해하므로 여러 페이지의 변경 사항을 그룹화할 수 있습니다.

레벨 2에서 AI는 변경 사항이 동일할 때 테스터에게 알려주고 그룹으로 변경 사항을 수락할지 거부할지 여부를 묻습니다.

레벨 3:

이전 수준에서는 앱에서 감지된 변경 또는 오류를 확인하기 위해 여전히 사람의 개입이 필요합니다. 레벨 3에서는 AI가 작업을 수행합니다.

예를 들어 AI는 기계 학습 기술을 적용하여 앱의 시각적 요소를 검사하고 표준 디자인 규칙에 따라 UI가 꺼져 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

이 수준의 AI는 데이터와 디자인 규칙을 이해하는 것만으로 사람의 개입을 뺀 페이지를 평가할 수 있습니다. 수백 개의 결과를 보고 시간이 지남에 따라 상황이 어떻게 변하는지 분석합니다. 그런 다음 기계 학습의 도움으로 변경 사항의 차이점을 식별할 수 있습니다.

레벨 4:

지금까지 인간은 여전히 ​​테스트를 운전하고 있습니다. 레벨 4는 AI가 인계받는 곳입니다.

레벨 4 AI는 앱을 의미론적으로 검사하고 사람처럼 이해할 수 있기 때문에 테스트를 진행할 수 있습니다. 이 AI는 시간이 지남에 따라 사용자 상호 작용을 보고 상호 작용을 시각화하고 페이지 및 사용자 흐름을 이해할 수 있습니다.

AI가 페이지 유형을 이해하면 강화 학습 기술을 사용하여 자동으로 테스트를 시작합니다.

레벨 5:

이 부분은 현재 공상과학 소설에서 벗어났습니다. 이 단계에서 AI는 제품 관리자와 통신하고 앱을 이해하고 테스트를 주도할 수 있습니다.

현재 AI는 아직 레벨 1이지만 Visual UI 테스트, API 테스트, 자동화된 품질 보증 및 테스트, 스파이더링 과 같이 이미 인공 지능을 사용하는 자동화 이벤트가 있습니다 .

인기 있는 AI 테스팅 프레임워크 및 플랫폼

느리지만 품질 보증은 AI 기반 품질 보증 플랫폼의 도움으로 제3의 자동차 물결에 진입하고 보급되었습니다.
다음은 가장 많이 묻는 질문인 AI 도구가 품질 보증을 어떻게 개선할 수 있습니까?

테스트 자동화 도구

가지 AI

소프트웨어 탐색, 많은 결함 예측, 고급 데이터 상관 관계의 도움을 통한 문제 해결을 위한 지능형 알고리즘을 사용합니다. 또한 테스트 자동화 엔진을 자동화하고 테스트 범위 및 결과에 대한 그래픽 분석을 제공합니다.

어드밴스

이 플랫폼은 기계 학습을 통해 소프트웨어의 심층 분석을 제공하고 인지 생성을 적용하는 "앱 청사진" 모델을 제공합니다. 이러한 청사진에는 단 몇 분 만에 여러 테스트 사례를 개발할 수 있는 기능이 있습니다. Appvance는 스크린샷 비교, 데이터 기반 테스트, AJAX 또는 DOM 자동 캡처와 결합할 수 있는 테스트 디자이너 기능도 함께 제공합니다.

Testim.io

자동화된 테스트의 작성, 실행 및 유지 관리를 위한 AI 및 기계 학습의 사용은 이 도구에 의해 수행됩니다. 기능적 종단 간 및 사용자 인터페이스 테스트에 중점을 둡니다. 플랫폼은 지속적으로 더 똑똑해지고 테스트 제품군의 안정성은 더 많은 실행으로 증가합니다.

테스트시그마

지속적인 자동화 테스트를 위해 가장 일반적으로 사용되는 AI 기반 도구 중 하나입니다. 플랫폼은 품질 자동 테스트를 작성하기 위해 자연어 테스트 처리를 사용합니다. 또한 테스트 실행에 대한 관련 테스트 케이스를 식별하고 갑작스러운 테스트 실패를 저장합니다.

어플리툴즈

이 도구를 사용하면 시각적 테스트를 생성하기 위해 시각적 처리 설정, 백분율 또는 구성을 설정할 필요가 없습니다. 이 도구는 버그 가능성이 더 높은 변경 사항과 원하는 변경 사항을 자동으로 파악한 다음 차이점의 우선 순위를 지정합니다.

테스트크래프트

지속적 및 회귀 테스트를 위한 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼입니다. TestCraft를 통해 테스터는 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 자동화된 Selenium 기반 테스트를 시각적으로 생성하고 여러 브라우저와 작업 환경에서 동시에 운영할 수 있습니다.

소스랩

ML 및 AI를 활용하는 강력한 클라우드 기반 도구입니다. 이 도구는 수천 개의 실제 장치와 함께 브라우저 및 운영 체제에 대해 약 900개의 조합을 제공하는 세계 최대의 연속 테스트 클라우드라고 합니다.

AI 플랫폼

구글 AI 플랫폼

자동화된 AI 소프트웨어 개발 서비스를 통해 애플리케이션별 모델을 구축하고 기존 모델 아키텍처를 개선하는 데 도움이 되는 엔드 투 엔드 플랫폼입니다. 아이디어 구상에서 프로덕션, 배포에 이르기까지 플랫폼은 개발자가 자체 ML 앱을 빌드하고 실행할 수 있도록 도와줍니다.

텐서 흐름

개발자가 단독 API를 사용하여 데스크톱, 모바일 장치 또는 서버에서 하나 이상의 CPU/GPU에 계산을 배포할 수 있도록 하는 포괄적이고 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스가 있는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

마이크로소프트 애저

컴퓨팅, 분석, 스토리지 및 네트워킹과 같은 클라우드 서비스를 제공하는 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 유연성, 고급 사이트 복구 및 기본 제공 통합으로 인해 백업 및 재해 복구 꿈의 도구로 알려져 있습니다.

Dialogflow

이 플랫폼은 대화형 UI를 모바일 응용 프로그램, 웹 응용 프로그램, 봇, 장치, 대화형 음성 응답 프레임워크 등으로 간단하게 계획하고 디자인할 수 있는 자연어 이해 플랫폼입니다.

인포시스 NIA

차세대 통합 AI 플랫폼은 지식 기반 플랫폼입니다. 통합되고 유연한 모듈식 플랫폼을 통해 Nia는 광범위한 산업 및 기능별 솔루션을 허용하고 고객이 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 경험을 만들 수 있도록 합니다.

레인버드 AI

Rainbird 플랫폼은 AI 기반 자동화 기술을 사용하여 스마트한 의사 결정과 원활한 고객 경험을 제공합니다. 플랫폼은 개방형 아키텍처를 가지고 있어 다른 솔루션 및 API와 쉽게 통합됩니다.

마인드멜드

이 차세대 대화형 AI 플랫폼은 특정 사용 사례 또는 도메인에 대한 깊은 이해를 보여주는 동시에 매우 가치 있고 유연한 대화 환경을 제공하는 대화형 비서 구축을 위해 간소화되었습니다.

결론

모든 플랫폼과 도구에는 고유한 기능과 용도가 있으므로 어떤 플랫폼이 가장 좋은지에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 앱 개발을 간소화하거나 품질 보증 역할을 이해하는 데 도움이 필요하면 전문가 팀에 연락하여 의문을 제기할 수 있습니다.

우리의 글로벌 플랫폼, 즉 미국, 아시아 및 기타 국가의 AI 개발 회사를 통해 고객과 고객이 최신 기술을 최대한 활용하고 비즈니스에 더 나은 ROI를 제공할 수 있도록 지원합니다.