귀사의 테스트 전략은 디지털 전환의 흐름에 발맞춰 나가야 합니다. 애플리케이션은 점점 더 복잡해지고, 릴리스 주기는 빨라지고 있으며, 이에 자동으로 적응할 수 있는 지능형 테스트 자동화 솔루션이 필요합니다. 자율 소프트웨어 테스트를 활용하면 인력을 계속 늘리지 않고도 품질 관리를 확장할 수 있습니다. 앱에 변경 사항이 생길 때마다 테스트 스크립트를 수동으로 수정할 필요 없이, OpenText의 AI 기반 테스트 도구가 스스로 학습하고 조정합니다. 자가 복구형 테스트 자동화를 통해 QA 팀은 끝없는 유지보수 작업 대신 정말 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. OpenText Core Software Delivery Platform 기능 테스트의 ‘Autonomous Tester’ 를 사용하면 기존의 수동 테스트를 대규모로 자동으로 실행할 수 있습니다. 자연어로 테스트를 작성하세요. 실행은 AI에게 맡기자. 녹화 영상과 단계별 세부 정보를 통해 결과에 대한 전체적인 현황을 파악하세요. 스크립트 작성, 변환, 유지보수가 필요 없습니다. 품질 전략에 부합하는 AI 테스트 도구를 활용하여 테스트 프로세스를 현대화하십시오. DevOps 테스트 자동화와 CI/CD 파이프라인 내의 지속적 테스트가 테스트 관련 장애 요인을 해소하고 릴리스 속도를 높이는 방법을 알아보세요. 자율 테스트가 귀사의 팀에 어떤 도움을 줄 수 있는지 확인해 보시겠습니까? 귀사의 애플리케이션과 워크플로우에 맞춰 조정되는 지능형 테스트 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

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데브옵스에서의 자율 테스트

애플리케이션 전반에서 테스트 사례를 자동으로 생성, 실행 및 검증하는 AI 기반 자율 소프트웨어 테스트의 예시입니다.

자율 테스트는 테스트의 양상을 완전히 바꿔 놓습니다. 소프트웨어 테스트는 항상 병목 현상이 되어 왔습니다. 개발 팀은 QA 팀이 코드를 검증할 수 있는 속도보다 더 빠르게 코드를 배포하며, 수동 테스트는 현대적인 릴리스 주기를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.

자율 테스트의 핵심은 인공 지능을 사용하여 사람의 지속적인 감독 없이 테스트 생성, 실행 및 유지 관리를 처리하는 것입니다. 애플리케이션의 작동 방식을 자동으로 학습하고 올바른 테스트를 생성 및 실행합니다.

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자율 테스트

자율 테스트 작동 방식

자율 테스트 플랫폼은 여러 기술을 결합하여 인간 테스터가 생각하고 행동하는 방식을 모방합니다:

애플리케이션 매핑: 시스템이 애플리케이션을 크롤링하여 모든 요소, 워크플로 및 상호 작용을 문서화합니다. 사물이 어떻게 연결되고 사용자가 무엇을 할 수 있는지에 대한 완전한 그림을 구축합니다.
지능형 테스트 생성: 이 맵을 사용하여 플랫폼은 중요한 경로, 에지 케이스 및 일반적인 사용자 행동을 다루는 테스트 사례를 생성합니다. 모든 것을 동일하게 테스트하기보다는 위험과 사용 패턴에 따라 우선순위를 정합니다.
자가 치유 테스트 자동화: UI 요소가 변경되면(버튼 이동, 필드 이름 변경 등) 시스템이 변경 사항을 인식하고 테스트를 자동으로 업데이트합니다. 사소한 업데이트가 있을 때마다 깨지는 스크립트는 더 이상 없습니다.
지속적인 학습: 플랫폼은 시간이 지남에 따라 테스트 결과를 관찰합니다. 어떤 테스트가 실제 버그를 잡아내는지, 오탐으로 시간을 낭비하는 테스트는 무엇인지, 새로운 커버리지 공백이 나타나는 곳은 어디인지 학습하여 그에 따라 조정합니다.

이 모든 작업은 팀이 다른 업무에 집중하는 동안 백그라운드에서 실행됩니다. 시스템은 문제가 발생하면 플래그를 표시하고 무엇이 잘못되었고 왜 중요한지에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

자율 테스트의 이점은 무엇인가요?

서류상으로는 가치 제안이 좋게 들리지만, 팀에게 일상적으로 어떤 의미가 있을까요?

대부분의 QA 팀은 회귀 테스트, 신규 기능 검증, 버그 재현, 테스트 유지보수 등을 한꺼번에 처리하느라 인력이 턱없이 부족한 상태입니다. 항상 무언가는 뒷전으로 밀리게 마련이다. 자율 테스트는 단순히 기존 업무의 속도를 높여줄 뿐만 아니라, 동일한 인력과 예산으로 달성할 수 있는 바를 근본적으로 변화시킵니다.

자율 테스트를 도입한 팀들은 품질에 대한 사고방식에 변화가 있었다고 보고합니다. 테스트가 모든 과정을 지연시키는 장벽이 되는 대신, 개발자들이 신속하게 진행할 수 있는 자신감을 심어주는 원동력이 됩니다. QA 팀은 반복적인 실행 및 유지 관리에 대부분의 시간을 할애하는 것을 중단하고, 탐색적 테스트, 사용자 경험 검증, 전략적 품질 계획 수립에 집중하기 시작합니다.

이러한 변화는 실제로 어떤 모습일까요?

더 빠른 릴리스 주기: 테스트는 수동으로 트리거할 때까지 기다릴 필요 없이 지속적으로 실행됩니다. 피드백 루프가 며칠에서 몇 분으로 단축되므로 팀은 자신감을 갖고 자주 업데이트를 푸시할 수 있습니다.
더 적은 노력으로 더 나은 커버리지: 이 시스템은 사람이 간과하거나 우선순위가 떨어질 수 있는 경로를 탐색합니다. 수동으로 스크립트를 작성하는 데 몇 주가 걸리는 조합을 최소한의 설정 시간으로 테스트할 수 있습니다.
유지보수 부담 감소: 테스트 유지보수는 대개 QA 팀의 시간 중 약 절반을 차지합니다. 자율 테스트를 도입하면 애플리케이션이 변경될 때 테스트가 자동으로 수정되므로 테스트 작업량이 획기적으로 줄어듭니다.
일관된 품질 기준: 인간 테스터에게는 좋은 날과 나쁜 날이 있습니다. 급하거나 피곤할 때 일을 놓치기도 합니다. 자율 시스템은 마감일 압박이나 팀 대역폭에 관계없이 동일한 철저함을 유지합니다.
기술 장벽을 낮추세요: 테스트 스위트를 구축하고 유지 관리하기 위해 전문 자동화 엔지니어가 필요하지 않습니다. 기본적인 테스트 지식이 있는 팀원은 자율 테스트 플랫폼을 설정하고 관리할 수 있습니다.

도전은 어떤가요? 어떻게 해결하시나요?

자율 테스트는 즉시 완벽하게 작동하는 마법 같은 솔루션이 아닙니다. 팀들은 채택 과정에서 실제 장애물에 부딪히게 되는데, 그렇지 않은 척하는 것은 누구에게도 도움이 되지 않습니다. 좋은 소식은 대부분의 문제는 예상되는 문제만 알면 간단한 해결책이 있다는 것입니다.

다음은 가장 일반적인 문제와 성공적인 팀이 이를 해결하는 방법입니다:

초기 설정의 복잡성: 사용을 시작하려면 애플리케이션에 맞춰 시스템을 학습시키는 데 초기 노력이 필요합니다. 많은 팀이 이 학습 기간을 과소평가합니다.
해결 방안: 애플리케이션의 작고 안정적인 부분부터 시작하세요. 더 복잡한 영역으로 확장하기 전에 시스템이 이를 철저히 학습하도록 하십시오. 대부분의 플랫폼은 체계적인 설정을 마친 후 2~3주 이내에 그 가치를 드러냅니다.
자동화된 의사 결정에 대한 신뢰: 팀들은 테스트 대상과 시기를 AI가 결정하도록 맡기는 것에 대해 우려하고 있다. 혹시 중요한 부분을 놓치면 어떻게 될까요?
해결 방안: 자율 테스트를 사람의 판단을 대체하는 것이 아니라, 사람의 판단과 병행하여 활용해야 한다. 처음에는 생성된 테스트 계획을 검토한 다음, 자신감이 생기면 점차 자율성을 높여가십시오.
기존 도구와의 연동: 귀사의 팀은 이미 특정 CI/CD 파이프라인, 버그 추적 도구 및 모니터링 도구를 사용하고 있습니다. 시스템을 하나 더 추가하면 마찰이 발생합니다.
해결 방안: API 지원이 탄탄하고, 사전 구축된 연동 기능이 있으며, 귀사의 워크플로우에 잘 맞는 플랫폼을 선택하십시오.
동적 콘텐츠 처리: 데이터가 끊임없이 변경되거나 개인화된 콘텐츠를 포함하는 애플리케이션은 예측 가능한 동작을 기대하는 테스트 시스템에 혼란을 줄 수 있습니다.
해결 방안: 최신 플랫폼들은 정확한 일치 대신 패턴 인식을 통해 이를 처리합니다. 그들은 “여기에는 ‘Blue Widget 2000’이라고 적혀 있어야 한다”는 식이 아니라, “이건 제품 이름이다”라는 점을 이해하고 있습니다. 문서에서 동적 콘텐츠 처리가 뛰어난 시스템을 찾아보세요.
비용 타당성: 자율 테스트 플랫폼은 상당한 투자가 필요하며, 투자 수익률(ROI)이 항상 즉각적으로 드러나는 것은 아닙니다.
해결 방안: 현재 테스트 유지보수 시간을 산출하고, 시간당 비용과 곱한 뒤 이를 12개월로 환산하며, 수동 테스트에서 놓친 버그에 대한 비용도 포함하십시오. 대부분의 팀은 6~9개월 만에 투자 대비 수익을 거두게 됩니다.

AI와 테스트 자동화는 어떻게 작동할까요?

사람들은 자동화를 자율 테스트와 혼동하는 경우가 많지만 의미 있는 차이가 있습니다. 기존의 테스트 자동화는 딱딱한 스크립트를 따릅니다: "여기를 클릭하고, 이걸 입력하고, 저걸 확인합니다." 강력하지만 취약합니다. 하나의 요소를 변경하면 전체 스크립트가 중단됩니다.

자율 테스트는 AI를 사용하여 이러한 스크립트를 더 스마트하고 탄력적으로 만듭니다. 가장 중요한 부분은 바로 여기입니다:

컴퓨터 비전: AI 기반 시스템은 HTML ID나 XPath 선택기에만 의존하는 대신 시각적 인식을 사용하여 요소를 찾습니다. 기본 코드가 변경되더라도 사람처럼 "로그인" 버튼을 볼 수 있습니다.
자연어 처리: 일부 플랫폼에서는 일반 영어로 테스트를 설명할 수 있습니다(예: "사용자가 저장된 결제 방법으로 결제를 완료할 수 있는지 확인합니다(" ). 시스템은 코드 없이도 이를 실행 가능한 테스트로 변환합니다.
패턴 인식: AI는 애플리케이션 전반에서 일반적인 워크플로와 안티 패턴을 식별합니다. 여러 페이지가 유사한 로직을 따르는 경우를 파악하고 그에 따라 테스트를 생성하여 중복 작업을 방지합니다.
예측 분석: 과거 데이터를 분석하여 고장 가능성이 가장 높은 영역을 예측하고 테스트에 집중합니다. 수십 가지 우선순위를 조정하면서 사람보다 더 현명하게 리소스를 할당할 수 있습니다.
이상 징후 탐지: 성능 저하, 오류율 급증, 사용자 흐름의 예기치 않은 변화 등 이상 징후가 발견되면 특정 테스트에 실패하지 않았더라도 AI가 플래그를 지정합니다. 이를 통해 기존 테스트가 완전히 놓치는 문제를 포착할 수 있습니다.

테스트 자동화는 실행을, AI는 인텔리전스를 처리합니다. 비용이나 노력의 선형적 증가 없이 확장 가능한 테스트를 함께 만들어냅니다.

향후 자율 테스트는 어떻게 진행될 예정인가요?

기술이 빠르게 발전하고 있지만 아직은 초기 단계입니다. 앞으로의 방향은 다음과 같습니다:

예측 테스트 생성: 시스템이 코드 커밋을 분석하여 개발자가 코드 작성을 완료하기 전에 새로운 기능에 대한 테스트를 자동으로 생성합니다. 테스트는 개발에 뒤처지지 않고 개발과 보조를 맞추기 시작합니다.
자체 최적화 테스트 세트: 플랫폼은 지속적으로 중복 테스트를 정리하고, 중복되는 범위를 병합하며, 실제 사용 데이터를 기반으로 실행 균형을 재조정합니다. 테스트 스위트는 수동 큐레이션 없이도 간결하고 관련성이 높은 상태로 유지됩니다.
크로스 플랫폼 인텔리전스: 웹 테스트 결과는 모바일 테스트에 반영되며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이 시스템은 한 플랫폼의 버그가 다른 플랫폼에도 존재할 가능성이 있을 때 이를 감지하여 선제적으로 해당 플랫폼을 점검합니다.
프로덕션 테스트 통합: 자율 테스트는 사전 프로덕션 환경과 프로덕션 환경 사이의 경계를 허물어 줍니다. 시스템은 실제 사용자 패턴, 합성 사용자, 지능형 트래픽 샘플링을 사용하여 프로덕션 환경에서 안전하게 테스트합니다.
협업 AI 테스트 도구: 자율 테스트 플랫폼은 고립된 채로 작업하는 대신 서로 소통하며 일반적인 취약성, 효과적인 테스트 패턴, 새로운 위험 영역에 대한 학습을 공유합니다.

앞으로 대부분의 개발 팀은 자율 테스트를 오늘날 CI/CD 파이프라인을 대하는 것과 마찬가지로 인프라의 일부로 간주하게 될 것입니다. 전문 지식이 필요한 특별한 도구는 아닐 것입니다. 그건 그냥 테스트가 진행되는 방식일 뿐이에요.

OpenText가 도움이 될까요?

테스트 전략은 디지털 여정을 따라잡아야 합니다. 애플리케이션은 점점 더 복잡해지고 릴리스 주기는 빨라지고 있으며, 자동으로 적응할 수 있는 지능형 테스트 자동화가 필요합니다.

자율 소프트웨어 테스트는 인력을 지속적으로 추가 고용하지 않고도 품질 관리를 확장할 수 있도록 도와줍니다. 앱에서 무언가가 변경될 때마다 테스트 스크립트를 수동으로 수정하는 대신 OpenText의 AI 기반 테스트 도구는 스스로 학습하고 조정합니다. 자가 복구 테스트 자동화를 통해 QA 팀은 끊임없는 유지 관리 대신 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

OpenText Core Software Delivery Platform 기능 테스트의 ‘Autonomous Tester’를 사용하면 기존의 수동 테스트를 대규모로 자동으로 실행할 수 있습니다. 자연어로 테스트를 작성하세요. 실행은 AI에게 맡기자. 녹화 영상과 단계별 세부 정보를 통해 결과에 대한 전체적인 현황을 파악하세요. 스크립트 작성, 변환, 유지보수가 필요 없습니다.

품질 전략에 부합하는 AI 테스트 도구를 활용하여 테스트 프로세스를 현대화하십시오. DevOps 테스트 자동화와 CI/CD 파이프라인 내의 지속적 테스트가 테스트 관련 장애 요인을 해소하고 릴리스 속도를 높이는 방법을 알아보세요.

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