인공 지능은 소프트웨어 테스트의 네 가지 주요 방법을 전복시킵니다.

소프트웨어 테스트에서 인공 지능을 사용하는 것이 점점 더 보편화되고 있으며 그럴 만한 이유가 있습니다. 현재 AI 기술은 주로 자동화와 편의성 향상에 활용되고 있지만, 날이 갈수록 점점 더 스마트해지고 효율적으로 변하고 있습니다. 소프트웨어 테스트에서 인공 지능을 사용하여 많은 반복 작업을 향상시킬 수 있습니다. 이는 프로세스 속도를 높이고 정확성을 향상시킵니다.

회귀 테스트가 그 예입니다. 소프트웨어 코드가 수정될 때마다 회귀 테스트가 수행되어 애플리케이션이 여전히 예상대로 작동하는지 확인합니다. 이는 일반적으로 수동으로 수행됩니다. 코드를 변경하고 다양한 간격으로 유지 관리를 수행한 후 인공 지능이 애플리케이션에 문제가 있는지 자동으로 확인하여 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

인공지능이 소프트웨어 테스트를 파괴하는 네 가지 주요 방법

1. 회귀 테스트 자동화

일반적으로 수동 회귀 테스트에는 테스터와 개발자가 많은 시간과 에너지를 소비해야 합니다. 소프트웨어 코드가 변경될 때마다 결과 애플리케이션을 테스트해야 합니다. 개발자와 테스터 간의 빈번한 의사소통을 보장하거나 테스터가 없는 경우 개발자가 더 많은 책임을 맡도록 요구합니다.

인공 지능 솔루션은 이 프로세스를 자동화하고 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 코드 수정 후 즉시 테스트를 수행할 수 있습니다. 적절한 훈련을 통해 AI는 수동 테스터보다 지속적으로 더 빠르고 효율적이며 정확하게 수행할 수 있습니다.

또한 개발자는 테스트 결과 및 관련 데이터를 더 빨리 얻을 수 있으므로 필요한 수정 작업을 즉시 시작할 수 있습니다. 또는 문제가 발견되지 않으면 다른 개발 영역으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.

이 위에 또 다른 레이어를 추가하면 AI가 더 똑똑해짐에 따라 시간이 지남에 따라 회귀 테스트가 더 좋아질 수 있습니다.

2. 조기 결함 및 버그 감지

소프트웨어 코드와 애플리케이션 자체가 표준을 준수하고 예상 수준에서 성능을 발휘하는지 확인하는 것은 소프트웨어 테스트의 중요한 요소입니다. 따라서 테스트의 큰 부분은 버그 및 기타 소프트웨어 문제를 찾아 수정하는 것입니다.

대규모 프로젝트에서는 가장 숙련된 개발자라도 구문 오류나 코딩 오류를 놓칠 수 있습니다. 최신 프로그래밍 도구는 기본적인 오류를 감지할 수 있지만 자연어 문제는 런타임 시 발견될 때까지 무시되는 경우가 많습니다. 소프트웨어 테스팅의 인공 지능은 오류와 버그를 찾아서 감지할 수 있습니다.

기계 학습(ML)은 자연어 처리(NLP), 교육 데이터 및 사전 프로그래밍된 검색 도구를 사용하여 잠재적인 문제를 찾아 검토를 위해 플래그를 지정합니다. 더 좋은 점은 수정 사항이 더 명확하다면 AI가 직접 새로운 코드를 주입할 수 있다는 것입니다. 시간, 돈, 많은 골치 아픈 일을 절약해 줍니다.

3. 생산성 향상

결함과 취약점을 조기에 발견하고 보다 유익한 회귀 테스트를 수행함으로써 개발자와 테스터는 전반적인 제품 효율성과 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습 시스템의 도움으로 개발과 관련된 많은 단순 작업을 자동화된 솔루션을 통해 가속화하거나 향상하거나 간단하게 수행할 수 있습니다.

이는 RPA(로보틱 프로세스 자동화), IA(지능형 자동화) 등을 지원하는 데 AI가 점점 더 많이 사용되고 있는 다른 산업에서 볼 수 있는 것과 다르지 않습니다.

예를 들어 팀과 부서 간의 커뮤니케이션입니다. 일반적으로 애플리케이션 테스트 후에 수행됩니다. 이제는 자동화된 솔루션을 통해 처리할 수 있습니다. 관련 담당자가 수동으로 정보를 보낼 필요 없이 정보를 모든 관련 당사자와 즉시 공유할 수 있습니다. AI와 관련된 거의 모든 프로세스와 솔루션에도 동일한 이점이 적용됩니다.

4. 자가 치유 코드

인공 지능과 기계 학습을 기반으로 자가 치유 기술 또는 자가 치유 코드가 구현되었습니다. AI는 인간보다 더 빠르게 언어 문제를 식별하고 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 적절한 리소스를 사용하면 초기 오류 및 실패 감지를 시작으로 이전보다 더 빠르게 코드를 수정할 수 있습니다.

AI 솔루션은 실제로 일반적인 문제에 대한 코드 수정 사항을 주입할 수도 있고, 찾아야 할 사항과 대응 방법을 알면 더 복잡한 문제를 직접 수정할 수도 있습니다. 더 좋은 점은 기계 학습에서 자주 볼 수 있듯이 시간이 지나면서 단순히 더 많은 정보를 수집함으로써 자가 치유 알고리즘이 더 정확해지고 작업 코드를 더 잘 대표하게 된다는 것입니다.

개발자가 실수를 해서 소프트웨어에 문제가 발생하면 인공지능이 즉시 이를 대신해서 고쳐줍니다. 이를 통해 개발자와 테스터가 이러한 문제를 찾는 시간을 절약하고 일반적인 문제 해결에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 나중에 검토할 수 있도록 일반적인 문제에 플래그를 지정하여 개발 단계 전반에 걸쳐 오류가 다시 발생하지 않고 문제가 복잡해지지 않도록 할 수 있습니다.

소프트웨어 테스팅의 인공 지능: 좋은 파괴가 다가오고 있습니다

스마트하고 효율적인 프로세스가 생산성을 높이면서 소프트웨어 테스팅 분야는 인공 지능에 의해 파괴될 가능성이 높습니다. 인공지능은 많은 시간과 노력이 필요한 수동 작업을 거의 완벽하게 자동화할 수 있습니다.

NLP 도구는 조기 오류 감지에 사용될 수 있으며, 자가 치유 코드는 소프트웨어 애플리케이션이 런타임 시 계속해서 정상적으로 작동하도록 보장할 수도 있습니다. 이 모든 것이 문제 해결 및 수동 오류 감지에 소요되는 시간을 줄여줍니다.

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