소프트웨어 품질의 개발 역사, 대형 모델이 지능형 테스트의 새로운 시대를 엽니다.​

컴퓨터 과학이 시작된 이래로 소프트웨어 품질의 발전은 일련의 전환점과 이정표를 거쳤습니다. 초기 기능적 요구사항부터 현재 종합적인 고려사항기능성, 성능 효율성, 호환성, 사용 편의성, 신뢰성, 정보 보안, 유지 관리성및 이식성etc.까지 소프트웨어 품질의 정의와 중요성이 크게 향상되었습니다. .

1960년대와 1970년대의 소프트웨어 개발은 ​​주로 소프트웨어의 품질을 크게 고려하지 않고 기능적 요구 사항을 충족하는 것이었습니다. 컴퓨터 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 사람들은 소프트웨어 품질의 중요성을 깨닫기 시작합니다. 이 단계에서 사람들은 주로 수동 테스트에 의존하지만 이 테스트 방법은 비용이 많이 들고 비효율적입니다.

1980년대와 1990년대에는 기술이 발전하면서 소프트웨어 테스트 방법도 크게 발전했습니다. 사람들은 짧은 시간 내에 많은 수의 버그를 탐지할 수 있는 테스트 도구를 사용하기 시작했습니다. 동시에 사람들은 소프트웨어 개발 수명주기 모델 도입과 같은 소프트웨어 개발 프로세스에서 품질 관리에 관심을 갖기 시작했습니다.

21세기 초, 소프트웨어 품질의 중요성은 전 세계적으로 인식되고 있습니다. 글로벌 표준화 조직은 소프트웨어 품질에 대한 표준과 모범 사례를 개발하기 시작했습니다. 오늘날 소프트웨어 품질은 기업 경쟁력의 핵심 요소 중 하나가 되었습니다. DevOps와 민첩한 개발의 인기로 인해 소프트웨어 품질은 더 이상 테스트 단계의 작업이 아니라 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에 걸쳐 실행됩니다. 이는 개발 및 운영 팀에게 소프트웨어 품질을 관리하고 개선할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다. 인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 소프트웨어 테스트 방법도 지속적으로 개선되고 있습니다. Testin Cloud Testing으로 대표되는 선도 기업들이 인공 지능 기술을 테스트 프로세스에 도입했으며, 지능형 테스트의 시대가 공식적으로 시작되었습니다.

정보에 따르면 Testin Cloud Testing은 현재 코드 생성을 지원하기 위해 대형 모델 사용을 모색하고 있으며, 이를 통해 소프트웨어 개발 효율성이 20%~30% 증가할 것으로 예상됩니다. 동시에 테스틴클라우드테스팅에서는 국내외 오픈소스 대규모 모델의 역량을 지속적으로 테스트 및 평가하고 있으며, 이를 테스트 케이스 분석, 테스트 요구사항 분석, 테스트 보고서 해석 등 소프트웨어 테스팅 링크에 적용하려고 노력하고 있다. 테스트 결과에 따르면 이 역시 20~30%의 효율성 향상을 이룰 수 있다고 합니다

2023년 세계인공지능회의에서 대형 모델 테스트에 대형 모델을 활용하는 기술 동향이 보이기 시작했습니다. . 대형 모델 도입의 장점은 대부분의 테스트 작업을 기계 자동화를 통해 완료할 수 있어 작업 효율성이 크게 향상된다는 점이다. 또한 대형 모델은 소프트웨어의 기능과 성능을 보다 깊고 포괄적으로 이해하여 잠재적인 문제와 오류를 보다 정확하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소프트웨어 시장이 확대됨에 따라 점점 더 많은 국내 기업은 소프트웨어 테스트의 중요성을 깨닫기 시작했습니다. 소프트웨어 테스팅 산업은 지능형 테스팅과 테스트 서비스화 방향으로 발전하고 있습니다. 소프트웨어 산업의 대형 모델 적용과 관련해 업계 전문가들은 이것이 소프트웨어 테스팅 산업의 미래이자 새로운 성장 포인트가 될 것이라고 말하고 있습니다

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