생성 AI 시장 규모는 다음과 같을 것으로 예상됩니다. 360억 6천만 달러 2024년. 소프트웨어 개발 및 품질 보증(QA) 프로세스를 완전히 바꿔 고품질 제품을 더 빠르게 제공합니다.
생성 AI가 크게 기여한 영역 중 하나는 소프트웨어 테스트입니다. 연구 소프트웨어 개발자와 테스터가 생성 AI를 사용하여 코딩 작업을 최대 2배 더 빠르게 완료할 수 있음을 보여줍니다.
생성적 AI 도구는 팀이 테스트 프로세스를 자동화하고 정확성을 높일 수 있도록 지원합니다. 이 기술을 통해 기업은 소프트웨어 품질 측면에서 새로운 수준의 효율성과 혁신을 달성할 수 있습니다.
이 기사에서는 생성 AI가 소프트웨어 시스템의 테스트 자동화 프로세스와 제품군을 어떻게 개선할 수 있는지 살펴보겠습니다.
생성적 AI 이해
생성 AI 기존 데이터에서 학습된 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 코드, 기타 미디어 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 알고리즘을 말합니다.
요즘 제너레이티브 AI(Generative AI)는 인간과 유사한 반응을 생성하고 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 능력으로 인해 더욱 인기를 얻고 있습니다. 소프트웨어 테스트의 맥락에서 Generative AI는 다음을 포함한 다양한 단계를 간소화할 수 있습니다.
- 빌드 및 실행 테스트 전략
- 테스트 케이스 생성
- 보고 및 결과 분석
테스트 자동화에서 생성적 AI 사용 사례
기업이 빠른 제품 제공을 추구함에 따라 많은 기업이 Github와 같은 생성적 AI 도구를 통합하고 있습니다. 부조종사 Applitools를 개발 및 테스트 워크플로에 추가합니다.
Generative AI가 자동화 제품군에 도움이 되는 몇 가지 중요한 영역은 다음과 같습니다.
1. 테스트 스크립트 생성
포괄적인 테스트 사례를 만드는 것은 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다.
여기에서 Generative AI 도구는 두 가지 형태로 도움이 됩니다.
- 테스트 범위 개선: Generative AI는 애플리케이션 요구 사항을 분석하고 관련 테스트 사례를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 과도한 수동 작업 없이 적용 범위를 최대화합니다.
- 코딩 도우미: 다음과 같은 생성적 AI 도구 기시브 부조종사 그리고 GPT 테스트 스크립트를 작성할 때 반복적인 테스트 사례를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 코드 구조와 도메인에 따라 교육을 받습니다.
이를 통해 코드에서 새로운 기능을 생성하고 이전 기능을 재사용할 수 있습니다. 그러한 예 중 하나는 오이 JS 아래 이미지에 설명되어 있습니다.
Cucumber JS 테스트를 위한 AI 보조원인 Github Copilot
2. 향상된 테스트 데이터 생성
테스트 자동화의 주요 목표 중 하나는 프로덕션과 유사한 환경 그리고 테스트 데이터. 이는 테스트 자동화 제품군에서 구현하는 것이 중요하고 어려울 수 있습니다.
Generative AI는 기존 데이터 세트에서 학습된 패턴을 기반으로 현실적인 테스트 데이터를 합성할 수 있습니다. 이를 통해 테스터는 보다 효과적이고 철저한 테스트를 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 간단한 로그인 기능을 테스트하려면 긍정적인 테스트 데이터 세트와 부정적인 테스트 데이터 세트가 필요합니다. 생성적 AI는 각 테스트 실행 주기마다 새로운 무작위 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다.
Generative AI를 이용한 로그인 테스트 데이터 생성
3. 보고 및 분석 개선
그만큼 보고 단계 테스트는 이해관계자가 소프트웨어의 품질을 이해하는 데 매우 중요합니다. Generative AI는 여러 가지 방법으로 이 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 자동화 보고: 좋은 테스트 자동화 보고서를 작성하려면 다양한 소스의 데이터를 하나의 보고서로 수집하고 통합해야 합니다. Generative AI는 결과를 종합하고 성능 지표를 계산하며 거짓 부정을 식별할 수 있습니다.
- 자연어 생성(NLG): 사용 NLG생성 AI는 원시 테스트 데이터를 더 읽기 쉬운 서면 보고서로 변환할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 모든 배경의 이해관계자가 심층적인 기술 지식 없이도 테스트 결과를 이해할 수 있습니다.
- 예측 분석: 생성적 AI는 과거 테스트를 분석할 수 있습니다. 데이터 분석 추세를 파악하고 향후 릴리스의 잠재적인 문제를 예측합니다. 이 기술은 잠재적인 위험과 결함 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.
- 실시간 통찰력: 생성적 AI는 조직이 실시간 보고를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성적 AI 도구를 지속적인 테스트 및 통합에 통합함으로써 정기적인 보고서를 생성할 수 있습니다.
이러한 세부 보고서는 이해관계자와 QA 팀에게 이메일로 전송될 수 있습니다. 이는 보다 빠른 결함 식별 및 의사 결정에 도움이 됩니다.
테스트 보고서용 선 그래프를 생성하는 Postman의 Postbot
4. 탐색적 테스트 보조원
탐색적 테스트 테스터가 일련의 테스트 스크립트나 테스트 케이스를 따르지 않고 수행할 수 있는 소프트웨어 테스팅을 말합니다. 이를 통해 테스터는 애플리케이션을 동적으로 탐색하고 스크립트 테스트만으로는 포착할 수 없는 문제를 발견할 수 있습니다.
생성적 AI 도구는 다음과 같은 방식으로 탐색적 테스트 프로세스를 개선할 수 있습니다.
- 다양한 테스트 시나리오 생성: 생성적 AI 도구는 애플리케이션의 아키텍처, 사용 패턴 및 테스트 데이터를 분석하여 다양한 테스트 시나리오와 엣지 케이스를 생성합니다. 이러한 테스트 시나리오와 엣지 케이스는 테스트 중에 누락될 수 있습니다. 수동 테스트.
- 프로덕션에서의 사용 패턴 기록: 생산 패턴을 모니터링할 때, 생성적 AI 도구 패턴을 기록하고 해당 데이터를 사용하여 미래 행동을 예측합니다. 이러한 패턴은 탐색적 테스트 사례를 구축하는 데에도 사용할 수 있습니다.
테스트 자동화 제품군에 AI를 추가해야 하는 이유는 무엇입니까?
많은 기업들이 탐색에 어려움을 겪고 있습니다. 소프트웨어 테스트 자동화와 관련된 과제. 생성적 AI는 이러한 많은 문제를 해결할 수 있습니다.
테스트 자동화 제품군에 생성적 AI를 통합하면 다음과 같은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 비용 및 자원 효율성: 위에서 설명한 것처럼 Generative AI는 궁극적으로 비용과 리소스 효율성이 뛰어난 동적 테스트 사례를 생성할 수 있습니다. 처리함으로써 QA 엔지니어의 수작업을 줄여줍니다. 코드 유지 관리 그리고 확장된 보고.
- 출시 기간 단축: 테스트 자동화 제품군에서 생성적 AI를 사용하면 더 빠른 테스트 주기를 개발할 수 있습니다. 전체적으로 고정할 수 있어요 소프트웨어 출시 프로세스.
이를 통해 조직은 시장 요구에 발맞춰 업데이트와 새로운 기능을 더욱 신속하게 출시할 수 있습니다.
- 고품질 소프트웨어: Generative AI는 탐색적 테스트 보조자로서 테스트 범위를 향상할 수 있습니다. 결함이 줄어들어 사용자 경험이 향상됩니다.
- 확장성: AI 기반 솔루션은 쉽고 빠르게 애플리케이션에 따라 확장테스트 노력을 비례적으로 늘리지 않고도 성장과 복잡성을 수용합니다.
Generative AI는 일상적인 작업을 자동화하고 보고 기능을 향상하며 테스트 자동화에 대한 예측 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 효율적인 테스트를 지원하여 고품질 소프트웨어 제품을 적시에 제공하는 데 기여함으로써 QA 노력을 크게 간소화할 수 있습니다.
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