소프트웨어 테스팅의 차세대 물결: 동향 형성 5
자동화는 소프트웨어 산업을 휩쓸었습니다. 이는 테스트 프로세스를 크게 변화시켜 효율성, 정확성 및 시장 출시 기간을 향상시켰습니다. 자동화는 한때 업계에서 가장 인기 있는 트렌드 중 하나였습니다.
그러나 현재는 강력한 소프트웨어 제공을 위한 기반 역할을 하고 있습니다.
끊임없이 진화하는 기술 시대에 소프트웨어 테스트 환경의 새로운 트렌드가 계속 등장하고 있습니다. 따라서 기업은 이러한 추세를 앞서고 경쟁 우위를 확보하기 위해 가능한 모든 조치를 취해야 합니다.
2025년에는 어떤 소프트웨어 테스팅 트렌드가 부각될까?
이 블로그 게시물에서는 이에 대해 자세히 알아봅니다.
하지만 시작하기 전에 먼저 방해가 되는 부분을 제거해 보겠습니다.
2025년 소프트웨어 테스팅에서 기업이 직면한 과제
기업은 테스트 프로세스의 효율성을 극대화하기 위해 노력합니다. 하지만 이번 여행은 그리 순탄하지 않습니다. 2025년에도 기업 테스트 전략에는 알아야 할 몇 가지 문제가 있습니다.
1. 보안 문제
이 시대에는 보안이 무엇보다 중요합니다. 사이버 위협이 진화함에 따라 잠재적인 위험을 미리 예방하는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 침해를 방지하기 위해 취약점을 발견하고 즉시 해결하려면 빈번하고 철저한 보안 테스트가 필수적입니다.
2. 자동화 유지관리
테스트 자동화는 테스트 성공에 크게 기여합니다. 그러나 자동화된 테스트 스크립트를 유지하는 것은 기업의 주요 과제로 남아 있습니다. 앱 기능이나 UI를 수정하려면 스크립트도 변경해야 합니다. 따라서 기업에는 스크립트 업데이트를 간소화하기 위한 견고한 전략이 필요합니다.
3. 다중 읽기 장치 사용
실제 기기 테스트? 실제 시나리오에서 웹사이트와 웹 및 모바일 앱의 동작을 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러나 여러 실제 장치를 설정, 구성 및 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 기업에 부담이 되는 경우가 많습니다.
4. 소프트웨어 솔루션의 복잡성
최신 소프트웨어 솔루션에는 수많은 종속성이 있는 복잡한 아키텍처가 있습니다. 포괄적인 테스트 범위는 중요하지만 이렇게 복잡한 시스템에 대해 이를 보장하는 것은 여전히 중요한 과제입니다.
2025년 기업을 위한 8가지 최신 소프트웨어 테스트 동향
자동화된 소프트웨어 테스트에 대한 다음 10가지 추세는 기업이 리소스 활용도를 최적화하고 효율성을 높이며 새로운 기능을 신속하게 출시할 수 있도록 지원합니다.
1. 스크립트 없는 테스트 자동화
이를 코드리스 테스트 자동화라고도 하며 프로그래밍 언어로 수동으로 스크립팅할 필요가 없습니다.
많은 스크립트 없는 테스트 자동화 프레임워크에서는 테스트 스크립트 생성에 테스터의 개입이 최소화되거나 전혀 필요하지 않습니다. 테스터는 코드를 작성하는 대신 이러한 프레임워크가 실행 가능한 스크립트로 변환하는 테스트 시나리오와 단계를 정의합니다.
스크립트 없는 테스트 자동화의 주요 이점은 스크립팅 전문 지식에 대한 의존도가 줄어든다는 것입니다. 기술적인 지식이 없는 사용자도 액세스할 수 있으며 기업의 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
2. 테스트를 위한 AI 및 ML
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 소프트웨어 테스팅을 비롯한 산업 전반에 걸쳐 필수적인 요소가 되었습니다.
두 가지 기술을 테스트 워크플로우에 통합함으로써 기업은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 테스터가 인간의 통찰력이 필요한 활동에 집중할 수 있습니다. 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.
- AI는 기록 데이터, 사용 패턴, 입력을 분석하여 테스트 사례의 우선순위를 지정하고 중요한 영역을 먼저 테스트합니다.
- ML 모델은 기존 테스트 사례의 패턴을 연구하여 자동으로 새 테스트 사례를 생성합니다.
- GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 AI 기술은 현실적이고 다양한 테스트 데이터를 생성하여 테스트 범위를 개선합니다.
- 예측 모델은 과거 테스트 데이터를 검토하여 잠재적인 미래 위험을 식별합니다.
- AI와 ML은 사람이 감지하지 못할 수 있는 코드의 잠재적인 버그를 식별하여 고품질의 오류 없는 소프트웨어를 보장합니다.
3. 테스트의 초자동화
초자동화는 AI, RPA(로보틱 프로세스 자동화), 프로세스 마이닝 등 여러 기술을 통합하여 전체 품질 보증 수명주기를 자동화함으로써 기존 자동화를 뛰어넘는 것입니다.
테스트를 자동화하고 워크플로, 환경 설정 및 버그 분류를 최적화합니다.
초자동화를 통해 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 환경 프로비저닝 및 해체 자동화
- 여러 시스템 전반에 걸쳐 복잡한 테스트 작업을 조율
- UI 또는 기능 변경에 적응하는 자가 복구 테스트 스크립트를 사용합니다. 이러한 추세는 DevOps 확장 및 민첩한 관행을 지원하므로 기업은 수동 테스트 오버헤드가 아닌 혁신에 집중할 수 있습니다.
4. 사이버보안 테스트
사이버 공격은 점점 더 위협적이 되어 상당한 재무 데이터와 브랜드 거부 손실을 초래하고 있습니다. 전 세계 사이버 범죄 비용이 향후 5년간 매년 15%씩 증가하여 2025년에는 연간 10조 5천억 달러에 이를 것으로 예상된다는 사실을 알고 계십니까?
위험을 완화하기 위해 기업은 사이버 보안 테스트를 파이프라인에 통합하고 있습니다. 이러한 지속적인 추세는 해커가 취약성을 악용하기 전에 이를 식별하고 네트워크, 비즈니스에 중요한 시스템 및 제품을 보호하는 데 중점을 두고 있습니다.
사이버 보안 테스트에는 잠재적인 약점을 찾아내고 강력한 보안 조치를 보장하기 위한 침투 시스템이 포함됩니다. Statista는 41%의 기업이 제로 트러스트 전략을 채택하여 승인된 사용자에게만 액세스를 제한한다고 보고합니다.
5. 품질 보증 운영(QAOps)
QAOps는 품질 보증(QA) 작동 방식을 변화시키는 새로운 시대의 테스트 방식입니다. QA 팀은 이러한 접근 방식에서 개발 및 운영 팀과 긴밀히 협력하여 고품질 소프트웨어 제공을 보장합니다.
QA 전문가는 CI/CD 파이프라인을 생성하고 관리하는 데 적극적인 역할을 합니다. 빌드 프로세스 초기에 버그와 오류를 식별하고 해결할 수 있으므로 나중에 수정하는 데 드는 비용을 최소화할 수 있습니다.
또한 QA, 개발, IT 팀 간의 강력한 협업을 통해 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
6. 클라우드 네이티브 테스트
이를 통해 앱은 동적 클라우드 환경에서 최적의 성능을 발휘합니다. 여기에는 마이크로서비스 검증, Kubernetes와 같은 컨테이너 조정 플랫폼과의 호환성 보장, 다양한 로드에서 시스템 성능 평가가 포함됩니다.
클라우드 기반 테스트의 주요 이점 중 하나는 클라우드 기반 CI/CD 파이프라인과 통합하여 지속적인 테스트와 더 빠른 피드백 루프를 가능하게 한다는 것입니다. 또한 확장 가능한 환경을 지원하므로 기업은 테스트 중에 프로덕션과 유사한 시나리오를 복제할 수 있습니다.
7. Shift-right 테스트(고객 중심 테스트)
이는 제작 후 테스트에 중점을 두고 실제 성능, 고객 피드백 및 실시간 모니터링을 강조합니다.
왼쪽 시프트 테스트는 개발 주기 초기에 결함 예방에 집중하는 반면, 오른쪽 시프트 테스트는 소프트웨어가 배포 후에도 계속해서 사용자 기대를 충족하는지 확인합니다.
여기에는 사용자가 소프트웨어와 상호 작용하는 방식을 이해하기 위한 A/B 테스트, 카나리아 릴리스, 실시간 모니터링과 같은 사례가 포함됩니다. 또한 성능 병목 현상이나 사용성 문제를 식별하고 해결하기 위해 프로덕션 환경에서 통찰력을 수집하는 것도 포함됩니다.
Shift-right 테스트는 지속적인 개선이라는 DevOps 철학에 부합하며 뛰어난 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.
8. 빅데이터 테스트
우리는 데이터가 새로운 화폐로 간주되는 시대에 살고 있으며, 기업은 의심할 바 없이 데이터를 그 어느 때보다 많이 활용하고 있습니다.
데이터 기반 기업은 신규 고객을 확보할 가능성이 23배 더 높고 고객을 유지할 가능성이 6배 더 높습니다. 이는 2014년 McKinsey 보고서에 나온 것이며 10년이 지난 지금은 그 어느 때보다 사실입니다!
데이터에 대한 의존도가 높아짐에 따라 대규모 데이터세트를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력을 생성하는 빅데이터 앱이 등장하게 되었습니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 정보에 기초한 결정을 내리고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.
반면 빅 데이터 테스트는 이러한 앱의 기능을 평가하여 대용량 데이터를 처리하는 동안 효율적이고 안전하며 오류 없이 작동하는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
9. 블록체인 테스트
블록체인 기술이 산업 전반에 걸쳐 널리 채택됨에 따라 블록체인 테스트가 빠르게 추진력을 얻고 있습니다. 여기에는 스마트 계약, 거래, 지갑, 블록 등 블록체인 네트워크의 다양한 구성 요소를 평가하는 작업이 포함됩니다.
의료, 금융, 사이버 보안, 공급망 관리 등의 산업에서는 고급 보안, 투명성, 스마트 계약, 불변의 기록 보관, 분산화 등의 기능을 위해 블록체인을 활용합니다.
PwC의 '신뢰할 시간' 보고서에 따르면 블록체인은 2030년까지 전 세계 GDP를 1조 7,600억 달러 증가시킬 것으로 예상됩니다. 블록체인 채택이 증가함에 따라 다양한 사용 사례에서 기술의 신뢰성과 성능을 보장하기 위한 테스트가 중요해졌습니다.
10. 접근성 및 포괄성 테스트
다양성과 포용이 우선시되는 시대에 접근성 테스트는 장애인이 소프트웨어를 사용할 수 있는지 확인합니다.
여기에는 WCAG(웹 콘텐츠 접근성 지침) 및 ADA(미국 장애인법)와 같은 표준 준수 여부를 평가하는 등 여러 가지 GUI 테스트 방식이 포함됩니다.
접근성 테스트는 다음에 중점을 둡니다.
- 이동이 불편한 사람들을 위한 키보드 탐색 제공
- 시각 장애가 있는 사용자를 위한 스크린 리더 호환성 보장
- 가독성을 위한 색상 대비 및 텍스트 확장성 테스트 접근성은 단순한 사회적 책임이 아니라 비즈니스 기회이기도 합니다. 포괄적인 소프트웨어는 대상 고객을 확대하고 사용자 만족도를 높이며 법적 영향을 방지하는 데 도움이 됩니다.
결론
2025년 소프트웨어 테스트의 미래는 AI, 자동화, 고급 분석을 활용하여 효율성을 높이고 품질을 보장하며 빠르게 발전하는 기술과 사용자 요구에 적응하는 것입니다.
출처: 이 기사는 원래 testgrid.io에 게시되었습니다.
위 내용은 소프트웨어 테스팅의 차세대 물결: 동향 형성 5의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.
