주목해야 할 7가지 최신 소프트웨어 테스트 동향

게시 됨: 2021-09-25

인공 지능에서 기계 학습에 이르기까지 소프트웨어 테스팅이 산업 환경을 변화시킴에 따라 모든 새로운 기술은 끊임없이 혁신하고 발전하고 있습니다.

2019년 소프트웨어 테스팅 시장 규모가 약 400억 달러였으며 2026년까지 6% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상된다는 사실을 알고 계셨습니까?

모든 회사는 최고의 소프트웨어 테스트 방법론을 암시함으로써 차세대 앱을 위한 비즈니스를 강화하고 모든 가능한 위협으로부터 앱과 관련 비즈니스 데이터를 보호해야 합니다.

기업은 일부 타사 소프트웨어 테스트 회사의 도움을 받거나 사내 소프트웨어 개발을 통해 자체적으로 수행하고 있습니다. 하지만 소프트웨어 테스팅 게임을 다음 단계로 끌어올리려면 어떻게 해야 할까요?

귀하의 소프트웨어 개발 팀은 소프트웨어 테스트 및 품질 보증에 대한 향후 동향을 받아들일 준비가 되어 있습니까? 이 블로그에서는 올해 당신이 적응해야 할 상위 7가지 트렌드를 제공했습니다.

소프트웨어 테스트에 대한 몇 가지 추가 리소스:

소프트웨어 테스팅 서비스 유형 – www.tatvasoft.com

다양한 소프트웨어 테스트 전략 – softwaretestinglead.com

상위 7개 소프트웨어 테스트 동향

1) 테스트 중인 AI 및 ML

QA 서비스 제공업체는 인공 지능을 활용하여 소프트웨어 테스트 전략을 최적화하고 출시 시간을 단축합니다. AI는 이미 분석 및 보고와 같은 몇 가지 중요한 테스트 관련 기능을 인수하고 있습니다.

AI 알고리즘을 활용하여 수동 및 자동 테스트가 모두 필요한 테스트 사례를 식별합니다.
불필요한 테스트 케이스를 결정하고 제거하여 테스트 스위트를 최적화합니다.
요구 사항 추적성 매트릭스에서 필수 키워드를 식별하기 위한 최적의 테스트 범위 보장
최종 사용자 행동을 정의하고 집중할 영역을 식별하는 주요 매개변수 및 측정항목을 예측합니다. 그리고
애플리케이션 영역 및 비즈니스 위험과 관련된 결함을 감지합니다.

그 외에도 회사는 AL을 사용하여 QA 분석가가 테스트를 설계하고 문제를 수정하고 테스트 생성 및 실행 지원에 있어 인간의 개입 필요성을 줄이는 데 도움이 되는 자동화된 테스트 도구를 구축합니다. 기계 학습은 또한 테스트를 자동화하는 데 많은 기여를 합니다.

특정 작업의 결과를 예측하려는 경우 복잡한 신경망과 ML 알고리즘이 도움이 될 수 있습니다. 앱은 정기적으로 테스트하고 검증해야 하므로 ML 알고리즘을 사용하여 분석 아이디어를 내포함으로써 특정 문제를 극복하는 데 견인력을 얻을 수 있습니다.

2) QA 테스트 자동화

신속한 품질에 대한 요구는 민첩한 팀과 DevOps 팀에서 충족됩니다. GlobeNewswire에 따르면 전 세계 자동화 테스트 시장은 2025년까지 700억 달러에 이를 것입니다.

뿐만 아니라 소프트웨어 개발 회사의 거의 44%가 이미 테스트 관련 기능의 50%를 자동화했습니다. 이 통계는 소프트웨어 테스트에서 QA 자동화 추세가 얼마나 큰지를 보여줍니다.

자동화된 테스트는 테스트 팀이 반복되는 작업을 구현하고, 버그를 식별하고, 지속적인 피드백을 제공하고, 테스트 범위를 실행하는 데 도움이 됩니다.

또한 QA 프로세스의 일부로 자동화된 테스트 추세를 채택한 소프트웨어 개발 회사가 다른 핵심 비즈니스 운영을 위해 많은 시간, 비용 및 인적 자원을 절약한다는 점을 언급하고 싶습니다.

이러한 자동화 테스팅 트렌드는 소프트웨어 테스팅 산업을 형성하고 있습니다. 참조용으로 다음과 같은 목록이 있습니다.

코드 없는 테스트 자동화: 아래에서 자세히 논의할 것입니다. Codeless는 테스트 자동화의 강력한 도구입니다. AI 및 시각적 모델링을 통한 테스트 시나리오의 코드 없는 자동화는 매우 효율적입니다.
로보틱 프로세스 자동화 테스트: 복잡한 데이터 세트의 경우 로보틱 프로세스 자동화는 테스트에 필요한 시간과 수동 노력을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 이것은 회귀 및 부하 테스트의 도움으로 달성되었습니다.
애자일과 DevOps의 혼합: 이 통합은 소프트웨어 테스트 회사에서 더 빠른 배포 및 비용 관리를 가능하게 하는 최고의 테스트 범위를 제공합니다.

3) 코드리스 자동화 테스트

이러한 유형의 테스트는 인공 지능 ai 기술 및 시각적 모델링으로 특별히 구축된 코드 없는 테스트 자동화 도구로 수행됩니다. 이러한 도구는 테스트 자동화에 맞는 테스트 사례 형성 프로세스를 가속화하여 소프트웨어 테스트 팀을 돕습니다.

QA 엔지니어는 이제 이러한 멋진 자동화 테스트 도구 덕분에 코딩에 대한 기본 지식이 없어도 테스트 시나리오를 만들 수 있습니다. 또한 반복되는 테스트 케이스에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.

올해 소프트웨어 테스팅 트렌드를 채택하고 싶다면 코드리스 자동화 테스트 도구가 될 것입니다. 그들은 다음으로 큰 일입니다. 코드 없는 자동화 테스트를 사용하는 이점은 다음과 같습니다.

간단한 검토: 이름 자체에서 알 수 있듯이 코드가 없는 자동화된 테스트 도구는 코드를 사용하지 않으며, 코드가 없는 자동화된 테스트 도구에서 생성된 테스트 사례는 코딩 방법을 모르는 사람들도 꽤 명확하고 읽을 수 있습니다. 따라서 비기술적 이해 관계자라도 프로젝트의 테스트 케이스를 쉽게 검토할 수 있습니다.
낮은 학습 곡선: 위에서 논의한 바와 같이 코드가 없는 자동화된 테스트 도구를 사용하면 이러한 도구를 사용하기 위해 코드가 필요하지 않으므로 이러한 도구를 사용하기 위해 코딩 및 프로그래밍 언어를 알 필요가 없습니다. 따라서 이러한 도구를 사용하여 테스트 사례를 만드는 방법을 배우는 데 추가 시간이나 노력이 필요하지 않습니다.
소중한 리소스 절약: 코드 없는 자동화 테스트에서는 출시되는 모든 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 배울 필요가 없으며 코딩 기술을 갖춘 전문가를 할당할 필요도 없습니다. QA 엔지니어는 이러한 도구를 사용하여 많은 시간, 비용 및 리소스를 절약할 수 있습니다.
효과: 이제 학습 곡선이 낮아짐에 따라 테스트 케이스를 구축하는 데 복잡한 구문이 필요하지 않습니다. 따라서 테스트 케이스가 더 빠르게 구축되어 전체 자동화 프로세스의 효율성이 향상됩니다.

4) IoT 및 빅데이터 테스팅

IoT는 기술 분야에서 빠르게 성장하는 개념 중 하나이며 곧 새로운 5G 표준과 함께 모든 곳에 적용될 것입니다. IoT는 글로벌 시장에서 스마트 가제트를 출시하는 것 외에도 프로토콜, 장치, 운영 체제 및 기타 플랫폼 간의 테스트를 위한 수많은 조합을 출시할 책임이 있습니다.

사물 인터넷을 소프트웨어 테스트 전략으로 구현하는 회사는 소수에 불과하지만 이는 향후 수십 년 동안 성장할 것으로 예상되는 테스트 추세 중 하나입니다. QA 시장은 데이터 무결성, 성능, 호환성, 보안 및 사용성 테스트에 대한 수요가 높아졌기 때문입니다.

최신 보고서에 따르면 기업의 41%는 적절한 IoT 테스트 전략을 수립한 반면 참가자의 30%는 제품에 사물 인터넷 기능을 내포하는 데 관심을 보였습니다. 빅데이터도 마찬가지입니다.

IoT 애플리케이션의 사용 증가로 인해 추가 데이터 생성이 발생했으며 그것도 대량으로 생성되었습니다. 그들은 또한 빅 데이터 테스트가 필요할 것입니다. Amazon 전자 상거래 회사와 같은 대기업이 정보를 검증하고 데이터 기반 판단을 내리며 시장 타겟팅 및 전략 수립 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

그리고 이 디지털 시대에 새로운 마케팅 전략을 만들고 싶다면 충분한 비즈니스 및 고객 데이터를 보유하고 있어야 합니다. 이는 오늘날 업계에서 빅 데이터 테스트를 보다 일반적인 관행으로 만드는 일반적인 비즈니스 요구 사항입니다. 그리고 비즈니스 운영을 너무 완벽하게 관리할 수 있게 되면 빅 데이터 테스트가 유용합니다. 따라서 빅 데이터 테스트는 곧 진행되지 않을 것입니다.

5) 사이버 보안 테스트 및 위험 준수

기업과 정부에도 보안 위협이 계속해서 나타나고 있습니다. 민간 및 공공 부문 기업에 대한 사이버 공격의 수가 증가하고 있기 때문에 이는 사실입니다. 따라서 모든 비즈니스 및 금융 거래의 보안을 보장하고 앱, 네트워크 및 시스템을 테스트하여 최종 사용자의 개인 정보를 보호하려는 경우.

회사의 CTO와 CIO가 소프트웨어 테스트 사용의 중요성을 지속적으로 인식한다면 의심할 여지 없이 심각한 경제적 손실을 방지하고 브랜드에 대한 고객의 충성도를 보호할 수 있습니다. 소프트웨어 테스트 및 품질 보증은 소프트웨어 개발 수명 주기의 다른 프로세스와 마찬가지로 완전히 새로운 수준으로 상승하고 있습니다.

2021년에도 디지털 트랜스포메이션이 계속 진행 중이므로 QA 엔지니어는 자신의 분야에서 많은 변화를 목격하게 될 것입니다. 확실히 AI 및 기타 테스트 트렌드는 수동 테스트가 자동화 테스트 서비스로 완전히 대체되는 향후 몇 년 동안 많은 관심을 받을 것입니다. 이것이 바로 스타트업에서 대기업에 이르기까지 기업이 지속적으로 변화하는 기술 시장에서 앞서가고 싶다면 최신 소프트웨어 테스트 트렌드를 지속적으로 업데이트해야 하는 이유입니다.

6) 로봇 프로세스 자동화(RPA)

로봇 프로세스 자동화는 수동 지원 없이 일관되게 실행되는 최고의 소프트웨어 테스트 트렌드 중 하나입니다. 여기서 봇은 금액 변경, 비용 계산 등과 같은 프레임워크에서 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍됩니다. 은행, 계좌, 고객 지원, 의료 등과 같은 다양한 비즈니스 운영에서 일부 RPA 장치를 이미 보았을 것입니다.

Research and Markets의 2020년 연구 보고서에 따르면 Robotic Process Automation은 2020년에 미화 5억 9,580만 달러로 추정되는 전 세계 시장을 다루고 있습니다. 이는 2027년까지 34억 달러로 증가하여 CAGR(복합 연간 성장률)로 발전할 것으로 예상됩니다. ) 2020-2027년 사이 28.2%.

7) 블록체인 테스팅

블록체인은 많은 산업 분야에 혁명을 가져오는 트렌드 기술입니다. 그것이 다음 큰 일이 될 방법을 증명할 필요가 없습니다. 금융, 거버넌스 및 법률 부문에서 교육, 의료, 공급망 및 기타 산업에 이르기까지 블록체인은 천천히 그 용도를 찾는 길을 열어가고 있습니다.

기업은 블록체인 기술을 활용하여 완벽한 보안과 개인 정보를 보장하고 수익을 늘리며 비용을 절감할 수 있습니다. 블록체인 개발을 선택하면 안전한 종단 간 암호화를 선택하는 것입니다. 민감한 정보를 보호할 뿐만 아니라 안전하게 환전할 수 있습니다.

따라서 블록체인 테스팅은 또 다른 진보적이고 떠오르는 소프트웨어 테스팅 트렌드입니다. Statista는 또한 앞으로 몇 년 안에 블록체인 기술에서 엄청난 발전이 일어날 것이라고 주장합니다. 그리고 왜 안 될까요? 전 세계 모든 기업의 비즈니스 데이터는 해커에게 취약하며 데이터 보안 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션이 필요합니다. 이것은 블록체인 기술을 소프트웨어 테스팅 분야에서 떠오르는 방법론 중 하나로 만들었습니다.

결론

소프트웨어 테스팅은 의심의 여지 없이 모바일 앱 및 소프트웨어 개발 수명 주기의 중요한 측면입니다. 따라서 불평등뿐만 아니라 디자인 및 기능 면에서도 애플리케이션을 개선할 수 있는 최고의 소프트웨어 테스트 경향을 알아야 합니다.

이 기사를 재미있게 읽으셨기를 바랍니다. 질문이나 제안 사항이 있으면 아래 댓글 섹션에 남겨주세요.

이에 대한 생각이 있습니까? 의견에 아래로 알려주거나 Twitter 또는 Facebook으로 토론을 진행하십시오.