✔ 잇(IT)터뷰 한 줄 소개
테스트 자동화의 진화를 모델기반 자동화와 AI기반 테스팅으로 설명하며, CI/CD 파이프라인에 통합된 지속적인 테스팅의 중요성과 트리센티스의 성공적인 고객 사례를 소개합니다. |
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◼ 진행자 : 고우성 PD/토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
◼ 게스트 : 서보희 지사장 / Tricentis Korea
1) 잇(IT)터뷰 내용
이번 잇(IT)터뷰에서는 테스트 자동화의 최신 동향과 기술적 진화에 대해 다룹니다. Tricentis Korea의 서보희 지사장이 게스트로 참여하여, 스크립트 기반 자동화의 한계, 모델 기반 테스팅 자동화의 장점, AI 기반 테스팅 환경의 인식 및 변화 감지 기술, 그리고 트리센티스의 테스팅 자동화 고객 사례를 소개합니다.
① 스크립트 기반 자동화의 한계
전통적인 스크립트 기반 자동화는 유지 보수의 어려움과 높은 기술적 장벽으로 인해 효율성이 떨어질 수 있습니다.
② 모델 기반 테스팅 자동화
모델 기반 접근 방식은 노코드/로우코드 환경을 제공하여, 비전문가도 쉽게 테스트 자동화에 참여할 수 있게 하며, 재사용 가능한 컴포넌트를 통해 효율성을 높입니다.
③ AI기반 테스팅 환경 인식 및 변화 감지
AI 기술을 활용하여 애플리케이션의 변경 사항을 자동으로 인식하고 적응하는 기능을 제공, 테스트 자동화의 정확성과 유연성을 향상합니다.
④ 트리센티스 테스팅자동화 고객 사례
다양한 산업 분야에서 트리센티스의 테스팅 자동화 솔루션을 적용한 사례를 통해, 테스트 주기 단축, 비용 절감, 품질 향상 등의 실질적인 이점을 확인할 수 있습니다.
이번 잇(IT)터뷰에서는 테스트 자동화 분야의 최신 기술적 진화와 실제 적용 사례를 심층적으로 탐구합니다. 전문가의 시각에서 복잡한 기술적 개념을 쉽고 명확하게 설명하며, 실제 비즈니스 환경에서의 적용 방법을 제시합니다. 아울러 CI/CD 파이프라인에 통합된 지속적인 테스팅(Continuous Testing)의 중요성을 강조하며, 모델 기반 및 AI 기반 접근 방식의 장점을 상세히 설명합니다.
이번 잇(IT)터뷰는 소프트웨어 개발 및 테스트 자동화에 관심 있는 개발자, 테스트 엔지니어, IT 프로젝트 관리자, 그리고 기술 혁신을 추구하는 기업의 의사결정자들에게 유용한 정보를 제공합니다.
2) 잇(IT)터뷰 영상 목차
– 스크립트 기반 자동화 이슈 ➜ 아래 ✔ 잇(IT)터뷰 내용 맛보기로 내용을 확인해 보세요!
– 모델 기반 테스팅 자동화
– AI 기반 테스팅 환경 인식 및 변화 감지
– 트리센티스 테스팅자동화 고객 사례
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비즈니스 환경이 급변하는 시대에, 애자일하게 서비스를 제공하는 것은 이제 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡아 가고 있고, 이에 따라 자연스럽게 기업 애플리케이션을 CI/CD 방식으로 개발, 배포하고 있습니다.
여기서 우리가 그동안 간과해왔던 포인트가 테스팅분야인데, 지속적으로 변화에 대응하기 위해서 이제는 테스팅도 CI/CD 파이프라인에 Continuous Testing으로 연동되어야 하지 않을까요?
이번 잇(IT)터뷰에서는 모델 기반의 테스팅자동화로 Continuous Testing을 구현한 트리센티스의 토스카를 살펴보면서, 태스팅자동화의 방향성을 함께 생각해 보는 시간을 가져보겠습니다.
✔ 스크립트 기반 자동화 이슈
– 모델 기반 테스팅 자동화
– AI 기반 테스팅 환경 인식 및 변화 감지
– 트리센티스 테스팅자동화 고객 사례
● 서보희 : 통신사 중 한 곳에서 차세대 프로젝트를 하셨습니다. 그게 이제 한 1년 반 전에 오픈이 돼야 했는데 계속 이제 품질 이슈로 오픈을 못 하고 있었어요.
품질을 맞추지 못해서 결함을 수정하면, 이 결함 수정으로 인해서 또 다른데 사이드 이펙트가 생기고 그걸 수정하면서 또 다른 새로운 요구사항이 나와서 그걸 적용했더니 또 앞에서 잘 돌아가는 게 또 잘 안되는 상황이 반복되었습니다. 그래서 현재 품질이 어느 상태인지를 보증하기가 어려워서 쉽게 롤 아웃을 못 하고 계셨습니다. 스크립트를 유지보수하는데 결국 또 많은 시간과 비용을 들이는 ‘배보다 배꼽이 커지는 사례’를 볼 수 있었습니다.
● 고우성 : 어떻게 보면 스크립트 기반으로 하게 되면 애자일하게 빨리 한번 테스트할 수 있겠지만, Continuous하게 Testing하는 것에는 구조적으로 안 맞는 거 같아요.
● 서보희 : 네, 그것을 유지보수하기가 굉장히 어렵다고들 많이 하세요.
저희 자동화 솔루션을 도입하셔서 코아 비즈니스 프로세스에 대한 자동화를 구축하고 변경이 있을 때마다 이걸로 다 코어 비즈니스 프로세스의 문제가 있는지 없는지를 검증하고 이 품질 지표를 또 관리하셨습니다. 지금 라이브를 해도 될지 안 될지에 대한 의사결정 도구로 활용을 하셨고, 다행히 자동화 도입 5개월 만에 잘 롤 아웃을 마치시게 됐습니다.
기존 것은 스크립트 기반의 테스트 자동화여서 테스트 자동화가 하나의 또 다른 프로그래밍이 되고 이걸 유지보수하는데 또 프로그래밍 스킬을 가진 사람들이 많은 시간과 노력을 투여해야 하는 단점이 있었습니다.
그런데 저희는 모델 기반으로 어프로치를 합니다. 노코드 모델 기반으로 프로그램 랭귀지를 알지 못하지만 이 업무를 잘 아는 사람들이 같이 자동화에 참여할 수 있도록 합니다. 모델 기반으로 모듈을 재사용해서 케이스를 다양하게 만들 수 있게 함으로써 진행합니다.
● 고우성 : 모델 기반이란 게 우리 머신러닝 ML 모델처럼 복잡한 모델, 수학적인 그런 게 아니라 컴포넌트 베이스로 쉽게, Visible 하게 볼 수 있는, 그런 걸 말씀하시는 거죠?
● 서보희 : 네, 맞습니다.
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– 스크립트기반 자동화 이슈
✔ 모델 기반 테스팅 자동화
✔ AI 기반 테스팅 환경 인식 및 변화 감지
✔ 트리센티스 테스팅자동화 고객 사례
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