생성형 AI가 도와주는 테스트 자동화 (윤성열 대표 / 드림플로우)

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게스트 : 윤성열 대표 / 드림플로우
진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)

 

 

영상 목차

 

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생성형 AI기반 테스트 코딩
레거시 소스코드 분석
요구사항에서 테스트코드 추출

 

 

2. 잇(IT)터뷰 내용 맛보기

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윤성열 : 요즘 생성형 AI 같은 경우는 기본적인 자연어 형태의 요구 사항을 주면 그것을 약간 코드와 비슷하게 해서 테스팅 슈도 코드정도는 나오거든요.
그런 형태로만 하더라도 테스트 코드를 작성하는데 시간이 굉장히 단축돼요.
우리나라에 TDD(Test Driven Development)가 왜 안 됐을까요?
TDD(Test Driven Development)라는 개념은 굉장히 전부터 나왔었고 이슈도 많이 됐었는데 실제로 그걸 하는 기업은 별로 없잖아요.
그 이유가 뭐냐면 ‘개발하기도 바쁜데 테스트 코드를 언제 만들어’ 약간 이런 컨셉이거든요.
그래서 이게 잘 안 퍼졌어요. 그런데 그런 어떤 이유 중 하나는 뭐냐면 사실 굉장히 뻔한 코드들을 반복적으로 그리고 기계적으로 만들어야 되는 경우도 상당히 많거든요. 지루하죠.
그리고 개발자로 하여금 상당히 많은 실제 코스트를 발생시켜요. 그래서 이런 생성형 AI가 나오면서 아주 창의적이고 이런 역할들은 사실은 조금 기대하기 어려울 수 있지만 굉장히 포멀하고 반복하고 또 실제 코스트가 많이 드는 상당 부분들을 AI가 좀 도와주는 거죠.
그런 형태로 하면 생산성이 상당히 높아지기 때문에 제가 말씀드릴 내용 중 하나는 그런 테스트 코드들의 아주 핵심적인 부분들은 공학에서부터 가지고 오고, 그것을 아우르는 어떤 코드를 작성하거나 또 일반적인 코드로 붙이거나 이런 내용들은 AI를 활용하면 훨씬 생산성 높게 저희가 접근할 수 있다. 이런 내용들을 좀 다뤄보고자 합니다.

 


3. 잇(IT)터뷰 내용

이번 잇(IT)터뷰는 클라우드 네이티브 시대의 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)와 테스트 자동화에 대한 내용을 다룹니다. 특히, 생성형 AI를 활용하여 테스트 코드를 효율적으로 작성하는 방법에 대해 설명합니다.

 

① 테스트 코드 작성의 번거로움
CI/CD 환경에서는 지속적인 테스트가 필수적이지만, 테스트 코드를 매번 작성하는 것은 번거롭고 시간이 많이 소요됩니다.
생성형 AI를 활용하면 이러한 번거로움을 줄일 수 있습니다.

 

② 생성형 AI의 활용
생성형 AI는 자연어로 요구 사항을 입력하면 이를 코드 형식으로 변환해줍니다.
특히, 테스트 코드를 작성하는 데 있어 생성형 AI가 효율적으로 활용될 수 있습니다.
기본적인 테스트 코드를 자동으로 생성함으로써 개발자의 부담을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

 

③ TDD(테스트 주도 개발)의 어려움
TDD는 오래전부터 존재해 왔지만, 실제로 이를 도입한 기업은 많지 않습니다.
개발자들이 테스트 코드를 작성할 시간과 여유가 없기 때문에 TDD가 널리 퍼지지 못했습니다.
생성형 AI는 반복적이고 기계적인 코드를 자동으로 생성하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

 

④ 레거시 코드 현대화
레거시 코드는 복잡하고 이해하기 어려운 경우가 많습니다.
생성형 AI를 활용하여 레거시 코드의 기능을 설명하고, 해당 코드에 대한 테스트 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다.
이를 통해 레거시 코드를 현대화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

⑤ 요구 사항으로부터 테스트 코드 추출
자연어로 된 요구 사항이나 로직을 입력하면 생성형 AI가 테스트 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다.
요구 사항이 기술적 세부 사항을 포함하지 않기 때문에, 테스트 코드 생성 시 정확한 환경 설정이 필요합니다. 예를 들어, 사용하는 프레임워크, 버전, 데이터베이스 등의 정보를 제공하여 테스트 코드를 정확하게 생성할 수 있습니다.

 

⑥ 테스트 자동화의 이점
생성형 AI를 활용한 테스트 자동화는 반복적인 작업을 줄이고, 개발 생산성을 극대화할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 창의적이고 중요한 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

 

이번 잇(IT)터뷰는 생성형 AI를 활용하여 테스트 코드를 효율적으로 작성하고, 이를 통해 CI/CD 환경에서의 테스트 자동화를 구현하는 방법을 체계적으로 설명합니다. 또한, 레거시 코드의 현대화와 요구 사항으로부터 테스트 코드를 추출하는 방법을 구체적으로 다루며, 이러한 접근법이 개발 생산성을 어떻게 높일 수 있는지 강조합니다.

 

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생성형 AI기반 테스트 코딩
레거시 소스코드 분석
요구사항에서 테스트코드 추출

 

 


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