터보차지 회귀 테스트: AI를 사용해 전문가처럼 테스트 사례 우선순위 지정

모든 회귀 테스트를 항상 실행하는 것은 비실용적이고 비효율적일 수 있습니다.

DevOps 및 지속적인 배포는 소프트웨어 개발의 패러다임 변화를 나타내며 협업, 자동화 및 지속적인 피드백 루프를 촉진합니다. 이러한 관행은 역동적이고 경쟁이 치열한 시장의 요구를 충족하는 데 중요한 역할을 하므로 조직은 고품질 소프트웨어를 빠르고 효율적으로 제공할 수 있습니다.

이러한 맥락에서 소프트웨어 테스트는 개발 방법론의 가속화된 속도에 맞춰 테스트 자동화 및 지속적인 테스트 방식의 역할을 강조하는 변화를 겪었습니다. 그러나 애플리케이션의 복잡성이 증가함에 따라 자동화된 테스트의 수가 기하급수적으로 증가하는 경향이 있습니다. 이러한 성장으로 인해 자동화된 테스트의 경우에도 실행 시간이 길어지고 때로는 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 빠른 피드백 루프를 우선시하는 현대 개발 관행과 모순됩니다.

이는 테스트 팀에게 고유한 과제를 제시합니다. 리소스 제약과 시간 제한으로 인해 테스트를 전략적으로 선택하고 우선 순위를 지정 해야 하는 필요성입니다. 엄청난 양의 테스트로 인해 모든 회귀 주기에서 모든 테스트를 실행하는 것이 비현실적인 전환점으로 이어질 수 있습니다.

그런 다음 팀은 우선 순위가 높은 테스트 사례를 식별 및 집중하고 , 특정 유형의 우선 순위 기준을 사용하며, 채택된 기준의 맥락 내에서 관련성과 효율성을 보장하기 위해 테스트 스위트를 지속적으로 유지 관리 및 업데이트하는 중요한 작업에 직면합니다.

테스트 케이스 선택 및 우선순위 지정 전략

포괄적인 자동 회귀 테스트 와 보다 집중적인 부분 회귀 사이의 균형을 고려할 때 중요한 과제는 테스트 스위트 내에서 테스트 사례를 체계적으로 선택하고 우선 순위를 지정하는 것입니다. 자원 제한을 염두에 두십시오.

아래 목록에서는 포괄적인 적용 범위와 실행 시간 단축 간의 균형을 유지하기 위해 테스트 사례의 우선 순위를 지정하는 다양한 방법을 찾을 수 있습니다. 이 목록은 완전한 것이 아닙니다.

이 기사에서 우리의 목표 는 비즈니스 영향과 사용 빈도의 통합이 테스트 우선 순위 지정에 대한 보다 포괄적인 접근 방식으로 어떻게 이어질 수 있는지 조사하는 것입니다. 이러한 접근 방식을 병합함으로써 테스트 팀은 우선 순위가 지정된 테스트 계획을 고안하여 테스트 노력의 효율성을 최적화하고 테스트 중인 애플리케이션의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다.

비즈니스 영향과 사용 빈도를 결합하여 테스트 사례의 우선순위 지정

팀에서는 직관적이고 주관적인 접근 방식을 사용하여 비즈니스 영향과 사용 빈도를 정량화하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 신뢰 수준을 높이려면 팀이 보다 공식화된 방법론으로 전환하는 것이 필수적입니다.

여기에는 비즈니스 영향과 애플리케이션 기능의 사용 빈도를 모두 통합하는 체계적인 채점 시스템의 개발이 포함됩니다. 이러한 공식화된 접근 방식을 통해 팀은 이러한 중요한 요소를 기반으로 테스트 사례의 우선 순위를 보다 효과적으로 지정하여 추측에 대한 의존도를 최소화할 수 있습니다.

다음은 이러한 요소를 사용하여 테스트 우선 순위를 지정하는 단계별 가이드입니다.

• 중요한 비즈니스 요구 사항 및 기능 식별: 애플리케이션 또는 시스템의 비즈니스 요구 사항 및 기능을 검토합니다. 비즈니스 운영, 고객 만족도 또는 수익에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 식별하십시오.
• 사용 빈도 평가: 사용 데이터를 분석하거나 이해관계자 피드백을 수집하여 프로덕션에서 가장 자주 사용되는 기능을 정확히 찾아냅니다.
• 우선순위 매트릭스 만들기: 비즈니스 영향과 사용 빈도 요소를 모두 혼합하는 매트릭스를 개발합니다. 회사에 대한 상대적 중요성을 기준으로 가중치 또는 점수를 할당합니다.
• 테스트 사례 우선 순위 지정: 테스트 사례를 해당 요구 사항 또는 기능에 매핑합니다. 비즈니스 영향과 사용 빈도 요인에 할당된 점수 또는 가중치를 결합하여 각 테스트 사례에 대한 우선 순위 점수를 계산합니다.

이 접근 방식을 따르면 다재다능한 테스트 범위를 보장하면서 애플리케이션이나 시스템의 가장 비즈니스에 중요하고 자주 사용되는 측면에 테스트 노력을 집중할 수 있습니다.

Gravity: 테스트 사례 우선순위 지정을 위해 AI 적용

Gravity는 이러한 테스트 사례에서 다루는 테스트 페이지 및 흐름의 비즈니스 영향과 사용 빈도를 기반으로 테스트 사례의 우선 순위를 지정하여 기존 테스트 모음을 최적화하는 데 도움이 되는 AI 기반 테스트 사례 가중치 및 채점 엔진을 도입합니다. 이를 통해 데이터 기반 테스트 사례 우선 순위 지정이 가능해지며 최종 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는 영향이 큰 영역에 테스트 적용 범위를 집중할 수 있습니다.

테스트 범위, 비즈니스 영향 및 사용 빈도를 포함한 여러 차원을 원활하게 연관시킵니다. 이를 통해 쉽게 이해할 수 있는 보고서와 통찰력을 생성할 수 있으므로 테스트 팀은 추측에 의존하기보다는 구체적인 데이터를 기반으로 테스트의 우선순위를 정할 수 있습니다.

생산 및 테스트 환경 내에서 사용량을 모니터링하는 Gravity의 기능을 통해 기계 학습 알고리즘을 통해 수집된 데이터를 처리하여 포괄적인 품질 분석을 생성할 수 있습니다 . 여기에는 패턴 인식, 추세 및 상관 분석, 이상치 및 이상치 감지 등과 같은 기술을 사용하여 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

이는 테스트 팀이 적용 범위의 격차를 식별하고 , 과도하게 테스트되거나 과소 테스트될 수 있는 기능을 찾아내고, 덜 중요한 영역에서 중복된 테스트 노력을 인식할 수 있도록 하는 정보를 강조합니다.

Gravity에 대해 더 자세히 알아보려면 여기에서 데모를 예약하세요. 데모 예약

결론

집중적이고 선택적인 테스트 사례 우선 순위 지정 접근 방식을 수용하는 것은 테스트 리소스를 최적화하고 출시 기간을 단축하며 전반적인 소프트웨어 품질을 높이는 데 중요합니다. 테스트 팀은 애플리케이션의 고위험 영역에 노력을 집중함으로써 중요한 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.

또한 관련 테스트 사례의 우선순위를 정하기 위한 공식화된 채점 시스템을 채택하면 테스트 팀에 상당한 이점을 제공합니다. 이 체계적인 방법은 주관적인 의견과 다른 사람의 경험에만 의존하는 것에 비해 상당한 개선을 나타냅니다. 보다 객관적이고 데이터 중심적인 방법론을 채택함으로써 테스트 팀은 테스트 관행을 크게 향상시켜 중요한 문제를 식별하고 해결하는 데 있어 보다 엄격하고 효과적인 접근 방식을 보장할 수 있습니다.

저자: 크리스티아누 카에타노

Smartesting의 성장 책임자

해당 분야에서 20년간의 전문 지식을 갖춘 소프트웨어 테스트 권위자입니다. 지난 6년 동안 런던을 고향으로 불러온 브라질 출신. 저는 Atlassian 생태계의 선도적인 테스트 관리 애플리케이션인 Zephyr Scale의 자랑스러운 창립자입니다. 지난 10년 동안 저는 테스트 회사가 혁신적인 테스트 도구를 구축하고 시장에 출시하도록 안내하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다. 현재 저는 AI 기반 테스트 도구 개발에 전념하는 테스트 회사인 Smartesting에서 성장 책임자 직책을 맡고 있습니다.