프로덕션 및 테스트 환경에서 사전 모니터링을 통해 테스트 범위 격차 해소

요구 사항 적용 범위의 한계 및 불완전성

더 넓은 의미에서 소프트웨어 테스팅은 소프트웨어 애플리케이션을 평가하여 잠재적인 결함을 감지 및 수정하고 지정된 요구 사항을 충족하고 의도한 대로 작동하는지 확인하는 체계적이고 역동적인 프로세스입니다.

테스트 범위는 소프트웨어 테스팅에서 테스트 계획의 중요한 측면으로, 테스트 중인 소프트웨어의 포괄적인 검증을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

테스트 범위는 소프트웨어의 모든 중요한 측면을 포괄하여 테스트 프로세스가 포괄적임을 보장합니다. 이는 테스트의 격차를 식별하고 다양한 기능, 기능 및 사용자 흐름을 보장하는 데 도움이 됩니다.

이러한 맥락에서 요구 사항 적용 범위는 지정된 소프트웨어 요구 사항과 관련된 테스트 프로세스의 완전성을 측정하는 소프트웨어 테스트의 중요한 측정 기준입니다.

이는 서면 사양에 설명된 각 개별 요구 사항이 철저하게 테스트되도록 테스트 케이스를 생성하고 실행한다는 아이디어를 중심으로 진행됩니다.

테스트에 포함되지 않거나 충분히 테스트되지 않은 소프트웨어 영역을 적용 범위 격차 라고 합니다. 이러한 격차는 소프트웨어의 동작이 적절하게 확인되지 않아 감지되지 않은 결함이나 기능 문제가 발생할 수 있는 잠재적 사각지대를 나타냅니다.

적용 범위 격차를 식별하는 것은 잠재적인 불확실성 영역을 강조하고 테스트 팀이 노력의 우선순위를 정하는 데 도움이 되므로 위험 완화에 매우 중요합니다.

요구사항이 잘못 이해되고, 사양이 잘못 정의되거나 모호하며, 소프트웨어 변경 사항이 테스트 전략에 적절하게 통합되지 않을 때 일반적으로 적용 범위 격차가 발생합니다.

그러나 요구사항에 실제 사용자 행동과 선호도가 충분히 표현되지 않아 적용 범위 격차가 자주 발생합니다. 서면 요구 사항에 포함된 모든 사용자 상호 작용과 행동을 예측하고 종합적으로 설명하는 것은 제품 소유자와 비즈니스 분석가에게 어려운 작업임이 입증되었습니다.

적용 범위 확대를 위한 프로덕션 및 테스트 환경 모니터링

테스트 적용 범위를 늘리고 테스트를 실제 사용과 일치시키기 위해 테스트 팀은 지정된 요구 사항과 실제 사용자 행동 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 프로덕션 및 테스트 환경 추적, 사용자 분석, 로그 및 원격 측정을 분석 할 수 있습니다.

이러한 유형의 분석은 사용 패턴, 일반적인 사용자 여정, 자주 액세스하는 기능을 쉽게 인식하여 잠재적으로 불완전하거나 잘못 정의되거나 모호한 요구 사항으로 인해 발생하는 격차를 효과적으로 해결합니다.

지속적인 관찰을 보장하려면 생산 및 테스트 환경에서 데이터 출력을 수집하고 분석하는 메커니즘을 확립해야 합니다. 이는 라이브 애플리케이션과 상호 작용할 때 사용자가 어떻게 행동하는지 또는 테스트 실행 중에 테스트가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 적극적으로 관찰, 측정 및 분석하기 위한 도구와 프로세스를 마련하는 것을 의미합니다.

구조화되지 않은 원시 데이터로 작업하고 철저하게 분석해야 합니다. 목표는 데이터를 분석하여 사용 패턴을 찾고, 가장 자주 사용되는 기능을 찾아내고, 중요한 영역의 추세를 파악하는 등 사용자가 애플리케이션에 참여하는 방식에 대한 통찰력을 얻는 것입니다.

팀 테스트를 위한 도구 부족

시장에서는 Google Analytics, Amplitude, SmartLook, Datadog 등과 같은 도구가 모든 환경에서 사용 원격 측정을 수집하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 그러나 주요 과제는 이러한 도구가 테스트 팀의 특정 요구 사항을 효과적으로 해결하도록 맞춤화되지 않아 최대 가치를 추출하는 능력이 제한된다는 것입니다.

이러한 도구는 주로 제품 및 마케팅 분석, 관찰 가능성, APM(애플리케이션 성능 관리) 및 디지털 경험 모니터링과 같은 다양한 목적을 위해 설계되었으며 일반적으로 통합되고 전체적인 솔루션이 부족합니다.

결과적으로 테스트 팀은 이러한 서로 다른 데이터 소스에서 의미를 추출하기 위해 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리는 분석을 탐색하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다.

중력이 구출됩니다

Gravity 는 테스트 팀이 생산 환경과 테스트 환경 모두에서 통찰력을 모니터링하고 활용할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼입니다. 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 주요 데이터와 통찰력을 단일 솔루션으로 통합합니다.

주요 기능은 기계 학습 메커니즘을 사용하여 추적, 사용자 분석, 로그 및 원격 측정을 통해 사용 패턴, 자주 액세스하는 기능 및 중요한 사용자 여정을 식별하여 팀이 테스트 범위를 넓힐 수 있도록 품질 분석이 포함된 대시보드를 생성하는 것입니다.

생산 및 테스트 환경을 모니터링하는 Gravity의 기능을 통해 포괄적인 테스트 격차 분석을 수행할 수 있습니다.

Gravity는 라이브 프로덕션에서 실제 사용자 상호 작용이 수행한 경로와 테스트 환경에서 실행된 테스트를 비교함으로써 테스트 팀이 적용 범위의 격차를 발견 하고, 과도하게 테스트되었거나 과소 테스트된 기능을 식별하고, 중복 테스트를 인식할 수 있도록 통찰력을 생성합니다. 덜 중요한 영역에서의 노력.

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. 가정과 사용량 통찰력을 연결함으로써 Gravity는 관련 적용 범위에 대한 테스트 계획을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

Gravity에 대해 자세히 알아보려면 여기에서 데모를 예약하세요. 데모 예약 .

결론

사용자 행동을 이해하면 실제 사용자 경험에 초점을 맞춰 테스트 범위를 높일 수 있을 뿐만 아니라 열악한 요구 사항의 한계에 대한 강력한 해독제 역할도 합니다.

이는 테스트 노력이 문서화된 요구 사항의 엄격한 경계에 국한되지 않고 오히려 역동적이고 진화하는 사용자 상호 작용 환경으로 확장되어 보다 포괄적인 테스트 전략에 기여하도록 보장합니다.

이러한 목표 접근 방식을 통해 테스트 노력은 사용자에게 가장 관련성이 높고 영향을 미치는 소프트웨어 측면에 집중되어 리소스 할당을 최적화하고 위험을 줄일 수 있습니다.

저자: 크리스티아누 카에타노

Smartesting 의 성장 책임자

Cristiano Caetano : 해당 분야에서 20년간의 전문 지식을 갖춘 소프트웨어 테스팅 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.