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본문은 위시켓과 번역가 전리오가 함께 만든 해외 콘텐츠 기반 번역문입니다. 웹 및 모바일 앱을 위한 지속적인 테스트 플랫폼 및 도구를 제공하는 퍼펙토(Perfecto)에서 발행한 글입니다. 작가는 퍼펙토의 직원일 것으로 추정됩니다. 본문은 디지털 플랫폼 기업에 대한 테스트 자동화 트렌드 리포트로 많은 기업들이 테스트를 어떻게 진행하고 있는지 함께 살펴보겠습니다. (내용이 길어 1,2편으로 나누어 소개하겠습니다!) *상편을 먼저 읽고 오시면 더욱 좋습니다.
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응답한 기업들의 60% 이상이 네이티브 모바일 앱[1]과 모바일 웹 애플리케이션이 자신들의 테스트 전략에서 아주 중요하다고 대답했습니다. 이는 2020년보다 거의 10% 증가한 수치이며, 모바일의 중요성이 더욱 두드러지고 있음을 알 수 있습니다.
미국 성인들의 81%가 스마트폰을 소지하고 있으며, 시장 점유율에서도 데스크톱과 태블릿보다 모바일의 비중이 더욱 높다는 점을 감안하면, 이런 결과는 놀라운 것이 아닙니다. 모바일 앱과 웹 애플리케이션의 중요성이 증가함에 따라서 테스트 자동화 기법도 더욱 복잡해지게 됩니다. 모바일 앱이 점점 더 고급스러워지고 있고 출시되는 휴대전화의 성능도 더욱 발전하고 있기 때문에, 테스트해야 하는 항목과 범위도 점점 더 늘어나고 있습니다.
| 2021년이 되면서 그 어느 때보다도 모바일 앱 테스트가 더욱 중요해졌습니다. |
2021년에는 스크립트리스 테스트 방식이 가장 유망하게 떠오르고 있습니다. 응답한 기업들 중 40% 이상이 올해 들어서 스크립트리스 테스트 또는 지능형 테스트 자동화(intelligent test automation)[2]에 관심을 갖고 있었습니다. 또한 스크립트리스 테스트 분야는 2021년에 기업들이 투자에 대한 관심도 상당히 많은 최고의 트렌드로 나타났습니다. 그 외에도 관심을 많이 받고 있는 분야로는 테스트 도구인 사이프러스(Cypress), 크로스플랫폼[3] 개발 도구인 플러터(Flutter), 5G 네트워크, 프로그레시브 웹 앱(PWA)[4]등이 있습니다.
40% - 사이프러스
19% - 플러터
44% - 코드리스(노 코드) 솔루션[5]
10% - 플레이라이트(테스트 도구)
31% - 기타
21% - 프로그레시브 웹 앱(PWA)
13% - 폴더블 폰(접이식 스마트폰)
29% - 5G 네트워크
61% - 코드리스 테스트에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 활용
14% - 기타
| 기업들의 40%는 올해 코드리스 솔루션을 활용하는 것에 관심을 보였습니다. |
그리고 기업들의 25%[7]는 테스트 생성을 위한 상용 솔루션을 활용하고 있다고 말했습니다. 그리고 기업들의 거의 절반은 2021년 테스트 도구에 대한 투자를 고려하고 있다고 합니다.
84% - 오픈소스 도구
22% - 전문 연구 지원 업체
25% - 상용 테스트 생성 도구
13% - 없음, 수동 테스트
전문 연구 지원 업체를 활용하는 기업들은 다음과 같은 특징들이 있었습니다.
전문 연구 지원 업체는 오픈소스인 테스트 프레임워크를 모바일 플랫폼과 웹 플랫폼에 연결할 수 있게 도와줍니다. 이들 전문 업체는 테스트 자동화 및 실행 환경을 안정화할 수 있습니다. 이는 테스트 자동화의 적용 범위를 더욱 확대할 수 있게 해 줍니다. 이를 통해서 기업들은 또한 DIY 솔루션을 활용할 때 발생할 수 있는 “노이즈(noise)”[8]를 줄일 수 있습니다.
| 오픈소스 도구와 자동화 프레임워크는 모든 자동화 프로젝트에서 필수적인 부분이지만, 그 자체만으로는 한계가 있습니다. |
설문조사에 응한 기업들의 48%는 2021년에 자동화 솔루션에 대한 투자를 고려하고 있습니다.
34% - 그렇다, 6-12개월 내에 투자를 고려하고 있다
14% - 그렇다, 그러나 시작 시점은 정해지지 않았다
24% - 아니다, 이미 2020년에 투자를 했다
29% - 아니다
| 투자에 대한 관심이 커지는 현상은 테스트에 대한 중요성과 우선순위가 증가하고 있음을 보여주는 것입니다. |
2020년은 소프트웨어 개발과 테스트에 있어서 가장 힘겨운 한 해였던 것 같습니다. 어느 날, 갑자기 모든 기업들은 원격으로 개발과 테스트를 하고, 심지어는 혁신하는 방법까지 찾아내야만 했습니다. 때로는 예산이 부족하기도 했고, 각 상황에 따라서 프로세스와 도구도 상당히 달랐습니다. 2021년 이후를 예상해 보면, 2020년에 경험했던 리스크의 최소화나 프로세스의 개선 등은 여전히 각 기업들에게 귀중한 경험이자 교훈으로 남아 있을 것입니다.
2020년에는 고객들을 만날 수 있는 방법이 거의 디지털 밖에 없었기 때문에, 모든 기업들이 디지털로 전환해야만 했습니다. 이러한 추세는 사라지지 않았습니다. 오히려 비즈니스에 있어서 디지털 채널의 역할을 더욱 강화해주었을 뿐입니다. 이러한 변화로 인해서, 각 기업들은 혁신은 물론이고 테스트의 관점에서도 웹 기술과 모바일 테크놀로지에 더욱 관심을 기울일 수밖에 없습니다.
웹과 모바일 채널을 통해서 전 세계의 사용자들에게 서비스를 제공하기 위해서는 (반응 속도와 유용성 등) 기능이나 성능의 측면 모두에서 테스트를 엄격하게 하고, 서비스 영역을 더욱 확대하고, 지속적인 테스트(CT)를 해야 하고, 다른 서비스들도 모니터링을 해야 합니다.
2021년에는 각 기업들이 더욱 뛰어난 사용자 경험을 제공하고 고객들과의 관계를 유지하기 위해서 프로그레시브 웹 앱(PWA)이나 앱클립(AppClips)/APK와 같은 좀 더 새롭고 더욱 매력적인 모바일 앱을 통해서 모바일과 웹 애플리케이션에 대한 투자를 늘릴 것입니다. 바로 이 부분에서 클라우드 테스트 솔루션은 통합 테스트 솔루션이나 지속적인 기능성 테스트 자동화(CFTA) 수단으로써 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
디지털 플랫폼 기반의 테스트가 더욱 증가하면서, 각 기업들은 테스트 자동화 분야에 대한 투자를 더욱 늘리고 있습니다. 2020년에는 모바일 앱이나 웹 애플리케이션에 대한 통합 테스트 도구의 규모가 커진 것만이 아니라, 각 기업 내의 다양한 부서에 도움을 줄 수 있는 추가적인 기술들이 더욱 늘어나는 것도 볼 수 있었습니다. 수많은 기업들에서 행위 주도 개발(BDD) 기법을 더욱 많이 받아들이고, 개발자와 테스트 담당자들에게 주어지는 테스트 업무가 더욱 증가하면서, 사이프러스나 플러터와 같은 테스트 프레임워크의 사용량이 크게 늘었습니다. 디지털 분야의 강자들은 이러한 분야에 대한 투자를 계속할 것이기 때문에, 앞으로도 이러한 추세는 변하지 않을 것입니다.
또한, 디지털 테스트에 대한 중요성이 점점 더 증가함에 따라서, 다양한 플랫폼에 걸친 접근성 테스트 자동화에 대한 관심이 더욱 커지게 될 것입니다. 디지털 기업들은 사용자의 유형을 가리지 않고 모든 사람들에게 서비스를 제공해야 하기 때문에, 이러한 접근성은 매우 중요하게 여겨지고 있습니다. 그리고 이처럼 복잡한 환경에서 수동적인 테스트 방식만을 고집한다면, 빠르게 변화하는 현실에서 제대로 대응할 수 없을 것입니다.
시프트 레프트와 데브옵스에 대한 중요성이 커졌으며, 여기에 더해서 2020년의 상황까지 고려한다면, 테스트 조직을 구성하는 방식에서도 커다란 변화가 있었습니다. 설문에 응답한 기업들의 42% 이상이 향후의 프로젝트에서 QA 실무 담당자들을 조직 내부에 상주시킬 것이라고 말한 점을 보자면, 기존의 전문가 조직(COE)[9]위주의 체계에서 테스트를 전담하는 소규모의 팀으로 전환하는 움직임이 업계의 전반에서 일어나고 있는 것이 분명합니다.
디지털 제품은 점점 더 복잡해지고 있기 때문에, 소규모의 팀 안에 테스트 실무자와 개발자를 가까이에 모아 놓으면 소프트웨어 개발의 전 과정을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 2021년 이후에도, 각 분야에서 전문성을 갖춘 소규모의 팀들이 대기업에게 서비스를 제공하는 중앙 집중화된 방식의 하이브리드 모델이 여전히 존재할 것입니다. 그러나 앞으로는 프로젝트의 내부에 테스트를 담당하는 소규모의 전담 팀이 테스트를 수행하는 방식으로 트렌드가 점차 전환될 것입니다.
2020년에 보다 지능적인 테스트 프로세스와 도구를 모색하기 시작했던 기업들이 테스트 자동화의 규모를 확장하고 디지털 제품의 품질을 성공적으로 보장하려면, 2021년에도 그러한 노력을 지속해야 할 것입니다.
요즘에는 테스트 실행 횟수가 더욱 증가하고 있으며, 스크립트리스 테스트와 자가 치유 테스트(self-healing test)[10]기법을 통해서 더욱 많은 테스트를 생성하고 관리할 수 있게 되었습니다. 따라서 이러한 현실에 부합할 수 있도록, 각 기업들은 그런 수많은 테스트의 리포트를 생성하고 분석하는 능력도 갖추어야 합니다. 지능형 테스트 솔루션 내에 탑재한 AI와 ML의 도움 덕분에, 각 기업들은 일상적인 업무의 효율성을 훨씬 더 끌어올려서 수많은 테스트로부터 더욱 많은 가치를 얻어내고, 피드백 내용을 더욱 신속히 반영해서 처리하며, 결함을 최대한 없앤 제품을 만들어낼 수 있게 될 것입니다.
[1] 각 플랫폼의 환경에 맞는 언어로 제작된 앱
[2] 기존의 자동화 방식에 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)을 적용하여 테스트를 자동화하는 기법
[3] 어떤 소프트웨어가 여러 다양한 플랫폼에서 동작할 수 있는 것
[4] 웹(web)에서 사용하는 기술과 네이티브 앱의 장점을 결합해서 만드는 모바일 애플리케이션
[5] 직접 코딩을 하지 않고도 어플리케이션 등을 개발하는 것
[6] 원문에는 ‘상업용 실험실(commercial labs)’라고 되어 있는데, 보다 매끄러운 의미인 ‘전문 연구소’로 바꾸었습니다. –역주
[7] 원문에는 26%라고 되어 있지만, 바로 아래의 그래프에는 25%라고 표기되어 있어서, 그래프에 맞게 수치를 수정했습니다. –역주
[8] 테스트의 신뢰도와 정확성을 흐리게 만드는 잡음 같은 데이터
[9] 조직의 혁신을 위해서 전문가들로 새롭게 구성한 조직
[10] 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 적용해서 애플리케이션의 인터페이스나 환경을 스스로 변화시켜서 테스트하는 기법
https://www.perfecto.io/resources/state-test-automation-2021
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