애자일과 데브옵스 방식의 급속한 도입과 자동화 및 AI에 대한 의존도가 높아짐에 따라 조직들은 소프트웨어 품질을 유지해야 하는 과제에 직면했다. 이에 따라 품질 보증(QA)의 역할은 더욱 복잡하면서도 중요해졌다.

이러한 시급한 문제들을 해결하기 위해 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)은 품질 표준을 정의하고, QA 관행을 비즈니스 목표와 일치시키며, 지속적으로 고품질 소프트웨어 솔루션을 제공하는 데 도움이 되는 포괄적인 통찰력을 담은 ‘소프트웨어 품질 보증 프로그램 구축’ 보고서를 발표했다.

인포테크 리서치 그룹의 연구 분석가인 바브야 보라(Bhavya Vora)는 “QA는 수년에 걸쳐 상당한 변화를 겪었으며, 개발 수명 주기의 한 단계에서 솔루션 제공 주기 전반에 걸친 중요하고 통합된 프로세스로 발전했다. 이러한 변화는 QA가 단순히 품질의 게이트키퍼가 아니라 소프트웨어 우수성과 신뢰성을 보장하는 전략적 파트너라는 이해를 반영한다.”라고 말했다.

인포테크는 QA 활동이 고품질 및 성공적인 솔루션에 대한 기준을 충족하도록 보장하기 위한 6단계 접근 방식을 제시한다. (자료 제공=인포테크 리서치 그룹)
인포테크는 QA 활동이 고품질 및 성공적인 솔루션에 대한 기준을 충족하도록 보장하기 위한 6단계 접근 방식을 제시한다. (자료 제공=인포테크 리서치 그룹)

인포테크는 조직들이 업계의 과대 선전으로 인해 QA 프로세스를 자동화하기 위해 AI에 투자하려는 경향이 증가하고 있다고 지적한다. 그러나 AI의 도입을 위해서는 상당한 조직적 변화가 수반되어야 하는데, 많은 현재 시스템, 프로세스, 역할들이 아직 이러한 고급 기술을 통합할 준비가 되어 있지 않다. 테스트 요구사항과 시나리오가 더 광범위하고 복잡해져 수동 테스트만으로는 원하는 테스트 범위를 달성하기에 부족하다. 또한, QA팀들은 새롭고 진화하는 보안 위험, 공격적인 성능 표준, 끊임없이 변화하는 우선순위, 잘못 이해된 품질 정책에 대응하는 데 어려움을 겪고 있다.

인포테크 리서치 그룹의 연구 이사인 앤드류 쿰슨(Andrew Kum-Seun)은 “현대에는 애자일 방법론과 지속적 개선과 제공 방식에 부합하는 사전 예방적 QA 접근법에 중점을 두고 있으며, 품질이 모든 사람의 책임인 문화가 조성되고 있다. 자동화, AI, 머신러닝의 발전을 활용함으로써 협업, 조기 결함 탐지, 제품 견고성을 보장하기 위한 예방 조치가 중요하다.”라고 말했다.

인포테크는 소프트웨어 품질 보증 프로그램과 관련하여 IT 리더들이 품질에 대한 정의를 표준화할 것을 권장한다. 비즈니스와 IT 관점을 모두 수용하면서 고품질 솔루션을 정의하는 속성에 대해 조직적 합의에 도달해야 한다.

인포테크는 모든 조직이 품질을 높일 수 있는 6대 전략을 제시했다.

① 품질 우선 비전 달성 : 품질을 핵심 개발 원칙으로 통합한다.

② QA 책임 위임 : 모든 단계에서 품질을 내재화할 수 있도록 권한을 부여한다.

③ 기능 간 책임감 고취 : 제공 역할과 팀 전체에서 품질에 대한 공동 책임을 장려한다.

④ 목적에 맞는 도구 상자 구축 : 효과적인 QA를 위한 필수 도구, 템플릿 및 리소스를 제공한다.

⑤ 협업과 AI 수용 : 최신 트렌드와 기술로 QA를 혁신한다.

⑥ 코칭, 멘토링, 지원 : 교육, 지식 공유 및 상호 지원을 통해 성장, 성숙, 변화를 촉진한다.

관련기사

저작권자 © 지티티코리아 무단전재 및 재배포 금지