스트라이프(Stripe)와 해리스 폴(Harris Poll)의 조사에 따르면, 개발자 시간의 약 50%가 버그 관련 문제에 소비되며 개발자의 비효율성으로 인해 연간 전 세계 GDP 손실이 약 3000억 달러에 달하는 것으로 나타났다.
현재의 소프트웨어 테스트에서는 개발자가 직접 테스트를 수동으로 작성해야 하는데, 이는 미리 예상되는 실행 경로에서만 버그를 찾을 수 있는 시간 소모적인 프로세스다. 예상치 못했지만 불가피한 경로를 숨기는 버그는 놓치게 된다. 문제는 수정 비용이 많이 드는 개발 후반부나 사용자와 기업의 평판에 영향을 미치는 생산 단계에서만 명백해지는 경우가 많다는 점이다.

소프트웨어 테스트와 디버깅 방식에 혁신을 가져오는 플랫폼인 안티테시스(Antithesis)가 발표됐다. 안티테시스는 앰플리파이 파트너스(Amplify Partners), 타마랙 글로벌(Tamarack Global), 퍼스트 인 벤처(Firrst In Ventures), 라이트 미디어(Right Media)의 창립자인 마이클 월라스(Michael Walrath)와 익스트 앤 롬(Yext and Roam)의 창립자인 하워드 러먼(Howard Lerman)을 포함한 엔젤 투자자들이 참여해 4700만 달러의 초기 자금 지원을 받은 것으로 알려졌다.
2015년 애플이 인수하여 현재 애플의 클라우드 인프라를 뒷받침하고 있는 세계에서 가장 강력하고 신뢰할 수 있는 분산 데이터베이스인 파운데이션DB를 뒷받침하는 팀은, 가장 정교한 조직조차도 방금 애플에 판매한 데이터베이스에 구축된 결정론적 소프트웨어 테스트가 부족하다는 점을 보고 5년 전 안티테시스를 구축하기 시작했다. 안티테시스는 파운데이션DB의 엄격한 테스트 접근 방식을 채택해 성숙시켰으며, 수년간 비밀리에 운영된 후 이제 일반 소프트웨어 테스트를 위한 상용 시스템으로 만들었다.
안티테시스의 특징은 플랫폼이 별도의 시뮬레이션 환경 내에서 개발 중인 최신 소프트웨어 버전의 버그를 지속적으로 검사하고 발견된 모든 버그에 대해 완벽하게 재현하고 강력한 디버깅 정보를 제공할 수 있다는 것이다. 이를 통해 소프트웨어 엔지니어는 버그가 사용자에게 영향을 미치기 전에 안티테시스에 의해 신속하게 발견돼 보고될 것이라는 사실을 알고 확신을 가지고 개발할 수 있으며, 이는 조직의 전반적인 생산성과 소프트웨어 품질을 크게 향상시킬 수 있다
안티테시스는 이미 몽고DB, 팔란티어, 이더리움 등의 고객과 협력하고 있다.
관련기사
- 생성AI가 ‘소프트웨어 엔지니어링 생산성 70% 향상’
- 생산성과 협업 높이는 애자일 방법론 "기업 투자 확대로 성장 가속"
- 데브섹옵스 최대 과제, 취약점 대응시간과 비즈니스 복잡성
- 비즈니스 프로세스와 의사결정 최적화하는 AI 통합 전략
- [기고] 보안에 관한 생성AI vs 인간 전문성
- [기고] 기업에 필요한 데이터 보안 7대 전략
- 소프트웨어 테스트 과정에 AI 채택률 ‘78%’
- 소프트웨어 테스트 서비스 시장, 매년 10.77% 성장
- 생성AI 소프트웨어 성능 향상 솔루션 등장
- 버그 추적 소프트웨어 시장, 2026년 ‘6억 164만 달러’ 전망
- AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R1’...생산성·사용자 경험 향상
- IT 리더 62% “AI 활용에 데이터 통합 준비 안 돼 있다”
- 사용자 경험 개선의 필수 도구 ‘자동화 테스트’ 강력한 성장세
- 이더넷 기반 AI 워크로드 테스트 솔루션 ‘AI 요구사항과 복잡성 해결’
- 앤시스코리아-중기부, 글로벌 협업 프로그램 ‘ASK’ 참여 기업 모집
- 오라클, AI∙ML 기반 분산형 DB 클라우드 서비스 출시
- 진화하는 AI 소프트웨어 테스터 ‘코테스터’
- 생성AI 애플리케이션 구축∙확장∙배포 ‘더 쉽고 비용 효율적으로’
- 몽고DB, AWS와 구글 클라우드 동맹으로 AI 애플리케이션 구축 효율성 높여
- [Success Story] 대규모 온라인 플랫폼 ‘피크 앤 페이’ 오픈텍스트 AI로 SW 테스트 95% 자동화
