자동화 테스트는 자동화된 도구와 스크립트를 활용해 소프트웨어 애플리케이션에 대한 테스트를 수행하고 실제 결과를 예상 결과와 비교하는 소프트웨어 테스트 기술이다. 자동화 테스트의 주요 목표는 소프트웨어 테스트 프로세스의 효율성, 효과 및 적용 범위를 향상시키는 것이다. 여기에는 테스트 도구를 사용해 미리 작성된 테스트 사례를 실행하고, 애플리케이션 기능을 검증하고, 소프트웨어의 불일치나 결함을 식별하는 작업이 포함된다. 자동화 테스트는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 테스트 작업에 특히 유용하며, 소프트웨어 개발 수명 주기에서 더 빠른 실행과 향상된 정확성, 문제 조기 감지가 가능하다.

자동화 테스트 시장은 2023년 281억 달러 규모로 추산되고 연평균 성장률(CAGR) 14.5%를 기록하며 2028년에는 552억 달러 규모에 이를 것으로 예상된다.

시장조사 전문기관인 마켓앤드마켓(MarketsAndMarkets)은 ‘전 세계 자동화 테스트 시장 분석, 2023~2028년’ 보고서를 통해 이 같은 예측을 발표했다.

포괄적인 테스트 자동화 전략이 필요해짐에 따라 자동화 테스트 서비스에 대한 수요가 커지고 있다. 조직들은 테스트 중인 애플리케이션을 분석하고, 자동화를 위한 최적의 테스트 시나리오를 식별하며, 자동화된 테스트 구현을 위한 강력한 접근 방식을 확립함으로써 소프트웨어 테스트 프로세스를 향상시키려고 한다. 이는 테스트 노력을 합리화하고, 테스트 적용 범위를 개선하며, 고품질 소프트웨어 제품의 제공을 가속화해야 하기 때문이다. 효과적인 테스트 자동화 전략 개발에 우선순위를 둠으로써 기업들은 위험을 완화하고 리소스 활용을 최적화하며 더 빠르고 안정적으로 소프트웨어를 출시할 수 있다.

코드 검토 및 검사와 같은 방법론을 포괄하는 정적 테스트는 소프트웨어 개발 수명 주기에서 중요한 구성 요소로, 소프트웨어의 전반적인 품질에 상당한 이점을 제공한다. 프로그램을 실행할 필요 없이 소스 코드와 프로젝트 문서를 꼼꼼하게 검사함으로써 정적 테스트를 통해 결함과 취약점을 조기에 식별할 수 있다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 개발 후반 단계에서 문제를 해결하는 데 필요한 비용과 노력을 최소화한다.

개발팀은 초기에 결함을 발견함으로써 코딩 오류, 모호함, 잠재적인 설계 결함이 더 복잡한 문제로 이어지기 전에 신속하게 수정할 수 있다. 이는 비용 절감으로 이어질 뿐만 아니라 더욱 강력하고 안정적인 소프트웨어 제품을 만드는 데에도 도움이 된다. 또한 정적 테스트는 팀 구성원 간의 공동 지식 공유를 지원해 코드베이스에 대한 집단적 이해를 강화하고 개발 팀 내에서 지속적인 개선 문화를 조성한다. 전반적으로 정적 테스팅의 조기 결함 감지 기능은 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성과 효과에 크게 도움을 준다.

북미에서 로우코드 및 노코드 개발 플랫폼의 증가는 자동화 테스트 도구의 수요에 큰 영향을 미쳤다. 이 지역의 조직들이 애플리케이션 개발을 가속화하고 기술 부족 문제를 해결하기 위해 이러한 플랫폼을 점점 더 많이 채택함에 따라 시각적으로 설계된 애플리케이션과 호환되는 효율적인 테스트 솔루션에 대한 필요성이 중요해졌다. 로우코드 및 노코드 플랫폼과 원활하게 통합할 수 있는 자동화 테스트 도구를 사용하면 애플리케이션의 안정성과 품질을 보장하면서 플랫폼이 제공하는 민첩성과 속도를 유지할 수 있다.

로우코드 및 노코드 환경에 적응하는 자동화 테스트 도구는 기업이 테스트 프로세스를 간소화하고, 수동 작업을 줄이며, 새로운 애플리케이션의 출시 시간을 단축해 자동화 테스트 솔루션 성장을 촉진할 수 있도록 지원한다.

자동화 테스트 시장 동향

뛰어난 사용자 경험 제공의 중요성이 커지면서 자동화 테스트 도구는 다양한 장치와 플랫폼에서 애플리케이션의 원활한 기능, 유용성 및 응답성을 보장하는 데 중추적인 역할을 하게 됐다. UX 테스트를 위한 전문 기능을 갖춘 자동화 테스트는 최종 사용자에게 직관적이고 효율적인 인터페이스를 제공하는 소프트웨어에 대한 중요한 요구 사항을 해결한다. 이 도구는 다양한 기기와 화면 크기, 운영체제를 포함한 다양한 시나리오에서 애플리케이션 동작의 검증을 자동화한다. 사용자 경험 테스트가 강화됨으로써 애플리케이션이 사용자들의 기대를 충족하도록 보장할 뿐만 아니라 개발 프로세스 초기에 잠재적인 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 된다. 기업들이 제품에서 사용자 경험의 필수적인 역할을 점점 더 인식함에 따라 자동화 프레임워크 내에 UX 테스트를 통합하는 것이 자동화 테스트 방법론이 지속적으로 확장되고 있다.

CI/CD(지속적 통합 및 지속적인 배포) 방식이 널리 채택되면서 협업, 코드 품질, 배포 속도 향상을 목표로 소프트웨어 개발 수명 주기에 변화가 일어났다. 자동화 테스트는 코드 변경 사항에 대한 신속하고 안정적인 검증을 보장함으로써 CI/CD 파이프라인의 성공에 중추적인 역할을 한다. 자동화된 테스트 모음은 CI/CD 워크플로우에 원활하게 통합돼 새로운 코드 커밋이 있을 때마다 테스트 실행을 트리거한다.

이러한 통합을 통해 개발 프로세스 전반에 걸쳐 코드 품질과 기능을 지속적으로 모니터링할 수 있다. CI/CD 내에서 테스트 단계를 자동화함으로써 개발팀은 파이프라인 초기에 문제를 감지하고 해결할 수 있으므로 결함이 프로덕션에 도달할 가능성을 줄일 수 있다. 이는 전체 개발 주기를 가속화할 뿐만 아니라 배포 프로세스에 대한 자신감을 심어주므로 조직은 높은 수준의 소프트웨어 품질을 유지하면서 더 높은 빈도와 효율성으로 소프트웨어 업데이트를 출시할 수 있다. CI/CD와 자동화 테스트의 결합은 현대 소프트웨어 산업의 요구 사항에 맞춰 더 민첩하고 대응력이 뛰어난 개발 환경을 조성한다.

AI와 ML 기술의 통합

AI와 ML 기술을 자동화 테스트에 통합하면 테스트 프로세스의 효율성과 적응성을 향상시킬 수 있다. AI와 ML 알고리듬은 방대한 데이터 세트 내에서 패턴과 추세를 인식하는 데 탁월하며, 이는 동적이고 복잡한 소프트웨어 애플리케이션을 테스트하는 데 특히 유용하다. 자동화 테스트에서 이러한 기술은 테스트 수명주기의 다양한 단계에 쓰일 수 있다.

AI와 ML은 테스트 스크립트를 지능적으로 생성하고 최적화해 중요한 테스트 시나리오를 식별하고 과거 데이터를 기반으로 잠재적인 문제를 예측할 수 있다. 테스트 실행 중에 적응형 알고리듬은 애플리케이션 코드의 변경에 따라 테스트 매개변수와 시나리오를 동적으로 조정해 철저한 적용 범위와 더 정확한 결과를 제공한다. 또한 AI/ML 기반 분석은 테스트 결과에 대해 심층적으로 분석함으로써 기존 테스트 접근 방식으로는 발견하기 어려울 수 있는 미묘한 패턴이나 이상 현상을 식별할 수 있다.

테스트 환경이 계속 발전함에 따라 AI/ML 기술을 자동화 테스트 도구에 통합하면 전반적인 효율성을 향상하고 수동 개입을 줄이며 빠르게 변화하는 소프트웨어 환경의 요구 사항을 충족할 수 있는 지능적이고 적응력이 뛰어난 솔루션을 제공할 수 있다.

레거시와의 비호환성

하지만 레거시 시스템과의 비호환성은 자동화 테스트를 구현하려는 조직에 상당한 제약을 초래한다. 많은 조직은 현재 자동화 표준보다 앞서는 기술로 개발된 레거시 시스템에 크게 의존하고 있다. 문제는 이러한 레거시 시스템에 필요한 인터페이스나 API(응용 프로그래밍 인터페이스)가 부족해 자동화 테스트 도구의 원활한 통합을 방해하기 때문에 발생한다.

이전 기술과 효과적으로 작동하도록 이러한 도구를 적용하는 것은 복잡하고 번거로운 작업이며 복잡한 해결 방법이 필요하거나 특정 구성 요소에 대해 수동 테스트에 의존해야 할 수도 있다. 이러한 비호환성은 자동화 테스트가 일반적으로 제공하는 효율성 향상과 이점을 손상시킬 수 있으므로 수동 테스트에서 자동 테스트로 전환할 때 호환성 문제를 신중하게 탐색하고 해결해야 한다.

UX 및 UI 요소에 대한 제한된 테스트

기능 및 회귀 테스트에서의 효율성에도 불구하고 자동화 테스트는 사용자 경험(UX)과 사용자 인터페이스(UI) 요소를 종합적으로 평가하는 데 어려움이 있다. 수동 테스트는 본질적으로 주관적이고 미묘한 시각적 미학과 유용성 같은 UX의 특정 측면을 평가하는 데 필수적이다. 자동화 도구는 UX/UI에 중점을 두는 애플리케이션에 중요한 사용자 경험의 미묘함을 포착하지 못할 수 있기 때문이다. 이러한 제한은 특히 사용자 인터페이스와 전반적인 사용자 경험에 대한 세심한 평가가 가장 중요한 조직이나 프로젝트의 경우 문제를 야기한다. 애플리케이션 성능과 유용성의 기능적 측면과 주관적 측면을 모두 철저하게 평가하려면 자동화된 테스트와 수동 테스트 사이의 균형을 맞추는 것이 필요하다.

자동화 테스트 시장의 주요 업체로는 IBM, 액센츄어, 브로드컴, 오픈텍스트, 마이크로소프트, 캡제미니(Capgemini), 키사이트 테크놀로지스(Keysight Technologies), 시그니티 테크놀로지스(Cigniti Technologies), 트리센티스(Tricentis), 시그넷 인포테크(Cygnet Infotech), 인벤시스 테크놀로지스(Invensis Technologies), 퀄리티키오스크 테크놀로지스(QualityKiosk Technologies), 아펙슨(Apexon), 아이데라(Idera), QA 소스(QA Source), 아스테직(Astegic), 워크소프트(Worksoft), 액셀Q(ACCELQ), 소스 랩스(Sauce Labs), 스마트베어(SmartBear), 파라소프트(Parasoft), 애플리툴즈(Applitools), 에이포 테크놀로지스(AFour Technologies), QA 멘토(QA Mentor), 모비소프트 인포테크(Mobisoft Infotech), 씽크시스(ThinkSys), Qt 그룹, 코도이드(Codoid) 등이 있다.

[알림] GTT KOREA와 월터스클루어는 오는 3월 5일(화) 오후 2시부터 3시까지 “기업의 수익성을 증대하는 ‘전사 기업성과관리(CPM)’ 플랫폼 활용 전략”을 주제로 무료 온라인 세미나를 개최한다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경에서 기업 고객들에게 AI 활용 고급 분석 기능이 적용돼 재무계획을 넘어 판매, 공급망, HR 등 운영 조직까지 확대해 최적의 전사적 경영계획 및 예측 정보를 제공하는 ‘확장경영계획 및 분석’도 가능한 기업성과관리 플랫폼 ‘CCH 타게틱’을 통한 기업의 수익 극대화 방안을 단계별, 사례별로 알아본다.