소프트웨어 테스트란 무엇인가요?

강력한 테스트의 주요 이점으로는 버그를 식별하고 성능을 향상해 고품질 소프트웨어를 제공하는 것이 있습니다.

오늘날 소프트웨어 테스트는 민첩한 혁신, DevOps 및 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 통해 현대 개발 관행에 깊숙이 자리 잡았습니다. 테스트는 더 이상 출시 전 마지막 단계가 아니라 설계 계획 단계에서 시작하여 배포 후에도 계속됩니다.

이러한 테스트 방식은 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경에서 더 빠른 출시를 지원하고 위험을 줄여줍니다. 개발 주기 초기에 테스트가 시작되는 시프트 레프트 테스트와 같은 관행은 팀이 문제를 더 빨리 발견하는 데 도움이 됩니다. 프로덕션에서의 모니터링 및 검증에 중점을 둔 시프트 라이트 테스트를 통해 팀은 실제 사용에 더 빠르게 적응할 수 있습니다.

최신 소프트웨어 테스트 전략은 자동화, 인공 지능(AI) 및 마이크로서비스와 같은 클라우드 네이티브 아키텍처의 발전과 함께 계속 진화하고 있습니다. 소프트웨어가 점점 더 복잡해지고 릴리스 주기가 가속화됨에 따라 지능형 테스트가 점점 더 보편화되고 있습니다.

Fortune Business Insights의 보고서에 따르면 2024년 전 세계 AI 지원 테스트 시장 규모는 USD 8억 5,670만 달러로 평가되었습니다. 2025년 USD 1,010.9백만 달러에서 2032년 USD 3,824.0백만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 20.9% 의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.¹

소프트웨어 테스트는 제2차 세계대전 직후에 등장한 소프트웨어 엔지니어링의 발전과 함께 시작되었습니다. 컴퓨터 과학자 톰 킬번(Tom Kilburn)은 1948년 6월 21일 영국 맨체스터 대학교에서 첫 선을 보인 최초의 소프트웨어를 개발한 것으로 알려져 있습니다. 이 소프트웨어는 기본적인 기계어 명령을 사용하여 수학적 계산을 수행했습니다.

초창기에는 디버깅이 주요 테스트 방법이었으며, 이후 20년 동안 그 방식이 유지되었습니다. 1980년대에 개발팀은 단순히 소프트웨어 버그를 격리하고 수정하는 것 이상을 살펴보기 시작했습니다. 개발팀은 더 넓은 기능성과 신뢰성을 보장하기 위해 실제 환경에서 애플리케이션 테스트를 시작했습니다.

이러한 변화는 품질 보증이 중요한 초점인 테스트에 대한 더 넓은 관점의 시작을 의미했습니다. 또한 팀이 비용 효율적이고 안전한 고품질 소프트웨어를 만드는 데 사용하는 구조화된 프로세스인 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)의 필수 요소가 되었습니다.

1990년대와 2000년대 초반에는 테스트 주도 개발(TDD)과 같은 새로운 관행과 함께 자동화 테스트가 부상했습니다. 이 기간 동안 소프트웨어를 모듈로 구성하는 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 같은 모듈식 프로그래밍 기술도 인기를 얻었습니다. 이러한 모듈식 설계 덕분에 단위 테스트라고 하는 코드의 작은 부분에 초점을 맞춘 테스트를 쉽게 작성할 수 있었습니다. 모바일 및 웹 애플리케이션의 확장으로 인해 성능, 사용성 및 보안 테스트를 포함한 새로운 테스트 전략이 더욱 필요해졌습니다.

지난 10년 동안 애자일 방법론과 DevOps의 발전으로 인해 팀이 소프트웨어를 빌드하고 제공하는 방식이 근본적으로 바뀌었습니다. 테스트는 상시적으로 수행되고 자동화되었으며 개발 및 배포의 모든 단계에 통합되었습니다. 오늘날 많은 조직이 독점 및 오픈 소스 자동화 도구와 지속적인 테스트 플랫폼(예: Katalon Studio, Playwright, Selenium)을 활용하여 품질 보증을 달성합니다. 또한 이러한 도구는 속도, 확장성 및 고객 신뢰를 얻는 데 도움이 됩니다.

오늘날 상호 연결된 세상에서 소프트웨어 결함으로 인한 결과는 그 어느 때보다도 더욱 심각합니다. 배송이 늦어지거나 소프트웨어에 결함이 있으면 브랜드의 평판이 손상되어 고객이 실망과 불만을 느끼게 됩니다. 극단적인 경우에는 버그나 결함으로 인해 상호 연결된 시스템의 성능이 저하되거나 심각한 오작동이 발생할 수 있습니다.

2024년 7월 Delta Air Lines와 관련된 사건을 생각해 보세요. 사이버 보안 회사인 CrowdStrike의 결함 있는 소프트웨어 업데이트로 인해 Microsoft Windows 플랫폼 전반에 걸쳐 광범위한 시스템 충돌이 발생했습니다. Delta Air Lines는 미국 항공사 중 가장 심각한 운영 영향을 받았으며, 수천 건의 항공편이 취소되고 5억 달러가 넘는 손실(추정치)을 입었습니다.² 이 사고는 특히 타사 소프트웨어를 미션 크리티컬 시스템에 통합할 때 철저한 테스트가 얼마나 중요한지 분명히 보여줍니다.

테스트 자체에는 비용이 발생하지만, 기업은 효과적인 테스트 기법과 QA 프로세스를 구현하여 개발 및 지원 비용을 연간 수백만 달러 절감할 수 있습니다. 초기 소프트웨어 테스트는 제품이 시장에 출시되기 전에 문제를 식별합니다. 개발팀이 테스트 피드백을 빨리 받을수록 다음과 같은 심각한 문제를 더 신속하게 해결할 수 있습니다.

• 아키텍처 결함

• 잘못된 설계 결정

• 유효하지 않거나 잘못된 기능

• 보안 취약점

• 확장성 문제

개발 시 충분한 테스트 공간을 확보하면 소프트웨어 안정성이 향상되고 오류가 더 적은 고품질 애플리케이션을 제공할 수 있습니다. 고객 기대치를 충족하거나 뛰어넘는 시스템은 매출 증대, 시장 점유율 공유하기, 사용자 경험 개선으로 이어질 수 있습니다.

소프트웨어 테스트는 주로 두 가지 범주로 나뉩니다.

• 수동 테스트

• 테스트 자동화

수동 테스트는 테스터가 자동화 도구의 도움 없이 테스트 사례를 수동으로 실행하는 프로세스입니다. 테스터는 버튼 클릭, 텍스트 입력, 아웃풋 검증 등의 작업을 수행하여 최종 사용자가 소프트웨어와 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션합니다.

수동 테스트는 일반적으로 탐색 테스트, 사용성 테스트, 그리고 애플리케이션이 충분히 작아서 자동화가 필요하지 않은 경우에 사용됩니다.

자동화된 테스트는 스크립트와 도구를 사용하여 소프트웨어에서 테스트를 자동으로 실행합니다. 이 기초적인 접근 방식은 반복적인 테스트 작업과 동일한 테스트를 여러 번 실행해야 하는 대규모 시스템에 유용합니다.

자동화된 테스트를 이용하면 소프트웨어를 보다 빠르고 일관되게 테스트할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 인적 오류가 줄어들고 테스트 효율성이 개선됩니다.

일반적으로 소프트웨어 테스트는 소프트웨어 개발 라이프사이클 내의 네 가지 수준 또는 단계에서 발생하며 각 단계는 애플리케이션의 특정 부분에 중점을 둡니다.

• 단위 테스트

• Integration Testing

• 시스템 테스트

• 승인 테스트

앞서 언급한 테스트 수준에 해당하는 다양한 소프트웨어 테스트 종류가 있으며, 보통 크게 두 가지 유형으로 구분됩니다.

• Functional Testing은 애플리케이션이 지정된 요구 사항에 따라 작동하는지 검증합니다.

• 비기능 테스트는 부하, 스트레스 또는 다양한 환경과 같은 다양한 조건에서 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 평가합니다.

다음 목록은 각 범주 내의 일반적인 테스트 유형을 간략하게 설명합니다.

• 화이트박스 테스트: 화이트박스 테스트에는 테스트 중인 소프트웨어의 내부 구조, 논리 및 기능에 대한 지식을 기반으로 하는 테스트가 포함됩니다.

• 블랙박스 테스트: 블랙박스 테스트에서 테스터는 소프트웨어 시스템의 내부 작동에 대한 정보를 가지고 있지 않습니다.

•  임시 테스트: 임시 테스트에서는 테스터가 미리 정의된 테스트나 문서를 따르지 않고 애플리케이션을 분석하거나 버그를 찾으려고 합니다.  

• API 테스트: API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 테스트는 소프트웨어 구성 요소 간의 인터페이스가 정확하고 안정적으로 작동하는지 확인합니다. API 테스트는 API 라이프사이클을 지원하는 소프트웨어와 프로세스인 API Management의 필수적인 부분입니다.

• 탐색적 테스트: 탐색적 테스트는 소프트웨어 테스터가 소프트웨어 오류로 이어질 수 있는 예측하기 어려운 시나리오와 상황을 발견하는 데 도움이 됩니다.

• 회귀 테스트: 회귀 테스트는 새로운 기능이 기존 기능을 손상시키거나 저하시키는지 확인합니다. 최근 변경 사항으로 인해 새로운 결함이 발생하지 않도록 보장할 수 있습니다.

• 온전성 테스트: 온전성 테스트는 특정 기능이 예상대로 작동하는지 를 평가합니다. 테스터는 전체 회귀 테스트를 수행할 시간이 없는 경우 이를 사용하여 메뉴, 기능 및 명령을 표면적인 수준으로 검증할 수 있습니다.

• 스모크 테스트: 스모크 테스트는 애플리케이션의 기본 기능이 올바르게 작동하는지 확인하는 예비 소프트웨어 테스트 프로세스입니다. 이는 추가 테스트를 위해 빌드가 충분히 안정적인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

• 사용자 수락 테스트(UAT): 사용자 승인 테스트(UAT)는 최종 사용자가 시스템이 자신의 요구 사항을 충족하고 실제 시나리오에서 작동하는지 확인하기 위해 수행하는 특정 유형의 승인 테스트입니다.

• 복구 테스트: 복구 테스트는 소프트웨어가 장애에 어떻게 대응하고 복구하는지 검증하여 데이터와 프로세스가 올바르게 복구되었는지 확인합니다.

• 성능 테스트: 성능 테스트는 소프트웨어가 다양한 워크로드에서 실행되는 방식을 나타냅니다.

• 부하 테스트: 성능 테스트의 일종인 부하 테스트는 실제 로드 밸런싱 조건에서 성능을 평가합니다.

• 스트레스 테스트: 스트레스 테스트는 시스템이 고장 나기 전에 견딜 수 있는 부하량을 검사합니다.

• 보안 테스트: 보안 테스트는 소프트웨어가 해커나 기타 악의적인 유형의 취약점에 노출되어 있는지 여부를 검증합니다.

• 사용성 테스트: 사용성 테스트는 고객이 시스템의 사용자 인터페이스를 얼마나 잘 사용하여 효율적이고 직관적으로 작업을 완료할 수 있는지 검증합니다.

• 호환성 테스트: 호환성 테스트는 소프트웨어 애플리케이션이 다양한 장치, 운영 체제, 브라우저 및 네트워크 환경에서 예상대로 작동하는지 확인합니다.

효과적인 소프트웨어 테스트는 라이프사이클 전반에 걸쳐 소프트웨어를 검증하는 데 필요한 범위, 접근 방식 및 리소스를 간략하게 설명하는 견고한 테스트 계획에서 시작됩니다.

복잡한 환경에서 확장 및 적응하기 위해 테스트 팀은 자동화를 지원하고 CI/CD 파이프라인과 통합되며 플랫폼 및 환경 전반에서 지속적인 검증을 가능하게 하는 강력한 테스트 프레임워크를 사용합니다. 이러한 프레임워크는 테스트 설계, 테스트 실행 및 결과 분석을 포함한 테스트의 모든 단계를 지원하여 팀이 문제를 조기에 감지하고 위험을 줄이며 릴리스 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다. 코드 후기도 품질 보증에 중요한 역할을 하며, 이를 통해 팀은 테스트가 시작되기 전에 결함을 조기에 발견하고 코딩 표준을 시행할 수 있습니다.

테스트는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 소규모 시스템에서는 수동 테스트 또는 임시 테스트로 충분할 수 있습니다. 그러나 대규모 시스템의 경우 작업을 자동화하기 위해 도구를 사용하는 경우가 많습니다. 자동화된 테스트를 통해 팀은 다양한 시나리오를 구현하고, 차별화 요소(예: 구성 요소를 클라우드 환경으로 이동)를 테스트하고, 효과적인 요소와 그렇지 않은 요소에 대한 피드백을 신속하게 얻을 수 있습니다.

견고한 테스트 접근 방식에는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 사용자 인터페이스 및 시스템 수준이 포함됩니다. 자동화되고 조기에 실행되는 테스트는 많을수록 좋습니다. 자체적으로 테스트 자동화 도구를 구축하는 팀도 있습니다. 그러나 공급업체 솔루션은 다음과 같은 주요 테스트 관리 작업을 간소화할 수 있는 기능을 제공합니다.

• 지속적인 테스트: 지속적인 테스트에서 프로젝트 팀은 각 빌드가 제공되면 테스트합니다. 이러한 유형의 소프트웨어 테스트는 배포 프로세스와 통합된 테스트 자동화에 의존하며, 종종 지속적인 배포의 일부로 이루어집니다. 이를 통해 개발 프로세스 초기에 실제 테스트 환경에서 소프트웨어를 검증할 수 있으므로 설계를 개선하고 위험을 줄일 수 있습니다.

• 구성 관리: 조직은 테스트 자산을 중앙에서 유지 관리하고 어떤 소프트웨어 빌드를 테스트하고 있는지 추적합니다. 팀은 코드, 요구 사항, 디자인 문서, 모델, 테스트 스크립트 및 테스트 결과와 같은 자산에 액세스할 수 있습니다. 강력한 시스템에는 관리 상의 번거로움을 최소화하면서 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 사용자 인증 및 감사 추적이 포함되어 있습니다. 

• 서비스 가상화: 코드 개발 초기에는 테스트 환경을 사용하지 못할 수도 있습니다. 서비스 가상화는 누락되었거나 아직 완료되지 않은 서비스 및 시스템을 시뮬레이션하여 팀이 종속성을 줄이고 더 빨리 테스트할 수 있도록 지원합니다. 원래 환경을 수정할 필요 없이 구성을 재사용, 배포 및 변경하여 다양한 시나리오를 테스트할 수 있습니다.

• 결함 또는 버그 추적: 결함 모니터링 및 버그 추적은 소프트웨어 품질을 측정하고 개선할 수 있게 해주기 때문에 테스트 팀과 개발 팀 모두에게 매우 중요합니다. 팀은 자동화된 도구를 사용해 결함을 추적하고, 범위와 영향을 측정하며, 관련 문제를 발견할 수 있습니다.

• 지표 및 보고: 보고 및 분석을 통해 팀원들은 상태, 목표, 테스트 결과를 공유할 수 있습니다. 고급 테스트 툴은 프로젝트 지표를 통합하고 대시보드에 결과를 표시합니다. 팀은 프로젝트의 전반적인 상태를 빠르게 확인하고 테스트, 개발 및 기타 프로젝트 요소 간의 관계를 모니터링할 수 있습니다.

소프트웨어 개발 속도가 빨라지고 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 소프트웨어 테스트도 함께 발전하고 있습니다. 테스트의 미래를 형성하는 몇 가지 주요 동향은 다음과 같습니다.

로우코드 및 노코드 플랫폼이 계속 인기를 얻으면서 기술 지식이 없는 사용자를 위한 새로운 소프트웨어 테스트 도구가 등장하고 있습니다. 이러한 도구는 테스트 프로세스를 간소화하여, 비즈니스 사용자가 구축한 애플리케이션에 대한 테스트를 쉽게 만들고 실행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능 덕분에 전문적인 기술 지식 없이도 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT) 디바이스의 급속한 확장은 실제 환경에서 연결성, 보안 및 성능을 테스트하는 데 있어 고유한 과제를 제기합니다. 엣지 컴퓨팅에 의존하는 디바이스가 늘어남에 따라 테스트 도구는 여러 네트워크 조건에서 소프트웨어가 안정적으로 작동할 수 있도록 다양한 환경을 시뮬레이션해야 합니다.

5G 출시 이후 자율 주행 차량 및 원격 의료와 같이 초저지연이 필요한 애플리케이션은 전문적인 테스트가 필요합니다. 고속, 저지연 조건에서 성능을 검증하는 것은 모바일 및 엣지 기반 앱에 매우 중요해졌습니다.

AI로 구동되는 자가 치료 시스템은 사소한 문제를 감지하고 자동으로 수정하여 가동 중지 시간을 줄입니다. 머신 러닝(ML)을 기반으로 하는 예측 테스트를 통해 팀은 잠재적 장애를 예측하며 운영에 지장을 주기 전에 이를 해결할 수 있으므로 소프트웨어의 복원력과 안정성이 향상됩니다.

생성형 AI는 소프트웨어 테스팅에 있어서 강력한 툴로 부상했습니다. 생성형 AI 모델은 고급 머신 러닝 기술을 사용하여 소프트웨어 동작을 기반으로 동적 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 인간 테스터가 간과할 수 있는 새로운 시나리오를 자동으로 생성하여 궁극적으로 테스트 커버리지와 소프트웨어 안정성을 개선합니다.