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연재 중 QA 혁신의 로드맵 02화

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by 제임스 Nov 17. 2024

최신 QA 트렌드와 기술

"2024년 트랜드와 2025년 트랜드"

소프트웨어 품질 보증(QA)은 기술 발전과 시장 요구사항의 변화에 따라 지속적으로 진화하고 있습니다. 2024년 QA 업계에서는 AI/ML 기반 테스트 도구, DevOps와 QA의 통합(QAOps), No-code/Low-code 도구의 부상이 주요 트렌드로 자리 잡았습니다. 이 트렌드들은 QA 엔지니어와 조직에 새로운 도전과 기회를 동시에 제공하며, QA 프로세스와 방법론의 패러다임 전환을 요구하고 있습니다.

2025년을 맞이하며, QA 엔지니어와 조직이 이 변화에 적응하고 미래를 준비하기 위해 어떤 트렌드와 기술에 주목해야 하는지 살펴보겠습니다.

1. 2024년 트렌드 요약: QA의 진화

2024년은 소프트웨어 QA 프로세스가 혁신적으로 변화한 해로 기록될 것입니다. AI/ML 기술의 활용, No-code/Low-code 도구의 확산, 그리고 DevOps와의 통합(QAOps)은 QA 작업의 효율성과 자동화를 극대화하며 QA의 역할을 더욱 확대했습니다. 이 트렌드들은 QA 엔지니어와 조직에게 새로운 기회와 도전 과제를 제시하며, QA 프로세스가 단순한 결함 탐지 단계를 넘어 제품 품질과 비즈니스 성과를 주도할 수 있는 도구로 변모하고 있습니다.

1. AI/ML 기반 테스트의 대두

2024년 QA 분야에서 가장 주목받은 변화 중 하나는 AI와 머신러닝(ML) 기술이 QA 프로세스에 통합되기 시작했다는 점입니다.

AI와 머신러닝(ML) 기술이 QA 프로세스에 도입되면서, 테스트의 자동화와 유지보수가 획기적으로 간소화되었습니다.

• 테스트 케이스 생성 및 유지보수

• AI를 활용해 애플리케이션의 동작을 분석하고, 테스트 케이스를 자동으로 생성하거나 기존 테스트 스크립트를 업데이트

• 도구 사례: Testim, Functionize 등은 UI 변경 사항에 대응해 스크립트를 자동 수정하여 QA 엔지니어의 유지보수 부담을 줄임

• AI 기반 버그 탐지

• 머신러닝 모델을 활용해 코드 패턴과 사용자 데이터를 분석, 결함 가능성이 높은 영역을 자동으로 탐지

• 결과적으로 QA 작업의 효율성이 크게 향상되었습니다.

2. No-code/Low-code 테스트 도구의 확산

No-code/Low-code 도구는 QA의 문턱을 낮추어, 비기술자도 테스트 자동화 프로세스에 참여할 수 있는 환경을 만들어냈습니다.

• QA 엔지니어뿐만 아니라 비기술자도 테스트 자동화에 참여할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.

• 도구 사례: Katalon, Mabl, TestGrid는 코딩 없이도 테스트 시나리오를 설계하고 실행할 수 있는 기능을 제공

• Katalon: 직관적인 UI로 비개발자가 테스트 시나리오를 설계하고 실행 가능

• Mabl: 클라우드 기반 플랫폼으로 QA와 비개발 팀원 간 협업을 증진

• TestGrid: 간단한 설정으로 테스트 환경을 구축하고, 테스트 속도를 향상시킴.

• 생산성 향상: 팀 내 모든 구성원이 QA 프로세스에 기여할 수 있어 테스트 범위와 속도가 확대

3. DevOps와 QA의 통합: QAOps의 부상

QAOps는 DevOps와 QA를 통합하여 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에 QA 프로세스를 완전히 포함시키는 새로운 패러다임입니다.

• QA가 DevOps 프로세스와 통합되면서 QAOps라는 새로운 개념이 떠올랐습니다.

• QAOps란? DevOps의 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 환경에 QA를 완전히 통합해, 개발과 배포 주기를 단축하고 품질을 확보하는 방법론

• 도구 사례: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI를 활용해 배포 전 자동화된 테스트를 실행하고 품질 게이트를 통과한 코드만 배포

• Jenkins: CI/CD 파이프라인에서 자동화 테스트와 품질 게이트 설정

• GitLab CI/CD: 소스 코드 변경 사항이 빌드되기 전에 자동 테스트를 실행

• SonarQube: 코드 품질을 분석하고, 품질 기준 미달 시 빌드를 차단

• 장점: QA와 개발 간의 경계를 허물고, 실시간 품질 확보가 가능

2024년 트렌드의 요약

2024년 QA는 자동화와 협업, 통합이라는 키워드로 요약됩니다.

• AI/ML 기술은 테스트 설계와 유지보수를 혁신하며, QA 엔지니어의 생산성을 극대화했습니다.

• No-code/Low-code 도구는 비기술자의 참여를 유도하며, 팀의 협업과 테스트 범위를 확대했습니다.

• QAOps는 QA를 DevOps와 완전히 통합하며, 실시간 품질 관리와 배포 안정성을 강화했습니다.

2024년의 트렌드는 QA의 역할을 단순한 결함 탐지에서 제품 성공의 중심축으로 변화시키는 기반을 마련했습니다.

QA 엔지니어와 조직은 이 트렌드의 성과를 기반으로 2025년을 준비해야 합니다.

2. 2025년 QA 트렌드 예측: 무엇을 준비해야 할까?

2025년은 QA의 역할과 기술이 더욱 확장되고 심화되는 해가 될 것입니다. 기술 발전과 시장의 변화 속도에 발맞추기 위해 QA 엔지니어는 AI와 데이터 분석, 플랫폼화된 QA 도구, DevOps와의 완전한 통합 등 새로운 패러다임에 적응해야 합니다. 아래는 주목해야 할 주요 트렌드와 그에 따른 구체적 예측입니다.

1. AI와 머신러닝의 심화 활용

2025년에는 AI가 QA 프로세스의 더 깊은 영역까지 통합될 것입니다. 기존의 테스트 케이스 생성과 유지보수 단계를 넘어, 테스트 최적화 및 예측 기반 QA로 진화할 것입니다.

• AI 기반 자동화 테스트의 고도화

• AI가 단순히 테스트 케이스를 생성하는 데 그치지 않고, 테스트 결과를 학습하여 최적화된 테스트 경로를 제안

• 예) Google Cloud AI는 애플리케이션 로그 데이터를 학습해 결함 발생 가능성이 높은 기능을 자동으로 탐지

• 예측 기반 QA

• 머신러닝 모델이 과거 테스트 데이터를 학습해, 결함 가능성이 높은 영역을 우선순위로 설정

• 예) TensorFlow를 활용해 이전 테스트 기록을 학습하고, 다음 테스트에서 가장 중요한 경로를 추천

2. No-code/Low-code 도구의 진화와 개인화

No-code/Low-code 도구는 더 많은 맞춤형 기능과 협업 도구를 제공하며, QA 엔지니어뿐 아니라 PM, 디자이너 등 비기술자도 쉽게 접근할 수 있는 플랫폼으로 발전할 것입니다.

• 맞춤형 QA 도구

• 조직의 요구사항에 맞는 커스터마이징 가능한 No-code/Low-code 플랫폼이 확산

• QA 엔지니어는 도구 활용뿐 아니라, 도구를 설정하고 팀의 워크플로우에 맞게 최적화하는 역할을 수행

• 협업 증대

• 개발자, PM, 디자이너 모두가 참여 가능한 플랫폼으로 QA 프로세스가 팀 전체의 책임으로 확대

3. QAOps의 표준화와 확장

2025년에는 QAOps가 DevOps 프로세스에 더욱 깊이 통합되며, 자동화된 품질 게이트 설정과 실시간 운영 데이터 모니터링이 표준으로 자리 잡을 것입니다.

• 자동화된 품질 게이트

• CI/CD 파이프라인에서 성능 테스트와 보안 테스트가 자동으로 실행되어, 테스트를 통과하지 못한 코드는 배포가 불가능

• 예) Jenkins와 SonarQube, OWASP ZAP 통합으로 코드 품질과 보안을 동시에 평가

• 실시간 운영 품질 모니터링:

• 배포 후 운영 환경에서 품질 문제를 실시간으로 모니터링해, 빠른 대응 가능

4. Observability의 통합

Observability는 QA와 운영 환경 간의 연계를 강화하며, QA 엔지니어가 실시간 품질 데이터를 활용해 테스트 전략을 개선할 수 있는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

• Observability란?

• 시스템의 내부 상태를 추적하고 문제를 조기에 발견하는 기술

• QA는 이를 통해 운영 환경에서 발생하는 품질 문제를 사전에 예측하고, 이를 테스트 개선에 반영

• 도구 사례: Grafana, New Relic 등을 활용한 실시간 품질 데이터 분석

5. QA 엔지니어 역할의 확장

2025년의 QA 엔지니어는 단순히 테스트를 설계하고 실행하는 역할을 넘어, 품질 데이터 분석가와 비즈니스 가치 창출자로서의 역할을 맡게 될 것입니다.

• 단순한 품질 검증자에서 품질 데이터 분석가로 역할이 확장됩니다.

• QA 엔지니어는 테스트 데이터, 사용자 로그 데이터를 분석해 비즈니스와 제품 개선에 기여해야 합니다.

2025년 QA의 미래를 준비하며

2025년 QA는 AI 기반 테스트, 플랫폼화된 도구, DevOps와의 완전한 통합 등으로 진화하며, 소프트웨어 품질 관리의 새로운 기준을 제시할 것입니다. QA 엔지니어는 데이터 중심의 품질 전략가로서 제품과 비즈니스 성공에 직접적으로 기여할 수 있는 기회를 맞이하고 있습니다.

지금부터 AI 도구 학습, No-code 플랫폼 활용, QAOps 구현, Observability 기술 익히기 등을 통해 변화에 대비하세요. 변화의 선두에서 QA 혁신을 이끄는 엔지니어가 될 준비가 되어 있습니까?

3. 2025년을 대비한 준비 방법

2025년 QA 트렌드에 적응하고 변화의 선두에서 혁신을 이끌기 위해서는, QA 엔지니어와 조직이 새로운 기술과 전략을 실질적으로 준비해야 합니다. AI 도구 학습, No-code 플랫폼 활용, QAOps 구현, Observability 기술 익히기는 그 시작점이 될 것입니다.

그럼, 2025년을 대비한 구체적인 준비 방법을 살펴보겠습니다.

1. AI와 No-code 도구 익히기

AI와 No-code 도구는 2025년 QA 트렌드의 중심입니다. 이를 익히고 실무에 적용하는 것이 변화의 첫 걸음입니다.

• AI 도구 체험 및 실습

• Testim, Functionize, Applitools Eyes와 같은 최신 AI 기반 도구를 직접 사용해 보며 테스트 자동화와 최적화를 실습하세요.

• 실제 적용

• UI 변경 사항을 자동으로 탐지하고 스크립트를 업데이트하는 기능 실험

• 애플리케이션 로그 데이터를 분석해 버그 발생 가능성을 예측하는 시나리오 설계

• No-code 플랫폼 활용법

• Katalon, Mabl, TestGrid 같은 플랫폼을 통해 자동화 테스트 시나리오를 설계하고, 팀 내 비기술자도 쉽게 참여할 수 있는 환경을 조성하세요.

• 효과적인 활용 전략

• 테스트 케이스 작성 워크숍을 팀 전체와 진행해, QA와 비기술자가 협업하는 과정을 익히기

• No-code 도구를 사용해 반복적인 테스트 작업 시간을 절감하고, 더 많은 기능에 대해 테스트를 실행

2. DevOps 및 QAOps 실무 강화

DevOps와 QAOps의 완전한 통합은 QA 엔지니어의 자동화와 통합 역량을 요구합니다. 이는 품질 관리와 배포 속도를 동시에 확보하는 데 필수적입니다.

• CI/CD 파이프라인 구축 경험

• Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI 같은 도구를 활용하여 자동화된 품질 게이트를 설정하고, 배포 전 모든 테스트가 실행되도록 설정하세요.

• 단계적 학습

• 간단한 단위 테스트부터 시작해, 통합 테스트와 회귀 테스트를 CI/CD에 추가

• 품질 게이트를 설정해 코드 커버리지 기준을 정의하고, 이를 준수하지 않는 코드는 배포하지 않도록 구성

• QAOps의 실제 적용 사례 학습

• QAOps와 관련된 지속적 테스트 실행과 피드백 루프를 실습하세요.

• 구체적 실행

• SonarQube와 OWASP ZAP을 CI/CD에 통합해 코드 품질과 보안 취약점을 실시간으로 분석

• 실패한 테스트 케이스 데이터를 분석하고 이를 피드백 루프에 반영해 릴리스 주기 단축

3. Observability 도구 활용 시작

Observability는 운영 환경의 데이터를 기반으로 테스트 설계와 품질 개선을 가능하게 합니다. 운영 데이터를 QA 프로세스에 연결해 실질적인 품질 혁신을 이루어보세요.

• 실시간 운영 데이터 수집 및 분석

• Grafana, New Relic 같은 도구를 사용해 애플리케이션의 성능, 에러 로그, 사용자 데이터를 실시간으로 시각화하고 추적하세요.

• 활용 사례

• 서버 응답 시간을 모니터링해 성능 저하 구간을 파악하고, 이 데이터를 성능 테스트 케이스에 반영

• 사용자 오류 로그를 분석해 가장 빈번한 결함 패턴을 찾아내고, 이를 기준으로 회귀 테스트 설계

• 운영 데이터와 테스트 전략 연계

• 수집된 운영 데이터를 기반으로 테스트 우선순위를 설정하고, 이를 정기적으로 업데이트하세요.

• 예:

• “사용자 로그 데이터를 통해 70%의 사용자 트래픽이 특정 경로에 집중된다는 것을 파악. 이를 중심으로 추가 테스트 설계”

4. 데이터 분석 역량 강화

데이터 분석은 2025년 QA 엔지니어의 핵심 역량으로 자리잡을 것입니다. Python, SQL 등의 기술을 익혀 결함 데이터를 기반으로 테스트 전략을 수립하세요.

• 데이터 분석 기술 습득

• Python을 활용해 테스트 데이터를 정리하고, Pandas와 Matplotlib 같은 라이브러리를 통해 데이터를 시각화하세요.

• SQL을 사용해 결함 데이터를 쿼리하고, 주요 결함 패턴을 식별하세요.

• 데이터 기반 테스트 전략 수립

• 수집된 데이터를 기반으로 결함 발생률이 높은 경로를 식별하고, 이를 테스트 우선순위 설정에 반영하세요.

• 예:

• “가장 빈번하게 발생하는 결함은 로그인 기능과 관련. 이를 집중적으로 회귀 테스트.”

• 시각화를 통한 팀 협업 강화

• 결함 데이터와 테스트 결과를 대시보드로 시각화해 팀원들과 공유하며, QA 프로세스를 정량적으로 평가하세요.

5. 학습과 실험의 문화 정착

변화하는 기술에 대응하기 위해 조직 내에서 지속적인 학습과 실험을 장려하는 문화를 정착시키세요.

• 팀 학습 세션

• 최신 AI 도구, CI/CD 설정, Observability 도구 활용에 대한 내부 학습 세션이나 워크숍을 정기적으로 개최

• 파일럿 프로젝트 진행

• 새로운 도구나 프로세스를 도입할 때 소규모 프로젝트에서 실험적으로 적용 후 확장

• 예: “QAOps를 처음 도입하기 위해, Jenkins와 SonarQube를 활용한 파일럿 테스트를 스프린트 한정으로 실행”

변화의 시대를 준비하는 QA 엔지니어

2025년 QA 트렌드는 AI와 데이터 중심, 통합된 품질 관리라는 새로운 기준을 제시하고 있습니다. QA 엔지니어는 기술적 역량 강화와 데이터 활용 능력을 통해 변화에 적응하고, 조직의 품질 혁신을 이끄는 주도적인 역할을 맡아야 합니다.

지금부터 AI 기반 도구 실습, No-code 플랫폼 활용, QAOps와 Observability 도입, 데이터 분석 역량 강화를 시작하세요. 준비된 QA 엔지니어가 바로 미래의 품질 혁신을 이끌어 나갈 것입니다.

QA 트렌드에 적응하며 성장하기

2025년 QA는 AI와 No-code 도구, DevOps와의 통합(QAOps), Observability 기술의 발전을 중심으로 새로운 국면을 맞이할 것입니다. 이 변화는 단순히 기술적인 발전을 넘어, QA 엔지니어의 역할과 책임을 제품 품질의 전략적 설계자로 확장시킬 것입니다.

QA 엔지니어는 변화하는 기술 트렌드를 수용하고, 이를 기반으로 조직 내 품질 혁신의 주도자가 될 준비를 해야 합니다. 이는 단순히 최신 도구를 배우는 것을 넘어, 데이터 기반의 품질 관리, 효율적인 테스트 설계, 그리고 팀과의 협업을 통한 지속적인 개선을 목표로 해야 합니다.

지금 이 순간부터 AI 기반 테스트 도구, No-code 플랫폼, Observability 도구를 학습하고, DevOps와 QAOps를 깊이 이해하며 실무에 적용해보세요. 새로운 기술과 트렌드에 빠르게 적응하는 능력은 곧 당신의 커리어를 차별화하고, 조직 내에서 중요한 역할을 맡게 해줄 것입니다.

품질 혁신은 곧 비즈니스 혁신입니다. 끊임없는 학습과 실험을 통해, QA 엔지니어로서의 전문성을 강화하고 조직의 품질 목표를 선도하세요. 미래의 QA 트렌드에 대비하는 준비된 엔지니어가 곧 품질 혁신의 중심에서 변화를 이끌어가는 리더가 될 것입니다.

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