사물인터넷 테스트
IoT (internet of things) 는 테스트 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다. Selenium 과 같은 전통적인 자동화 방법은 임베디드 환경에서 쓸모가 없게 되었다. Python 및 C/C++ 기반 테스트 프레임워크를 기반으로 단위 테스트, 통합 테스트 및 시스템 테스트가 점점 더 많아지고 있습니다. 대부분의 테스트 프레임워크는 이러한 포함된 라이브러리에서 파생된 API 를 테스트하며, 그 중 상당 부분은 포함된 코드를 호출하여 단위 테스트를 수행합니다. 이를 위해서는 중요한 소프트웨어 개발 경험이 있는 전문 테스트 엔지니어가 필요하지만, 자동화 테스트 역할에 더 많은 소프트웨어 개발자가 배치될 것으로 보입니다. 파이썬은 ctypes 패키지를 사용하여 c 코드를 직접 호출할 수 있기 때문에 IOT 테스트 프레임워크 개발에 선호되는 언어일 수 있습니다.
또 다른 새로운 추세는 사물인터넷의 DevOps 환경이 표준화되기 시작한다는 것이다. 지금까지 우리가 본 것은 대부분 CI 환경의 일시적인 실현이다. Dell 은 구축 관리, 테스트 관리, 이미지 로드, 다양한 장치에 IOT 이미지 배포, 다양한 IOT 장치에 대한 A/B 테스트 등을 위한 사전 구축 솔루션을 보유하고 있습니다.
연속 테스트
지속적인 테스트는 작년부터 계속되는 또 다른 추세이다. 과거 DevOps 및 CI/CD 프레임워크가 폭발적으로 증가하는 것을 보았습니다. Nevercode 및 Codefresh 와 같은 새로운 프레임워크가 등장함에 따라 이러한 추세는 올해에도 계속될 것입니다.
지속적인 테스트의 또 다른 추세는 각 버전에 대한 인공 지능을 기반으로 한 위험 평가입니다. 이전에는 응용 프로그램에 배포할 수 있는 버전을 결정하기 위해 이 작업을 수동으로 수행했습니다. 인공지능을 기반으로 애플리케이션의 자동 A/B 배포를 수행하는 몇 가지 CI/CD 플랫폼을 구현했습니다.
인공 지능 기반 테스트
인공지능에 기반한 테스트 방법은 유행어일 뿐만 아니라 주류 테스트 실습에 들어갔다. 인공지능과 자동화는 테스트의 두 가지 병렬 측면입니다. 자동화는 기능 테스트에 사용되고 인공지능은 시각화 테스트에 사용됩니다. 시각적 테스트 및 감각 테스트를 포함한 인공 지능 기반 시각화 테스트는 각 빌드 버전의 시각적 변화를 빠르게 탐색하는 데 매우 유용한 게시 검증 방법입니다. Dell 은 Denver 의 여러 고객사에서 Applitools 기반 비주얼 테스트 솔루션을 구현했습니다.