Specialized-Testing

회귀 테스트 (Regression Test) 회귀 테스트는 소프트웨어의 변경이나 수정 후에 기존 기능이 여전히 올바르게 작동하는지 확인하는 테스트이다. 온라인 쇼핑몰의 회귀 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 import unittest from shopping_mall import ShoppingCart, Product, User class ShoppingMallRegressionTest(unittest.TestCase): def setUp(self): """테스트 준비: 필요한 객체들을 초기화합니다.""" self.cart = ShoppingCart() self.user = User("test_user") self.product = Product("노트북", 1000000) def test_existing_cart_functionality(self): """장바구니 기능 회귀 테스트 장바구니 할인 기능이 추가된 후에도 기존 장바구니 기능들이 정상적으로 작동하는지 확인합니다. """ # 상품 추가 테스트 self.cart.add_item(self.product) self.assertEqual(len(self.cart.items), 1) # 상품 제거 테스트 self.cart.remove_item(self.product) self.assertEqual(len(self.cart.items), 0) # 금액 계산 테스트 self.cart.add_item(self.product, quantity=2) self.assertEqual(self.cart.total_price, 2000000) def test_new_discount_feature(self): """새로운 할인 기능 테스트 새로 추가된 할인 기능이 기존 가격 계산 로직을 망가뜨리지 않는지 확인합니다. """ # 기본 가격 계산 self.cart.add_item(self.product) base_price = self.cart.total_price # 할인 적용 self.cart.apply_discount(10) # 10% 할인 # 할인된 가격 확인 expected_price = base_price * 0.9 self.assertEqual(self.cart.total_price, expected_price) # 할인 제거 후 원래 가격으로 복원되는지 확인 self.cart.remove_discount() self.assertEqual(self.cart.total_price, base_price) 특징과 목적 회귀 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

사용성 테스트 (Usability Test) 사용성 테스트는 제품이나 서비스를 실제 사용자가 사용해보면서 그 과정을 관찰하고 분석하는 테스트 방법이다. 이는 사용자가 제품을 얼마나 쉽고 효율적으로 사용할 수 있는지를 평가한다. 모바일 앱의 사용성 테스트 시나리오: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 def run_shopping_app_test(): """쇼핑앱 사용성 테스트 시나리오""" test = UsabilityTest() # 테스트 작업 정의 test.add_task( "상품검색", "원하는 상품을 검색하고 찾기", "3번 이내의 클릭으로 원하는 상품 도달" ) test.add_task( "장바구니추가", "상품을 장바구니에 추가하기", "오류 없이 상품을 장바구니에 추가" ) test.add_task( "결제진행", "장바구니에서 결제 완료까지", "5분 이내 결제 완료" ) # 테스트 참가자의 수행 결과 기록 test.record_task_result("user1", "상품검색", { "time": 45, # 초 단위 "errors": 1, "satisfaction": 4 # 5점 만점 }) # 결과 분석 test.analyze_results() 특징과 목적 사용성 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

부하 테스트(Load Testing) 부하 테스트는 소프트웨어 시스템이 예상되는 사용자 부하 하에서 어떻게 동작하는지 확인하는 성능 테스트의 한 유형이다. 이는 실제 사용 환경과 유사한 조건에서 시스템의 성능을 평가한다. 특징과 목적 시스템의 최대 운영 용량 파악 성능 병목 현상 식별 확장성 및 안정성 검증 사용자 경험 개선 테스트 범위 부하 테스트는 다음과 같은 범위를 포함한다: 웹 애플리케이션 데이터베이스 시스템 네트워크 인프라 서버 리소스 (CPU, 메모리, 디스크 I/O) 수행 시점 부하 테스트는 주로 다음 시점에 수행된다: ...

스트레스 테스트 (Stress Testing) 스트레스 테스트는 소프트웨어 시스템을 극한의 조건에서 테스트하여 그 한계를 파악하는 성능 테스트의 한 유형이다. 이는 시스템이 정상적인 운영 범위를 넘어선 상황에서 어떻게 동작하는지를 평가한다. 웹 애플리케이션의 스트레스 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 import time from locust import HttpUser, task, between class StressTestUser(HttpUser): wait_time = between(0.1, 0.5) # 매우 짧은 대기 시간 @task def stress_test_scenario(self): """극한 상황 시뮬레이션""" # 대용량 데이터 요청 with self.client.get("/api/products", params={"page_size": 1000}, catch_response=True) as response: # 응답 검증 if response.elapsed.total_seconds() > 5.0: response.failure("응답 시간 초과") elif response.status_code != 200: response.failure(f"에러 발생: {response.status_code}") # 시스템 복구 능력 테스트 time.sleep(0.1) # 잠시 대기 # 후속 요청으로 시스템 회복 확인 recovery_response = self.client.get("/api/health") assert recovery_response.status_code == 200 특징과 목적 스트레스 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

보안 테스트 (Security Test) 보안 테스트(Security Testing)는 소프트웨어가 사이버 공격에 얼마나 잘 견디는지를 평가하고, 보안 취약점을 찾아내기 위해 수행되는 테스트이다. 이 테스트는 시스템이 기밀성, 무결성, 가용성, 인증, 부인 방지 등의 보안 요구사항을 충족하는지를 검증한다. 웹 애플리케이션의 보안 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 import requests import hashlib from security_scanner import SecurityScanner class WebSecurityTest: def __init__(self, target_url): self.target_url = target_url self.scanner = SecurityScanner() def test_sql_injection_vulnerability(self): """SQL 인젝션 취약점 테스트""" # 의심스러운 입력값 테스트 test_inputs = [ "' OR '1'='1", "'; DROP TABLE users--", "' UNION SELECT * FROM passwords--" ] for test_input in test_inputs: response = requests.get( f"{self.target_url}/search?q={test_input}" ) # SQL 에러 메시지나 비정상적인 데이터 반환 확인 if self.scanner.detect_sql_error(response.text): print(f"SQL 인젝션 취약점 발견: {test_input}") def test_xss_vulnerability(self): """크로스 사이트 스크립팅(XSS) 취약점 테스트""" test_scripts = [ "<script>alert('xss')</script>", "<img src='x' onerror='alert(1)'>", "javascript:alert(document.cookie)" ] for script in test_scripts: response = requests.post( f"{self.target_url}/comment", data={"content": script} ) # 스크립트가 필터링되지 않고 그대로 반영되는지 확인 if script in response.text: print(f"XSS 취약점 발견: {script}") def test_authentication(self): """인증 시스템 보안 테스트""" # 무차별 대입 공격 방지 확인 login_attempts = 0 while login_attempts < 10: response = requests.post( f"{self.target_url}/login", data={ "username": "admin", "password": f"test{login_attempts}" } ) login_attempts += 1 # 계정 잠금 확인 if response.status_code != 403: # 접근 거부되어야 함 print("무차별 대입 공격 방지 기능 미흡") 특징과 목적 특징 사이버 공격 시뮬레이션: 해커의 관점에서 시스템을 테스트하여 취약점을 찾는다. 다양한 보안 요구사항 검증: 기밀성, 무결성, 가용성 등의 보안 특성을 평가한다. 정적 및 동적 분석: 코드 분석과 실행 중의 행동을 모두 포함한다. 목적 취약점 발견: 시스템의 약점을 찾아내고 이를 개선한다. 보안 정책 준수 확인: 기업이나 산업의 보안 기준을 충족하는지 검증한다. 사용자 데이터 보호: 사용자 정보를 안전하게 보호할 수 있는지 확인한다. 테스트 범위 보안 테스트는 다음과 같은 요소를 포함한다: ...

전문화된 테스팅 (Specialized Testing) Specialized Testing은 소프트웨어 테스팅의 한 분야로, 특정 영역이나 기능에 초점을 맞춘 심층적인 테스트 방식이다. 이는 일반적인 테스팅 방법으로는 발견하기 어려운 문제점들을 식별하고 해결하는 데 중점을 둔다. Specialized Testing의 주요 특징 특정 영역 집중: 성능, 보안, 호환성 등 특정 측면에 집중한다. 심층적 분석: 일반 테스트보다 더 깊이 있는 분석을 수행한다. 전문 지식 활용: 해당 분야의 전문가들이 테스트를 수행한다. Specialized Testing의 종류 성능 테스팅: 부하 테스트, 스트레스 테스트, 확장성 테스트 등을 포함한다. 보안 테스팅: 취약점 식별 및 보안 위협에 대한 대응을 테스트한다. 호환성 테스팅: 다양한 환경에서의 소프트웨어 작동을 확인한다. 모바일 앱 테스팅: 모바일 기기 특성을 고려한 테스트를 수행한다. AI/ML 테스팅: 인공지능과 머신러닝 알고리즘의 정확성을 검증한다. IoT 테스팅: 사물인터넷 기기와의 연동을 테스트한다. Specialized Testing의 중요성 품질 향상: 특정 영역에 대한 깊이 있는 테스트로 소프트웨어 품질을 크게 개선한다. 위험 감소: 초기에 문제를 발견하여 출시 후 발생할 수 있는 문제를 예방한다. 사용자 만족도 증가: 특정 기능의 완성도를 높여 사용자 경험을 개선한다. Specialized Testing을 효과적으로 수행하기 위한 주요 고려사항들 테스트 환경 구성 실제 환경과 유사한 테스트 환경을 구성하여 정확한 결과를 얻을 수 있도록 한다. 테스트 데이터 준비 다양한 시나리오를 커버할 수 있는 테스트 데이터를 준비한다. 모니터링 및 측정 테스트 중 시스템의 다양한 지표를 지속적으로 모니터링하고 측정한다. 결과 분석 및 개선 테스트 결과를 철저히 분석하고, 발견된 문제점에 대한 개선 방안을 도출한다. 전문화된 테스팅 (Specialized Testing)의 유형 테스트 유형 목적 수행 시점 핵심 지표 주요 도구 테스트 범위 검증 대상 자동화 수준 성능 테스팅 성능 병목 현상 식별 및 성능 요구사항 충족 확인 주요 릴리스 전 응답 시간, 처리량, 오류율 JMeter, LoadRunner 다양한 조건에서 애플리케이션의 속도, 응답성, 안정성 테스트 기능성, 성능, 확장성 도구에 따라 완전 또는 부분 자동화 가능 보안 테스팅 소프트웨어 애플리케이션의 취약점 및 보안 약점 발견 개발 중 및 소프트웨어 수명 주기 전반 취약점 수, 심각도, 오탐지율, 해결 시간 SAST, DAST, 침투 테스팅 도구 애플리케이션, 네트워크, 시스템의 취약점 평가 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성 도구에 따라 완전 또는 부분 자동화 가능 호환성 테스팅 다양한 플랫폼에서 소프트웨어 정상 작동 확인 및 사용자 만족도 향상 애플리케이션이 안정화된 소프트웨어 테스팅 단계 다양한 기기에서의 성능 안정성, 기능성, 응답성 BrowserStack, LambdaTest 다양한 운영 체제, 브라우저, 하드웨어 구성, 네트워크 조건에서 테스트 다양한 환경에서의 기능성, 성능, 사용자 경험 요구사항에 따라 수동 및 자동화 가능 사용성 테스팅 사용성 문제 식별 및 제품의 효과성, 효율성, 만족도 평가 제품 수명 주기의 다양한 단계(초기 개발 및 출시 전 포함) 성공률, 작업 소요 시간, 오류율, 사용자 만족도 Maze, UserTesting UI 및 전반적인 사용자 경험 평가 기능성 및 사용자 만족도 상황에 따라 완전 자동화 또는 수동 가능 회귀 테스팅 의도치 않은 결함 탐지, 안정성 보장, 위험 감소, 지속적 테스팅 촉진 소프트웨어 개발 수명 주기 전반(특히 코드 변경 또는 버그 수정 후) 테스트 실행 시간, 테스트 커버리지, 결함 탐지율 Selenium, Katalon, Tricentis Testim 기존 기능 검증 및 새로운 기능 테스트 핵심 기능이 예상대로 작동하는지 확인 완전 자동화, 부분 자동화 또는 수동 가능 참고 및 출처

호환성 테스트 (Compatibility Test) 호환성 테스트는 소프트웨어가 다양한 하드웨어, 운영체제, 네트워크 환경 등에서 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 수행되는 테스트이다. 특징과 목적 호환성 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: 철저함: 다양한 환경에서 발생할 수 있는 문제를 찾아낸다. 확장성: 발견된 문제를 쉽게 재현하고 해결할 수 있어야 한다. 사용자 경험 보장: 모든 사용자가 비슷한 경험을 할 수 있도록 한다. 테스트 범위 호환성 테스트는 다음과 같은 범위를 포함한다: 하드웨어 호환성 소프트웨어 호환성 (운영체제, 브라우저 등) 네트워크 호환성 데이터베이스 호환성 수행 시점 호환성 테스트는 일반적으로 소프트웨어 개발의 후반부, 특히 알파 테스트와 베타 테스트 단계에서 수행된다. ...

용량 테스트 (Volume Test) 용량 테스트는 소프트웨어 시스템이 대량의 데이터를 처리할 때 어떻게 동작하는지 확인하는 성능 테스트의 한 유형이다. 이는 시스템이 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는지 검증하는 과정이다. 데이터베이스 시스템의 용량 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 import time from database import DatabaseConnection from data_generator import DataGenerator class VolumeTest: def __init__(self): self.db = DatabaseConnection() self.data_generator = DataGenerator() self.metrics = [] def test_large_data_handling(self): """대용량 데이터 처리 테스트""" print("대용량 데이터 처리 테스트 시작…") # 테스트 데이터 생성 test_data = self.data_generator.generate_large_dataset( records=1000000, # 백만 건의 레코드 size_per_record="2KB" # 레코드당 2KB ) start_time = time.time() try: # 데이터 삽입 테스트 print("데이터 삽입 테스트 중…") self.test_bulk_insert(test_data) # 데이터 조회 테스트 print("데이터 조회 테스트 중…") self.test_data_retrieval() # 데이터 집계 테스트 print("데이터 집계 테스트 중…") self.test_data_aggregation() finally: execution_time = time.time() - start_time print(f"전체 테스트 소요 시간: {execution_time:f}초") def test_bulk_insert(self, data): """대량 데이터 삽입 성능 테스트""" batch_size = 10000 # 배치 크기 for i in range(0, len(data), batch_size): batch = data[i:i + batch_size] # 삽입 시간 측정 start_time = time.time() self.db.bulk_insert(batch) insert_time = time.time() - start_time # 성능 메트릭 기록 self.metrics.append({ 'operation': 'bulk_insert', 'batch_size': len(batch), 'execution_time': insert_time, 'records_per_second': len(batch) / insert_time }) 특징과 목적 용량 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

확장성 테스트 (Scalability Test) 확장성 테스트는 소프트웨어 시스템이 증가하는 부하나 규모에 얼마나 잘 대응할 수 있는지를 평가하는 성능 테스트의 한 유형이다. 이는 시스템의 확장 능력을 측정하고 검증하는 과정이다. 웹 서비스의 확장성 테스트 예시 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from monitoring import SystemMonitor class ScalabilityTest: def __init__(self): self.monitor = SystemMonitor() self.results = [] def test_vertical_scaling(self): """수직적 확장성 테스트 (단일 서버의 자원 증가에 따른 성능 변화 측정)""" # 서버 자원을 단계적으로 증가시키며 테스트 resource_configs = [ {"cpu_cores": 2, "memory": "2GB"}, {"cpu_cores": 4, "memory": "4GB"}, {"cpu_cores": 8, "memory": "8GB"} ] for config in resource_configs: # 서버 리소스 조정 self.adjust_server_resources(config) # 성능 측정 metrics = self.measure_performance() # 결과 기록 self.results.append({ "config": config, "metrics": metrics }) # 선형적 확장성 검증 self.verify_linear_scaling(config, metrics) def test_horizontal_scaling(self): """수평적 확장성 테스트 (서버 수 증가에 따른 성능 변화 측정)""" # 서버 인스턴스 수를 단계적으로 증가 for server_count in range(1, 6): # 서버 추가 self.add_server_instances(server_count) # 부하 테스트 실행 with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor: # 동시 요청 시뮬레이션 futures = [ executor.submit(self.simulate_request) for _ in range(1000) ] # 결과 수집 responses = [f.result() for f in futures] # 성능 메트릭 분석 self.analyze_scaling_metrics(server_count, responses) 특징과 목적 확장성 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

스모크 테스트 (Smoke Test) 스모크 테스트는 소프트웨어의 가장 중요한 기능이 제대로 작동하는지 빠르게 확인하는 예비 테스트이다. 간단한 웹 애플리케이션의 스모크 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 import requests import logging class WebAppSmokeTest: def __init__(self, base_url): self.base_url = base_url self.logger = logging.getLogger(__name__) def run_smoke_test(self): """기본 기능 스모크 테스트 실행""" test_results = { "homepage_access": self.test_homepage(), "login_page": self.test_login_page(), "basic_search": self.test_search_functionality(), "server_health": self.test_server_status() } # 테스트 결과 분석 failed_tests = [test for test, result in test_results.items() if result == False] if failed_tests: self.logger.error(f"스모크 테스트 실패: {failed_tests}") return False self.logger.info("모든 스모크 테스트 통과") return True def test_homepage(self): """홈페이지 접속 테스트""" try: response = requests.get(f"{self.base_url}/") return response.status_code == 200 except Exception as e: self.logger.error(f"홈페이지 접속 실패: {str(e)}") return False def test_login_page(self): """로그인 페이지 접속 테스트""" try: response = requests.get(f"{self.base_url}/login") return "로그인" in response.text except Exception as e: self.logger.error(f"로그인 페이지 접속 실패: {str(e)}") return False 특징과 목적 스모크 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...