아마존 노바 액트 기반 사용자 경험 테스트 자동화 솔루션

주장사용자 경험 테스트는 플랫폼의 사용성을 개선하는 핵심 요소입니다. 기존 수동 테스트 방식은 확장성이 부족하다는 한계가 있습니다.

주장기존 자동화 도구는 인터페이스 변경 시 스크립트가 손상되는 문제가 발생합니다. 이로 인해 높은 유지보수 비용이 발생합니다.

팩트아마존 노바 액트는 시각적 정보와 행동을 통해 웹 브라우저 인터페이스와 상호작용하는 멀티모달 파운데이션 모델입니다. 이 모델은 웹 페이지 스크린샷을 분석하여 인간처럼 인터페이스를 탐색합니다.

팩트노바 액트는 페이지 레이아웃을 이해하고 시각적 단서를 통해 상호작용 요소를 식별합니다. 인터페이스가 변경되거나 동적 콘텐츠가 포함된 경우에도 유연하게 대응합니다.

주장생성형 인공지능을 활용하면 클라우드 기반의 테스트 플랫폼을 구축하여 대규모 사용자 흐름 테스트를 병렬로 실행할 수 있습니다. 이는 테스트 시나리오 생성부터 실행, 분석까지 자동화하는 통합 솔루션입니다.

팩트솔루션의 문서 처리 계층은 아마존 에스쓰리에 저장된 문서를 아마존 베드록 지식 베이스로 처리합니다. 이후 클로드 4.5 소네트 모델이 사용자 흐름을 상세한 테스트 시나리오로 변환하여 노바 액트가 수행할 경로를 생성합니다.

교차검증기존의 셀레니움이나 플레이라이트 같은 자동화 도구는 하드코딩된 스크립트에 의존하므로 인터페이스 변화 시 테스트가 중단됩니다. 반면 노바 액트는 시각적 추론을 통해 유지보수 오버헤드를 줄입니다.

팩트실행 계층은 아마존 이씨에스와 에이더블유에스 파게이트를 사용하여 서버리스 환경에서 테스트를 병렬로 수행합니다. 실시간 상호작용 로깅으로 행동 데이터를 수집하며 분석 계층에서 이를 바탕으로 사용성 점수를 계산합니다.

주장기업은 자동 생성된 테스트 시나리오와 수동으로 정의한 테스트 케이스를 결합한 하이브리드 방식을 사용하는 것이 효과적입니다. 이를 통해 기존 문서 기반의 기본 커버리지를 확보하고 새로운 기능에 대한 정밀한 제어가 가능합니다.

팩트이 솔루션을 배포하기 위해서는 노드 제이에스 20 버전 이상과 에이더블유에스 클라우드 개발 키트가 필요합니다. 전체 배포 과정은 에이더블유에스 샘플 깃허브 저장소에서 제공하는 스크립트로 자동화합니다.

교차검증다만, 시각적 기반의 테스트는 기존 스크립트 방식보다 초기 모델 설정과 클라우드 자원 구성에 따른 복잡도가 발생할 수 있습니다.

출처아마존 웹 서비스 공식 블로그(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/scaling-ux-testing-with-amazon-nova-act-a-new-approach-to-user-flow-analysis/)를 교차 검증했습니다.