FORTAN의 성공 이후, 각기 새로운 구조와 연산 모델을 갖춘
C, Pascal, ATLAS, PAWS 등의 언어들이 개발되었습니다.
매번 새로운 언어가 개발될 때마다 객체 지향 프로그래밍과 같은
강력한 추상화 기능이 도입되었으며, 이 객체 지향 프로그래밍은
현재 가장 널리 사용되고 있는 프로그래밍 구조 중 하나입니다.
또한 이렇게 새로운 연산 모델은 공통적인 문제를 해결하기 위해
개발되는 경우가 많습니다. 새로운 연산 모델 중 일부는 범용
프로그래밍 작업을 위해 개발되었지만, 특정한 어플리케이션을
위해 개발된 모델들도 있습니다. 예를 들어 LabVIEW는 테스트,
측정, 제어 어플리케이션을 위해 개발되었으며, Python은 신속
한 코드 스크립팅 작업에 활용하도록 개발되었습니다.
이렇게 추상화가 진행되다 보면 특정한 작업에 최적화된 언어
들이 탄생하게 됩니다. 뛰어난 테스트 관리자라면 테스트 관리
소프트웨어를 사용하여 여러 언어의 기능을 활용하고 개발 시간
을 절약할 수 있는 테스트 시스템을 설계해야 합니다.
전통적인 테스트 시스템 개발 방식
소프트웨어는 자동화 테스트 시스템을 구축할 때 일종의 백본
역할을 하므로, 많은 기업들은 개별 구성요소 테스트에서 전체
테스트 관리에 이르기까지 테스트 시스템 설계 전반에 사용할 수
있는 하나의 범용 언어로 표준화하는 것을 선호합니다. 그 결과
개발된 것이 동종 테스트 소프트웨어 방식입니다. 이러한 방식의
주요 장점은 팀의 모든 구성원들이 하나의 표준화된 환경에서
작업할 수 있으므로 팀 전체가 라이브러리와 코드 모듈을 보다
쉽게 공유할 수 있다는 점입니다. 이러한 방식을 사용할 경우
모든 구성원들이 하나의 환경에서 학습하고 작업하므로 교육
과정도 크게 간소화됩니다.
그러나 하나의 언어를 기반으로 한 표준화에는 몇 가지 단점이
있습니다. 하나의 언어를 사용하면, 신규 채용자가 특정한 기술
을 갖추고 있는 인재로 한정되거나 입사 후 새로운 기술을 배워야
합니다. 기술력을 갖춘 인재 양성이라는 이 주제는 NI의 자동화
테스트 전망 2014에서 자세히 살펴본 바 있습니다. 대학을 졸업
하는 학생들은 보통 하나 또는 몇 가지의 특정 언어에 대한 선호
나 사용 경험을 가지고 있습니다. 따라서 이러한 신규 개발자
들이 각자 자신이 선호하는 언어를 구현하면 조직 내에서 많은
혼란이 일어나게 됩니다. 또한 코드 마이그레이션, 코드베이스
재검증, 새로운 언어에 대한 추가적인 교육 등을 위한 비용도
소요됩니다.
따라서 유능한 테스트 관리자라면, 여러 언어를 활용하여 이종
시스템을 구축할 수 있는 새로운 테스트 시스템 개발 방식을
모색해야 합니다. 이러한 방식을 도입하면 각각 장점을 가지고
있는 여러 언어를 활용할 수 있어 보다 강력한 테스트 시스템을
구축하게 됩니다. 예를 들어 R&D 엔지니어들이 개발한 코드에
Python을 활용하여 스크립팅 확인과 검증 테스트를 수행할 수
있습니다. 또한 같은 시스템에 C#을 사용하여 맞춤형 하드웨어
또는 기존 .NET 라이브러리를 위한 객체 지향 인터페이스를
개발하는 동시에 LabVIEW를 사용하여 하드웨어와 통신하거나
데이터를 수집할 수도 있습니다. 거의 모든 언어가 특정한 어플리
케이션이나 작업에 적합하게 설계되어 있으므로 각 언어의 장점
을 활용하면 시간과 비용을 절약하는 결과를 가져옵니다.
이러한 방식은 많은 장점을 가지고 있지만, 테스트 시스템을
개발할 때 여러 가지 다른 언어가 긴밀하게 통합된 하나의 시스
템을 구현해야 한다는 새로운 문제점을 야기하기도 합니다. 이
문제를 해결하기 위해서는 모든 테스트 엔지니어가 자신이 전문
으로 하는 환경뿐만 아니라 해당 환경과 인터페이스하는 다른
환경도 전부 숙지해야 합니다.