클라우드 기반 소프트웨어 테스트 플랫폼인 LambdaTest가 기존 시장에서의 입지 확대와 AI 역량 강화를 목표로 시리즈 D 투자를 통해 3,800만 달러를 유치했습니다.
이번 시리즈 D 투자는 Avataar Ventures가 주도했으며, Qualcomm Ventures의 참여가 있었습니다. 이를 통해 LambdaTest의 누적 총 유치 자금은 1억 800만 달러에 달하게 되었습니다.
LambdaTest는 기업들이 5,000개 이상의 브라우저 및 운영체제 조합에서 애플리케이션을 테스트할 수 있는 인프라를 제공합니다. 기업들은 값비싼 테스트 스위트를 구축하고 유지 관리할 필요 없이, LambdaTest의 클라우드 플랫폼을 이용하여 다양한 환경에서 소프트웨어가 의도대로 구동되는지 확인할 수 있습니다. 또한, LambdaTest는 수천 대의 장비를 갖춘 전용 테스트 랩을 유지하고 있습니다.
이러한 자금 유치는 소프트웨어 테스트 분야가 AI 생성 코드 등장으로 인한 증가하는 도전 과제에 직면하는 시점에서 이루어졌습니다. LambdaTest가 1,600개 이상의 기업 팀을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 전체 테스트 작업 시간 중 실제 테스트 작성 및 계획에 투입되는 시간은 23%에 불과하며, 나머지 상당한 시간은 테스트 오류 수정, 트리아징 및 디버깅, 테스트 환경 설정과 같은 유지 관리 및 운영 작업에 소모되고 있습니다.
이 스타트업은 최근 'AI 네이티브 QA 에이전트-서비스형(AI Native QA Agent-as-a-Service)'으로 설명하는 KaneAI 플랫폼을 출시하며, 이러한 지루한 테스트 작업을 자동화하는 것을 목표로 합니다. LambdaTest는 이 시스템이 테스트 스크립트 생성에 필요한 수동 노력을 40%에서 70%까지 줄일 수 있다고 주장합니다.
LambdaTest의 CEO 겸 공동 창립자인 Asad Khan은 "KaneAI는 단순한 도구를 넘어 QA에 대한 변혁적 접근 방식입니다. 팀이 더 적은 수동 노력으로 더 스마트하고 빠르게 테스트할 수 있도록 힘을 실어줍니다"라고 말했습니다. 이어 그는 "LambdaTest의 클라우드 기반 플랫폼에 구축된 기반 시설은 이 솔루션을 대규모로 제공하는 데 있어 저희에게 큰 강점이 됩니다"라고 덧붙였습니다.
또한, 회사는 HyperExecute 플랫폼이 기존 클라우드 그리드보다 최대 70% 빠르게 테스트를 실행할 수 있게 하며, 테스트 해상도는 2.5배, 오류 감지 속도는 60% 더 빠르다고 주장합니다.
이 스타트업은 불안정 테스트(flaky test) 식별과 같은 기능도 개발했는데, 이는 PWC에 따르면 오류 보고 및 분석에 소요되는 시간을 40% 절감하는 데 기여한 것으로 알려졌습니다. LambdaTest에 따르면, 테스트 인텔리전스 시스템은 자동 오류 분류와 스마트 분석을 제공하며, 실패한 테스트의 자동 재시도와 더 빠른 피드백을 위한 테스트 순서 재배열 기능까지 갖추고 있습니다.
Qualcomm의 선임 부사장 겸 Qualcomm Ventures 글로벌 책임자인 Quinn Li는 "클라우드와 기기 환경에서 AI 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 릴리스 주기를 가속화하고 CI/CD 파이프라인 효율성을 개선하기 위해서는 AI 기반 자동화를 통한 지속적인 테스트가 필수적입니다"라고 말했습니다. 그는 "LambdaTest의 종합적인 제품군이 AI 기반의 자율 테스트 시스템을 통해 소프트웨어 품질 보증을 혁신하고 있다"고 평가했습니다.
한편, LambdaCorp의 관계자는 경쟁 환경의 심화로 인해 기술적 우위를 확보하는 것이 중요하다고 강조했습니다.
요약하자면, 이 회사는 자동화와 지능화를 결합하여 테스트 효율성을 극대화하는 데 집중하고 있습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/12/10/software-testing-platform-lambdatest-secures-38-million-in-ai-push