AI 기반 테스트 자동화: Keploy로 API 테스트 생산성을 혁신하다

Keploy를 활용한 API 테스트 자동화 혁신

핵심 기술

이 콘텐츠는 AI 기반 테스트 자동화 도구인 Keploy를 사용하여 API 프로젝트의 테스트 작성 및 실행 과정을 혁신적으로 개선한 경험을 공유합니다. 특히, 기존의 수동적이고 시간 소모적인 테스트 방식에서 벗어나, AI가 API 트래픽을 관찰하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 새로운 워크플로우를 제시합니다.

기술적 세부사항

• 기존 테스트 워크플로우의 문제점: 수동 테스트 케이스 작성, 데이터 모킹, 환경 설정, 디버깅 등 수많은 시간과 노력이 소요되었으며, 코드 변경 시 반복적인 작업이 필요했습니다.
• Keploy를 통한 워크플로우 변화: API 엔드포인트 작성 후 몇 번의 수동 API 호출만으로 Keploy가 트래픽을 관찰하여 테스트 케이스를 자동 생성합니다.
• 주요 기능 및 이점:
  • 테스트 커버리지의 급격한 증가 (70% → 95% 이상)
  • 개발자의 핵심 기능 개발 집중 가능
  • 회귀 테스트(regression testing) 조기 발견
  • API에 대한 살아있는 문서(living documentation)로서의 테스트 활용
  • 심리적 부담 완화 및 개발 만족도 향상
• 초기 도입 시 문제점 및 해결 방안:
  • CLI 이슈 (Request Logging 실패): WSL 및 PowerShell에서의 CLI 문제.
  • VS Code Extension 문제: API 호출 기록 및 테스트 보고서 저장 실패.
  • 해결책: 로컬 CLI/확장 프로그램 대신 Keploy 웹 인터페이스(keploy.io) 사용이 훨씬 안정적이고 직관적임을 발견했습니다.
• CI/CD 통합: GitHub Actions에 Keploy를 통합하여 npm start, sleep, KEPLOY_API_KEY 설정, keploy test-suite 실행 등의 스크립트를 통해 자동화했습니다.
• AI 기반 테스트의 장점:
  • 테스트가 개발 과정에 통합되어 선제적으로 수행됨.
  • API 변경에 따라 테스트가 자동으로 적응.
  • 테스트 양보다는 품질에 집중 가능.

개발 임팩트

Keploy 도입 후 API 테스트 작성에 소요되는 시간이 획기적으로 단축되었으며, 놓치기 쉬운 엣지 케이스 및 잠재적 오류(불일치한 에러 응답 형식, 페이지네이션 엣지 케이스, 동시 요청 시 레이스 컨디션, 예상치 못한 스키마 유효성 검사 이슈 등)를 자동으로 발견하게 되었습니다. 이를 통해 개발자는 더 적은 노력으로 높은 수준의 코드 품질과 테스트 커버리지를 확보할 수 있으며, 결과적으로 제품 출시 속도와 신뢰도를 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응

원문에서는 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, 개발자 커뮤니티에서 수동 테스트의 비효율성에 대한 공감대를 형성하고 있으며, AI 기반 테스트 자동화 도구에 대한 관심이 증가하고 있음을 시사합니다.

톤앤매너

전문적이고 실용적인 개발자 중심의 톤으로 작성되었습니다. 개인적인 경험을 바탕으로 구체적인 문제점과 해결 방안, 그리고 실질적인 이점을 명확하게 전달하고 있습니다.