피드로 돌아가기
Dev.toDevOps
원문 읽기
API 호출 53% 감소 및 CI/Local 정합성 해결을 통한 E2E 테스트 아키텍처 재설계
How I Used AI to Fix Our E2E Test Architecture
AI 요약
Context
CI 환경과 Local 환경의 실행 결과가 불일치하는 낮은 테스트 신뢰도 문제 직면. 중복된 Setup 로직과 불분명한 의존성 관리로 인한 비효율적인 테스트 구조가 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- Worker-scoped Fixtures 도입을 통한 전역 설정 공유 및 API 호출 최적화
- Tracer Bullet 전략 기반의 단계적 마이그레이션으로 시스템 안정성 확보
- MFE 구조에 맞춘 Project 분리 설계를 통해 테스트 영역별 독립적 실행 및 병렬화 구현
- Setup Project 의존성 그래프 설계를 통한 테스트 전처리 과정의 구조화
- 엄격한 7단계 검증 프로세스를 갖춘 AI Skill 구축으로 리팩토링 품질 표준화
- Web-first Assertions 적용을 통한 비동기 타이밍 이슈의 근본적 해결
Impact
- 파일당 API 호출 수: 15회에서 7회로 53% 감소
- UI 테스트 설정 코드 라인: 8라인에서 3라인으로 62% 감소
- API 설정/정리 코드 라인: 15라인에서 3라인으로 80% 감소
- Boilerplate 제거: 약 1,000라인의 중복 코드 삭제
Key Takeaway
단순한 도구 교체가 아닌 Fixture 기반의 상태 관리와 Project 의존성 설계를 통해 테스트 인프라의 확장성과 신뢰성을 동시에 확보 가능.
실천 포인트
- Local과 CI의 실행 환경(Worker 수, 환경 변수) 일치 여부 확인 - 중복 Setup 로직을 Worker-scoped Fixture로 전환하여 리소스 낭비 제거 - 대규모 리팩토링 시 Tracer Bullet 방식으로 최소 단위의 엔드투엔드 슬라이스 먼저 검증 - 테스트 프로젝트를 도메인(MFE) 단위로 분리하여 실행 시간 단축 및 리포트 가독성 향상