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단순 자동화를 넘어 유지보수성 중심의 Playwright 테스트 프레임워크 설계
What Actually Breaks Test Automation After the Demo
AI 요약
Context
데모 수준의 단순한 환경과 달리 실제 운영 환경에서는 빈번한 UI 변경, 비결정적인 Test Data, CI 병렬 실행 환경의 자원 제약으로 인해 테스트 신뢰도가 급격히 하락함. 단순히 테스트 케이스 수를 늘리는 방식은 Flaky Test의 증가와 신뢰도 저하라는 기술적 부채를 초래하는 한계가 있음.
Technical Solution
- 단순 테스트 작성이 아닌 Fixtures, Authentication, Selector Strategy를 포함한 구조적 Framework 설계로 제품 변경에 유연하게 대응
- Isolated, Disposable, Parallel-safe 특성을 갖춘 Test Data 전략 수립을 통해 데이터 충돌로 인한 가짜 Flakiness 제거
- Retry를 전략이 아닌 증거로 정의하고, Trace Viewer를 활용해 DOM 상태와 Network Call을 분석하는 디버깅 프로세스 구축
- 테스트 실패 원인을 Product Bug, Test Bug, CI Bug로 분류하여 각 원인에 맞는 맞춤형 수정 경로 정의
- 전체 화면 스냅샷 대신 핵심 페이지와 디자인 시스템 컴포넌트에 집중하는 Targeted Visual Regression 적용으로 검토 비용 최적화
실천 포인트
1. Raw Test Count 대신 Flaky Test Rate와 Selector Churn 등 유지보수 지표를 측정하고 있는가?
2. 테스트 데이터가 병렬 실행 환경에서도 독립적으로 작동하며 쉽게 리셋 가능한 구조인가?
3. 실패한 테스트를 단순히 재실행(Retry)하지 않고 Trace Viewer를 통해 구체적인 실패 원인을 분류하는가?
4. UI 변경 시 영향도를 최소화할 수 있는 견고한 Selector 전략이 프레임워크 레벨에서 정의되었는가?