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Mutation-Aware Test Selection (MATS)

개요Mutation-Aware Test Selection(MATS)은 코드 변경에 따라 실행할 테스트 케이스를 정밀하게 선별하는 전략으로, 테스트 효율성과 결함 탐지율을 동시에 향상시키는 기법입니다. Mutation Testing 기반의 정적·동적 분석을 통해 무의미한 테스트 실행을 줄이고, 실제 결함을 검출할 수 있는 유의미한 테스트만 수행하게 하여 CI/CD 파이프라인의 성능을 최적화합니다.1. 개념 및 정의MATS는 소스 코드 변경과 테스트 커버리지를 연관 지어, 변경에 영향을 받는 부분만 정밀하게 테스트하도록 유도합니다.Mutation Testing 기반: 코드에 인위적 오류를 삽입하여 테스트 효과를 측정하는 방식Selective Test Execution: 테스트 대상 최소화로 속도 및 효율성 ..

개요Chaos-GameDay as-Code는 장애 대응 훈련(Chaos GameDay)을 코드 기반으로 자동화하고, 지속적이고 일관된 혼돈 실험을 수행할 수 있도록 설계된 접근 방식이다. 본 글은 이 개념의 정의와 필요성, 구성 체계, 기술 스택, 실제 도입 효과 등을 중심으로 현대적인 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 실질적으로 활용 가능한 가이드를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Chaos-GameDay as-Code는 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 코드화하여 코드 리포지토리에서 관리하고 자동 실행할 수 있도록 구성하는 방식이다.목적혼돈 실험의 반복 가능성, 확장성, 버전 관리 확보필요성수동 운영 기반의 GameDay 한계를 극복하고 지속적 실험 체계를 구현하기 ..

개요Test Impact Analysis(TIA)는 코드 변경 사항이 기존 테스트에 어떤 영향을 미치는지를 분석하여, 변경된 코드와 관련된 테스트 케이스만 선별적으로 실행하는 스마트 테스트 최적화 기법이다. 이는 테스트 비용을 절감하고, 빠른 피드백을 제공하며, CI/CD 파이프라인의 효율을 극대화하는 데 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의Test Impact Analysis는 코드 베이스에 변경이 발생했을 때, 변경된 코드와 연관된 테스트만을 식별하고 실행하는 자동화된 기술이다. 전통적인 전체 테스트 실행 방식과 달리, 테스트 실행 시간과 리소스를 줄이고, 개발 주기를 단축하는 데 목적이 있다. 머신러닝, 정적 분석, 코드 커버리지 정보 등을 활용하는 고급 형태도 있다.2. 특징 항목 Test Im..

개요BDD(Behavior-Driven Development)는 개발자, 테스터, 비즈니스 이해관계자 간의 효과적인 협업을 통해 사용자 행동(Behavior)을 기준으로 기능 요구사항을 정의하고 테스트 중심으로 소프트웨어를 개발하는 방법론입니다. 테스트 주도 개발(TDD)을 확장한 형태로, 커뮤니케이션 향상과 요구사항 명확화를 목표로 합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의사용자 행동을 시나리오 형태로 정의하고, 이를 기반으로 개발과 테스트를 수행하는 개발 방법론Given-When-Then 문법 활용목적요구사항 명확화, 팀 간 협업 강화, 품질 향상테스트 가능한 명세서 기반 개발필요성요구사항 불명확, 커뮤니케이션 오류, QA 효율 저하 문제 해결비기술자도 이해 가능한 표현 사용BDD는 '사용자 가치 중심..

개요코드 커버리지는 소프트웨어 테스트 과정에서 실제로 실행된 소스 코드의 비율을 나타내는 정량적 지표로, 테스트 범위와 효과를 측정하는 데 사용된다. 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test) 등 다양한 수준의 테스트 결과를 수치화하여, 누락된 코드 영역을 식별하고 테스트 품질을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 코드 커버리지는 CI/CD 파이프라인과 자동화 테스트 환경의 핵심 구성 요소 중 하나이다.1. 개념 및 정의코드 커버리지는 테스트 수행 시 실행된 소스 코드 라인 또는 코드 구조 요소의 비율을 말한다.목적: 테스트 사각지대 최소화 및 결함 예방표현 방법: % 단위로 수치화 (예: 85% 커버리지)기준 항목: 라인(Line), 브랜치(Branch), 조건(Cond..