기본 콘텐츠로 건너뛰기

개인적으로 생각하는 소프트웨어 테스팅을 잘하기 위해서 꼭 필요한 두가지

이 블로그에 소프트웨어 테스팅에 대한 글을 써본지가 언제인지 기억조차 없을 정도로 오래되었습니다.

워낙에 방문자도 없는 변방의 불모지인지라.. 소홀했음을 인정합니다.

그래서 오랜만에 테스팅에 대한 글을 간단하게 적어보고자 합니다.

이 글은 지극히 제 개인적인 생각이므로 반론에 대해서는 언제나 환영입니다. 댓글 달아주시기 바랍니다.

제가 언제부터인가 이 블로그에 테스팅 관련 글을 적지 않은 이유는 제가 지식의 저주에 걸려서 그렇습니다.

무엇인가를 배우고 생각할 때는 이것 저것 많이 적었는데..

어느 시점으로 지나고 나니 모든게 재미가 없어졌고.. 그냥 당연한 것이 되었습니다.

그런데 어느 정도 시간이 지나고 나니.. 저는 당연한건데.. 당연하지 않다고 말씀하시는 분들이 꽤 많다는 것을 알게 되었습니다.

제가 틀렸을 수도 있지만.. 제가 생각하는 테스팅을 잘하기 위해서 당연하게 필요한 두가지를 적어보고자 합니다.

이 두가지가 제대로 되지 않는다면.. 전 그것 자체가 문제라고 봅니다.


첫번째는.. 테스트의 목적을 명확히 하는 것입니다.

개발 수명 주기에 대응해서 다양한 수준의 테스트 레벨과 테스트 유형에 따른 테스트를 수행함에 있어 가장 중요한 것은 내가 언제 어떤 테스트를 진행할 것인가이고.. 그에 대한 큰 그림을 이해하느냐 입니다.

그 모든 테스트에 대한 큰 그림과 그 그림안의 수많은 테스트 활동의 구분은 테스트의 목적에 따라 달라지게 됩니다.

테스트의 목적은 테스트로 측졍해야 하는 각종 지표(예를 들어, 품질 지표)와 연계됩니다.

테스트의 목적은 테스트의 시작과 끝을 결정짓는 가장 중요한 요소입니다.

많은 분들이 우리는 당연히 테스트의 목적을 설정한다고 말씀하시지만 막상 자기가 현재 수행하고 있는 테스트 활동의 목적에 대해 팀 또는 조직에서 합의된 형태로 공유되지 않는 경우를 종종 보았습니다.

테스트 목적 설정은 모든 테스트 활동에 있어 가장 중요하고 가장 먼저 해야 하는 활동입니다.


두번째는 내가 아무리 테스트를 잘하고 싶어도.. 절대로 테스트를 잘 할 수 없는 경우는...

바로.. 명세나 개발과 관련된 이해관계자와 함께 테스트를 하지 못하는 경우입니다.

조직이 더 나은 테스트를 원한다면 개발과 관련된 이해관계자는 자신의 작업 산출물에 대해 스스로 테스트를 수행해서 더 나은 산출물을 생산하고 테스터와 함께 협업할 수 있어야 합니다.

애자일이나 탐색적 테스팅, DevOps에서 공통적으로 협업을 강조하는 것은 다 이유가 있습니다.

명세, 코드, 모델에 명시된 사항이나 이해관계자의 마음 속에 있는 기준은 테스터가 결함 또는 장애를 식별하기 위한 가장 신뢰할 수 있는 기준입니다.

기준이 명확하지 않다면 테스트를 통해 결함을 식별할 수 없습니다.

물론, 명세도 없이 개발자와 얼굴 한번 마주치지 않고도 테스트를 진행할 수는 있겠지만.. 그 테스트 결과를 과연 믿을 수 있을까요?

기준을 개발 초기에 함께 검토하는 것과 개발 후반부에 테스트 결과로서 검토하는 것은 엄청난 차이입니다.

테스터는 테스트를 실행하기 전에 기준을 명확히 이해하고 설정해야 합니다.


결론은.. 테스터가 테스트 팀이 아무리 테스트를 잘하고 싶어도.. 테스트의 성공 여부는 개발 성숙도와 아주 밀접한 관계가 있습니다.

개발과 관련된 이해관계자가 자신이 작성한 산출물을 스스로 테스트하지 않고 개발 과정에 테스터가 적극적으로 참여할 수 없다면 테스트는 절대 성공하지 못할 것입니다.

테스트 결과를 가지고 테스터를 욕하고 테스터를 쥐어짜기 전에 개발자를 교육시키고 개발자가 테스트를 수행할 수 있도록 시간과 비용과 인력을 지원해 주시기 바랍니다.

우리도 이제 좀 변해야 하지 않을까요?

적은 사람을 갈아넣어서 무조건 빨리 빨리 외치기보다는..

한걸음을 걷더라도 돌다리인지 확실히 두들겨 보면서..

솔직하게 우리가 만드는 제품이나 서비스에서 고객이 항상 쓰는 기능이 몇개나 됩니까?

많이 만든다고 블로우션 시장이 생기는 것도 아니고 차별점이 생기는 것도 아니지 않습니까?

좀 천천히 개발해도 좋다고 생각합니다. 좀 적게 개발해도 좋다고 생각합니다.

돌다리를 대충 만들고 두들기기보다는 하나의 주춧돌을 놓더라도 확실하게 놓으면서 만들면 좋겠습니다.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

결국 테스팅은 어렵다

 AI 코딩 에이전트와 대형 언어 모델(LLM)이 코드를 순식간에 쏟아내고 테스트 스크립트까지 자동으로 만들어주는 시대가 되면서, 일각에서는 "이제 테스팅도 버튼 하나 누르면 끝나는 쉽고 단순한 일 아닌가?"라는 착각에 빠지곤 합니다. 하지만 품질 전문가 매슈 하이저(Matthew Heusser)가 자신의 블로그 Quality Remarks에 기고한 "Turns Out Testing is Hard" 아티클은, 기술이 아무리 화려하게 발전하더라도 소프트웨어의 '진짜 품질'을 검증하는 일은 여전히 지독하게 어렵고 복잡하다는 현실을 서늘하게 되짚어 줍니다. (출처: Quality Remarks - Turns Out Testing is Hard / Matthew Heusser) https://qualityremarks.com/turns-out-testing-is-hard/ 이 아티클이 말하는 핵심은 간단합니다. 단순한 스크립트 실행이나 표면적인 기능 작동 여부를 확인하는 '체크(Checking)'는 AI나 도구를 통해 얼마든지 자동화하고 속도를 높일 수 있지만, 시스템의 숨겨진 리스크를 탐색하고 비판적으로 질문을 던지는 '진짜 테스팅(Testing)'의 난이도는 오히려 이전보다 더 올라갔다는 점입니다. AI 코딩 에이전트가 단 몇 초 만에 수백 줄의 코드를 생성을 해내면서 당장 눈앞의 기능은 돌아가는 것처럼 보입니다. 하지만 그 이면에서는 오작동이 일어날 수 있는 엣지 케이스, 시스템 간의 미묘한 맥락 단절, 그리고 나중에 거대한 장애로 돌아올 인지부채가 순식간에 쌓여갑니다. 매슈 하이저는 왜 테스팅이 여전히 지독히 어려운 과제로 남아있는지 몇 가지 근본적인 이유를 제시합니다. 첫째, '모호함과의 싸움'입니다. 소프트웨어 요구사항은 언제나 비어있는 행간과 모호함을 품고 있습니다. AI는 주어진 텍스트 그대로 명시적인 조건만 테스트하지만, 실제 인간 테스터는 명시되지 않은 사용...

비츠 스튜디오 버즈 플러스(투명) 사용 후기

제 내자분은 아직도 유선 이어폰을 쓰고 있습니다. 그게 좋다고 하시더라구요. 작년에 혹시나 해서 앤커 사운드코어 라이프Q35를 구매해서 조공해봤지만 결국은 안쓰시더라구요. 그래서 작년 추운 겨울에 제가 귀마게 용으로 잘 사용해왔는데.. 여름이 되니.. 와.. 이건 너무 덥고 무거워서 못쓰겠더라구요. 아이폰도 사고 애플 워치도 샀으니.. 다음은 에어팟인데.... 노이즈 캔슬링이 된다는 에어팟 프로 2는 ... 네... 너무 비싸더라구요... 이건 내자분께 얘기해봐야 결제가 될리가 없어서... 고민하고 있던차에.. 네.. 저는 봐버리고 말았습니다. 비츠 스튜디오 버즈 플러스의 그 영롱한 투명 버전의 자태를... 급 뽐뿌가 왔지만.. 여전히 20만원의 고가더라구요... 초기 출시 시기에 이벤트로 16만원 정도 했던거 같은데.. 그정도 가격이면 선 결제 후 보고 하면 될거 같은데.. 20만원은 너무 너무 비싸서 침만 삼키던 차에.. 당근에 15만원에 올라온 물건을 덥석 물었습니다. 애플 뮤직 6개월 프로모션 코드도 사용하지 않은 따끈따끈한 제품이라서 그냥 질렀습니다. 이상하게 인터넷이 실제 리뷰 게시물을 찾기 힘들어서.. 고민을 잠깐 했지만.. 그 투명하고 영롱한 자태에 그만... 어쨌든 구매하고 한달 정도 사용해본 후기를 간단하게 남겨봅니다. 1. 노이즈 캔슬링은 기대한 것과는 좀 다르고 앤커 사운드코어 라이프Q35 정도 되는 것 같습니다. 노이즈 캔슬링은 활성화하면 이게 소리를 막아준다기보다는 주변의 작은 소음만 제거해준다고 생각하시면 됩니다. 그러니까 옆에서 소근 거리는 소리나 선풍기 바람 소리 같은 작은 소리들이 사라지고 음악 같은 내가 듣고자 하는 소리가 굉장히 뚜렸해지만 지하철 안내 방송 같은 조금 큰 소리는 그냥 들립니다. 그래서 주변음 허용 모드를 켜보면 너무 시끄러워서 안쓰게 되더라구요. 전 에어팟 프로 2를 사용해 본적이 없어서 비교할 수는 없지만.. 아주 못쓸 정도의 성능은 아니라고 생각됩니다. 2. 저는 귓구멍이 너무 작아서 XS...

에이전틱 AI 프로젝트에서 테스터의 5가지 핵심 원칙

AI 코딩 에이전트와 자율형 에이전트가 빠르게 개발 워크플로우에 통합되면서, 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어 '에이전트와 어떻게 협업하고 통제할 것인가'가 개발자와 아키텍트들의 가장 큰 화두로 떠올랐습니다. 윤석찬 님의 아티클 "AI 에이전트 시대, 개발자는 어떻게 일해야 하는가? – 프론티어 엔지니어링의 10가지 원칙"은 에이전틱 AI 시대에 엔지니어가 마주하는 패러다임 변화와, 실무 현장에서 일하는 방식을 어떻게 재정의해야 하는지 아주 명확한 가이드라인을 제시해 줍니다. (출처: channy.creation.net - 윤석찬 님의 블로그) https://channy.creation.net/blog/1989 비록 대규모 에이전트 오케스트레이션이나 초거대 인프라 시스템을 개인이 직접 구축하고 운용하는 것은 비용적·기술적으로 현실적인 한계가 있습니다. 하지만 개인 프로젝트에서 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용하며 겪었던 맥락 손실, 환각, 통제 불능의 경험들을 떠올려보면, 이 아티클이 제시하는 10가지 프론티어 엔지니어링 원칙은 소규모 개인 개발 환경에서도 대단히 깊은 공감을 불러일으킵니다. 이 글은 단순히 "AI 도구를 잘 쓰자"는 수준에 머무르지 않습니다. AI 에이전트가 생성해내는 불확실성 속에서 인간 엔지니어가 시스템의 맥락을 주도하고, 오작동을 제어하며, 품질의 키(Steering Wheel)를 쥐기 위한 구조적 사고법을 다룹니다. 그렇다면 프론티어 엔지니어링의 원칙을 바탕으로, 시스템의 신뢰성과 안전성을 검증해야 하는 테스터는 과연 어떤 실무 원칙을 세워나갈 수 있을까요? 윤석찬 님이 제시한 엔지니어링 원칙을 테스팅 관점으로 재해석해 보면, 다음과 같은 5가지 원칙으로 정리할 수 있을 것 같습니다. 1. 결정론적 검증에서 '경계선 및 허용 오차(Boundary)' 테스팅으로 전환하라 에이전트 기반 시스템은 같은 입력을 주어도 매번 다른 추론 경로를 거치는 확률적(Stoc...