QA 자동화 데이터 관리와 분석의 힘

안녕하세요, 29CM QE팀의 자동화 전문가 강보민입니다. 본 포스트에서는 QA 자동화 결과를 데이터로 관리하는 방법과 그 과정에서 얻은 분석의 힘을 중심으로, Grafana Dashboard와 주간 분석을 통해 어떻게 자동화의 신뢰성을 높였는지에 대한 이야기를 나누고자 합니다. 이 글을 통해 데이터 기반의 QA 자동화 관리의 중요성과 실제 적용 사례를 살펴보겠습니다.

QA 자동화 데이터 관리의 필요성

QA 자동화는 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 자동화 테스트를 통해 반복적인 작업을 줄이고, 코드 변경에 대한 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 그러나 이 과정에서 단순히 자동화 도구를 사용하는 것을 넘어, 데이터를 체계적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요합니다.

정확한 데이터 관리가 뒷받침되지 않으면, 자동화 테스트의 신뢰성과 품질은 언제든지 흔들릴 수 있습니다. 29CM QE팀은 2024년부터 자동화 수행 결과를 데이터베이스(DB)에 저장하기 시작했으며, 이를 통해 Grafana Dashboard에서 다양한 데이터를 시각화하고 있습니다.

데이터에는 일별 Fail률, 평균 수행 시간, Fail 발생 시나리오 카운트 등이 포함되어 있으며, 이를 통해 실시간으로 자동화 테스트의 성과를 평가하고 분석할 수 있습니다. 더 나아가, QA 자동화 데이터 관리의 일환으로 주간 분석을 통해 성과를 지속적으로 점검하고 있습니다. 이러한 방식은 팀의 신뢰성을 높이는 데 큰 도움이 되었으며, 팀원들이 각자의 역할에 책임감을 느끼게 만들었습니다.

데이터 분석을 통한 실패 사례 개선

데이터 분석도 QA 자동화의 핵심입니다. 29CM QE팀은 Grafana Dashboard를 이용해 실패 시나리오를 분석하고, 반복되는 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 특정 시나리오에서 Fail률이 급증할 경우 그 원인을 분석하고, 개선을 위한 우선순위를 정할 수 있습니다.

세부적으로, 반복적으로 발생하는 Fail 사례를 식별하기 위해 월별 데이터를 분석하며, 이를 바탕으로 필수적인 개선 작업을 수행합니다. 이 과정에서 팀원들과의 협업도 큰 역할을 합니다. 팀은 서로의 경험을 공유하여 문제를 함께 해결하고, 실질적인 개선 방안을 도출하는 데 매진합니다.

또한, QA 자동화 분석을 통해 간헐적 Fail에 대한 효과적인 대응 방안을 마련했습니다. 이러한 분석이 누적되면서 야기되는 Fail률 감소는 물론, 고객에게 제공하는 서비스의 품질까지 높일 수 있었습니다. 데이터 분석이 단지 수치 작업이 아닌, 실질적인 개선으로 이어질 수 있음을 이르게 되었습니다.

팀워크와 고도화된 자동화 과정

QA 자동화의 성공은 팀워크에 있습니다. 29CM QE팀은 서로의 전문성을 존중하며 긴밀히 협력하고 있습니다. 팀원들은 각자의 역할을 명확히 하면서도 공동의 목표를 위해 함께 나아가고 있습니다. 이를 통해 QA 자동화의 효과는 극대화되고 있습니다.

또한, Grafana Dashboard와 같은 도구를 활용해 팀원들은 실시간으로 각각의 자동화 수행 결과를 모니터링하고, 발생하는 문제를 즉각적으로 공유해 협업의 시너지를 뒷받침하고 있습니다. 이 과정에서 주간 미팅을 통해 각종 상황과 결과를 점검하며, 보다 깊이 있는 논의를 통해 해결 방안도 모색합니다.

이러한 체계적인 협력이 단순히 Fail률 저하에 그치지 않고, iOS와 Android 플랫폼에서 모두 안정적인 품질을 유지할 수 있도록 하는 기반이 됩니다. 결국, 팀워크와 함께 데이터 분석의 힘은 QA 자동화의 성공적인 운영을 이끌어 가는 핵심 요소라는 사실을 다시 한 번 확인하게 됩니다.

QA 자동화의 데이터 관리와 분석이 지닌 중요성을 이해하고, 이를 효과적으로 활용하여 Fail률을 크게 감소시킬 수 있었습니다. 다음 단계로는 더욱 고도화된 AI 시스템을 도입해 시험 결과를 자동으로 분석하고 리포트하는 시스템을 구축할 예정입니다. 이러한 노력을 통해 29CM QE팀은 더 많은 개선을 이루어 나가며, 안정적인 자동화 환경을 지속적으로 구축해 나갈 것입니다. Thank you for reading!