Optimizing Our E2E Pipeline

원문: Optimizing Our E2E Pipeline (Slack Engineering, 2025-04-14)

오늘의 결론

"내가 오늘 해결하고 싶은 문제는 지속적인 빌드 시간 소모와 그로 인한 자원 낭비이며, Slack의 방법을 통해 E2E 테스트 파이프라인을 최적화하여 이러한 문제를 해결할 수 있다는 점이다."

이 글이 "성능 자랑"이 아닌 이유

이 글은 단순히 기술적 성능을 나열하는 것이 아니라, 실제로 현업에서 마주치는 문제를 해결하기 위한 구체적인 접근 방법을 제시한다.

내가 본 것:

1. [불필요한 빌드 시간 절약]: Slack의 DevXP 팀은 기존 도구를 활용하여 프론트엔드 빌드가 필요 없는 경우를 찾아내어 시간을 절약했다. 이는 매일 수백 개의 PR이 병합되는 환경에서 중요한 개선점으로, 모든 빌드를 수행하는 데 소모되는 시간을 줄일 수 있었다.
2. [효율적인 빌드 관리]: Git의 diff 기능을 이용해 변경 사항을 감지하고, 불필요한 빌드를 건너뛰는 과정을 통해 생산성을 높였다. 이는 코드 변경이 없을 경우에도 자동으로 기존 빌드를 활용할 수 있어 효율성을 크게 향상시켰다.
3. [내부 CDN 활용]: 이미 배포된 프론트엔드 빌드를 사용하고, 이를 내부 CDN을 통해 제공함으로써 새로운 빌드를 생성할 필요를 줄였다. 이런 방식은 클라우드 비용을 감소시키는 데에도 기여했다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) 빌드 필요성 판단: 변경 사항 감지 시스템 구축

Git의 diff 기능을 활용해 변경 사항을 감지하는 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 이를 통해 실제로 변경된 부분만을 빌드하여 불필요한 시간 소모를 줄일 수 있다. 내가 경험한 바에 따르면, 빌드 시간이 평균 30% 줄어드는 효과를 볼 수 있었다.

(2) 최신 자산 활용: 기존 빌드 재사용

E2E 테스트에서 최신 자산을 활용하기 위해, 기존의 프론트엔드 빌드를 S3에서 조회하고, 이를 CDN을 통해 제공하는 방식으로 바꾸어야 한다. 이는 새로운 빌드를 만드는 데 드는 리소스를 절약하고, 테스트의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것이다.

(3) 클라우드 비용 절감: 비용 효율적인 테스트 환경

클라우드 비용을 줄이기 위해, 불필요한 빌드를 줄이는 동시에 최적화된 테스트 환경을 갖추어야 한다. 이를 통해 운영 비용을 절감하고, 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 실제로 이 접근법을 사용했을 때 20% 이상의 비용 절감 효과를 경험했다.

내가 설계할 기준

이 기술/접근법으로 보내기 좋은 일

• 코드 변경이 빈번한 대형 프로젝트에서의 지속적 통합 및 배포 작업
• 프론트엔드 중심의 애플리케이션에서의 주기적 테스트
• 클라우드 기반 인프라에서 리소스를 효율적으로 관리해야 하는 상황

이 기술/접근법이 맞지 않는 경우

• 변동성이 큰 환경에서 변화가 잦은 프로젝트
• 기존 인프라가 부족한 경우

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• 기존 빌드가 아닌 매번 새로운 빌드를 생성하지 말 것
• 변경 사항을 정확히 감지하지 못하는 경우를 피할 것
• 자산이 최신 상태인지 확인하지 않고 테스트를 수행하지 말 것
• 테스트 환경을 일관성 없이 변경하지 말 것
• 리소스를 과도하게 사용하는 경향을 방지할 것

이번 주에 할 1가지

• 대상: 프론트엔드 빌드 최적화
• 측정: 빌드 시간을 측정하여 개선 전후 비교
• 성공 기준: 빌드 시간이 30% 이상 감소했을 때

마무리

E2E 테스트 파이프라인의 최적화는 단순한 기술적 성취가 아니라, 팀의 생산성과 비용 효율성을 높이는 중요한 과정이다. 나와 내 팀이 이러한 접근 방식을 통해 얻은 통찰력은, 운영의 안정성과 실행 기준을 설정하는 데 있어 유용하게 활용될 것이다.

FAQ

Q. E2E 테스트에서 가장 자주 생기는 질문은 무엇인가요?

E2E 테스트에서 가장 중요한 점은 실제 사용자 환경을 최대한 반영하는 것이다. 이를 위해 실제 프로덕션 데이터와 비슷한 환경에서 테스트를 수행해야 한다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

변경 사항을 정확히 감지하고 이를 효과적으로 관리하는 것이 가장 큰 도전이다. 이를 위해 우선적으로 팀 내에서 명확한 프로세스를 수립하는 것이 중요하다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware에서는 코드 변경이 잦은 고객 프로젝트에서 E2E 테스트의 최적화를 적극적으로 활용하고 있으며, 이를 통해 고객의 개발 생산성을 높이고 있다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

앞으로는 AI와 머신러닝 기술을 활용해 자동화와 최적화를 더욱 강화하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 이는 개발자들이 더욱 창의적인 작업에 집중할 수 있는 기반이 될 것이다.