디지털 전환이 가속화되면서 소프트웨어는 비즈니스 경쟁력의 핵심 자산으로 자리잡고 있습니다. 이에 따라 시스템의 안정성과 확장성에 대한 요구는 그 어느 때보다 높아졌습니다. 특히 사용자 트래픽이 급증하는 특정 이벤트나 피크 타임, 혹은 예상치 못한 사용 패턴이 발생하는 경우, 시스템이 이를 얼마나 견딜 수 있는지에 대한 사전 검증은 필수적인 단계가 되었습니다.
이러한 상황에서 부하 테스트(Load Testing)는 단순한 기능 검증을 넘어서 실제 운영 환경에서의 성능을 예측하고 안정적인 서비스 제공을 위한 핵심 활동으로 자리하고 있습니다. 단일 서버 환경을 넘어 마이크로서비스, 컨테이너 기반 클라우드 인프라 등으로 복잡해진 현대의 시스템 구조에서는 테스트의 확장성 또한 중요한 요소입니다.
개발 완료 후 또는 운영 이전 단계에서 “이 정도면 되겠지”라는 감에 의존해 인프라를 구성하는 경우, 실제 운영 중 병목이나 장애로 이어질 수 있습니다. 특히 초기 설계 시 최소 요구 사양만 고려하거나, 비정상적 요청 패턴(예: 비정기적 마케팅 트래픽, 외부 API 요청 증가 등)을 충분히 반영하지 않으면 예기치 못한 리스크에 직면할 수 있습니다.
이번 블로그에서는 OctoPerf라는 성능 테스트 플랫폼을 활용해 클라우드 기반 부하 테스트를 얼마나 효율적이고 유연하게 확장할 수 있는지 살펴봅니다. 성능에 민감한 소프트웨어 프로젝트를 맡고 있는 분들이라면 특히 주목할 만한 사례와 인사이트가 될 수 있을 것입니다.
자율적 에이전트를 위한 비전
이미 현재의 AI 시스템은 단순히 코드 제안에 그치지 않고 기능 전체를 스스로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 과정에는 기획, 프로그래밍, 테스트, 디버깅 등 다양한 영역이 포함되며, 향후에는 거의 독립적으로 모든 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다. 이러한 높은 자율성을 실현하기 위해 가장 중요한 요소는 바로 정확성입니다.
따라서 최근의 AI 시스템은 견고하고 본질적인 검증 기능을 갖추어 설계되고 있습니다. 정적 분석(static analysis), 테스트 샌드박스(test sandboxes), 실시간 피드백 루프와 같은 도구를 활용해 문제를 조기에 감지하고, AI가 작업 과정에서 지능적으로 행동할 수 있도록 합니다.
그리고 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기술을 실제 테스트 실행과 결합함으로써 인간이 만든 테스트 스위트와 유사하거나 혹은 더 뛰어난 품질의 테스트 스위트를 만들어낼 수 있는 가능성이 열리고 있습니다.
앞으로는 AI가 개발 파이프라인에 더욱 밀접하게 통합될 것이며, 단순히 테스트를 수행하는 것을 넘어 아키텍처 수정 제안, 테스트 실행, 코드의 안전한 리팩토링, 지속적인 실시간 성능 최적화를 수행할 수 있게 될 것입니다.
이제 우리는 단순히 지능적인 코드 비서를 논의하는 것이 아니라 AI 엔지니어와의 보다 효율적인 협업에 대해 고민해봐야 합니다.
AI 핵심 구성 요소
진정한 자율 AI 에이전트로 성장하기 위해서는 AI가 스스로 검증하고 적응하는 능력을 체계적으로 발전시켜야 합니다. 이를 달성하기 위해 다음과 같은 주요 요소들이 필요합니다:
코드 실행 인프라:
AI가 생성한 코드를 안전한 샌드박스 환경에서 실행함으로써 프로덕션 시스템을 위험에 빠뜨리지 않고 코드가 제대로 작동하는지 확인합니다.
고급 검증 기술:
정적 분석(static analysis) 및 변이 테스트(mutation testing)와 같은 방법을 사용하여 코드와 관련 테스트의 강도와 신뢰성을 검증합니다.
도메인별 데이터 정제:
조직의 특정 데이터로 AI를 미세 조정하여 비즈니스 로직 및 코딩 표준과의 연관성을 개선합니다.
CI/CD 파이프라인과의 지속적 통합:
CI/CD 프로세스에 자동화된 AI 검사를 포함시켜 개발 속도를 늦추지 않으면서도 정확성을 높입니다.
Diffblue 의 차별화된 접근 방식
Diffblue Cover는 이러한 비전을 구체화하는 훌륭한 사례로 자리 잡고 있습니다. Diffblue는 개발 작업 중 가장 시간이 많이 소요되는 동시에 필수적인 과정인 Java 유닛 테스트 작성을 자동화하는 데 차별화된 AI 에이전트입니다. 대다수의 AI 도구가 언어 모델(LLM)에 의존하는 것과는 달리 Diffblue Cover는 강화 학습을 활용하여, 단순히 제대로 된 테스트를 추측하는 것이 아니라 실제로 테스트를 생성할 때마다 실행하여 효율성을 검토하고 접근 방식을 조정합니다.
테스트가 유용하고 가치 있다고 판단되면 보상을 받고, 실패하거나 문제를 일으킬 경우에는 페널티를 부과받습니다. 이러한 피드백 과정을 통해 시간이 지남에 따라 AI는 점점 더 향상된 테스트를 만들 능력을 갖추게 됩니다.
이러한 강화학습 방법은 AI의 정확성을 크게 향상시킵니다. Microsoft 연구에서는 RL을 적용했을 때 테스트 안티패턴이 줄어들고 테스트 품질이 23% 개선된 사례를 보여주었습니다. 또한 일부 사례에서는 이러한 지능적 모델이 GPT-4와 같은 더 큰 모델보다도 더 뛰어난 성과를 보였는데, 이는 AI의 크기가 아니라 학습 능력이 중요하다는 점을 입증합니다.
실행이 중요한 이유
Diffblue의 시스템은 단순한 가정에 의존하지 않습니다. 생성한 모든 테스트를 실행하여 기능을 확인하고, 각 테스트 작성 방식을 계속 발전시킵니다. 사람이 몇 분마다 테스트를 실행할 수 있다면, Cover는 매초 수천 번의 테스트를 실행합니다.
이런 촘촘한 피드백 루프는 단순히 테스트처럼 보이는 것을 생성하는 것이 아니라, 실제로 작동하는 테스트를 생성한다는 것을 의미합니다. 이러한 이유로 Diffblue Cover는 내부 테스트에서 95% 이상의 정확도를 꾸준히 기록하며, GitHub Copilot과 같은 도구와의 비교에서 약 99%의 성공률을 증명했습니다. (참고로 Copilot은 Java 테스트에서 약 65%의 성공률을 기록했습니다).
엔지니어링 과제 해결
이 모든 것을 실현하기 위해 Diffblue는 여러 가지 중요한 엔지니어링 문제를 해결해야 했습니다. 그 중 가장 중요한 도전 과제는 수동 설정 없이 실제 Java 코드를 안전하게 실행하는 것이었습니다. 이를 위해 Maven, Gradle 등의 도구를 이용하여 복잡한 프로젝트를 자동으로 컴파일하고 실행할 수 있는 자바 “샌드박스”를 개발했습니다.
Java는 대규모 기업 환경에서 널리 활용되며 일관된 생태계를 갖추고 있기 때문에 Diffblue에게는 자연스러운 시작점이 되었습니다. 특정 언어에 집중함으로써 더 가벼운 접근 방식을 채택한 다른 도구보다 훨씬 정확한 도구를 개발할 수 있었습니다.
또 다른 주요 요인은 속도입니다.
대규모 프로젝트에서 빌드와 테스트를 하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 이러한 상황에서 Diffblue는 개별 메서드를 분리하여 테스트를 수행하거나, 테스트 클래스의 로딩을 최적화하는 등의 혁신적인 방법으로 무려 250배 빠른 속도로 작업을 수행합니다. 게다가 Diffblue는 Copilot을 사용하는 개발자보다도 10배 더 신속하게 작업을 처리하며, 별도의 인간 검토 없이도 기능을 수행할 수 있다는 점이 큰 강점입니다
마무리
Diffblue Cover와 같은 인공지능 코딩 도구는 소프트웨어 개발의 미래를 가리키는 또 하나의 중요한 방향을 제시합니다. 단순히 더 많은 신경망을 사용하는 것이 아니라, 실제 코드의 작동 방식에서 학습할 수 있는 더욱 똑똑한 시스템에 집중합니다. Diffblue는 강화 학습과 견고한 엔지니어링 원칙을 접목함으로써 오류 발생을 줄이고 신뢰도를 높이며, 실제로 유용하게 작동하는 도구를 만들어냅니다. 향후 이러한 실용적이고 정확성을 중시하는 인공지능 도구들은 믿을 수 있고 효율적인 소프트웨어 개발의 새로운 시대를 이끌어갈 것입니다.
