Project BluePill
AI로 만든 코드는 빨리 나옵니다. 그런데 “이전과 같이 동작하는지”는 여전히 사람이 확인합니다. 실제 환경에서 오간 요청과 의존성 호출을 기록해 두었다가 새 빌드에 그대로 다시 보내고, 달라진 곳만 사람이 확인하게 만든 이야기입니다.
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이런 분께 권합니다
배포 전 회귀 검증을 시스템으로 옮기려는 백엔드, 플랫폼 엔지니어. AI 코딩 도구는 쓰지만 "배포해도 되는지"를 아직 사람이 최종 확인하는 분께 권합니다.
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연사
송정훈Backend Engineering
무신사 Foundation Platform에서 전사 개발 조직이 쓰는 플랫폼을 만듭니다. 그중 배포 전 회귀 검증을 맡는 BluePill을 설계하고 팀과 함께 만들고 있습니다.
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세션 소개
코드를 쓰는 속도는 AI 덕분에 확실히 빨라졌습니다. 그런데 릴리스 직전에 QA와 엔지니어가 “예전이랑 똑같이 도는지”를 손으로 확인하는 시간은 그만큼 줄지 않았습니다.
테스트를 더 붙여도, 실제 운영 트래픽이 만드는 API, DB, 캐시 조합까지는 따라가기 어렵습니다.
조합을 다시 만들려면 DB와 캐시가 그때 그 상태여야 하는데, 그 상태를 만들어 두고 데이터가 바뀔 때마다 맞추는 비용이 큽니다. 그래서 상태를 복제하는 대신 상호작용을 기록하기로 했습니다. 어제 그 요청이 무엇을 물었고 무엇을 돌려받았는지를 앱 바깥 경계에서 적어 둡니다. 재생할 때 이 기록이 DB와 외부 API 자리를 대신하고, 동시에 정답지 대신 어제와 달라졌는지를 판단하는 기준이 됩니다.
BluePill은 이 기록을 모아 재생하고, 어제와 다른 지점만 골라내는 플랫폼입니다.
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