이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
앱과 웹 서비스 품질 검증을 위해 가장 먼저 생각하는 것은 테스트 범위와 우선순위입니다. 모든 케이스를 다 테스트하기보다 사용자가 가장 많이 지나는 흐름부터 안정시키는 것이 효율적이라고 생각합니다. 팀 프로젝트에서 핵심 흐름에 대한 E2E 테스트를 먼저 작성했는데, 배포 직후 회귀 버그를 자동으로 잡을 수 있어 수동 테스트 시간이 줄었습니다. 모바일 앱은 기기별 해상도와 OS 버전 차이가 의외의 버그를 만드는 경우가 많아, 실기기 테스트와 에뮬레이터를 함께 사용하는 방식을 썼습니다.
성능 검증도 중요하게 생각하는데, 기능이 동작하더라도 로딩이 느리거나 배터리 소모가 심하면 사용자 경험이 나쁩니다. 한계는 테스트 자동화 범위를 넓힐수록 테스트 코드 유지 비용도 같이 올라간다는 점으로, 커버리지보다 신뢰할 수 있는 테스트를 목표로 한다는 결을 갖고 있습니다.
앱 품질 검증에서 기능은 동작하는데 응답이 느린 경우를 어떻게 다루느냐에 팀 내 기준이 없었습니다. APM 도구를 도입해 API 응답 시간 P95와 P99를 추적했는데, 평균 응답은 0.2초인데 P99가 3초를 넘는 케이스가 발견됐습니다. 해당 API가 특정 시간대에 DB 조회가 몰리는 패턴이었고, 인덱스 추가 후 P99가 0.5초 이하로 내려갔습니다. 이후 P95 1초 이내, 크래시율 0.1% 이하를 릴리즈 품질 기준으로 합의했습니다.
수치 기준이 없으면 괜찮은 것 같다는 감각에 의존하게 되는데, 기준이 잡히자 논쟁 없이 릴리즈 결정을 내릴 수 있었습니다. 성능 지표는 처음부터 정의해야 의미 있다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
앱 품질 검증에서 Firebase Crashlytics로 실사용 환경의 크래시를 수집했는데, 에뮬레이터 테스트에서 재현되지 않았던 크래시가 특정 OS 버전과 메모리 조합에서 발생하는 패턴을 발견했습니다. ANR(앱 응답 없음) 비율도 함께 추적하자 특정 기기 모델에서 비동기 처리 문제가 있다는 것을 찾을 수 있었습니다. 자동화 테스트 커버리지를 높이는 방향도 병행했는데, 커버리지가 올라갈수록 테스트 유지 비용도 같이 올라간다는 트레이드오프를 실감했습니다. 변경이 잦은 UI 레이어에 세밀한 자동화를 붙이면 기능 수정 때마다 테스트도 수정해야 해서 오히려 배포 속도를 늦췄습니다.
자동화는 변경이 적고 실패가 치명적인 핵심 흐름에 집중하고, 탐색 테스트는 수동으로 남기는 방식이 실용적이라는 결론을 얻었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 모바일 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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