이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Git과 CI 도구를 이용한 자동화 회귀 구조는 학부 팀 프로젝트에서 처음 설정해봤습니다. GitLab CI를 설정하면서 코드가 푸시될 때마다 시뮬레이션 회귀 테스트가 자동으로 돌아가는 파이프라인을 만들었습니다. CI 설정 파일에 작업 단계를 정의하고, 도커 이미지 기반 실행 환경에서 회귀 스크립트를 호출하도록 구성했습니다.
실패 테스트 케이스를 아티팩트로 저장해 리포트를 확인할 수 있도록 했고, MR 단계에서 통과 여부가 바로 보이는 구조가 코드 리뷰를 빠르게 만들었습니다. 브랜치마다 독립적인 파이프라인이 돌아가도록 설정하면 메인 브랜치를 깨뜨리지 않고 각자 실험할 수 있습니다.
이 구조가 개발 속도와 신뢰성을 동시에 높이는 방식임을 직접 경험했습니다.
Git CI에서 본인 손에 닿은 자리가 있었던 건 GitLab CI 파이프라인이 실패했을 때 원인을 추적하는 과정이었습니다. 팀 프로젝트에서 CI 설정은 됐는데 파이프라인이 간헐적으로 실패하는 경우가 있었습니다.
로그를 보면서 실패 원인이 테스트 코드 문제가 아니라 CI 환경에서 특정 의존성이 설치되지 않은 경우라는 걸 확인했습니다. 환경 설정과 코드 자체의 문제를 구분하는 게 CI 디버깅의 첫 단계라는 걸 배웠습니다.
CI가 실패했을 때 코드 문제라고 바로 가정하지 않고 환경 문제를 먼저 확인하는 것이 시간을 줄이는 방식이라는 결이 남아 있습니다.
Git CI에서 도구가 달라져도 결이 살아나는 경험은 GitLab CI에서 배운 '자동화 파이프라인은 환경의 재현성이 먼저'라는 원칙이 다른 CI 환경에서도 동일했을 때였습니다. Jenkins를 처음 사용할 때 GitLab CI와 문법은 달랐지만, 빌드 환경을 고정하고 실행 순서를 명시하는 구조는 같았습니다.
도구가 달라도 어떤 환경에서 어떤 순서로 무엇을 실행하는가를 명시적으로 정의하는 것이 CI의 핵심이라는 걸 이해하고 있으면 새 도구 학습 속도가 달라진다는 결이 생겼습니다.
자동화 도구는 개념을 구현하는 수단이고, 개념을 이해하면 도구는 문법만 다를 뿐이라는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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