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경력관리 / 애플리케이션

테스트 데이터 관리, 간과하고 있지는 않나?

2012.05.17 Ray Scott   |  Computerworld
경험적 사례와 혁신을 통해 더 나은 소프트웨어 개발 방법을 찾아야 할 때다.

가장 인기 있는 구직 사이트에서 테스트 데이터 관리직을 찾아보자. 필자는 15개 사이트를 검색했지만 검색 기준과 관련된 결과를 찾지 못했다. 좀 더 자세히 검색해보면 해당 직책 마저 테스트 데이터 관리와 큰 관련성이 없다는 것을 알 수 있다. 왜일까? 그 이유는 테스트 데이터가 필요하다면, 개발 과정에서 드러날 것이라는 생각으로 전통적으로 이를 간과했기 때문이다.

개발자들의 시드 데이터(seed data)는 전통적으로 직접 개발한 마스터 파일, 내부에서 발생한 트랜잭션이나 사내 환경에 맞게 설계된 시스템 실행 등에서 가져왔다. 테스터의 시드 데이터는 종종 스프레드시트로 준비되거나 테스트 케이스 정의에 포함된다. 하지만 로드 테스트, 스트레스 테스트, 보안, 온디맨드 자동화 등 추가적인 작업이 등장하면서 이러한 방법들이 적절하지 않게 됐다. 그리고 데이터의 수요까지도 증가했다.

기업들이 점차 애자일 개발 사례, 지속적인 통합 구축 프로세스, 유닛 수준의 테스트, 행동 주도 개발(behavior-driven development) 등을 도입하면서 이런 필요성이 더욱 증가했다. 하지만 수요에 비해 데이터 준비를 개발에 통합하기 위한 충분한 지원이 제공되지 않고 있다. 이것 없이는 좋은 디자인과 구축 기술을 통해 확보한 효율성이 확인 과정과 시험 요건 충족이 지연되면서 그 효력을 잃게 된다.

전통적으로 데이터베이스 아키텍트는 데이터의 성숙한 생성을 소비자들에게 맡기면서 종종 제한된 영역으로 엔지니어들이 데이터를 만들도록 지원하는 데이터 모델을 이해할 것으로 기대됐다. 오늘날 데이터에 대한 요구들은 다음과 같다:

• 방대한 양
• 지속적인 통합
• 여러 가지 테스트 환경
• 기존 데이터들과의 통합
• 오프쇼어(Off-shore)
• 아웃소싱
• 사일로(Silo) 개발 노력
• 분석에 필요치 않은 데이터 걸러내기
• 모호함
• 구성 관리; 버전과 가지치기

만약 데이터 제공에 익숙하지 않다면 이 영역에서 증가하는 우려와 현대의 IT개발에서 병목현상이 어떻게 나타나고 있는지 볼 수 있어야 한다.

애자일 사례의 지지자로서 필자는 데이터에 대한 이런 쉽게 만족시킬 수 없는 요청을 지원하는 다수의 접근방식을 경험했다. 첫 번째 비밀은 TDP(Test Data Provisioning)가 디자인, 코딩, 아키텍처, 시험 등과 마찬가지로 솔루션의 일부가 돼야 한다. 개발 요청의 속도와 환경에 비례해 확장 가능한 TDP 팀을 구축함으로써 이것을 해결하기 시작했다. 하지만 팀이 소비재와 일반적인 필요의 창출 및 지원에 대해 책임을 지는 스크럼(Scrum) 또는 XP 방법론과는 달리 TDP 팀의 역할은 더 높은 수준의 아키텍트와 같다. TDP 팀은 이런 증가하는 수요를 충족시킬 수 있는 성공적인 온디맨드 사례를 지원하기 위해 필요한 데이터의 정의, 규모, 사용, 버전 등을 이해해야 한다.

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