소개

대부분의 팀은 리그레션 테스트를 코드를 다 짜고 푸시한 뒤에 일어나는 일로 취급합니다. 풀 리퀘스트를 열고, CI가 돌고, 그제야 “뭘 망가뜨렸는지” 알게 되는 식이죠.

아날로그 리그레션 랩(Analog Regression Lab) 은 이 기본 전제를 완전히 뒤집습니다.

자동화 테스트 스위트와 사후 디버깅에만 의존하는 대신, 이 랩은 테스트를 실행하기 전에 하는 페이퍼‑퍼스트 루틴—구조화된 사고, 글쓰기, 교차 검증—에 방점을 둡니다. 핵심 아이디어는 단순합니다. “무엇이 (그리고 무엇이 아니어야 하는지)가 일어나야 하는지”를 자연어로 명확히 적어낼 수 있다면, 테스트 스위트를 돌리기도 전에 상당수 리그레션을 잡을 수 있습니다.

이 글에서는 아날로그 리그레션 랩을 구성하는 주요 요소들을 살펴봅니다.

• 기대 동작과 엣지 케이스를 포착하는 페이퍼‑퍼스트 루틴
• 자연어를 리그레션 오라클로 활용하는 Testora 기법
• 문서, 요구사항, 커밋 메시지를 일급 테스트 오라클로 다루기
• 가장 위험한 영역에 집중하기 위한 리그레션 테스트 케이스 매트릭스
• 리뷰를 표준화하고 누락을 줄이는 구조화 체크리스트
• 이 접근이 자동화 테스트를 어떻게 보완하고, 설계 결함을 더 일찍 드러내는지

왜 페이퍼‑퍼스트인가? 아날로그 리그레션의 이유

대부분의 리그레션이 새어 나가는 이유는 단순합니다. 해당 변경에 대해 “무엇이 올바른 동작인지” 팀이 구체적으로 글로 적어본 적이 없기 때문입니다.

페이퍼‑퍼스트 리그레션 실천은 엔지니어에게 다음을 강제합니다.

• 코드를 짜거나 테스트를 돌리기 전에 기대치를 명확히 정의하기
• 엣지 케이스와 실패 모드를 종이에 나열하기
• 요구사항과 설계 가정 속 모호성을 드러내기

이것은 두 가지 큰 효과를 냅니다.

1. 더 엄밀하게 생각하고 글을 쓰는 과정만으로도 버그를 발견하게 됩니다.
2. 테스트가 실패했을 때, 무엇이 왜 일어나야 한다고 믿었는지에 대한 서면 설명이 이미 손에 있습니다.

즉, 아날로그 리그레션 랩은 반(反) 자동화가 아니라 반(反) 추측입니다.

핵심 루틴: "Run" 누르기 전에 하는 페이퍼‑퍼스트

랩의 기본 루틴은 한 문장으로 요약할 수 있습니다.

“테스트를 아직 절대 돌릴 수 없다고 가정하면, 이 변경에 대해 무엇을 써두겠는가?”

어떤 커맨드도 실행하기 전에, 엔지니어는 해당 변경에 대한 가벼운 아날로그 리그레션 시트(Analog Regression Sheet) 를 만듭니다. 보통 다음 내용을 포함합니다.

1. 변경 요약 (Change summary)

   • 무엇을 변경하려 했는가?
   • 무엇은 절대 변하면 안 되는가?

2. 기대 동작 (Expected behaviors)

   • 영향을 받는 각 기능에 대해, 기대하는 입력–출력 동작을 자연어로 설명합니다.
   • 일반적인 “해피 패스”뿐 아니라 에러 상황도 포함합니다.

3. 엣지 케이스와 제약 (Edge cases and constraints)

   • 경계 조건(예: 한계값, 빈 상태, 레이스 컨디션 등)
   • 성능 / 스케일링에 대한 가정

4. 리그레션 민감 영역 (Regression-sensitive areas)

   • 어떤 모듈, API, 사용자 플로우가 과거에 특히 잘 깨졌는가?
   • 어떤 과거 인시던트가 재발할 수 있는가?

5. 관측(Observability) 계획

   • 스테이징이나 프로덕션에서 동작을 확인하기 위해 어떤 로그, 메트릭, 대시보드를 볼 것인가?

언뜻 보면 “문서를 하나 더 늘린 것”처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 이건 특정 변경에 붙는 임시이자 타깃이 또렷한 리그레션 계획입니다. 대부분 10~20분이면 초안 작성을 마칠 수 있고, 그 대가로 깨진 CI를 디버깅하느라 몇 시간을 날리기 전에 리그레션을 잡게 됩니다.

Testora: 자연어를 리그레션 감지기로 바꾸기

아날로그 리그레션 랩은 자연어로 된 시스템 동작 설명을 리그레션 오라클(regression oracle) 로 취급하는 기법, Testora 를 도입합니다.

코드 속 assertion에만 의존하는 대신, Testora는 이렇게 묻습니다.

“현재 시스템 동작과, 우리가 문서로 적어둔 설명이 말하는 기대 동작을 비교해서, 불일치를 자동으로 감지할 수 없을까?”

Testora의 개념적 동작 방식

1. 자연어 아티팩트 수집

   • 요구사항 문서
   • 설계 문서
   • 커밋 메시지와 PR 설명
   • 인시던트 리포트나 포스트모템

2. 행동(Behavior)에 대한 주장 추출
   예를 들어:

   • “사용자가 잘못된 이메일을 입력하면, 시스템은 계정을 생성하지 말아야 하며 에러 메시지를 보여줘야 한다.”
   • “/v1/payments 엔드포인트로의 요청은 중복 request ID에 대해 idemponent 해야 한다(같은 결과를 반환해야 한다).”

3. 주장을 코드와 테스트에 연결

   • 각 주장을 이를 구현하는 모듈, 엔드포인트, 함수 등에 트레이스합니다.
   • 가능하다면 기존 테스트와 연결합니다.

4. 현재 동작 vs. 서술된 동작 비교

   • 테스트, 스크립트, 수동 실행 등을 통해 현재 시스템 응답과 동작을 기록합니다.
   • 이 동작이 자연어로 된 주장들을 여전히 만족하는지 확인합니다.

5. 리그레션과 모호성 플래그

   • 실제 동작이 서술과 다르면 → 리그레션 가능성이 있습니다.
   • 서술이 모호하거나 상충하면 → 요구사항/설계 문제입니다.

핵심은 화려한 NLP 기술이 아니라, “문서화된 의도”를 테스트 오라클로 대하는 규율입니다. Testora는 하나의 습관을 형식화합니다. 동작이 바뀔 때마다, 실제 현실과 우리가 가진 아티팩트(문서)가 말하는 바를 반드시 대조해 보는 것입니다.

자연어를 일급 테스트 오라클로 다루기

전통적인 테스트 문화에서 “진짜” 진실의 원천은 코드와 테스트 파일이고, 요구사항과 문서는 부차적인 참고자료 취급을 받습니다.

아날로그 리그레션 랩은 이 우선순위를 뒤집습니다.

• 요구사항, 스펙, 설계 문서는 일급 오라클(first-class oracle) 입니다.
• 커밋 메시지와 PR 설명은 “무엇이 바뀌었고, 무엇은 그대로여야 하는지”를 말해주는 마이크로 오라클(micro-oracle) 입니다.
• 인시던트 리포트는 다시 일어나면 안 되는 동작을 정의하는 네거티브 오라클(negative oracle) 입니다.

이 아티팩트들을 오라클로 다루면:

• 실제 동작이 문서화된 의도에서 벗어날 때마다 리그레션이 눈에 보이게 됩니다.
• 엔지니어가 더 명확하고, 테스트하기 쉬운 방식으로 동작을 서술하게 됩니다.
• “우리가 의도했던 것”과 “지금 코드가 하는 일” 사이를 잇는 살아 있는 다리가 생깁니다.

이 접근은 코드 안의 assertion을 대체하는 게 아니라, 그 assertion을 앵커(anchor) 에 고정합니다. 실패한 테스트를 특정 요구사항 문서의 한 문장이나 특정 커밋 메시지에 연결할 수 있다면, 그 실패는 훨씬 해석하기 쉬워집니다.

리그레션 테스트 케이스 매트릭스: 진짜 위험한 곳에 집중하기

모든 리그레션 테스트가 같지는 않습니다. 어떤 테스트는 핵심 사용자 플로우를 지키고, 어떤 테스트는 거의 쓰이지 않는 기능을 지킬 뿐입니다.

리그레션 테스트 케이스 매트릭스(regression test case matrix) 는 이 차이를 명시적으로 드러내기 위한 간단하지만 강력한 도구입니다. 보통 다음과 같은 컬럼을 포함합니다.

• 영역 / 기능(Area / feature)
• 변경 영향도(Change impact) (None / Low / Medium / High)
• 리스크 레벨(Risk level) (Low / Medium / High / Critical)
• 변경 빈도(Frequency of change) (Rare / Occasional / Frequent)
• 과거 이슈(Historical issues) (Yes/No; 인시던트 링크)
• 테스트 커버리지 타입(Test coverage type) (Unit / Integration / E2E / Manual)
• 리그레션 우선순위(Regression priority) (P0–P3)

구현 전 또는 구현 중에, 엔지니어는 이번 변경과 관련된 부분에 대해 이 매트릭스를 채웁니다. 그 결과:

• 리스크가 높고 자주 바뀌는 영역은 P0/P1 리그레션 테스트 를 갖게 됩니다.
• 리스크가 낮고 안정적인 영역은 가벼운 체크만 하거나 기존 스위트에 의존할 수 있습니다.
• 모든 테스트를 똑같이 중요한 것처럼 다루는 함정을 피할 수 있습니다.

시간이 지날수록 이 매트릭스는 시스템의 리그레션 표면(regression surface)—어디가 조금만 틀어져도 가장 크게 데일 수 있는지—을 보여주는 내비게이션 맵이 됩니다.

구조화 체크리스트: 팀 간 편차 줄이기

숙련된 엔지니어라도, 특히 마감에 쫓길 때는 놓치는 부분이 생깁니다. 랩은 좋은 리그레션 습관을 반복 가능하게 만들기 위해 구조화 체크리스트(structured checklist) 를 적극 활용합니다.

전형적인 아날로그 리그레션 체크리스트는 다음과 같을 수 있습니다.

• 간단한 변경 요약(change summary) 과 비목표(non-goals) 를 작성했는가?
• 기대 동작(expected behaviors) 과 엣지 케이스(edge cases) 를 자연어로 나열했는가?
• 자연어 오라클(natural language oracles) (요구사항, 문서, PR 설명)을 업데이트하거나 새로 만들었는가?
• 리그레션 테스트 케이스 매트릭스를 사용해 고위험 영역(high-risk areas) 을 식별했는가?
• 해당 영역을 커버하는 테스트(기존 / 신규)를 매핑했는가?
• 이번 변경에 대한 관측 가능성(observability) (로그, 메트릭, 알림)을 고려했는가?
• 모호하거나 상충되는 요구사항을 발견했다면, 이를 플래그하고 논의 요청을 했는가?

이 체크리스트들은:

• 팀과 리뷰어 사이의 기대치를 표준화합니다.
• 코드 리뷰 과정에서 리그레션 관점을 눈에 보이게 합니다.
• 시간이 지나면서 감사·개선할 수 있는 구체적인 아티팩트를 제공합니다.

경험이나 “감”에만 의존하는 대신, 리그레션에 대한 규율을 워크플로 안에 직접 심어 넣는 셈입니다.

자동화 테스트 스위트의 대체가 아닌, 증폭기

아날로그 리그레션 랩은 분명히 강조합니다. 이것은 자동화 테스트의 대체물이 아니라, 증폭기(force multiplier) 입니다.

테스트를 돌리기 전에 사전 사고와 문서화 에 에너지를 쓰면:

• CI가 돌기 전에 이미 명백한 불일치들을 잡아냅니다.
• 동작과 엣지 케이스를 미리 언어로 정리해 두었기 때문에, 더 좋고 타깃이 분명한 테스트 를 작성할 수 있습니다.
• 각 실패가 어떤 의도와 연결되는지 알 수 있어, 실패한 테스트를 해석하기가 훨씬 수월해집니다.

실무에서는 대략 다음 순서로 진행됩니다.

1. 아날로그 리그레션 시트 를 작성하고, 관련 자연어 오라클을 업데이트합니다.
2. 리그레션 테스트 케이스 매트릭스 를 채워, 고위험 플로우를 식별합니다.
3. 이를 바탕으로 어떤 테스트를 작성·수정할지 결정합니다.
4. 자동화 테스트 스위트를 실행합니다.
5. 실패가 발생하면, 페이퍼‑퍼스트 아티팩트를 직접 참조하며 디버깅합니다.

결과적으로 CI에서의 “뜻밖의 놀람”이 줄어들고, 뭔가 실패했을 때도 디버깅 과정이 부드러워집니다.

모호성과 설계 결함을 일찍 드러내기

아날로그 리그레션의 가장 과소평가된 이점은, 이것이 요구사항과 설계 에 대해 드러내는 것들입니다.

다음 질문들을 글로 써야 할 때:

• “무엇이 일어나야 하는가?”
• “무엇은 절대 일어나면 안 되는가?”
• “어떤 조건에서 이 동작은 달라지는가?”

… 놀랍도록 많은 답이 불명확하거나 서로 모순 되어 있음을 깨닫게 됩니다.

이는 단점이 아니라 장점입니다. 페이퍼‑퍼스트 루틴은:

• 그렇지 않으면 프로덕션 인시던트로 이어졌을, 모호한 요구사항을 드러냅니다.
• 비슷한 API 사이에 불일치가 있는 등 설계 결함을 하이라이트합니다.
• 모호함을 코드에 박제하기 전에 해소하도록 팀을 독려합니다.

이런 의미에서, 아날로그 리그레션 랩은 테스트 실천이면서 동시에 설계 품질 실천이기도 합니다.

결론: 디지털 테스트에 아날로그 규율 더하기

현대 소프트웨어 팀은 자동화 테스트 스위트에 강하게 의존하며, 그래야만 합니다. 하지만 가장 레버리지가 큰 부분은 종종 테스트를 한 줄도 돌리기 전에 일어납니다.

아날로그 리그레션 랩은 그 규율을 워크플로에 가져오는 구조화된 방법을 제안합니다.

• 기대 동작과 엣지 케이스를 명확히 하는 페이퍼‑퍼스트 루틴.
• 자연어 아티팩트를 리그레션 오라클로 쓰는 Testora.
• 요구사항, 문서, 커밋 메시지를 일급 진실의 원천(first-class source of truth) 으로 다루기.
• 가장 위험한 영역에 노력을 집중시키는 리그레션 테스트 케이스 매트릭스.
• 실천을 표준화하고 누락을 줄이는 구조화 체크리스트.
• 자동화 테스트와 상호 보완 관계를 이루어, 실패를 더 의미 있고 디버깅하기 쉬운 것으로 만드는 접근.

모든 요소를 한 번에 도입할 필요는 없습니다. 다음 기능 개발이나 버그 수정부터 딱 하나만 실천해 보십시오. 테스트를 돌리기 전에 아날로그 리그레션 시트를 작성하는 것입니다. 무엇이 일어나야 하는지, 어디가 위험한지, 무엇이 절대 깨지면 안 되는지 적어 보세요.

그러고 나서 지켜보십시오. 테스트 스위트가 돌 기회조차 얻기 전에, 종이 위에서 얼마나 많은 문제를 잡아낼 수 있는지.