규제 대상 기업이 반드시 직면하게 될 테스트 확장 관련 5가지 과제(및 해결 방법)

대규모 기업에게 테스트 자동화 확장은 어려운 과제입니다. 하지만 은행, 보험, 의료, 제약, 정부 또는 기타 규제 산업에 속한 조직의 경우, 그 어려움은 더욱 커집니다. 일반적인 엔지니어링 팀의 작업 속도를 높이는 모든 지름길은 규제 산업에서 쉽게 우회할 수 없는 규정 준수 장벽에 부딪히기 때문입니다. 

규제 대상 기업 내에서 테스트 규모를 확장해 본 경험이 있다면, 다음 다섯 가지 어려움이 익숙하게 느껴질 것입니다.

퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 아니면 둘 다 아닌가: 잘못 선택하면 보안이나 속도를 잃게 됩니다

대부분의 팀은 디바이스 인프라를 공용 디바이스 클라우드와 전용 프라이빗 클라우드라는 이분법적인 선택으로 여깁니다. 공용 클라우드는 설정이 빠르고 저렴하며 필요에 따라 광범위한 디바이스 환경을 제공합니다. 하지만 공용 클라우드는 멀티테넌트 방식이므로 테스트 트래픽이 다른 모든 사용자의 인프라를 공유하게 됩니다. 이는 금융 거래나 환자 데이터를 처리하는 앱의 경우 보안 검토 시 문제가 될 수 있습니다. 

규제 대상 팀은 정반대의 방향으로 나아갑니다. 전용 기기, 사내 연구실, 심지어는 완전히 외부와 차단된 환경을 구축하기도 합니다. 이는 격리 문제를 해결하지만, 비용과 긴 온보딩 기간이라는 또 다른 문제를 야기합니다. 새로운 기기가 조달되고, 구성되고, 연구실에 도착하기까지 몇 달씩 기다려야 하는 경우가 흔한데, 그 사이에 이미 사용자들이 해당 기기를 사용하고 있는 경우가 많습니다. 

사실 대부분의 규제 대상 기업은 하나의 워크로드만 사용하는 것이 아니라, 민감도 수준이 각기 다른 여러 워크로드를 사용합니다. 프로덕션 데이터 테스트는 완벽한 격리가 필요하지만, 광범위한 CI/CD 회귀 및 호환성 테스트는 그 정도의 격리가 필요하지는 않지만, 멀티테넌트 환경에 노출되어서는 안 됩니다. 

이 문제가 해결되는 곳: Digital.ai 테스트 지원 SaaS, 온프레미스, 하이브리드예산 및 완전 에어갭 배포기본적으로 모든 플랫폼에서 동일한 기능 세트를 제공하므로 인프라가 어디에 있든 제품의 하위 버전을 사용해야 하는 것은 아닙니다. Digital.ai공유 장치 모델은 팀에게 "공용"과 "전용" 사이의 진정한 중간 옵션을 제공합니다. 즉, 자체 네트워크 및 VPN 구성을 갖춘 사설 격리 환경에서 실행되는 공유 인스턴스 장치를 사용할 수 있지만 하드웨어를 독점적으로 예약하는 비용은 발생하지 않습니다. 이를 통해 규제를 받는 기업은 워크로드를 적절하게 계층화할 수 있습니다. 예를 들어 프로덕션 데이터 테스트에는 전용 또는 온프레미스 서버를 사용하고, CI/CD 및 호환성 테스트에는 사설 인스턴스의 공유 장치를 사용할 수 있습니다. 모든 워크로드를 기본적으로 가장 비싸고 제한적인 옵션에 강제로 배정하는 대신, 이러한 계층화를 통해 효율적인 워크로드 관리가 가능합니다. Digital.ai 테스트는 일반적으로 새로운 OS 베타 버전 및 정식 출시 버전을 지원하여 시장에 가장 먼저 출시되므로 최종 사용자보다 먼저 팀에서 테스트를 진행할 수 있습니다.

모든 시험에는 기록이 필요하지만, 대부분의 시험은 그러한 목적을 위해 설계되지 않았습니다.

규제 대상 기업에서 테스트를 통과하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 통과했다는 것을 입증하는 것이 중요합니다. SOX, HIPAA, GDPR 또는 FDA 검증을 담당하는 감사관은 테스트가 어떤 요건에 부합하는지, 언제 실행되었는지, 누가 결과를 승인했는지, 그리고 마지막 실행 이후 무엇이 변경되었는지 확인하고자 합니다. 대부분의 테스트 도구는 "테스트가 제대로 작동했는가?"라는 질문에 답하도록 설계되었지, "감사에서 이 결과를 입증할 수 있는가?"라는 질문에 답하도록 설계된 것은 아닙니다. 

테스트 규모가 커질수록(테스트 스위트, 환경, 분기별 릴리스 횟수 증가) 추적성도 함께 확장되거나, 대개 감사 직전에 조용히 무너져 내립니다. 

일반적으로 수동 테스트 쪽에서 격차가 더 심각합니다. 규제 대상 기업들은 여전히 ​​탐색적 작업이나 자동화가 잘 되지 않는 예외적인 상황에 대해 수동 테스트에 크게 의존하고 있는데, 이러한 테스트는 대부분 실질적인 기록을 남기지 않습니다. 테스터는 시나리오를 실행하고 통과 또는 실패로 표시한 후 다음 시나리오로 넘어갑니다. 실제로 무엇을 클릭하고, 보고, 확인했는지에 대한 기록이 없기 때문에 감사자가 요청할 때까지 증거가 존재하지 않으며, 그때는 이미 상황을 재구성하기에는 너무 늦습니다. 

이 문제가 해결되는 곳: 이러한 상황에서는 단순한 테스트 볼륨보다 엔터프라이즈급 분석 및 오케스트레이션 기능이 훨씬 더 중요합니다. Digital.ai 테스팅은 테스트 실행 데이터를 중앙 집중화하고 규제 대상 기업이 이미 사용 중인 ALM 및 거버넌스 도구와 통합하여 추적성을 확보합니다. 즉, 누군가가 수기로 관리하는 스프레드시트가 아니라 테스트 실행 방식 자체의 결과물입니다. 이는 자동화된 테스트뿐만 아니라 수동 테스트에도 적용됩니다. 수동 테스트 세션은 단계별로 스크린샷과 비디오로 기록되므로, 탐색적 실행에서도 자동화된 실행과 마찬가지로 단순한 합격/불합격 체크박스가 아닌 검토 및 감사 준비가 가능한 증거를 생성할 수 있습니다. 이는 단순한 감사 이상의 의미를 지닙니다. safe경비원이든 아니든, 수동 및 자동 테스트를 통해 수집된 증거가 결과 데이터를 사후 방어 수단이 아닌 실제 분석 및 의사 결정에 활용할 수 있도록 만들어 줍니다. Digital.ai Release 이러한 추적 기능은 테스트 자체를 넘어 확장됩니다. 모든 릴리스에는 버튼 하나로 내보낼 수 있는 감사 보고서가 제공되며, 누가 언제 어디서 어떻게 작업을 수행했는지, 그리고 성공 여부가 보고서에 자세히 표시됩니다. 이 두 가지를 결합하면 감사 추적은 전체 과정을 포괄합니다. 단순히 "테스트 통과"라는 사실뿐만 아니라 "테스트 통과 증거, 승인자, 그리고 이후 변경 사항"까지 확인할 수 있습니다.

서비스 범위 확장은 단순히 기기를 추가하는 것 이상의 의미를 지닙니다. 누구도 놓치지 않았음을 입증하는 것을 의미합니다.

일반 소비자용 앱의 경우, 기기 지원 범위는 사용자 경험(UX) 측면에서 중요한 결정입니다. 하지만 규제 대상 앱의 경우, 이는 종종 법적인 문제가 됩니다. 접근성 관련 법률(ADA, WCAG)과 다양한 고객층(구형 기기, 보조 기술, 다양한 네트워크 환경 포함)을 고려할 때, 규제 대상 기업은 단순히 가장 많이 사용되는 5개 기기에만 최적화하는 것으로 충분하다고 여길 수 없습니다. 

클라우드 디바이스 팜이나 광범위한 OS/브라우저 매트릭스와 같은 손쉬운 방식으로 적용 범위를 확장하는 것이 이 문제의 일부를 해결해 줍니다. 하지만 규제 대상 팀은 적용 범위가 넓을 뿐만 아니라 의도적이고 포괄적이라는 점도 입증해야 합니다. 

이 문제가 해결되는 곳: Digital.ai 이 테스트 시스템은 분석 기능을 포함하여 수천 개의 실제 기기와 브라우저에서 대규모 테스트를 수행하도록 설계되었습니다. 성능예산 및 접근성 테스트 기능이는 "우리가 충분한 구성을 검토했다고 생각합니다"라는 말을 "실제로 실행한 매트릭스와 데이터는 다음과 같습니다"라는 말로 바꿔줍니다. 이러한 차이는 고객뿐 아니라 규제 기관이 질문할 때 훨씬 더 중요합니다.

지속적 배포 속도와 변경 관리의 현실이 만났습니다.

규제를 받는 모든 기업은 지속적인 테스트와 빠른 제품 출시 속도를 원합니다. DevOps 약속은 하지만, 대부분의 시스템에는 타당한 이유로 존재하는 변경 관리 위원회, 단계별 환경, 수동 승인 절차 등이 있으며, 이러한 절차들은 CI/CD 속도에 맞춰 설계되지 않았습니다. 

그 결과, 익숙한 긴장 관계가 발생합니다. 경영진은 개발 초기 단계부터 신속하게 대응하고, 피드백 속도를 높이며, 자동화를 확대하려 하지만, 조직의 규정 준수를 유지하는 거버넌스 프로세스는 이러한 변화에 발맞춰 재설계되지 않았습니다. 이러한 문제를 해결하지 않고 테스트 규모를 확장하는 것은 병목 현상을 테스트 작성에서 승인 대기 시간으로 옮기는 것에 불과합니다. 

이 문제가 해결되는 곳: 해결책은 게이트를 제거하는 것이 아닙니다. 테스트 계층이 해당 게이트에 필요한 증거를 충분히 빠르게 생성하여 게이트로 인해 개발 속도가 저하되는 것을 막는 것입니다. Digital.ai 기존 시스템과의 테스트 통합 DevOps ALM 툴체인을 사용하면 테스트 결과, 커버리지 데이터 및 품질 신호가 릴리스 및 거버넌스 결정이 이미 이루어지고 있는 곳에 표시되므로 모든 게이트 전에 별도의 수동 보고 단계를 거칠 필요가 없습니다. Digital.ai Release 이 솔루션은 프로세스 자체를 한 단계 더 발전시켜 변경 관리 위원회의 수동 체크리스트를 표준화된 자동화 파이프라인 템플릿으로 변환하고, 각 릴리스의 위험을 평가하여 프로덕션 환경에 배포되기 전에 문제를 표시하며, ServiceNow와 같은 도구와 직접 통합하여 위원회가 실제로 승인해야 하는 변경 요청 및 구성 관리 데이터베이스 업데이트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 위원회는 여전히 승인하지만, 누군가가 수동으로 증거를 수집할 때까지 기다릴 필요가 없습니다.

테스트했던 앱이 최종 출시 앱과 항상 일치하는 것은 아닙니다.

규제 대상 앱, 특히 은행 및 의료 분야의 앱은 점점 더 강화된 보안 기능을 탑재하고 출시됩니다. 난독화된 코드, 변조 방지 검사, 그리고 역공학 및 사기를 막기 위해 설계된 런타임 자체 보호(RASP) 기능 등이 포함됩니다. 이러한 보호 기능은 보안 팀이 원하는 바이며, 또한 바로 그러한 역할을 수행합니다. 표준 테스트 자동화를 방해하는 요소는 무엇일까요?이는 일반적으로 보안 강화 기능이 차단하도록 설계된 코드 내부 검사 방식에 의존합니다. 

이로 인해 팀은 두 가지 좋지 않은 선택지밖에 남지 않게 됩니다. 하나는 보호되지 않은 "클론" 빌드를 테스트하고 실제 배포 버전과 일치하기를 바라는 것이고, 다른 하나는 실제 강화된 애플리케이션에 대해 느리고 부분적인 수동 테스트를 진행하는 것입니다. 두 가지 모두 확장성이 떨어지며, 첫 번째 옵션은 심각한 위험을 수반합니다. 보호되지 않은 빌드가 실수로 프로덕션 환경에 배포되면 보안 강화의 목적 자체가 무의미해지기 때문입니다. 

이 문제가 해결되는 곳: 이 경우는 테스트 문제와 보안 문제가 동일한 문제인 경우입니다. Digital.ai의 Application Security Continuous Testing 제품이 통합됩니다 특히 자동화된 성능, 기능 및 접근성 테스트가 일반적으로 차단하는 변조 방지 기능을 거치지 않고 강화된 앱에서 직접 실행될 수 있도록 하기 위함입니다. 즉, 팀에서 테스트하는 빌드는 실제 배포되는 빌드와 동일하며, 자동화 속도로 실행됩니다. 단순히 실제 빌드와 유사한 임시 빌드를 사용하는 것이 아닙니다. 

공통 스레드 

이러한 과제들은 단순히 테스트 횟수를 늘리는 것에 관한 것이 아닙니다. 오히려 제대로 수행했음을 입증하면서 테스트 횟수를 늘리는 것에 관한 것입니다. 즉, 방어 가능한 인프라, 추적 가능한 결과, 정당화 가능한 테스트 범위, 거버넌스 기준을 넘어서지 않는 속도, 그리고 임시 빌드가 아닌 실제 빌드를 확보하는 것입니다. 

규제 대상 기업을 위한 테스트 확장의 진정한 의미는 단순히 테스트 양을 늘리는 것이 아니라, 그 과정을 기록으로 남길 수 있는 테스트 양을 늘리는 것입니다.