AI를 활용한 테스트 자동화 도전기 2편
SSG.COM이 AI 기반 테스트 자동화 과정에서 겪은 코드 중복과 유지보수 한계를 공통 모듈화와 시나리오 구조 개선으로 극복했습니다.
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SSG.COM에서 발행한 기술 블로그 글 11편의 한 줄 요약 모음입니다. 블로그: https://medium.com/ssgtech
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SSG.COM 기획자가 생성형 AI와 Python으로 멤버십 API 테스트를 자동화했다.
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SSG.COM이 Kubernetes 메모리 사용률의 원인을 JVM 힙 예약과 로그 페이지 캐시에서 찾았다.
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SSG.COM이 기획전 데이터를 나눈 뒤 실제 조회 패턴에 맞춰 MongoDB 요청을 조정했다.
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쓱닷컴 웹개발팀이 디자인 시스템과 자동화 도구를 활용해 웹 접근성을 개선했다.
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SSG.COM이 알림 발송 중 DB 커넥션을 점유하던 배치 구조를 조정했다.
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SSG.COM이 검색 실패 쿼리를 오타 보정 모델로 바꿔 검색 실패율을 낮췄다.
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SSG닷컴이 전시 API의 요청과 내부 호출을 묶어 보는 디버깅 서비스 영원희를 만들었다.
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SSG.COM이 작은 표 데이터에서 빠른 예측 기준을 만드는 TabPFN을 소개했다.
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SSG.COM이 여러 WAS에서 FlashAttribute가 사라지는 가입 장애를 세션 없는 POST 흐름으로 고쳤다.
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SSG.COM이 제휴 상품을 FCFS 순서 대신 중요도 점수로 정렬해 주요 상품 연동 시간을 평균 56.4% 줄였다.
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