안녕하세요, 변화의 바람을 불러오는 테크 마법사입니다. 오늘은 Airbnb가 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 어떻게 대규모 테스트 마이그레이션 작업을 혁신적으로 단축했는지 살펴보겠습니다. 기존의 수작업으로는 1.5년이 걸릴 것으로 예상된 이 작업이 LLM 덕분에 단 6주 만에 완료되었답니다. 자, 이제 그 비밀의 문을 열어볼까요?
Airbnb의 마이그레이션 혁신 이야기
Enzyme에서 RTL로의 전환
2020년, Airbnb는 기존의 Enzyme 기반 테스트를 현대적이고 풍부한 기능을 제공하는 React Testing Library(RTL)로 전환하기로 결정했습니다. 이는 단순히 '오래된 테스트 도구를 교체하는' 문제가 아니었습니다. Enzyme은 내부 구현에 깊이 접근하는 방식이었고, 이는 현대 React 철학에 어긋났기 때문이었죠. 그렇지만 단순 제거는 기존 테스트 커버리지를 손상시키는 위험이 있었어요. 따라서 Airbnb는 기존 테스트 의도와 커버리지를 유지하면서의 변환을 목표로 잡았습니다.
마이그레이션 전략의 디테일
Airbnb는 복잡한 마이그레이션을 체계적으로 접근하기로 했습니다. 각 단계별 유효성 검사와 리팩터링을 통해 문제가 있는 부분을 감지하고 해결해나갔습니다. 재시도 루프와 동적 프롬프트 전략으로, 실패할 경우에도 계속 테스트를 수정하며 진행했죠. 이 과정을 통해 복잡한 파일도 차근차근 해결할 수 있었습니다.
6주 안에 어떻게 3,500개의 테스트 파일을 마이그레이션 했을까?
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유효성 검사와 리팩터링: 모든 파일을 상태 기반 파이프라인에 줄 세워 두고, 각 단계의 유효성을 체크하며 다음 단계로 넘어갑니다. 실패 시 LLM이 즉시 수정에 나섭니다.
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자동화로 인한 97% 성공률: LLM의 도움으로 첫 자동화 실행에서 4시간 만에 75%의 마이그레이션이 완료되었어요. 이어서 4일간의 반복적인 개선 과정을 거쳐 97%의 자동화 성공률을 달성했습니다.
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수동 마무리: 최종 남은 3%는 수작업으로 마무리했어요. 놀라운 건, 이 과정에서도 자동화에서 얻은 결과를 기반으로 수작업의 양을 크게 줄였다는 것입니다.
Airbnb의 성공 비결?
이번 프로젝트는 Airbnb가 LLM을 활용한 테스트 마이그레이션의 새로운 가능성을 엿본 계기가 되었어요. 이는 단순히 기술적인 문제 해결에 그치지 않고, 엔지니어링 자원의 효율적 사용과 운영비용 절감으로 이어졌습니다. 무엇보다 중요한 건, Airbnb의 혁신적인 접근 방식이 향후 더 복잡한 리팩터링이나 구조적 변경에도 적용할 수 있는 가능성을 탐색하게 했다는 점입니다.
결국, Airbnb의 사례는 LLM이 단순한 도구를 넘어서 얼마나 큰 변화를 불러올 수 있는지 보여주는 훌륭한 예시가 아닐까요? 여러분도 이런 혁신의 바람을 느끼고 싶다면, 더 많은 기술 스토리를 기대해 주세요.
변화를 두려워하지 마세요, 여러분! 기술은 언제나 새롭고, 그 너머에는 무한한 가능성이 기다리고 있으니까요. 다음에도 또 멋진 이야기를 가지고 돌아오겠습니다. 감사합니다!