지식

AI 개발 과정의 이해

AI는 의료, 금융, 제조, 교육 등에서 활발히 활용되지만, 단순히 데이터를 넣는다고 작동하는 마법 같은 기술은 아니다. 효과적인 AI 시스템 개발을 위해선 문제 정의부터 데이터 수집, 모델 설계와 학습, 평가, 배포 및 유지보수에 이르는 체계적인 절차가 필요하며, 특히 데이터 품질과 각 단계의 신중한 실행이 성능을 좌우한다. 실무에서는 챗봇과 같은 예시를 통해 이 모든 단계가 유기적으로 연결되어 운영된다.
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가용성이란 무엇인가
가용성테스트

가용성이란 무엇인가

현대 디지털 서비스에서는 시스템이 언제나 즉시 응답 가능한 상태를 유지해야 하며, 이를 보장하는 핵심 품질 속성이 바로 가용성이다. 가용성 테스트는 장애 상황을 사전에 파악하고, 실제 운영 환경에서 시스템이 중단 없이 작동하는지를 검증하는 활동으로, 성능·복구성과 통합되어 자동화된 체계로 구현될 때 지속적인 품질 개선이 가능하다. 이를 위해 SLA/SLO 기준을 설정하고, 모니터링 도구 및 CI/CD 연동을 통한 테스트 자동화, RCA 기반 이슈 분석과 대응 프로세스, 그리고 전사 지표 관리까지 통합 운영 프레임워크로 확장된다.
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스트레스 테스트란 무엇인가
스트레스테스트

스트레스 테스트란 무엇인가

스트레스 테스트는 시스템이 극한 상황에서 얼마나 안정적으로 작동하는지를 검증하기 위한 테스트로, 예상치 못한 트래픽 급증이나 자원 고갈 등의 위기 상황을 시뮬레이션하여 시스템의 한계, 오류 발생 양상, 복구 능력 등을 사전에 파악하고 대비책을 마련하는 데 목적이 있다. 자동화를 통해 CI/CD 파이프라인에 통합하면, 성능 회귀나 위험 요소를 조기에 발견하고 배포 안정성을 높이는 데 기여할 수 있다.
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부하 테스트란 무엇인가
부하테스트

부하 테스트란 무엇인가

부하 테스트는 시스템이 많은 사용자의 동시 접속에도 안정적으로 작동하는지를 검증하는 핵심 테스트로, 서비스 중단과 성능 저하를 사전에 방지하고 사용자 만족도와 비즈니스 신뢰도를 높이는 데 필수적이다. 단순한 요청 수치를 넘어서 실제 사용자 행동을 반영한 시나리오 설계, 성능 병목 분석, 지표 기반의 해석, 반복 가능한 테스트 자동화 전략까지 포함해야 진정한 성능 개선으로 이어질 수 있다.
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성능 테스트란?
성능테스트

성능 테스트란?

성능 테스트는 단순히 시스템이 작동하는지를 넘어서 실제 사용 환경에서 얼마나 빠르고 안정적으로 동작하는지를 사전에 검증하는 예방적 품질 활동입니다. 응답 시간, 처리량, 자원 사용률 등의 지표를 통해 시스템의 병목 현상과 한계를 파악하고, 이를 바탕으로 사용자 만족도와 비즈니스 성공을 보장하기 위한 최적화와 개선을 도모합니다. 부하, 스트레스, 지속성 등 다양한 테스트 유형과 현실적인 시나리오 설계를 통해 운영 안정성을 확보하며, 측정된 결과는 리포트로 체계화되어 품질 개선의 근거로 활용됩니다.
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