

AI 시대, 요즘 테스트 – UI 에서 API 중심으로
AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.


AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.


AI 생성 코드와 잦은 릴리즈로 보안 위험이 커지면서 DevSecOps가 기본값으로 주목받았습니다. 개발 초기부터 보안을 내재화하고 AI 기반 도구로 취약점 탐지와 대응 속도를 높이는 내용입니다.


D-KMS의 고가용성을 위해 멀티 클러스터 이중화와 무중단 Canary 배포를 적용했습니다. 복잡한 배포 절차는 도구화와 GitHub Actions 자동화로 효율화했습니다.


생성형 AI와 데브옵스를 결합해 소프트웨어 딜리버리를 가속화하는 방안을 소개했습니다. 코드 이해와 테스트 생성, SDLC 병목 분석, 이슈 자동화 사례를 중심으로 설명했습니다.
![[AWS Summit Korea 2025] 오픈소스로 점검하는 AWS 인프라 보안: 자동화로 시작하는 클라우드 보안 혁신](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/blog_main.png)

AWS 설정 오류로 생기는 보안 위험을 줄이기 위해 자동 점검의 필요성을 다뤘습니다. Prowler와 Service Screener로 CI/CD와 정기 점검을 구성하는 방법을 소개했습니다.
CI/CD에서 기존 Provisioning Profile을 Git과 fastlane match로 유지하는 방법을 정리했습니다.\nupdate_project_provisioning과 update_code_signing_settings로 Xcode 서명 설정까지 연결했습니다.


생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.


AWS CDK로 Vision AI API 서비스를 구축한 실전 경험을 공유했습니다. 스택 분리, 비용 최적화, 모니터링, CI/CD와 장애 대응 방안을 정리했습니다.
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AMOREPACIFIC이 AWS CDK와 Serverless 아키텍처로 DevOps 포털 ASAP을 구축한 사례를 소개했습니다. 리소스 자동화, 보안 거버넌스, 비용 절감을 통해 운영 효율을 높였습니다.


GitLab에 Claude Code를 통합해 @ClaudeBot으로 MR과 이슈를 자동 처리하는 봇을 만들었습니다. 바이브 코딩으로 빠르게 구현했지만, 정확한 컨텍스트 전달과 일관성 확보가 과제로 남았습니다.


Claude Code를 GitLab에 통합해 MR과 이슈에서 AI 분석과 자동화를 수행하는 ClaudeBot 구축 사례를 소개했습니다. 바이브 코딩의 속도와 편의성을 확인했지만, 정확한 컨텍스트 전달의 어려움도 함께 짚었습니다.