실무 리더가 정리한: 모노리포에서 대규모 테스트 병렬화와 리소스 최적화 운영 아키텍처 & 상용구
실무 리더 요약 정리
이 글은 실무 리더가 정리한: 모노리포에서 대규모 테스트 병렬화와 리소스 최적화 운영 아키텍처 ＆ 상용구를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다.
- 목차
- 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
- 개요
- 모노리포 환경에서의 주요 도전 과제
팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다.
몇 년 전 우리 팀은 모노리포에서 대규모 테스트 병렬화와 리소스 최적화를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다.
이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
- 목차
- 개요
- 모노리포 환경에서의 주요 도전 과제
- 운영 아키텍처 패턴
실제 엔터프라이즈 환경에서 모노리포에서 대규모 테스트 병렬화와 리소스 최적화를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다.
개요
대규모 모노리포(monorepo)는 코드 공유와 재사용에 유리하지만, 테스트 실행 비용과 병렬화 관리에서 엔터프라이즈 운영 부담을 크게 증가시킵니다. 본 문서는 여러 팀이 공존하는 조직 관점에서, 테스트 병렬화와 인프라 자원 최적화를 실무적으로 적용하기 위한 아키텍처와 상용구를 정리한 내용입니다.
모노리포 환경에서의 주요 도전 과제
첫째, 변경 범위가 크면 전체 테스트를 돌리기 부담이 크고 둘째, 테스트 의존성과 플라이웨이트 리소스 관리(캐시, 네트워크, 디스크)가 병목을 만듭니다. 셋째, 여러 팀의 파이프라인이 동시에 자원을 요구하면 비용과 신뢰성 모두 악화됩니다.
운영 관점에서는 "신속한 피드백"과 "규모에 따른 안정적 재현성" 사이의 균형을 맞추는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 테스트 분해, 영향도 분석, 동적 스케줄링, 그리고 공통 인프라 표준화가 필요합니다.
운영 아키텍처 패턴
1) 영향도 기반(affected) 실행 계층
변경된 파일 기반으로 영향을 받는 패키지/테스트만 계산해 실행합니다. 빌드 시스템(Bazel, nx, Pants 등)의 query 기능 또는 자체 의존성 그래프로 구현할 수 있습니다. 엔터프라이즈에서는 검증 가능한 그래프와 감사 로그가 중요합니다.
2) 중앙화된 실행 매니저 + 분산 워커
중앙 스케줄러(예: Buildkite, Jenkins Controller, Argo Workflows)가 테스트 작업을 생성하고 쿠버네티스 워커풀에서 컨테이너화된 테스트 잡을 실행합니다. 워커는 자원 태그(node selectors)와 QoS 정책으로 분리합니다.
리소스 최적화 기법
자원 최적화는 세부단위에서 시작해야 합니다. 컨테이너 수준의 requests/limits를 명시하고, JVM/Node의 메모리 설정을 테스트 유형에 맞춰 조정합니다. 긴 실행 테스트는 별도 노드풀으로 분리해 IO 집약형 작업과 CPU 집약형 작업을 분리 운영합니다.
캐시 전략(빌드 캐시, 테스트 아티팩트 캐시)은 재실행 비용을 크게 낮춥니다. 원격 캐시(S3, GCS, Redis 기반 인메모리 등)와 레이어드 캐시(로컬→원격) 조합을 권장합니다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 캐시 접근 제어와 무결성 검증이 필요합니다.
대규모 테스트 병렬화 실무 기법
샤딩(sharding)과 균형 분배
테스트를 샤드로 분할하고 각 샤드를 워커에 균등 배분합니다. 샤드 기준은 테스트 실행 시간 히스토리 기반으로 정하는 것이 좋습니다. 단순 파일 카운트보다 실행 시간 기반 분할이 병렬 효율을 높입니다.
의존성 그래프 기반 선택적 실행
모든 테스트를 돌리지 않고, 변경된 모듈과 의존성에 포함된 테스트만 실행합니다. 그래프 계산은 변경 검출 후 파이프라인 초기에 실행해 테스트 집합을 결정합니다.
보안·규제 고려사항
테스트 인프라가 엔터프라이즈 규제(로그 보관, 접근 제어, 감사)를 충족해야 합니다. 워커 노드와 원격 캐시 접근은 최소 권한 원칙에 따라 세분화된 IAM 역할로 통제해야 합니다. 테스트 크래프트(민감 데이터 사용)는 모의 데이터 또는 마스킹을 적용해 실환경 노출을 방지합니다.
퍼블릭 클라우드에 테스트 결과나 아티팩트를 저장할 때는 암호화와 버전/무결성 검증을 기본으로 설정하세요. 또한 보안 스캐닝(취약점, 라이선스)과 병렬화 파이프라인을 통합해 자동 검증하도록 권장합니다.
구성 예시
아래는 쿠버네티스에서 샤딩된 테스트 잡을 실행하는 간단한 Job 템플릿과 파이프라인 스니펫 예시입니다. 실제 운영에서는 실패 재시도, 로그 집계, 메트릭, 그리고 캐시 연결을 추가로 설정합니다.
# 예: 파이프라인에서 샤드 계산 후 쿠버네티스 Job 생성 (YAML 스니펫)
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: test-run-shard-{{ .ShardIndex }}
spec:
template:
spec:
containers:
- name: test-runner
image: registry.example.com/test-runner:stable
command: ["/bin/bash", "-lc"]
args:
- |
# shard 환경변수로 테스트 리스트를 받아 실행
echo "Running shard {{ .ShardIndex }}/{{ .TotalShards }}"
./run-tests --shard-index=${SHARD_INDEX} --total-shards=${TOTAL_SHARDS}
env:
- name: SHARD_INDEX
value: "{{ .ShardIndex }}"
- name: TOTAL_SHARDS
value: "{{ .TotalShards }}"
resources:
requests:
cpu: "1"
memory: "2Gi"
limits:
cpu: "2"
memory: "4Gi"
restartPolicy: Never
# 파이프라인(간단한 의사코드)
# 1) git diff -> affected graph -> test-list
# 2) test-list + historical durations -> create balanced shards
# 3) for each shard -> create Job
다음은 영향도 기반 필터링과 샤드 생성 로직(의사코드)입니다.
# pseudocode: affected tests and sharding
changed_files = git_diff(base, head)
affected_modules = graph.walk_from_files(changed_files)
test_cases = collect_tests(affected_modules)
# attach historical durations (fallback to median)
tests_with_duration = enrich_with_history(test_cases)
shards = balance_into_shards(tests_with_duration, total_shards=20)
for i, shard in enumerate(shards):
schedule_k8s_job(shard_index=i, total_shards=len(shards), tests=shard)
FAQ
Q1. 모든 테스트를 항상 돌려야 하나요?
A: 아니요. 엔터프라이즈 환경에서는 영향도 기반 실행(affected only)을 기본으로 하고, 정기적으로 전체 회귀(full regression)를 스케줄해 안정성을 확보합니다. 중요한 변경 후(릴리스 전, 마스터 머지 등) 전체 회귀를 권장합니다.
Q2. 샤딩 갯수는 어떻게 결정해야 하나요?
A: 샤딩 수는 평균 테스트 실행 시간, 워커 수, CI 예산을 고려해 결정합니다. 실행 시간 히스토리를 바탕으로 균형을 맞추고, 샤드 수가 너무 많으면 오버헤드(작업 생성, 스케줄링 비용)가 늘어납니다. 보통 워커 풀 크기의 1~3배 범위에서 실험 후 고정합니다.
Q3. 원격 캐시의 일관성 문제는 어떻게 해결하나요?
A: 캐시 키에 빌드/테스트 입력의 해시(소스, 도구체인 버전)를 포함해 키 충돌을 방지합니다. 캐시 무결성 검증을 위해 해시 검증과 만료 정책을 병행하고, 중요한 아티팩트는 서명 또는 체크섬을 보관합니다.
Q4. 민감 데이터가 포함된 테스트는 어떻게 관리하나요?
A: 민감 데이터는 항상 마스킹 혹은 모의 데이터로 대체합니다. 필요시 격리된 네트워크/노드풀에서만 민감 테스트를 실행하며, 접근 로그와 감사 정책을 엄격히 적용합니다.
엔터프라이즈 팀 리더 경험담
에피소드 1 — PR 피드백 지연으로 개발 흐름 중단
문제
대규모 모노리포에서 변경이 많은 컴포넌트마다 전체 테스트가 실행되면서 PR 파이프라인 평균 완료 시간이 360분 수준으로 길어졌습니다. 개발자들이 CI 결과를 기다리다 블로킹되는 일이 잦았고, 병렬 런너를 늘려도 큐가 해소되지 않았습니다.
접근
변경 기반 테스트 선택(change-based test selection)을 도입하여 영향 범위가 없는 테스트는 생략하도록 했습니다. 소스-테스트 의존 그래프를 자동으로 생성하고, 파일 변경에 따라 대상 테스트 집합을 계산하도록 파이프라인을 구성했습니다. 또 테스트 샤딩을 도입해 병렬성을 높이되, 런타임과 비용을 고려한 동적 샤드 수 결정 로직을 추가했습니다. 캐시 전략(빌드 아티팩트 재사용)과 실행기 재사용도 병행했습니다.
결과
중앙 CI의 평균 PR 파이프라인 완료 시간이 약 360분에서 45분으로 줄었습니다. PR 피드백 목표(1시간 이내 응답) 달성률이 낮은 수치에서 약 90% 수준으로 개선되었습니다.
회고
변경 기반 선택은 효과적이었지만 초기에는 의존성 그래프의 누락(예: 런타임 리플렉션으로 생기는 간접 의존)으로 일부 테스트가 건너뛰는 문제가 있었습니다. 이를 보완하려고 '보수적 모드'와 '검증 전체 실행' 플래그를 도입했고, 그래프 업데이트 자동화가 필수였습니다. 성능 개선은 명확했지만 유지보수 비용이 늘어나는 점을 고려해야 합니다.
에피소드 2 — 과도한 병렬화로 인한 불안정성과 비용 증가
문제
병렬 샤딩을 무작정 늘리자 테스트의 비결정성(flake)과 외부 서비스에 대한 동시성 폭주가 발생했고, 클라우드 런너 비용이 크게 상승했습니다. 플래그 다운(자원 부족으로 인한 실패)과 재시도로 인한 총 빌드 시간 증가도 문제였습니다.
접근
flaky 테스트를 우선 분류해 안정화 작업(타임아웃 표준화, 의존성 격리, 테스트 데이터 시드 고정)을 병행했습니다. 비용 관리를 위해 런너 유형을 분류(단기·저지연, 장기·비용효율)하고, 통합/회귀 테스트는 예약 실행 배치로 옮기는 정책을 세웠습니다. 런너 스핀업 오버헤드를 줄이기 위해 컨테이너 재사용과 빌드 캐시를 강화하고, 스팟/프리엠션 인스턴스 사용 시 graceful shutdown 처리도 추가했습니다.
결과
테스트 불안정률(플레이크)은 약 12%에서 3%로 감소했고, CI 런너 관련 월간 비용은 약 35% 절감되었습니다. CI 실패로 개발자가 원인 확인에 소요하던 평균 복구 시간(MTTR)은 약 120분에서 45분으로 줄었습니다.
회고
병렬성만 늘리는 접근은 단기 성능 향상에 그치고 장기적으로 비용·안정성 문제를 초래했습니다. 안정화 작업은 시간이 많이 들지만 필수였고, 비용 절감 조치(예약 실행, 런너 분류)는 다른 팀의 워크플로와 충돌할 수 있어 사전 합의가 필요했습니다.
에피소드 3 — 팀 간 자원 경쟁과 공정한 공유 정책 부재
문제
여러 팀이 동일한 모노리포에서 CI 자원을 경쟁하며 사용해 특정 팀의 긴급 배포가 지연되는 일이 반복되었습니다. 이로 인해 '용량 고갈' 관련 인시던트가 월 18건 수준으로 발생했습니다.
접근
자원 할당 정책을 만들고 공정 공유(fair-share) 스케줄러를 도입했습니다. 팀별 기본 쿼터와 버스트 풀을 설정해 비상 시 우선권을 부여할 수 있도록 했습니다. 또한 사용량 기반 비용 귀속(cost attribution)과 대시보드를 제공해 투명하게 운영했습니다.
결과
용량 관련 인시던트는 월 18건에서 4건으로 줄었습니다. 비용 분배가 명확해지면서 팀 간 불만이 줄고, 우선순위 충돌 해결 시간이 단축되었습니다.
회고
공정성 정책은 기술적 해결뿐 아니라 운영·조직적 합의가 있어야 실효성이 있습니다. 쿼터는 유연하게 조정 가능해야 하며, 모니터링·알림 체계를 통해 비정상 사용을 조기에 발견하는 것이 중요했습니다. 또한 정책 시행 초기에는 교육과 문서화에 시간을 충분히 할애해야 했습니다.
문제 vs 해결 전략 요약
| 문제 | 해결 전략 |
|---|---|
| 조직마다 제각각인 모노리포에서 대규모 테스트 병렬화와 리소스 최적화 운영 방식 | 표준 아키텍처와 운영 상용구를 정의하고 서비스별로 변형만 허용 |
| 장애 후에야 뒤늦게 쌓이는 인사이트 | 사전 지표 설계와 SLO/에러 버짓을 기반으로 한 사전 탐지 체계 구축 |
| 문서와 실제 운영 사이의 괴리 | Infrastructure as Code와 같은 실행 가능한 문서 형태로 관리 |
결론 및 다음 액션
모노리포 환경에서 대규모 테스트를 효율적으로 운영하려면 영향도 기반 실행, 샤딩, 원격 캐시, 그리고 중앙 스케줄러 + 분산 워커 패턴을 결합하는 것이 현실적입니다. 엔터프라이즈 요구(규제, 감사, 보안)를 충족하면서 신속한 피드백을 유지하려면 표준화와 자동화가 필수입니다.
다음 액션(우선순위 기반)
- 영향도 분석(affected graph) PoC를 만들어 변경-테스트 매핑을 검증하세요. (2주)
- 테스트 실행 히스토리 수집과 실행 시간 기반 샤딩 로직을 도입해 병렬 효율을 측정하세요. (2–4주)
- 원격 캐시(버전·무결성 포함)를 표준화하고 파이프라인에 통합하세요. (3–6주)
- 워크플로우를 중앙 스케줄러 + 쿠버네티스 워커풀로 설계하고 리소스 태깅/노드풀 분리 정책을 적용하세요. (4–8주)
- 보안·규제 요구사항(데이터 마스킹, 접근 제어, 로그 보관)을 파이프라인 초기 설계에 반영하세요. (계속 진행)
본 문서는 실무 운영 관점에서 빠르게 적용 가능한 패턴과 상용구를 모은 것입니다. 조직의 규모와 규제 특성에 따라 세부 구현은 조정해야 하며, 초기 도입 후 메트릭(평균 피드백 시간, 비용, 신뢰도)을 기반으로 반복 개선하시길 권합니다.
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