테스트·AI 활용 용어
테스트 환경, 아키텍처 규칙 검사, AI 활용 개발 관련 용어
- 용어 6개
Testcontainers
테스트 때 Docker로 실제 DB 같은 의존 서비스를 띄워서 테스트하는 도구.
- 인메모리 DB(H2)는 MySQL과 문법과 동작이 미묘하게 달라, “테스트는 통과했는데 운영에서 실패”하는 일이 생긴다. 실제 MySQL을 띄우면 이 차이가 없다.
- 학습 노트: 테스트 (Junit5)
in-memory DB (인메모리 DB)
디스크가 아니라 메모리에 데이터를 두는 DB. 테스트에서 가볍게 쓰려고 H2 같은 것을 쓴다.
- 빠르고 설치가 필요 없지만 운영 DB와 완전히 같지 않다.
- 학습 노트: 테스트 (Junit5)
architecture test (아키텍처 테스트)
아키텍처 규칙을 테스트 코드로 강제하는 것.
- 예) “controller 패키지는 repository를 직접 참조하면 안 된다”. Java는 ArchUnit, Kotlin은 Konsist가 대표적이다.
LLM / prompt / AI agent
LLM(Large Language Model)은 대규모 언어 모델, prompt는 모델에 주는 지시문, AI agent는 목표를 받아 도구를 호출하며 스스로 여러 단계를 수행하는 AI.
MCP (Model Context Protocol)
AI 모델이 외부 시스템(DB, 문서, 배포 도구 등)을 도구로 호출할 수 있게 하는 표준 프로토콜.
review bottleneck (리뷰 병목)
AI로 코드를 빠르게 만들게 되어 PR 수와 크기는 늘었는데, 리뷰하는 사람의 시간은 그대로라 병목이 “코드 작성”에서 “코드 리뷰”로 옮겨 가는 현상.
- AI가 쓴 코드는 겉보기엔 그럴듯해서 더 꼼꼼히 봐야 하고, 작성자도 세부 구현을 다 기억하지 못해 리뷰 비용이 커진다.
- 대응 방향: 1차 리뷰를 AI가 하는 code review agent, 아키텍처 규칙 자동 검사, 테스트 자동화로 사람이 볼 범위를 줄이기.