보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다

이 게시물은 로그 검수 자동화 전환 과정과 결과를 공유합니다 니다.

핵심 요약

• 목표: 배포 전 핵심 기능과 로그를 함께 검증
• 대상: 추천판 메인 등 사용자 유입이 많은 시나리오의 이벤트와 파라미터
• 구조: Appium UI 테스트로 액션 전후 타임스탬프 기록 후 GA4/Heathrow 또는 Snowplow에서 로그 수집·검증
• 검수 방식: 스펙 기반 공통 파라미터와 이벤트별 조건으로 NOT_NULL 등 검증
• 효과: 검증 품질 균일화, QA 리소스 감소, 릴리즈 리스크 축소
• 문제와 해결: iOS 로그 flush 지연 대응으로 백그라운드 전환 후 종료 처리
• 확장: Snowplow→Databricks→S3 파이프라인으로 전환하며 전략 유지