[올리브영] QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?

[기술포스팅 요약]

안녕하세요. 올리브영의 배포 문지기를 맡고 있는 QA 엔지니어 황소입니다. 이번 글에서는 Datadog을 올리브영 QA는 어떻게 활용하고 있는지에 대해 공유합니다.

QA가 Datadog을 활용하게 된 이유
- Datadog은 주로 SRE 업무에서 사용된다는 인식이 강하지만, QA 측면에서도 서비스의 질 관리를 위한 모니터링 목적에 유용합니다.
- Datadog을 통해 운영 중 발생하는 이슈를 빠르게 파악하거나 운영 문제를 개선할 수 있습니다.
- 운영 배포 전 잠재적인 이슈를 방지할 수 있습니다.
올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있나요?
- 로그 활용
  - APM Log 확인: 서비스별로 호출되는 내용 기록 및 오류 로그 남기기
  - QA 테스트 서버 Log 확인: 커스텀 로그를 통해 API와 페이지의 Health 체크 및 성능 로그 모니터링
- 실사용자 오류 확인
  - RUM(Real User Monitoring) 기능을 활용한 Error Tracking 및 Sessions Explorer
  - 세션 동작 파악을 통해 오류 원인 분석
- 성능 확인
  - RUM의 성능 정보를 바탕으로 Loading Time, FCP, DOM Interactive, LCP 등의 성능 모니터링
- UI/UX 자동화 테스트
  - PC 플랫폼 자동화 테스트로 Synthetics 기능 사용
그밖에 사용되면 좋을 기능들
- RUM > Session Replay: 동작과 결과를 녹화하여 오류 원인 파악
- RUM > User Journeys: 사용자 흐름 파악을 통해 중요한 기능 선정에 활용

이와 함께, 사용자들이 알아두면 유용한 팁과 트릭도 포함되어 있어 보다 효율적으로 Datadog을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 글은 올리브영의 QA 활동을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

이 게시글은 [GPT-4o model]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼

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