아름답고 포괄적인 OpenAPI 사양을 사용하여 새로운 API를 막 설계했습니다. 모든 엔드포인트, 매개변수, 응답을 문서화했습니다. 그것은 예술 작품입니다. 하지만 이제 어려운 부분이 다가옵니다. 이 모든 것을 테스트해야 합니다. 수십 개의 엔드포인트에 대한 테스트 케이스를 수동으로 만드는 것은 처음부터 시작하는 것처럼 느껴집니다. 사양에서 테스트 도구로 경로를 하나씩 복사하면서 더 나은 방법이 없을지 궁금해합니다.
단 몇 번의 클릭만으로 신뢰할 수 있는 단일 소스인 OpenAPI 사양을 완전하고 바로 실행 가능한 테스트 스위트로 변환할 수 있다면 어떨까요? 지루한 수동 설정을 건너뛰고 API가 설계된 대로 작동하는지 바로 검증할 수 있다면 어떨까요?
이것은 가설이 아닙니다. 올바른 도구를 사용하면 이 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다. Apidog는 API 설계와 API 테스트 사이의 간극을 원활하게 연결하도록 설계되었습니다. 강력한 가져오기 및 AI 기능을 통해 정적인 OpenAPI 문서를 몇 분 만에 동적이고 살아있는 테스트 스위트로 바꿀 수 있습니다.
이제 Apidog를 사용하여 OpenAPI 사양에서 포괄적인 API 테스트 컬렉션을 직접 생성하는 정확한 단계별 프로세스를 살펴보겠습니다.
단계별 가이드: OpenAPI 사양에서 Apidog 테스트 컬렉션으로
1단계: OpenAPI 사양을 Apidog로 가져오기
이 프로세스의 기본은 API 설계를 Apidog로 가져오는 것입니다. 이것은 수동으로 다시 만드는 것이 아니라 간단한 가져오기입니다.
방법:
- Apidog 프로젝트에서 설정으로 이동하거나 "가져오기" 옵션을 찾습니다.
2. Apidog는 여러 가져오기 방법을 지원합니다:
- 직접 파일 업로드:
openapi.yaml또는openapi.json파일을 드래그 앤 드롭합니다. - URL 가져오기: 원시 OpenAPI 사양이 호스팅되는 URL(예: GitHub 또는 내부 문서 포털의 사양 링크)을 제공합니다.
- 수동 입력: 원시 JSON/YAML 콘텐츠를 직접 붙여넣을 수도 있습니다.
3. Apidog는 사양을 파싱하고 인터페이스 내에 완전한 API 프로젝트 구조를 즉시 생성합니다. 메서드, 매개변수, 요청/응답 모델이 미리 채워진 상태로 모든 엔드포인트가 구성된 것을 볼 수 있습니다.
이것이 제공하는 것: 즉시 Apidog 내에서 API의 완전하고 탐색 가능한 대화형 표현을 얻을 수 있습니다. 어떤 엔드포인트를 클릭하여 세부 정보를 볼 수 있습니다. 이것은 이미 정적 문서보다 훨씬 앞서 있지만, 이제 막 시작하는 단계입니다.
2단계: Apidog가 API 테스트를 구조화하는 방식 이해하기
테스트 컬렉션을 생성하기 전에 Apidog가 테스트에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 것이 도움이 됩니다.
Apidog에서:
- 각 API 엔드포인트는 여러 테스트 케이스를 가질 수 있습니다.
- 테스트 케이스는 테스트 컬렉션에 속합니다.
- 테스트 컬렉션은 논리적으로 ( 모듈, 기능 또는 서비스별로) 구성될 수 있습니다.
모든 것이 OpenAPI 사양에서 파생되므로, 단일 테스트를 작성하기 전부터 구조가 이미 의미를 가집니다.
3단계: AI를 사용하여 API 테스트 컬렉션 생성하기
여기서 마법이 일어납니다. API 구조가 Apidog 내에 존재하므로, 포괄적인 테스트 스위트를 생성하도록 명령할 수 있습니다.
방법:
- 어떤 엔드포인트 문서 페이지에서든 "테스트 케이스" 섹션으로 이동합니다.
- "AI로 생성"을 클릭합니다. Apidog는 기존 테스트가 없는 API가 있을 때 이 버튼을 눈에 띄게 표시하는 경우가 많습니다.
3. Apidog의 AI는 가져온 전체 엔드포인트 구조를 분석합니다. 단순히 엔드포인트당 하나의 테스트만 생성하는 것이 아닙니다. 테스터처럼 생각합니다:
- 정상 경로 테스트(Happy Path Tests): 성공적인 작업에 대한 테스트를 생성합니다(예:
GET /users/1이200 OK를 반환). - 오류 조건 테스트: 사양에 정의된 오류 케이스에 대한 테스트를 자동으로 생성합니다. 예를 들어, 잘못된 데이터를 전송하여
400 Bad Request를 유발하거나,401 Unauthorized엔드포인트에 대한 인증 실패를 테스트합니다. - 매개변수 유효성 검사: OpenAPI 스키마에 정의한 필수 필드, 열거형 값, 데이터 유형 제약 조건을 테스트하는 케이스를 생성합니다.
- 경계 조건(Edge Cases): 일반적인 테스트 패턴을 기반으로 빈 목록, 페이지 매김 제한 또는 비정상적인 입력 조합에 대한 테스트를 제안할 수 있습니다.
4. AI는 제안된 테스트 케이스 목록을 제공합니다. 검토하고, 이름을 편집하고, 한 번의 클릭으로 컬렉션에 추가할 테스트 케이스를 선택할 수 있습니다.
이것이 제공하는 것: 1분도 안 되는 시간에 긍정적 흐름, 부정적 흐름 및 유효성 검사 로직을 다루는 강력한 테스트 컬렉션을 얻을 수 있습니다. 생성된 각 테스트 케이스는 Apidog 내에서 완전히 구성된 요청이며, 실행할 준비가 되어 있습니다.
4단계: 생성된 테스트 컬렉션 검토 및 사용자 정의
AI가 대부분의 힘든 작업을 수행하지만, Apidog는 여전히 완전한 제어권을 제공합니다.
테스트 컬렉션을 생성한 후 다음을 수행할 수 있습니다:
- 요청 매개변수 검토
- 테스트 데이터 조정
- 어설션 추가
- 테스트 케이스 이름 변경
- 컬렉션을 논리적으로 구성
이러한 자동화 + 수동 미세 조정의 조합이 Apidog를 실제 프로젝트에 실용적으로 만드는 이유입니다.
5단계: OpenAPI 사양과 API 테스트 동기화 유지
API 테스트에서 가장 큰 과제 중 하나는 드리프트(drift)입니다.
API는 진화합니다.
스키마는 변경됩니다.
테스트는 뒤쳐집니다.
Apidog는 테스트 컬렉션을 OpenAPI 사양에 직접 연결하기 때문에 업데이트 관리가 훨씬 쉬워집니다.
사양이 변경될 때:
- 테스트 케이스를 재생성할 수 있습니다.
- 영향을 받는 엔드포인트를 업데이트합니다.
- API와 테스트 간의 정렬을 유지합니다.
이것은 유지 관리 오버헤드를 대폭 줄여줍니다.
이러한 API 테스트 컬렉션은 어떻게 생겼을까요?
구체적으로 설명해 봅시다. 다음과 같은 사용자 API에 대한 간단한 OpenAPI 사양을 가져왔다고 상상해 보세요:
GET /usersPOST /usersGET /users/{id}PUT /users/{id}
Apidog의 AI는 단순히 4개의 테스트를 생성하지 않습니다. 다음과 같은 테스트 컬렉션을 생성할 수 있습니다:
컬렉션: 사용자 API 유효성 검사
테스트: 모든 사용자 가져오기 - 성공
GET /users가 배열과 함께 200 OK를 반환하는지 확인합니다.
테스트: 사용자 생성 - 성공
사양의 예시 데이터로 유효한 POST /users 요청을 보내고 201 Created 및 응답 스키마를 어설션합니다.
테스트: 사용자 생성 - 필수 필드 누락
email 필드가 누락된 POST /users 요청을 보내고 응답이 400 Bad Request임을 어설션합니다.
테스트: 단일 사용자 가져오기 - 성공
"사용자 생성" 테스트의 동적 변수를 사용하여 GET /users/{{userId}}를 호출하고 200 OK를 어설션합니다.
테스트: 단일 사용자 가져오기 - 찾을 수 없음
GET /users/99999를 호출하고 404 Not Found를 반환함을 어설션합니다.
테스트: 사용자 업데이트 - 인증 필요
Authorization 헤더 없이 PUT /users/{id}를 보내고 401 Unauthorized를 어설션합니다.
이것은 단순히 요청 라이브러리가 아닌 논리적인 테스트 스위트입니다. AI는 관계와 시퀀스를 이해합니다.
API 테스트 컬렉션 생성 후 모범 사례
"생성"을 클릭했다고 해서 작업이 완료된 것은 아니지만, 힘든 작업은 대부분 끝났습니다. 다음은 새로운 테스트 스위트를 완성하는 방법입니다:
- 검토 및 개선: 생성된 테스트를 검토하세요. AI는 똑똑하지만, 당신은 비즈니스 로직을 알고 있습니다. 특정 데이터 값이나 사용자 지정 헤더에 대한 어설션을 추가하세요.
- 환경 구성: Apidog에서 다른 환경(예:
개발,스테이징,프로덕션)을 각 해당 기본 URL과 함께 설정하세요. 테스트 컬렉션을 이 환경에 연결하세요. - 테스트 데이터 관리 추가:
POST테스트의 경우, 더 현실적이거나 다양한 테스트 데이터를 사용하고 싶을 수 있습니다. Apidog를 사용하면 요청 본문을 쉽게 편집할 수 있습니다. - 어설션 설정: AI가 기본적인 상태 코드 어설션을 추가하겠지만, 이를 강화해야 합니다. 응답 시간, 특정 JSON 스키마 유효성 검사 또는 특정 헤더의 존재 여부에 대한 어설션을 추가하세요.
- 흐름 및 체인 생성: 테스트를 서로 연결하세요.
POST /users테스트의 출력(새 사용자의 ID)을GET /users/{id}및PUT /users/{id}테스트의 입력으로 사용하세요. Apidog의 변수 추출 기능은 이를 시각적이고 쉽게 만듭니다.
CI/CD 파이프라인에 API 테스트 통합
자동화된 테스트 스위트의 진정한 가치는 자동으로 실행될 때 발휘됩니다. Apidog를 사용하면 테스트 컬렉션을 내보내거나 CLI를 통해 실행할 수 있으므로 CI/CD 파이프라인(Jenkins, GitHub Actions 또는 GitLab CI와 같은)과의 통합이 간편해집니다.
파이프라인에서 다음 워크플로우를 상상해 보세요:
- 개발자가 API를 변경하는 코드를 푸시합니다.
- CI 시스템이 저장소에서 최신 OpenAPI 사양을 가져옵니다.
- 새로 배포된 스테이징 환경에 대해 Apidog 테스트 스위트를 실행합니다.
- 어떤 테스트라도 실패하여 사양과의 불일치를 나타내면, 빌드가 플래그 지정되거나 실패하여 버그가 프로덕션에 도달하는 것을 방지할 수 있습니다.
이것은 루프를 닫아 OpenAPI 사양을 개발 및 품질 보증을 모두 주도하는 강제 가능한 계약으로 만듭니다.
스키마 기반 API 테스트가 더 잘 확장되는 이유
API가 성장함에 따라 수동 테스트는 잘 확장되지 않습니다.
Apidog를 사용한 스키마 기반 테스트는 다음과 같습니다:
- API 복잡성에 따라 확장됩니다.
- 버전 변경에 적응합니다.
- 유지 관리 비용을 줄입니다.
- 팀 협업을 개선합니다.
이는 대규모 또는 진화하는 API를 다루는 팀에게 특히 중요합니다.
결론: 테스트를 구축하지 말고, 생성하세요
오래된 워크플로우인 '설계 후 수동으로 테스트 구축'은 비효율적이고 오류 발생 가능성이 높습니다. Apidog는 OpenAPI 사양을 테스트 생성 엔진으로 사용하여 이 프로세스를 재구상합니다.
OpenAPI 사양을 가져온 다음 Apidog의 AI를 사용하여 테스트 컬렉션을 생성함으로써 강력한 것을 얻을 수 있습니다. 즉, API 계약을 실행 가능하게 만듭니다. 테스트가 포괄적이고, 설계와 일치하며, 단일 정보원이 진화함에 따라 유지 관리되도록 보장합니다.
이것은 단지 시간을 절약하는 것(엄청난 시간을 절약하지만)에 관한 것이 아닙니다. 개발 수명 주기의 바로 그 구조에 유효성 검사를 포함시켜 API의 품질과 신뢰성을 높이는 것에 관한 것입니다.
OpenAPI 사양을 단순한 문서로만 취급하지 마세요. 이를 품질 보증의 기반으로 사용하기 시작하세요. 오늘 Apidog를 무료로 다운로드하고, 사양을 가져와서 AI가 몇 분 만에 첫 번째 테스트 스위트를 구축하게 하세요. 수동적이고 반복적인 설정에서 지능적이고 자동화된 보증으로의 전환을 경험하세요.