Keploy

Keploy란?

Keploy는 개발자를 위한 오픈소스 AI 도구로, 단위·통합·API 테스트를 위한 테스트 케이스 생성과 모크/스텁 제작을 지원합니다. 핵심 목적은 실제 API 상호작용을 캡처해 안정적인 테스트를 생성함으로써 반복 가능한 자동화 테스트를 뒷받침하는 것입니다.

Keploy는 API 트래픽을 기록하고 CI 친화적인 격리 환경에서 재생함으로써 신뢰성과 커버리지를 강조합니다. 결과적으로 테스트 케이스 구축과 모크 유지에 필요한 수동 작업을 줄이는 워크플로를 제공합니다.

주요 기능

• 실제 요청의 API 트래픽 기록: 실제 API 호출의 상호작용을 캡처해 테스트 입력이 실제 사용 패턴을 반영하도록 합니다.
• 샌드박스 테스트 환경으로 재생: 기록된 트래픽을 재생해 격리된 환경에서 테스트를 실행하며, CI에서 일관된 실행을 지원합니다.
• AI 지원 테스트 케이스 생성: 관찰된 동작을 기반으로 AI를 활용해 테스트를 생성하며, 수동 테스트 작성 작업을 줄입니다.
• API 및 통합 테스트용 모크/스텁 생성: 외부 종속성을 분리하기 위해 모킹된 응답을 생성합니다.
• 테스트 진행 상황 커버리지 리포트: 코드베이스의 실행 정도를 추적하고 개선할 수 있도록 커버리지 리포트를 포함합니다.
• 결정적 테스트 실행: 빠르고 결정적인 재생 동작을 강조해 테스트 안정성을 유지합니다.

Keploy 사용 방법

1. 기록부터 시작하세요. 테스트할 API 트래픽을 기록해 애플리케이션의 상호작용을 캡처합니다.
2. 기록된 트래픽 활용해 테스트와 모크/스텁을 생성하며, 라이브 종속성 없이 반복 가능한 테스트 입력을 확보합니다.
3. 파이프라인(CI 등)에서 기록된 동작 재생해 격리된 샌드박스에서 테스트를 실행합니다.
4. 커버리지 리포트 검토해 이미 실행된 부분을 파악하고, 다음으로 기록할 추가 엔드포인트나 시나리오를 결정합니다.

사용 사례

• 종속성 관리 최소화된 API 통합 테스트: 업스트림 서비스의 상호작용을 기록하고, 생성된 모크/스텁으로 실제 서비스 호출 없이 통합 테스트를 실행합니다.
• CI에서 테스트 안정화: 기록된 API 트래픽을 격리된 샌드박스에 재생해 테스트 결과가 변동적인 외부 조건이 아닌 결정적 입력에 의존하도록 합니다.
• 효율적인 테스트 커버리지 개선: 커버리지 리포트로 갭을 식별한 후 추가 엔드포인트나 플로우를 기록하고 테스트를 재생성해 커버리지를 확대합니다.
• 단위 및 통합 테스트 가속화: 실제 API 동작에서 테스트와 모크를 생성해 개발자가 처음부터 작성하는 대신 단언과 엣지 케이스 개선에 집중할 수 있습니다.
• 실제 트래픽에서 반복 가능한 테스트 시나리오 생성: 실제 요청/응답 시퀀스를 캡처하고 재사용해 모든 실행에서 동일한 동작을 검증합니다.

자주 묻는 질문

Keploy는 오픈소스인가요?

네. 사이트에서 Keploy를 오픈소스 도구로 설명합니다.

Keploy가 지원하는 테스트 유형은?

Keploy는 단위, 통합, API 테스트에 적합하며, API 트래픽 기록 및 재생 워크플로를 포함합니다.

Keploy가 테스트 신뢰성을 어떻게 돕나요?

Keploy는 기록된 API 트래픽을 격리된 샌드박스에 재생해 CI에서 안정적이고 결정적인 테스트 실행을 강조합니다.

Keploy가 모크나 스텁을 생성하나요?

네. 사이트에서 기록된 동작을 기반으로 테스트용 모크/스텁을 생성한다고 설명합니다.

Keploy가 커버리지 가시성을 제공하나요?

네. 페이지에서 테스트 커버리지를 추적할 수 있도록 커버리지 리포트를 언급합니다.

대안

• 모킹/스텁핑(API 테스트 도구, 수동 또는 스크립트 기반): 이 카테고리 도구는 테스트용 엔드포인트를 스텁하지만, 일반적으로 모크 응답과 테스트 케이스 수동 설정이 더 필요합니다.
• 고정 데이터 사용 전통 단위/통합 테스트 프레임워크: 프레임워크는 단위 및 통합 테스트를 커버하지만, 실제 API 트래픽에서 테스트와 모크를 생성하는 기록-재생 워크플로를 기본 제공하지 않습니다.
• 계약 테스트 접근법(스키마 기반 검증): 계약 테스트는 API 기대치를 검증하지만, 라이브 트래픽에서 결정적 모크와 테스트를 생성하는 동일한 기록/재생 메커니즘을 직접 제공하지 않을 수 있습니다.
• 종단간 테스트 프레임워크: E2E 도구는 전체 플로우를 실행하지만, 모크와 재생을 사용한 집중적 단위/통합/API 테스트에 비해 속도와 격리성이 떨어집니다.