모바일 애플리케이션의 사용자 기대치가 점점 높아지면서, 단순한 기능 검증을 넘어 실환경에서의 성능까지 테스트하는 것이 필수가 되고 있다. 특히 속도와 안정성에 민감한 디지털 서비스 환경에서는 사소한 지연도 사용자 이탈과 매출 손실로 직결될 수 있다.

디지털 경험 테스트 플랫폼인 피클라우디(Pcloudy)가 개발 및 QA 팀이 실제 장치에서 실제 환경 조건 하의 앱 성능 문제를 사전에 식별하고 해결하도록 설계된 ML 기반 ‘모바일 앱 성능 경험 테스트’를 출시했다.

이 솔루션은 AI 기반 이상 감지 및 실시간 진단 통합 플랫폼에 엔드투엔드 데이터 수집을 결합했으며, 문제가 프로덕션 환경에 도달하기 전에 다양한 환경, 네트워크 및 장치 유형에서 앱 성능에 대한 심층적인 가시성을 팀에 제공해 이러한 문제를 해결한다.

머신러닝 기반 실시간 이상 탐지 및 심층 진단

이 플랫폼은 머신러닝 모델을 활용해 과거 앱 동작 데이터를 학습하고, CPU 사용량, 메모리 점유율, 프레임 렌더링 시간, API 응답 지연 등 60개 이상의 성능 지표를 실시간으로 추적한다. 이로 인해 성능 이상을 조기에 자동 감지하고, 빌드 및 환경 간의 문제를 정확히 비교할 수 있다.

성능 저하의 원인을 코드, 서드파티 SDK, 네트워크 상태, 기기 제약 등 다양한 변수로부터 분석 가능하며, 이상 발생 시 즉시 원인을 진단하고 대응하는 능력을 제공한다. 이 솔루션은 머신러닝과 실제 기기 테스트 환경을 결합하여, 성능 테스트의 신뢰성과 효율성을 높인다.

CI/CD 연동과 자동화 지원으로 품질 프로세스 강화

한편 CI/CD 파이프라인과의 통합도 지원해 빌드 중에 성능 테스트를 자동으로 실행할 수 있도록 한다. 결과는 지라(Jira)와 같은 결함 관리 도구에 직접 연결해 더 빠른 분류 및 해결을 가능하게 한다.

초기 엔터프라이즈 도입 기업들은 프로덕션 환경에 도달하는 성능 관련 문제의 70% 감소, 근본 원인 식별 속도 최대 85% 향상 및 개발 처리량 40% 개선을 보고했다. 이러한 결과는 플랫폼이 성능 테스트를 후기 단계 작업에서 고속 릴리스 주기를 지원하는 지속적이고 통합된 관행으로 전환하는 능력을 반영한다.

밀리초 단위가 중요한 디지털 뱅킹, 전자 상거래, OTT 및 물류와 같은 부문에서 유용하며, 이 플랫폼을 통해 팀은 실제 사용량을 시뮬레이션하고, 글 성능을 검증하며, 안드로이드 및 iOS 장치 전반에서 모바일 앱의 일관성을 보장할 수 있다.