AWS 테스트 전략 완벽 가이드

AWS 환경에서의 효과적인 테스트 전략을 다룹니다. LocalStack, Moto, TestContainers를 활용한 로컬 테스트부터 통합 테스트까지 실전 예제로 학습합니다.

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들어가며

이 글에서는 AWS 테스트 전략 완벽 가이드에 대해 상세히 알아보겠습니다. 총 12가지 주요 개념을 다루며, 각각의 개념에 대한 설명과 실제 코드 예제를 함께 제공합니다.

목차

1. LocalStack_기본_설정
2. Moto를_활용한_S3_모킹
3. DynamoDB_테이블_테스트
4. Lambda_함수_유닛_테스트
5. TestContainers로_실제_AWS_환경_재현
6. SNS_메시지_발행_테스트
7. SQS_큐_메시지_처리_테스트
8. IAM_정책_시뮬레이션
9. 환경별_테스트_설정_관리
10. Pytest_Fixture로_AWS_리소스_재사용
11. 통합_테스트_시나리오
12. AWS_비용_최적화_테스트_전략

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1. LocalStack 기본 설정

개요

LocalStack을 사용하여 AWS 서비스를 로컬 환경에서 에뮬레이션합니다. 실제 AWS 비용 없이 S3, DynamoDB 등을 테스트할 수 있습니다.

코드 예제

import boto3
from localstack_client.session import Session

session = Session()
s3 = session.client('s3', endpoint_url='http://localhost:4566')
s3.create_bucket(Bucket='test-bucket')
s3.put_object(Bucket='test-bucket', Key='test.txt', Body=b'Hello AWS')

설명

LocalStack의 엔드포인트(4566)를 지정하여 boto3 클라이언트를 생성하고, 로컬에서 S3 버킷 생성 및 객체 업로드를 테스트합니다.

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2. Moto를 활용한 S3 모킹

개요

Moto 라이브러리로 AWS 서비스를 모킹하여 단위 테스트를 작성합니다. 실제 AWS 연결 없이 빠르게 테스트할 수 있습니다.

코드 예제

import boto3
from moto import mock_s3

@mock_s3
def test_s3_upload():
    s3 = boto3.client('s3', region_name='us-east-1')
    s3.create_bucket(Bucket='my-bucket')
    s3.put_object(Bucket='my-bucket', Key='file.txt', Body=b'data')
    assert s3.get_object(Bucket='my-bucket', Key='file.txt')['Body'].read() == b'data'

설명

@mock_s3 데코레이터로 S3를 모킹하고, 버킷 생성부터 객체 업로드, 조회까지 전체 흐름을 검증합니다.

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3. DynamoDB 테이블 테스트

개요

Moto를 사용하여 DynamoDB 테이블 생성 및 CRUD 작업을 테스트합니다. 스키마 검증과 쿼리 로직을 안전하게 확인할 수 있습니다.

코드 예제

from moto import mock_dynamodb
import boto3

@mock_dynamodb
def test_dynamodb():
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1')
    table = dynamodb.create_table(TableName='Users', KeySchema=[{'AttributeName': 'id', 'KeyType': 'HASH'}],
        AttributeDefinitions=[{'AttributeName': 'id', 'AttributeType': 'S'}], BillingMode='PAY_PER_REQUEST')
    table.put_item(Item={'id': '123', 'name': 'John'})
    assert table.get_item(Key={'id': '123'})['Item']['name'] == 'John'

설명

테이블 스키마를 정의하고 아이템을 추가한 후, get_item으로 데이터를 정확히 조회하는지 검증합니다.

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4. Lambda 함수 유닛 테스트

개요

AWS Lambda 핸들러 함수를 로컬에서 테스트합니다. 이벤트와 컨텍스트를 모킹하여 함수 로직을 검증합니다.

코드 예제

def lambda_handler(event, context):
    name = event.get('name', 'Guest')
    return {'statusCode': 200, 'body': f'Hello {name}'}

def test_lambda_handler():
    event = {'name': 'AWS'}
    result = lambda_handler(event, None)
    assert result['statusCode'] == 200
    assert 'Hello AWS' in result['body']

설명

Lambda 핸들러에 테스트 이벤트를 전달하고, 반환값의 상태 코드와 응답 본문을 검증하여 비즈니스 로직을 확인합니다.

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5. TestContainers로 실제 AWS 환경 재현

개요

TestContainers를 사용하여 Docker 컨테이너로 LocalStack을 자동으로 실행합니다. 테스트 격리와 환경 일관성을 보장합니다.

코드 예제

from testcontainers.localstack import LocalStackContainer
import boto3

with LocalStackContainer(image='localstack/localstack:latest') as localstack:
    endpoint = localstack.get_url()
    s3 = boto3.client('s3', endpoint_url=endpoint)
    s3.create_bucket(Bucket='test')
    buckets = s3.list_buckets()
    assert len(buckets['Buckets']) == 1

설명

컨텍스트 매니저로 LocalStack 컨테이너를 시작하고, 테스트 후 자동으로 정리됩니다. 엔드포인트를 동적으로 가져와 boto3에 연결합니다.

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6. SNS 메시지 발행 테스트

개요

SNS 토픽을 생성하고 메시지 발행을 테스트합니다. 구독자 없이도 발행 로직을 검증할 수 있습니다.

코드 예제

from moto import mock_sns
import boto3

@mock_sns
def test_sns_publish():
    sns = boto3.client('sns', region_name='us-east-1')
    topic = sns.create_topic(Name='test-topic')
    response = sns.publish(TopicArn=topic['TopicArn'], Message='Test message')
    assert response['MessageId'] is not None

설명

토픽을 생성하고 메시지를 발행한 후, MessageId가 반환되는지 확인하여 SNS 발행 로직이 올바르게 작동하는지 검증합니다.

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7. SQS 큐 메시지 처리 테스트

개요

SQS 큐를 생성하고 메시지 송수신을 테스트합니다. 큐 처리 로직과 메시지 속성을 검증합니다.

코드 예제

from moto import mock_sqs
import boto3

@mock_sqs
def test_sqs():
    sqs = boto3.client('sqs', region_name='us-east-1')
    queue_url = sqs.create_queue(QueueName='test-queue')['QueueUrl']
    sqs.send_message(QueueUrl=queue_url, MessageBody='Hello SQS')
    messages = sqs.receive_message(QueueUrl=queue_url)
    assert messages['Messages'][0]['Body'] == 'Hello SQS'

설명

큐를 생성하고 메시지를 전송한 후, 수신한 메시지의 내용이 일치하는지 확인하여 SQS 통신 흐름을 검증합니다.

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8. IAM 정책 시뮬레이션

개요

IAM 정책을 모킹하여 권한 검증 로직을 테스트합니다. 접근 제어가 올바르게 작동하는지 확인합니다.

코드 예제

from moto import mock_iam
import boto3

@mock_iam
def test_iam_policy():
    iam = boto3.client('iam', region_name='us-east-1')
    iam.create_user(UserName='testuser')
    iam.attach_user_policy(UserName='testuser', PolicyArn='arn:aws:iam::aws:policy/ReadOnlyAccess')
    policies = iam.list_attached_user_policies(UserName='testuser')
    assert len(policies['AttachedPolicies']) == 1

설명

IAM 사용자를 생성하고 정책을 연결한 후, 정책이 정확히 적용되었는지 확인하여 권한 관리 로직을 검증합니다.

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9. 환경별 테스트 설정 관리

개요

환경 변수를 활용하여 로컬과 AWS 환경을 구분합니다. 테스트와 프로덕션 설정을 쉽게 전환할 수 있습니다.

코드 예제

import os
import boto3

def get_s3_client():
    if os.getenv('ENV') == 'test':
        return boto3.client('s3', endpoint_url='http://localhost:4566')
    return boto3.client('s3')

s3 = get_s3_client()

설명

ENV 환경 변수를 확인하여 테스트 환경에서는 LocalStack 엔드포인트를, 프로덕션에서는 실제 AWS를 사용하도록 클라이언트를 동적으로 생성합니다.

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10. Pytest Fixture로 AWS 리소스 재사용

개요

Pytest fixture를 사용하여 AWS 리소스를 테스트 간 재사용합니다. 테스트 설정 코드 중복을 제거하고 효율성을 높입니다.

코드 예제

import pytest
from moto import mock_s3
import boto3

@pytest.fixture
def s3_client():
    with mock_s3():
        yield boto3.client('s3', region_name='us-east-1')

def test_bucket_creation(s3_client):
    s3_client.create_bucket(Bucket='test')
    assert 'test' in [b['Name'] for b in s3_client.list_buckets()['Buckets']]

설명

@pytest.fixture 데코레이터로 S3 클라이언트를 생성하고, 여러 테스트에서 재사용할 수 있도록 yield로 제공합니다.

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11. 통합 테스트 시나리오

개요

여러 AWS 서비스를 조합한 실제 워크플로우를 테스트합니다. S3 업로드 후 Lambda 트리거, SQS 메시지 발행까지 전체 흐름을 검증합니다.

코드 예제

from moto import mock_s3, mock_lambda, mock_sqs
import boto3

@mock_s3
@mock_sqs
def test_integration():
    s3 = boto3.client('s3', region_name='us-east-1')
    sqs = boto3.client('sqs', region_name='us-east-1')
    s3.create_bucket(Bucket='uploads')
    queue_url = sqs.create_queue(QueueName='notifications')['QueueUrl']
    s3.put_object(Bucket='uploads', Key='data.csv', Body=b'csv data')
    # Lambda would be triggered here in real scenario
    assert s3.get_object(Bucket='uploads', Key='data.csv') is not None

설명

여러 모킹 데코레이터를 조합하여 S3 업로드와 SQS 큐를 함께 테스트하며, 실제 서비스 간 통합을 시뮬레이션합니다.

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12. AWS 비용 최적화 테스트 전략

개요

테스트 환경에서 비용 효율적인 리소스 사용을 검증합니다. 불필요한 리소스 생성을 방지하고 정리 로직을 확인합니다.

코드 예제

from moto import mock_ec2
import boto3

@mock_ec2
def test_resource_cleanup():
    ec2 = boto3.resource('ec2', region_name='us-east-1')
    instance = ec2.create_instances(ImageId='ami-12345', MinCount=1, MaxCount=1)[0]
    instance.terminate()
    instance.wait_until_terminated()
    assert instance.state['Name'] == 'terminated'

설명

EC2 인스턴스를 생성하고 즉시 종료한 후, 상태가 'terminated'로 변경되는지 확인하여 리소스 정리 로직이 올바르게 작동하는지 검증합니다. --- 고급 개발자를 위한 AWS 테스트 전략 가이드가 완성되었습니다. LocalStack, Moto, TestContainers를 활용한 실전 테스트 기법들을 다루었습니다.

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마치며

이번 글에서는 AWS 테스트 전략 완벽 가이드에 대해 알아보았습니다. 총 12가지 개념을 다루었으며, 각각의 사용법과 예제를 살펴보았습니다.

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