자주 배포하고, 문제는 먼저 발견하기 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
매주 앱을 배포하면서 크래시와 ANR, 성능 지표, 사용자 제보가 여러 도구에 흩어져 있어 문제 발견과 배포 판단이 늦어지는 어려움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Firebase와 Play Console 데이터를 BigQuery에 모으고 SQL 집계 테이블과 Cloud Functions·Cloud Scheduler를 활용해 지표를 점검하고 Slack으로 알리며, 기준에 따라 배포를 자동으로 진행하거나 중단하는 안드로이드 옵저빌리티 시스템을 만들었습니다. 5% 배포 중 Android 9·10에서 구형 SQLite가 지원하지 않는 UPSERT 구문으로 발생한 크래시를 조기에 발견해 수정했고, 화면별 대기 시간과 CPU·배터리 지표도 개선에 활용했습니다. 배포 자동화만으로는 충분하지 않으며, 사용자가 체감하는 지표를 정의하고 알림을 조사와 검토로 연결해야 문제를 더 일찍 발견할 수 있다는 점을 보여줬습니다.
- 크래시·ANR·성능 지표를 앱 버전, 기기, OS와 함께 분석하면 문제 범위를 빠르게 좁힐 수 있습니다.
- 반복 조회하는 지표는 BigQuery의 SQL 집계 테이블로 미리 계산하고 스케줄 쿼리로 갱신할 수 있습니다.
- 배포 자동화에는 일정 관찰 시간과 최소 사용자 수를 두고, 크래시·ANR 기준을 넘으면 배포를 중단하도록 설계합니다.
- 화면별 대기 시간은 사용자가 실제로 이용할 수 있는 시점을 기준으로 정의하고, 이탈·체류 시간과 연결해 개선 우선순위를 정합니다.
- AI 에이전트의 코드 분석과 수정 제안은 담당자가 검토한 뒤 반영해야 합니다.
소개
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