대규모 설문 수집・분석 기반의 쇄신 — 변경이 두렵지 않은 상태를 먼저 만듭니다

과제

이 설문 수집・분석 플랫폼은 저희가 도중에 인계받은 안건입니다. 인계받은 시점에는 테스트 정비가 충분하지 않고 배포 절차도 정해져 있지 않아, 기능을 하나 추가할 때마다 다른 부분에 미치는 영향을 확인하는 작업에 시간이 걸리고 있었습니다. 정적인 폼을 넘어 AI가 대화하면서 답변을 깊이 파고드는 경험을 목표로 하고 싶은 한편, 애초에 안심하고 변경을 가할 수 있는 상태가 아니었다는 점이 첫 번째 벽이었습니다.

접근 방식

저희가 선택한 것은 곧바로 다시 만드는 것이 아니라 「안전하게 변경할 수 있는 상태」를 먼저 만드는 것이었습니다. 기능 추가보다 먼저 테스트와 CI/CD, 인프라의 코드 관리를 정비하고, 토대를 다진 뒤에 본진인 AI 대화 기능에 착수하는 순서입니다. 아울러 누가 무엇에 접근할 수 있는지에 대한 권한 관리와 데이터의 취급에 대해서도 이 단계에서 다시 정리했습니다.

구현

기술 기반은 Python / FastAPI / PostgreSQL로 구성하고, 복수의 LLM을 전환할 수 있는 구조로 만들었습니다. AI 에이전트 부분은 Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로의 이전을 진행하고, 인프라는 Terraform에 의한 코드 관리로 전환했습니다. 인증 기반도 쇄신하여 권한 관리와 접근의 정리를 함께 진행했습니다. 테스트는 약 2,500건을 정비하고, CI/CD 워크플로는 27개를 운영하며, 로그와 트레이스를 통한 관측 가능성도 갖추었습니다.

• 기술: Python / FastAPI / PostgreSQL, 복수 LLM 전환 구성, Google ADK, Terraform
• 품질・운영: 테스트 약 2,500건, CI/CD 워크플로 27개, 관측 가능성, 권한 관리의 쇄신

성과

인계 후 페이즈(2025년 11월~2026년 3월)의 커밋 중 77.5%(git 실측)를 저희가 담당하여, 기반의 재정비부터 AI 대화 기능의 본격 운영까지 진행했습니다. 현재는 배포 빈도가 하루 평균 2.5회, 풀 리퀘스트의 리드 타임 중앙값은 24분까지 줄어들었습니다. 실제 이용은 484건・12개 안건에 도달했습니다. 테스트와 CI/CD를 먼저 다진 덕분에 기능을 추가할 때마다 긴장할 필요가 없어졌고, 「변경이 두렵지 않은 기반」으로 바뀐 것이 가장 큰 성과라고 느끼고 있습니다.