글로벌 통신사가 증명한 차세대 BSS의 성공 조건, API 중심 테스트 자동화

본 리포트는 차세대 MNO BSS 전환의 테스트 현황과 한계를 짚고, 테스트 자동화 성숙도 모델과 시장 변화, AT&T·Verizon 등 글로벌 통신사 사례를 통해 SKT의 단계별 도입 전략과 구축 대안을 제시합니다. 자세한 내용은 아래 리포트에서 확인할 수 있습니다.

 

리포트 핵심 내용 한눈에 보기

 

1. 차세대 MNO BSS 개요 및 테스트 현황 – 차세대 BSS 전환은 단순한 시스템 교체가 아니라, 통신사의 핵심 수익 업무와 운영 체계 전반을 재정비하는 대형 프로젝트입니다. – 수천만 가입자 데이터와 다수의 연계 시스템이 결합된 구조적 특성상 테스트 범위와 복잡도가 매우 높습니다. – 기존의 수작업 중심 테스트 방식으로는 품질과 일정 리스크를 효과적으로 통제하는 데 한계가 있으며, 이에 따라 테스트 자동화는 안정적 오픈과 품질 확보를 위한 핵심 과제로 부상하고 있습니다.   2. 테스트 자동화 성숙도와 시장 변화 – 테스트 자동화는 반복 업무 효율화 수준을 넘어, AI 기반의 자율적 품질관리 체계로 빠르게 진화하고 있습니다. – 현재 통신업계는 주로 부분 자율화 단계에 위치해 있으나, 글로벌 선도 사업자는 예측·학습 기반의 고도화된 테스트 체계로 전환하고 있습니다. – 시장 전반적으로도 생성형 AI와 에이전틱 AI를 중심으로 테스트 시나리오 생성, 데이터 준비, 실행, 분석까지 자동화 범위가 확대되고 있습니다.   3. 글로벌 통신사 사례 및 시사점 – AT&T와 Verizon은 구축 방식에는 차이가 있으나, 공통적으로 UI 중심 테스트를 축소하고 API 및 데이터 중심 자동화를 강화하고 있습니다. – 또한 테스트 시나리오 생성, 테스트 데이터 관리, 병렬 실행 체계를 중심으로 테스트 자동화 구조를 재설계하고 있습니다. – 이는 SKT 역시 초기부터 API 중심 구조를 채택하고, 테스트 데이터 및 시나리오 자동화를 핵심 선행 과제로 설정할 필요가 있음을 시사합니다.   4. SKT 도입 전략 및 단계적 추진 방향 – SKT는 테스트 자동화를 개별 기능 단위 도입이 아니라, 시나리오·데이터·실행·결함 관리가 연결된 통합 워크플로우 관점에서 추진할 필요가 있습니다. – 구축 초기에는 상품, 주문, 빌링 등 핵심 업무를 우선 적용 대상으로 선정하고, 테스트 데이터와 시나리오 자동화를 최우선 과제로 추진하는 것이 바람직합니다. – 구축 전략 측면에서는 복잡한 통신 비즈니스 특성을 고려할 때, API 중심의 오픈소스 기반 자체 구축이 가장 현실적인 대안으로 판단됩니다.

 

[FAQ]

 

Q1. 차세대 BSS 프로젝트에서 테스트 품질이 특히 중요한 이유는 무엇인가요?

차세대 BSS는 주문, 요금, 청구, 수납, 정산 등 통신사의 핵심 수익 업무를 직접 처리하는 시스템으로, 테스트 품질이 사업 운영의 안정성과 직결됩니다. 과금·청구 로직의 미세한 오류도 대규모 가입자에게 일괄 반영될 경우 수익 손실과 고객 민원으로 즉시 확산될 수 있습니다. 또한 다수의 연계 시스템과 인터페이스 정합성이 요구되는 구조상 단일 결함이 주문 누락, 개통 지연, 정산 오류 등 연쇄 장애로 이어질 가능성이 높아, 테스트 품질은 검증 활동을 넘어 프로젝트 성공의 전제 조건으로 보아야 합니다.

 

Q2. 기존 수작업 중심 테스트 방식의 한계는 구체적으로 무엇인가요?

기존 테스트는 시나리오 작성, 일정 계획, 데이터 준비, 실행·검증, 결함 조치와 재테스트의 반복 사이클로 수행되어 왔으나, 각 단계의 핵심 활동이 담당자의 수작업과 경험적 판단에 크게 의존해 왔습니다. 이로 인해 역량에 따른 테스트 케이스 품질 편차, Edge Case 커버리지 한계, 테스트 데이터 추출·준비의 중복 리소스 소요, 담당자별 Pass/Fail 판정의 일관성 부재, 결함 등록부터 회귀 테스트까지 수동 관리에 따른 처리 지연 등이 구조적으로 발생해 왔습니다.

 

Q3. 테스트 자동화 성숙도는 어떻게 구분되며, 현재 통신업계 수준은 어디인가요?

TM Forum의 자율 네트워크 성숙도 모델(Level 0~5)을 테스트 자동화 관점으로 재해석하면, Level 0은 전면 수동 수행, Level 1은 반복 업무 자동화, Level 2~3은 AI 기반 부분 자율화, Level 4~5는 예측과 학습 기반의 고도 자율 테스트 단계로 이해할 수 있습니다. 현재 다수의 통신사는 Level 2~3 수준에 위치해 있으며, AT&T와 Verizon 등 선도 사업자는 Level 4 수준을 목표로 특정 도메인에서 자율 테스트 체계로 빠르게 이동하고 있습니다.

 

Q4. AT&T와 Verizon의 접근 방식은 어떻게 다르고, 공통점은 무엇인가요?

AT&T는 SAP, Amdocs, Salesforce 등 이기종 시스템이 복잡하게 결합된 BSS 환경을 고려해 상용 솔루션과 오픈소스를 병행하는 이원화 전략을 채택했고, TM Forum 표준 기반 시나리오 생성과 상용 솔루션(Tosca) 기반 병렬 실행 체계를 운영하고 있습니다. 반면 Verizon은 클라우드 네이티브·MSA 환경을 바탕으로 오픈소스 중심의 자체 개발 전략을 선택해 TM Forum 표준 Open API 기반 자동화, GenAI/에이전트 기반 시나리오 생성, Synthetic Data Generation 플랫폼, Playwright 기반 통합 실행 체계를 구축했습니다. 두 사례의 공통점은 UI 중심 테스트를 축소하고 API·데이터·병렬 실행 중심으로 자동화 구조를 재설계했으며, 시나리오 생성과 실행 자동화에 앞서 데이터 관리 체계를 먼저 강화했다는 점입니다.

 

Q5. SKT는 어떤 우선순위와 단계로 테스트 자동화를 추진해야 하나요?

우선 적용 영역은 투자 효과와 비즈니스 임팩트가 큰 상품/카탈로그 관리, 주문관리, 빌링(요금 청구서·수납)으로 설정하고, 이후 운영 단계에서 대리점/파트너 관리, CRM 등으로 점진 확장하는 것이 적절합니다. 테스트 라이프사이클 관점에서는 테스트 데이터(Synthetic Data 생성, 개인정보 의존성 제거)를 1순위, 테스트 시나리오(LLM 기반 테스트 케이스·스크립트 자동 생성)를 2순위, 테스트 실행 및 결함관리를 3순위로 두는 것이 타당합니다. 추진은 1단계(구축) 테스트 데이터·시나리오 자동화 체계 우선 구축, 2단계(안정화) API/UI 병렬 실행 및 결과 검증 자동화 강화, 3단계(운영 고도화) 배포 연계 회귀 테스트 자동화와 예측 기반 우선순위화로 이어지는 흐름이 바람직합니다.

 

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