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올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?

문제QA 관점에서 운영 중 이슈를 빠르게 파악하고 배포 전후 영향도를 정량적으로 판단하는 모니터링 도구가 필요했다.
접근Datadog APM 로그로 서비스별 오류 빈도 추적, RUM Error Tracking + Sessions Explorer로 실사용자 행동 분석, Synthetics로 UI/UX 자동화 테스트, Python 커스텀 로그 파싱 + 성능 대시보드를 구축했다.
결과간헐적 오류 재현 불가 이슈를 로그로 분석하고, 배포 전후 영향도를 객관적으로 비교 가능해졌다. LCP·FCP 등 성능 지표 수집으로 QA 역할을 SRE 영역까지 확장했다.
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