Specialized Testing

스파이크 테스트(Spike Test) 스파이크 테스트는 시스템에 갑작스럽고 극단적인 부하를 주어 시스템의 반응을 측정하는 성능 테스트의 한 유형이다. 이는 마치 갑자기 많은 사람들이 한 번에 몰려드는 상황을 시뮬레이션하는 것과 비슷하다. 웹 서비스의 스파이크 테스트 예시: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from monitoring import SystemMonitor class SpikeTest: def __init__(self): self.monitor = SystemMonitor() self.base_load = 100 # 기본 사용자 수 self.spike_load = 5000 # 스파이크 시 사용자 수 def run_spike_test(self): """스파이크 테스트 실행""" print("스파이크 테스트 시작…") # 1. 기본 부하 상태 측정 print("기본 부하 상태 측정 중…") base_metrics = self.measure_system_state(self.base_load) # 2. 스파이크 부하 생성 print(f"스파이크 발생: {self.spike_load}명의 동시 사용자 생성") spike_metrics = self.generate_spike_load() # 3. 복구 과정 모니터링 print("시스템 복구 과정 모니터링 중…") recovery_metrics = self.monitor_recovery() # 4. 결과 분석 self.analyze_results(base_metrics, spike_metrics, recovery_metrics) def measure_system_state(self, user_count): """시스템 상태 측정""" with ThreadPoolExecutor(max_workers=user_count) as executor: # 동시 요청 생성 futures = [ executor.submit(self.simulate_user_request) for _ in range(user_count) ] # 응답 수집 responses = [f.result() for f in futures] return { 'response_times': [r['response_time'] for r in responses], 'error_count': sum(1 for r in responses if r['error']), 'system_metrics': self.monitor.get_current_metrics() } 특징과 목적 스파이크 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...

지속성 테스트(Endurance Test) 지속성 테스트는 소프트웨어 시스템이 장기간 동안 지속적인 부하 상태에서 어떻게 동작하는지 확인하는 성능 테스트의 한 유형이다. 웹 서버의 지속성 테스트 예시 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 import time import psutil from datetime import datetime class EnduranceTest: def __init__(self, duration_hours=24): self.duration = duration_hours * 3600 # 시간을 초로 변환 self.metrics_history = [] def run_endurance_test(self): """24시간 지속성 테스트 실행""" print(f"테스트 시작: {datetime.now()}") start_time = time.time() while time.time() - start_time < self.duration: # 시스템 메트릭 수집 metrics = self.collect_system_metrics() self.metrics_history.append(metrics) # 성능 저하 검사 if self.detect_performance_degradation(metrics): print("성능 저하 감지!") self.analyze_degradation() # 메모리 누수 검사 if self.detect_memory_leak(metrics): print("메모리 누수 감지!") self.analyze_memory_usage() time.sleep(60) # 1분마다 측정 def collect_system_metrics(self): """시스템 성능 지표 수집""" return { 'timestamp': datetime.now(), 'cpu_usage': psutil.cpu_percent(), 'memory_usage': psutil.virtual_memory().percent, 'disk_io': psutil.disk_io_counters(), 'response_time': self.measure_response_time() } def measure_response_time(self): """시스템 응답 시간 측정""" start_time = time.time() try: # 주요 API 엔드포인트 호출 response = requests.get('http://example.com/api/health') return time.time() - start_time except Exception as e: print(f"응답 시간 측정 실패: {str(e)}") return None 특징과 목적 지속성 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다: ...