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:

  1. 장기간 테스트: 수 시간에서 수일, 때로는 몇 주까지 지속된다.
  2. 메모리 누수 탐지: 시간이 지남에 따라 발생할 수 있는 메모리 누수를 찾아낸다.
  3. 시스템 안정성 평가: 장기간 사용 시 시스템의 안정성을 확인한다.
  4. 성능 저하 확인: 시간이 지남에 따른 성능 저하 여부를 체크한다.

테스트 범위

지속성 테스트는 다음과 같은 범위를 포함한다:

  1. 애플리케이션 서버
  2. 데이터베이스 시스템
  3. 네트워크 인프라
  4. 메모리 및 CPU 사용량

수행 시점

지속성 테스트는 주로 다음 시점에 수행된다:

  1. 시스템 개발의 후반부
  2. 주요 업데이트나 변경 후
  3. 실제 운영 환경에 배포하기 전

검증 대상

주요 검증 대상은 다음과 같다:

  1. 메모리 사용량
  2. CPU 사용률
  3. 응답 시간
  4. 데이터베이스 연결 안정성

지속성 테스트의 종류

  1. 기본 지속성 테스트: 일반적인 사용 조건에서의 장기 성능 측정
  2. 확장성 지속성 테스트: 점진적으로 부하를 증가시키며 장기 성능 측정

진행 방식

지속성 테스트는 다음과 같은 단계로 진행된다:

  1. 테스트 계획 수립: 목표 설정, 시나리오 정의

  2. 테스트 환경 구축: 실제 환경과 유사한 테스트 환경 준비

     1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15

    def prepare_endurance_test():
    """지속성 테스트 환경 준비"""
    # 초기 상태 기록
    baseline_metrics = collect_baseline_metrics()

    # 모니터링 도구 설정
    setup_monitoring_tools()

    # 테스트 데이터 준비
    prepare_test_data()

    # 백업 시스템 준비
    setup_backup_systems()

    return baseline_metrics

  3. 테스트 실행: 장기간 동안 일정한 부하를 가하며 테스트 수행

     1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

    def execute_endurance_test():
    """지속성 테스트 실행"""
    test_duration = 7 * 24 * 3600  # 1주일
    start_time = time.time()

    try:
        while time.time() - start_time < test_duration:
            # 일반적인 작업 부하 시뮬레이션
            simulate_normal_workload()

            # 시스템 메트릭 수집
            current_metrics = collect_system_metrics()

            # 성능 분석
            analyze_performance(current_metrics)

            # 결과 기록
            log_test_results(current_metrics)

    except Exception as e:
        handle_test_failure(e)
    finally:
        cleanup_test_environment()

  4. 모니터링: 시스템 성능 및 리소스 사용량 지속적 관찰

  5. 결과 분석: 수집된 데이터를 분석하여 문제점 식별

     1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

    def analyze_endurance_results(test_data):
    """지속성 테스트 결과 분석"""
    analysis = {
        'memory_trends': analyze_memory_usage_trends(test_data),
        'performance_trends': analyze_performance_trends(test_data),
        'stability_metrics': calculate_stability_metrics(test_data),
        'issues_found': identify_issues(test_data),
        'recommendations': generate_recommendations(test_data)
    }

    return format_analysis_report(analysis)

  6. 보고서 작성: 발견된 문제점과 개선 방안 정리

지속성 테스트를 효과적으로 수행하기 위한 주요 고려사항들

  1. 충분한 테스트 기간
    최소 24시간 이상, 가능하면 수일간 테스트를 진행한다.
  2. 실제 사용 패턴 반영
    실제 운영 환경과 유사한 부하와 사용 패턴을 시뮬레이션한다.
  3. 종합적인 모니터링
    시스템의 모든 주요 구성 요소를 지속적으로 모니터링한다.
  4. 자동화된 알림 시스템
    문제 발생 시 즉시 알림을 받을 수 있는 시스템을 구축한다.

예시

온라인 뱅킹 시스템의 지속성 테스트를 예로 들어보자:

  1. 목표 설정: 2주 동안 하루 평균 100,000건의 트랜잭션 처리, 응답 시간 2초 이내 유지
  2. 시나리오: 로그인, 계좌 조회, 이체, 대출 신청 등 다양한 작업 수행
  3. 테스트 실행: 2주 동안 가상 사용자를 통해 지속적으로 트랜잭션 발생
  4. 모니터링: 서버 메모리 사용량, CPU 사용률, 데이터베이스 연결 상태 등 지속 관찰
  5. 결과 분석:
    • 10일째부터 메모리 사용량이 점진적으로 증가
    • 12일째 데이터베이스 연결 오류 발생 빈도 증가
  6. 개선 방안: 메모리 누수 원인 파악 및 수정, 데이터베이스 연결 풀 최적화

참고 및 출처