부하 테스트(Load Testing)

부하 테스트는 소프트웨어 시스템이 예상되는 사용자 부하 하에서 어떻게 동작하는지 확인하는 성능 테스트의 한 유형이다.
이는 실제 사용 환경과 유사한 조건에서 시스템의 성능을 평가한다.

특징과 목적

  • 시스템의 최대 운영 용량 파악
  • 성능 병목 현상 식별
  • 확장성 및 안정성 검증
  • 사용자 경험 개선

테스트 범위

부하 테스트는 다음과 같은 범위를 포함한다:

  • 웹 애플리케이션
  • 데이터베이스 시스템
  • 네트워크 인프라
  • 서버 리소스 (CPU, 메모리, 디스크 I/O)

수행 시점

부하 테스트는 주로 다음 시점에 수행된다:

  • 주요 릴리스 전
  • 시스템 업그레이드 후
  • 성능 최적화 과정 중

검증 대상

주요 검증 대상은 다음과 같다:

  • 응답 시간
  • 처리량 (Throughput)
  • 오류율
  • 리소스 사용률 (CPU, 메모리 등)

종류

  • 점진적 부하 테스트
    사용자 수를 점차 증가시키면서 시스템의 반응을 관찰한다.

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    def gradual_load_test():
    """점진적 부하 증가 테스트"""
    users = 100
    while users <= 1000:
        metrics = run_load_test(users)

        # 성능 지표 확인
        if metrics.response_time > 3.0 or metrics.error_rate > 0.01:
            print(f"최적 사용자 수: {users - 100}")
            break

        users += 100

  • 지속적 부하 테스트
    일정 수준의 부하를 장시간 유지하면서 시스템의 안정성을 검증한다.

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    def sustained_load_test():
    """지속적 부하 테스트"""
    # 500명의 동시 사용자로 4시간 동안 테스트
    duration = 4 * 60 * 60  # 4시간을 초로 변환

    metrics = run_extended_load_test(
        users=500,
        duration=duration
    )

    # 시스템 안정성 확인
    assert metrics.average_response_time < 2.0
    assert metrics.error_rate < 0.01
    assert metrics.memory_usage.is_stable()

진행 방식

  1. 테스트 목표 정의
  2. 테스트 시나리오 작성
  3. 테스트 환경 구축
  4. 테스트 실행
  5. 결과 분석 및 보고
  6. 최적화 및 재테스트

부하 테스트를 효과적으로 수행하기 위한 팁

  1. 실제 사용 패턴 반영 실제 사용자들의 행동 패턴을 최대한 유사하게 시뮬레이션한다.
  2. 점진적 접근 갑작스러운 부하보다는 단계적으로 부하를 증가시킨다.
  3. 충분한 모니터링 시스템의 모든 구성 요소를 지속적으로 모니터링한다.
  4. 결과 분석과 최적화 테스트 결과를 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선한다.

예시

온라인 쇼핑몰을 예로 들어보자:

  1. 목표 설정: 최대 10,000명의 동시 접속자 처리, 페이지 로드 시간 3초 이내
  2. 시나리오: 상품 검색, 장바구니 추가, 결제 프로세스 수행
  3. 도구 선택: Apache JMeter 사용
  4. 테스트 실행: 가상 사용자 수를 점진적으로 증가시키며 1시간 동안 테스트
  5. 결과 분석: 응답 시간, 서버 리소스 사용률, 오류율 확인
  6. 최적화: 데이터베이스 쿼리 개선, 캐싱 전략 수립

참고 및 출처