스트레스 테스트 (Stress Testing)

스트레스 테스트는 소프트웨어 시스템을 극한의 조건에서 테스트하여 그 한계를 파악하는 성능 테스트의 한 유형이다.
이는 시스템이 정상적인 운영 범위를 넘어선 상황에서 어떻게 동작하는지를 평가한다.

웹 애플리케이션의 스트레스 테스트 예시:

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import time
from locust import HttpUser, task, between

class StressTestUser(HttpUser):
    wait_time = between(0.1, 0.5)  # 매우 짧은 대기 시간
    
    @task
    def stress_test_scenario(self):
        """극한 상황 시뮬레이션"""
        # 대용량 데이터 요청
        with self.client.get("/api/products", 
                           params={"page_size": 1000}, 
                           catch_response=True) as response:
            
            # 응답 검증
            if response.elapsed.total_seconds() > 5.0:
                response.failure("응답 시간 초과")
            elif response.status_code != 200:
                response.failure(f"에러 발생: {response.status_code}")
            
            # 시스템 복구 능력 테스트
            time.sleep(0.1)  # 잠시 대기
            
            # 후속 요청으로 시스템 회복 확인
            recovery_response = self.client.get("/api/health")
            assert recovery_response.status_code == 200

특징과 목적

스트레스 테스트의 주요 특징과 목적은 다음과 같다:

  1. 시스템 한계 파악: 시스템이 처리할 수 있는 최대 부하를 찾아낸다.
  2. 안정성 평가: 극한 상황에서의 시스템 안정성을 확인한다.
  3. 오류 처리 능력 검증: 과부하 상황에서 시스템의 오류 처리 능력을 테스트한다.
  4. 복구 능력 평가: 시스템이 과부하 후 정상 상태로 돌아오는 능력을 확인한다.

테스트 범위

스트레스 테스트는 다음과 같은 범위를 포함한다:

  1. 애플리케이션 서버
  2. 데이터베이스 시스템
  3. 네트워크 인프라
  4. 하드웨어 리소스 (CPU, 메모리, 디스크 I/O)

수행 시점

스트레스 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. 시스템 안정성
  2. 오류 처리 메커니즘
  3. 데이터 무결성
  4. 복구 능력

스트레스 테스트의 종류

  1. 애플리케이션 스트레스 테스트: 애플리케이션 내의 데이터 잠금, 차단, 네트워크 문제 등을 테스트한다.
  2. 트랜잭션 스트레스 테스트: 데이터베이스 트랜잭션의 극한 상황을 테스트한다.
  3. 시스템 통합 스트레스 테스트: 전체 시스템의 통합된 환경에서의 스트레스 테스트를 수행한다.

진행 방식

스트레스 테스트는 다음과 같은 단계로 진행된다:

  1. 테스트 계획 수립: 목표 설정, 시나리오 정의
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stress_test_plan = {
    "테스트_시나리오": [
        "데이터베이스 과부하",
        "네트워크 대역폭 포화",
        "CPU 극한 사용",
        "메모리 한계 상황"
    ],
    "측정_지표": [
        "시스템 응답 시간",
        "에러율",
        "복구 시간",
        "자원 사용률"
    ],
    "성공_기준": {
        "복구_시간": "5분 이내",
        "데이터_손실": "없음",
        "정상화_확인": "필수"
    }
}

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def setup_monitoring():
	"""스트레스 테스트 모니터링 설정"""
	# 시스템 메트릭 모니터링
	monitor_system_metrics([
		"CPU_Usage",
		"Memory_Usage",
		"Disk_IO",
		"Network_Traffic"
	])
	
	# 로그 모니터링
	setup_log_monitoring()
	
	# 알림 설정
	configure_alerts({
		"CPU": 95,  # CPU 사용률 95% 초과
		"Memory": 90,  # 메모리 사용률 90% 초과
		"Error_Rate": 0.1  # 에러율 10% 초과
	})
  1. 테스트 환경 구축: 실제 환경과 유사한 테스트 환경 준비
  2. 테스트 실행: 점진적으로 부하를 증가시키며 테스트 수행
  3. 결과 분석: 시스템 동작, 오류 발생, 복구 능력 등을 분석
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def analyze_stress_test_results(results):
    """스트레스 테스트 결과 분석"""
    analysis = {
        "시스템_한계점": {
            "최대_동시_사용자": find_max_concurrent_users(results),
            "최대_처리량": find_max_throughput(results),
            "장애_발생_지점": find_failure_points(results)
        },
        "성능_지표": {
            "평균_응답시간": calculate_average_response_time(results),
            "최대_응답시간": find_max_response_time(results),
            "에러_발생률": calculate_error_rate(results)
        },
        "복구_능력": {
            "평균_복구시간": calculate_average_recovery_time(results),
            "복구_성공률": calculate_recovery_success_rate(results)
        }
    }
    return analysis
  1. 보고서 작성: 발견된 문제점과 개선 방안 정리

스트레스 테스트 수행 시 주요 고려사항

  1. 안전성 확보
    테스트로 인한 실제 시스템 피해를 방지하기 위한 안전장치를 마련한다.
  2. 단계적 접근
    갑작스러운 극한 부하보다는 단계적으로 부하를 증가시킨다.
  3. 복구 계획 준비
    시스템 장애 발생 시 신속하게 복구할 수 있는 계획을 마련한다.
  4. 상세한 모니터링
    시스템의 모든 구성 요소를 면밀히 모니터링한다.

예시

온라인 쇼핑몰 애플리케이션의 스트레스 테스트를 예로 들어보자:

  1. 목표 설정: 최대 100,000명의 동시 접속자 처리 능력 확인
  2. 시나리오: 블랙프라이데이 세일 상황을 가정한 대규모 트래픽 유입
  3. 테스트 실행: 가상 사용자 수를 점진적으로 증가시키며 시스템 반응 관찰
  4. 결과 분석:
    • 80,000명 이상에서 응답 시간 급격히 증가
    • 95,000명에서 데이터베이스 연결 오류 발생
    • 시스템 복구에 5분 소요
  5. 개선 방안: 데이터베이스 최적화, 서버 자원 증설, 로드 밸런싱 개선

참고 및 출처