REL12-BP03 확장성 및 성능 요구 사항 테스트
로드 테스트와 같은 기술을 사용하여 워크로드가 크기 조정 및 성능 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
클라우드에서는 워크로드에 대한 프로덕션 규모의 테스트 환경을 온디맨드로 생성할 수 있습니다. 프로덕션 동작의 부정확한 예측으로 이어질 수 있는 스케일 다운된 테스트 환경에 의존하는 대신 클라우드를 사용하여 예상 프로덕션 환경을 유사하게 반영하는 테스트 환경을 프로비저닝할 수 있습니다. 이 환경은 애플리케이션이 직면하는 실제 조건을 보다 정확하게 시뮬레이션하여 테스트하는 데 도움이 됩니다.
성능 테스트를 위한 노력과 더불어 기본 리소스, 크기 조정 설정, 서비스 할당량 및 복원력 설계가 로드 조건에서 예상대로 작동하는지 검증하는 것이 중요합니다. 이 전체론적 접근 방식을 통해 가장 까다로운 조건에서도 애플리케이션이 필요에 따라 안정적으로 크기가 조정되고 작동하는지 확인할 수 있습니다.
원하는 성과: 워크로드가 피크 로드에 노출되더라도 예상 동작을 유지합니다. 애플리케이션이 성장하고 발전함에 따라 발생할 수 있는 성능 관련 문제를 사전에 해결합니다.
일반적인 안티 패턴:
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프로덕션 환경과 유사하지 않은 테스트 환경을 사용합니다.
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로드 테스트를 배포 지속적 통합(CI) 파이프라인의 통합된 부분이 아닌 별도의 일회성 활동으로 취급합니다.
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응답 시간, 처리량 및 확장성 목표와 같은 명확하고 측정 가능한 성능 요구 사항을 정의하지 않습니다.
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비현실적이거나 불충분한 로드 시나리오로 테스트를 수행하며 피크 로드, 갑작스러운 스파이크 및 지속적으로 높은 로드를 테스트하지 못합니다.
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예상 로드 한도를 초과하여 워크로드에 스트레스 테스트를 수행하지 않습니다.
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불충분하거나 부적절한 로드 테스트 및 성능 프로파일링 도구를 사용합니다.
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성능 지표를 추적하고 이상을 감지할 수 있는 포괄적인 모니터링 및 알림 시스템이 부족합니다.
이 모범 사례 확립의 이점:
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로드 테스트를 통해 시스템이 프로덕션으로 전환되기 전에 시스템의 잠재적 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 프로덕션 수준 트래픽 및 워크로드를 시뮬레이션할 때 느린 응답 시간, 리소스 제약 또는 시스템 장애와 같이 시스템이 로드를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.
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다양한 로드 조건에서 시스템을 테스트할 때 워크로드를 지원하는 데 필요한 리소스 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 정보는 리소스 할당에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고 리소스의 과다 프로비저닝 또는 과소 프로비저닝을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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잠재적 장애 지점을 식별하려면 로드가 높은 조건에서 워크로드가 어떻게 작동하는지 관찰하면 됩니다. 이 정보는 적절한 경우 내결함성 메커니즘, 장애 조치 전략 및 중복 조치를 구현하여 워크로드의 신뢰성과 복원력을 개선하는 데 도움이 됩니다.
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성능 문제를 조기에 식별하고 해결하므로 시스템 중단, 느린 응답 시간 및 사용자 불만족으로 인한 비용이 많이 드는 결과를 방지할 수 있습니다.
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테스트 중에 수집된 자세한 성능 데이터 및 프로파일링 정보는 프로덕션에서 발생할 수 있는 성능 관련 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이로 인해 인시던트 대응 및 해결 속도가 빨라져 사용자와 조직의 운영에 미치는 영향이 줄어들 수 있습니다.
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특정 산업에서 사전 성능 테스트를 수행하면 워크로드가 규정 준수 표준을 충족하는 데 도움이 되므로 처벌 또는 법적 문제의 위험이 줄어듭니다.
이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음
구현 가이드
첫 번째 단계는 크기 조정 및 성능 요구 사항의 모든 측면을 아우르는 포괄적인 테스트 전략을 정의하는 것입니다. 시작하려면 처리량, 지연 시간 히스토그램, 오류율과 같은 비즈니스 요구 사항에 따라 워크로드의 서비스 수준 목표(SLO)를 명확하게 정의하세요. 다음으로, 평균 사용량부터 갑작스러운 스파이크 및 지속적인 피크 로드에 이르기까지 다양한 로드 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 테스트 세트를 설계하고 워크로드의 동작이 SLO를 충족하는지 확인합니다. 이러한 테스트는 개발 프로세스 초기에 성능 회귀를 포착하기 위해 자동화되어야 하고 지속적인 통합 및 배포 파이프라인에 통합되어야 합니다.
크기 조정 및 성능을 효과적으로 테스트하려면 적절한 도구와 인프라에 투자하세요. 여기에는 실제 사용자 트래픽을 생성할 수 있는 로드 테스트 도구, 병목 현상을 식별하는 성능 프로파일링 도구, 주요 지표를 추적하는 모니터링 솔루션이 포함됩니다. 중요한 점은 테스트 결과가 최대한 정확하도록 하려면 인프라 및 환경 조건 측면에서 테스트 환경이 프로덕션 환경과 최대한 일치하는지 확인해야 한다는 것입니다. 프로덕션과 유사한 설정을 안정적으로 복제하고 확장할 수 있도록 코드형 인프라와 컨테이너 기반 애플리케이션을 사용합니다.
크기 조정 및 성능 테스트는 일회성 활동이 아닌 지속적인 프로세스입니다. 포괄적인 모니터링 및 알림을 구현하여 애플리케이션의 프로덕션 성능을 추적하고 이 데이터를 사용하여 테스트 전략 및 최적화 노력을 지속적으로 개선합니다. 성능 데이터를 정기적으로 분석하여 새로운 문제를 식별하고, 새로운 크기 조정 전략을 테스트하고, 최적화를 구현하여 애플리케이션의 효율성과 신뢰성을 개선합니다. 반복적 접근 방식을 채택하고 프로덕션 데이터에서 지속적으로 교훈을 얻으면 애플리케이션이 다양한 사용자 요구 사항에 맞춰 조정하고 시간이 지남에 따라 복원력과 최적의 성능을 유지할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
구현 단계
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응답 시간, 처리량 및 확장성 목표와 같은 명확하고 측정 가능한 성능 요구 사항을 설정합니다. 이러한 요구 사항은 워크로드의 사용 패턴, 사용자 기대치 및 비즈니스 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.
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프로덕션 환경에서 로드 패턴 및 사용자 동작을 정확하게 모방할 수 있는 로드 테스트 도구를 선택하고 구성합니다.
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인프라 및 환경 조건을 포함하여 프로덕션 환경과 거의 일치하는 테스트 환경을 설정하여 테스트 결과의 정확도를 개선합니다.
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평균 사용 패턴부터 피크 로드, 빠른 스파이크, 지속적으로 높은 로드에 이르기까지 다양한 시나리오를 포함하는 테스트 세트를 생성합니다. 테스트를 지속적 통합 및 배포 파이프라인에 통합하여 개발 프로세스 초기에 성능 회귀를 파악합니다.
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로드 테스트를 수행하여 실제 사용자 트래픽을 시뮬레이션하고 애플리케이션이 다양한 로드 조건에서 어떻게 작동하는지 파악합니다. 애플리케이션에 스트레스 테스트를 수행하려면 예상 로드를 초과하고 응답 시간 저하, 리소스 소진 또는 시스템 장애와 같은 동작을 관찰하여 애플리케이션의 중단점을 식별하고 이를 크기 조정 전략에 반영합니다. 로드를 점진적으로 늘려 워크로드의 확장성을 평가하고 성능 영향을 측정하여 크기 조정 한도를 식별하고 향후 용량 요구 사항에 맞게 계획합니다.
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종합적인 모니터링 및 알림을 구현하여 성능 지표를 추적하고, 이상을 감지하고, 임계값이 초과되면 조정 작업 또는 알림을 시작합니다.
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성능 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 개선이 필요한 영역을 식별합니다. 테스트 전략과 최적화 노력을 반복하여 개선합니다.
리소스
관련 모범 사례:
관련 문서:
관련 예제:
관련 도구:
