QA & リリース保証

パフォーマンステスト

ローンチやキャンペーンが実地でテストする前に、実際のトラフィック下でアプリケーションがどう振る舞うかを確認しましょう。私たちは負荷テスト、ストレステスト、ソークテストを実行し、ボトルネックを原因まで追跡し、修正を支援します。

プロジェクトについて相談する負荷テストを計画する

どのような方が私たちと負荷テストを計画するか

ページが遅くなったりリクエストが失敗したりする前に、あなたのプロダクトがどれだけのトラフィックに耐えられるか、あるいはどの部分が最初に破綻するか — コード、データベース、依存しているサービスのどれか — がわからない。

  • ローンチ、プロモーション、報道によるトラフィックピークを見込んでいるチーム
  • データベース、ホスティング、アーキテクチャを移行した後のエンジニアリングリード
  • 現在のどの顧客よりもはるかに大きな顧客をオンボーディングしようとしているSaaSチーム

ベースラインから調査結果まで

ウェブアプリケーションの典型的なテストシーケンス。停止基準は最初の実行の前にあなたと合意します。

  1. ベースライン

    重要なフローが通常のトラフィック下でどのように動作するかを記録し、以降のすべての実行に基準点を持たせます。

    チェックポイント: 目標値と停止基準の承認取得

  2. ピークまで負荷をかける

    想定されるピークまで段階的に負荷を上げて維持し、キュー、コネクションプール、サードパーティ呼び出しを監視します。

    チェックポイント: エラーが合意された上限を超えたら停止

  3. ピークを超えるストレス

    何かが破綻するまでピークを超えて段階的に負荷を上げ、どのコンポーネントが最初に故障するかを記録します。

    チェックポイント: 合意された負荷上限で停止

  4. 突発的なスパイク

    急激なサージを送った後に負荷を下げ、オートスケーリングとキャッシュがきれいに回復するかどうかを確認します。

    チェックポイント: 回復が停滞したら停止

  5. 長時間のソーク

    長い時間にわたって一定の負荷を維持し、緩やかなリークや徐々に進むドリフトを明らかにします。

    チェックポイント: メモリが上昇し続けたら停止

  6. 調査結果と再テスト

    ボトルネックをユーザーへの影響順にランク付けし、修正を提案し、該当するシナリオを再実行して確認します。

何かが失敗したとき: 停止基準に抵触した場合は実行を中止し、ログとメトリクスを保持したうえで、再開前に次のステップをお客様と合意します。

トラフィックが限界を見つける前に、自分の限界を把握する

ページの遅延やタイムアウトは、ローンチ、セール、キャンペーン、月末のバッチ処理など、トラフィックがピークに達したときに現れがちです。パフォーマンステストは、アプリケーション、データベース、インフラが現実的な負荷の下でどのように振る舞うか、どこで性能が劣化し、なぜそうなるのかを明らかにします。私たちはあなたの分析データと計画からトラフィックをモデル化し、あなたと合意した環境でテストを行い、ボトルネックをその原因まで追跡し、修正後に再テストします。これには、AIモデルを呼び出す機能も含まれ、そこではレイテンシ、レート制限、コストがトラフィックとともに増大します。

AI支援の分析、エンジニア主導のテスト

AIがどのように支援するか

  • あなたのAPI仕様、分析データ、アクセスログから負荷スクリプトとトラフィックモデルの草案を作成し、エンジニアがレビューします。
  • 応答時間をトレース、データベースクエリ、リソースメトリクスと相関させ、ボトルネックの可能性を指し示します。
  • 長時間のテスト実行を要約し、以前のベースラインと比較してパフォーマンスのリグレッションを検出します。

当社の専門家が担うこと

  • あなたのビジネスにとって現実的な負荷が何を意味し、どのしきい値を失敗と見なすかはエンジニアが判断します。
  • テストの実施時間帯、環境、負荷の上限は、いずれのテストを実行する前にもあなたと合意します。
  • 各ボトルネックは、修正を推奨する前にプロファイリングで確認します。
  • 修正は影響と工数で優先順位付けし、同じベースラインに対して再テストします。

お客様が受け取るもの

負荷テスト、診断、キャパシティ計画

  • 負荷テストとストレステスト

    k6、JMeter、Gatlingといったツールで想定トラフィックとピークトラフィックをシミュレートし、応答時間とエラー率が上昇し始める箇所を見つけます。

  • スパイクテストとソークテスト

    突発的な急増と長時間の耐久実行により、スケーリングのギャップ、メモリリーク、コネクションプールの枯渇を明らかにします。

  • ボトルネック分析

    遅いクエリ、欠落したインデックス、繰り返されるデータベース呼び出し、ブロッキングコード、飽和したサービスを、プロファイリングとオブザーバビリティのデータで追跡します。

  • フロントエンドのパフォーマンスレビュー

    最も重要なページで、Core Web Vitals、バンドルサイズ、レンダリング、キャッシュを確認し、具体的な修正を提示します。

  • サードパーティとAIモデルの制限

    決済ゲートウェイ、モデルAPI、その他のサービスが負荷の下でどう振る舞うか: レート制限、タイムアウト、リトライ、フォールバック、利用コスト。

  • キャパシティレポートとベースライン

    あなたのシステムが最初に劣化する箇所と修正すべき点に加えて、今後のリリースのためにリポジトリ内に再利用可能なスクリプトとベースラインを用意します。

パフォーマンステストの進め方

  1. 01

    ベースラインと目標

    現在の挙動を測定し、重要なフローの目標応答時間とエラー率を合意し、テスト環境を確定します。

  2. 02

    現実的なトラフィックをモデル化

    分析データ、ログ、ビジネス計画からシナリオを構築します: ユーザー構成、ランプアップ、ピークと持続負荷、サードパーティ呼び出しを含みます。

  3. 03

    実行と診断

    アプリケーション、データベース、インフラのメトリクスを監視しながらテストを実行し、各ボトルネックをその原因まで追跡します。

  4. 04

    修正、再テスト、報告

    修正を推奨または実装し、同じシナリオを再実行して改善を確認し、キャパシティレポートを提供します。

AIツールを使う2つの方法

AIはテストの作成支援や欠陥の調査を支援します。コードとテストデータを処理してよい場所を選択してください。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

よくある負荷テストの依頼

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • 急激な急増を伴う数量限定リリース

    あるストアが、ほとんどの訪問者が一斉に集まる数量限定の商品ドロップを計画しています。私たちは過去のトラフィックと予想されるサインアップから急増をモデル化し、ステージングでスパイクテストを実行し、どのコンポーネントが最初に飽和するかを示します。

  • データベース移行後に遅くなったページ

    あるチームがマネージドデータベースに移行し、繁忙時間帯が今では遅く感じられます。私たちは以前の測定値に対して同じシナリオを再実行し、最も遅いクエリとコネクション設定をプロファイリングし、各修正を再テストで確認します。

  • 混雑するページ上のAI要約

    あるプロダクトが、ほとんどの訪問者が開くページにAI生成の要約を追加します。私たちはモデルプロバイダーのレート制限、タイムアウト、リトライがピーク時にどう振る舞うかをテストし、ユーザーが目にするフォールバックを確認し、利用コストがトラフィックとともにどう増えるかを見積もります。

負荷テストが対象としないもの

  • 意図的なサービス拒否攻撃は対象外です。私たちは攻撃トラフィックではなく、現実的なトラフィックを生成します。
  • サードパーティAPIは、その規約が許す範囲でのみ負荷をかけます。それを超える場合はスタブ化し、あなたがそれらの制限をどう処理するかをテストします。
  • 機能的な正しさはSoftware QA & Testingの領域です。本サービスは負荷の下での速度、エラー、キャパシティを測定します。
  • クエリ、キャッシュ、コードパスを超える修正、たとえば再アーキテクチャや新しいホスティングは、Cloud InfrastructureまたはApplication Modernization & Stabilizationのもとで別途スコープを定めます。

パフォーマンス作業がチーム全体でどうつながるか

  • デザイン: ユーザーが体感できる速度

    デザイナーが、ローディング状態、プログレッシブレンダリング、遅い操作に対するフィードバックをレビューし、処理に時間がかかるときでもプロダクトが応答性よく感じられるようにします。

  • エンジニアリング: 原因への修正

    エンジニアがテストで見つかったクエリ、キャッシュ、コードパスを修正し、同じシナリオを再実行して改善を確認します。

  • オペレーション: キャパシティとアラート

    調査結果は、サーバーのサイジングやオートスケーリング、キャパシティとコストの計画、アラートのしきい値に反映され、あなたのインフラを運用する担当者と合意します。

  • 継続: 遅延を早期に捕捉する

    主要なシナリオを、大きなリリースの前やインフラ変更の後に再実行し、パフォーマンスのリグレッションがユーザーに気づかれる前に表面化するようにします。

FAQ

よくあるご質問

パフォーマンステストは本番のユーザーに影響しますか?

通常は本番と同じ規模のステージング環境でテストします。本番テストが必要な場合は、まず実施時間帯、負荷の上限、停止条件をあなたと合意し、サードパーティプロバイダーの規約で求められる場合はそれらに通知します。

どれくらいの負荷をシミュレートできますか?

あなたの現実的なピークに到達し、それを超えるのに十分な負荷です。1台のマシンで足りない場合は、クラウド上の分散負荷ジェネレーターを使います。目的は、印象的な数字を出すことではなく、あなたのシステムがどこで、なぜ劣化するのかを見つけることです。

パフォーマンステストはどのくらいの頻度で実行すべきですか?

大きなローンチやキャンペーンの前、インフラやアーキテクチャの変更の後、そしてAI機能の背後にあるモデルやプロバイダーを切り替えたときです。主要なシナリオは、段階的な遅延を捕捉するために、スケジュールに沿って、あるいはパイプライン内で実行することもできます。

本番データは必要ですか、またAIツールはそれを見ますか?

ほとんどのテストに本番データは不要です: 私たちは分析データと匿名化されたログからトラフィックをモデル化し、合成テストデータを生成します。AI支援の分析は、あなたが選んだ境界内で実行されます: あなたが管理するインフラ上のプライベート／ローカルAIエンジニアリング、または合意したデータ取り扱い条件のもとで商用プロバイダーを使うClaude Code／OpenAI Codex エンジニアリング です。

次のトラフィックピークに備える

次のローンチ、キャンペーン、あるいはトラフィックに関する懸念についてお聞かせください。まずテストする価値のあるシナリオをご提案します。

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