QA 및 릴리스 보증

성능 테스트

출시나 캠페인이 실제 트래픽으로 애플리케이션을 테스트하기 전에, 실제 트래픽에서 애플리케이션이 어떻게 동작하는지 확인하세요. 저희는 부하, 스트레스, 소크 테스트를 실행하고 병목의 원인을 추적하며 이를 해결하도록 돕습니다.

프로젝트 논의하기부하 테스트 계획하기

우리와 함께 부하 테스트를 계획하는 대상

페이지가 느려지거나 요청이 실패하기 전에 제품이 얼마나 많은 트래픽을 감당할 수 있는지, 또는 코드, 데이터베이스, 의존하는 서비스 중 어느 부분이 먼저 무너지는지 모르는 경우.

  • 출시, 프로모션 또는 언론 보도로 트래픽 정점을 예상하는 팀
  • 데이터베이스, 호스팅 또는 아키텍처를 이전한 후의 엔지니어링 리드
  • 현재 어떤 고객보다 훨씬 큰 고객을 온보딩하려는 SaaS 팀

기준선에서 발견 사항까지

웹 애플리케이션의 일반적인 테스트 순서; 중단 기준은 첫 실행 전에 귀사와 합의됩니다.

  1. 기준선

    중요한 흐름이 정상 트래픽에서 어떻게 동작하는지 기록하여, 이후 모든 실행이 기준점을 갖도록 합니다.

    체크포인트: 목표와 중단 기준 승인 완료

  2. 최대치까지 부하

    예상 최대치까지 점진적으로 올려 이를 유지하면서, 큐와 커넥션 풀, 서드파티 호출을 관찰합니다.

    체크포인트: 오류가 합의된 한계를 넘으면 중단

  3. 최대치를 넘는 스트레스

    무언가가 무너질 때까지 최대치를 넘어 단계적으로 부하를 높이고, 어떤 구성 요소가 먼저 실패하는지 기록합니다.

    체크포인트: 합의된 부하 상한선에서 중단

  4. 갑작스러운 급증

    급격한 급증을 보낸 뒤 이를 내려, 오토스케일링과 캐시가 깔끔하게 복구되는지 확인합니다.

    체크포인트: 복구가 멈추면 중단

  5. 장시간 지속 부하

    긴 기간 동안 안정적인 부하를 유지하여 느린 누수와 점진적인 변동을 드러냅니다.

    체크포인트: 메모리가 계속 상승하면 중단

  6. 결과 및 재테스트

    사용자 영향에 따라 병목을 순위 매기고, 수정안을 제안하며, 영향을 받은 시나리오를 다시 실행하여 이를 확인합니다.

문제가 발생했을 때: 중단 기준이 발동되면 실행을 멈추고, 로그와 메트릭을 보관하며, 재개하기 전에 다음 단계를 귀하와 합의합니다.

트래픽이 한계를 찾아내기 전에 당신의 한계를 파악하세요

느린 페이지와 타임아웃은 출시, 세일, 캠페인 또는 월말 배치처럼 트래픽이 정점에 달할 때 나타나는 경향이 있습니다. 성능 테스트는 애플리케이션, 데이터베이스, 인프라가 현실적인 부하에서 어떻게 동작하는지, 어디서 성능이 저하되며 그 이유가 무엇인지를 보여줍니다. 우리는 귀사의 분석 데이터와 계획을 바탕으로 트래픽을 모델링하고, 귀사와 합의한 환경에서 테스트하며, 병목 현상을 그 원인까지 추적하고, 수정 후 재테스트합니다. 여기에는 AI 모델을 호출하는 기능도 포함되며, 이러한 기능에서는 지연 시간, 속도 제한, 비용이 트래픽과 함께 증가합니다.

AI 지원 분석, 엔지니어 주도 테스트

AI가 돕는 방식

  • 귀사의 API 명세, 분석 데이터, 액세스 로그를 바탕으로 부하 스크립트와 트래픽 모델의 초안을 작성하여 엔지니어가 검토하도록 합니다.
  • 응답 시간을 추적, 데이터베이스 쿼리, 리소스 지표와 상관시켜 유력한 병목 지점을 지목합니다.
  • 긴 테스트 실행을 요약하고 이전 기준선과 비교하여 성능 회귀를 표시합니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 엔지니어가 귀사의 비즈니스에 현실적인 부하가 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 임계값을 실패로 간주할지를 결정합니다.
  • 테스트 시간대, 환경, 부하 한도는 어떤 테스트도 실행되기 전에 귀사와 합의됩니다.
  • 각 병목 현상은 수정을 권장하기 전에 프로파일링으로 확인됩니다.
  • 수정 사항은 영향도와 작업량에 따라 우선순위가 정해진 뒤 동일한 기준선에 대해 재테스트됩니다.

받게 되는 것

부하 테스트, 진단 및 용량 계획

  • 부하 및 스트레스 테스트

    k6, JMeter, Gatling과 같은 도구로 예상 트래픽과 최대 트래픽을 시뮬레이션하여 응답 시간과 오류율이 상승하기 시작하는 지점을 찾습니다.

  • 스파이크 및 소크 테스트

    확장성 격차, 메모리 누수, 연결 풀 고갈을 드러내는 갑작스러운 급증과 장시간 지속 실행.

  • 병목 분석

    느린 쿼리, 누락된 인덱스, 반복되는 데이터베이스 호출, 블로킹 코드, 포화된 서비스를 프로파일링과 관측 가능성 데이터로 추적합니다.

  • 프런트엔드 성능 검토

    가장 중요한 페이지에서 Core Web Vitals, 번들 크기, 렌더링, 캐싱을 점검하고 구체적인 수정안을 제공합니다.

  • 서드파티 및 AI 모델 한도

    결제 게이트웨이, 모델 API, 기타 서비스가 부하 상태에서 어떻게 동작하는지: 속도 제한, 타임아웃, 재시도, 폴백, 사용 비용.

  • 용량 보고서 및 기준선

    시스템이 가장 먼저 저하되는 지점과 수정해야 할 사항, 그리고 향후 릴리스를 위해 귀사 저장소에 저장되는 재사용 가능한 스크립트와 기준선.

성능 테스트가 실행되는 방식

  1. 01

    기준선 및 목표

    현재 동작을 측정하고, 중요한 흐름에 대한 목표 응답 시간과 오류율을 합의하며, 테스트 환경을 확정합니다.

  2. 02

    현실적인 트래픽 모델링

    분석 데이터, 로그, 비즈니스 계획을 바탕으로 시나리오를 구성합니다: 사용자 구성, 점진적 증가, 최대 및 지속 부하, 서드파티 호출 포함.

  3. 03

    실행 및 진단

    애플리케이션, 데이터베이스, 인프라 지표를 관찰하면서 테스트를 실행하고 각 병목 현상을 그 원인까지 추적합니다.

  4. 04

    수정, 재테스트, 보고

    수정 사항을 권장하거나 구현하고, 동일한 시나리오를 다시 실행하여 개선을 확인한 뒤, 용량 보고서를 전달합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

AI는 테스트 초안 작성과 결함 조사를 돕습니다. 코드와 테스트 데이터를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

일반적인 부하 테스트 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 급격한 급증을 동반한 한정 출시

    한 스토어가 대부분의 방문자가 한꺼번에 몰리는 한정 제품 출시를 계획합니다. 우리는 과거 트래픽과 예상 가입을 바탕으로 급증을 모델링하고, 스테이징에서 스파이크 테스트를 실행하여 어떤 구성 요소가 먼저 포화되는지 보여줍니다.

  • 데이터베이스 이전 후 느려진 페이지

    한 팀이 관리형 데이터베이스로 이전했고 이제 바쁜 시간대가 느리게 느껴집니다. 우리는 이전 측정치에 대해 동일한 시나리오를 다시 실행하고, 가장 느린 쿼리와 연결 설정을 프로파일링하며, 각 수정 사항을 재테스트로 확인합니다.

  • 바쁜 페이지의 AI 요약

    한 제품이 대부분의 방문자가 여는 페이지에 AI 생성 요약을 추가합니다. 우리는 모델 제공업체의 속도 제한, 타임아웃, 재시도가 정점에서 어떻게 동작하는지 테스트하고, 사용자가 보게 되는 폴백을 확인하며, 사용 비용이 트래픽과 함께 어떻게 증가하는지 추정합니다.

부하 테스트가 다루지 않는 것

  • 의도적인 서비스 거부 공격은 범위에서 제외됩니다; 우리는 공격 트래픽이 아닌 현실적인 트래픽을 생성합니다.
  • 서드파티 API는 약관이 허용하는 범위 내에서만 부하가 가해집니다; 그 이상의 경우 이를 스텁 처리하고 귀사가 그 한도를 어떻게 처리하는지 테스트합니다.
  • 기능적 정확성은 Software QA & Testing의 영역입니다; 이 서비스는 부하 상태에서의 속도, 오류, 용량을 측정합니다.
  • 재아키텍처나 새로운 호스팅처럼 쿼리, 캐싱, 코드 경로를 넘어서는 수정은 Cloud Infrastructure 또는 Application Modernization & Stabilization에서 별도로 범위가 정해집니다.

성능 작업이 팀 전반에 걸쳐 연결되는 방식

  • 디자인: 사용자가 체감할 수 있는 속도

    디자이너는 로딩 상태, 점진적 렌더링, 느린 작업에 대한 피드백을 검토하여 작업에 시간이 걸릴 때에도 제품이 반응성 있게 느껴지도록 합니다.

  • 엔지니어링: 원인에서의 수정

    엔지니어는 테스트에서 발견된 쿼리, 캐싱, 코드 경로를 수정하고, 동일한 시나리오를 다시 실행하여 개선을 확인합니다.

  • 운영: 용량 및 알림

    발견 사항은 서버 사이징 또는 오토스케일링, 용량 및 비용 계획, 알림 임계값에 반영되며, 귀사의 인프라를 운영하는 담당자와 합의됩니다.

  • 지속적: 둔화를 조기에 포착

    주요 릴리스 전과 인프라 변경 후에 핵심 시나리오를 다시 실행하여 사용자가 알아차리기 전에 성능 회귀가 드러나도록 합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

성능 테스트가 실제 사용자에게 영향을 미치나요?

일반적으로 우리는 프로덕션과 유사한 크기의 스테이징 환경에서 테스트합니다. 프로덕션 테스트가 필요한 경우, 시간대, 부하 한도, 중단 조건을 먼저 귀사와 합의하고, 서드파티 제공업체의 약관이 요구하는 경우 이들에게 통지합니다.

어느 정도의 부하를 시뮬레이션할 수 있나요?

귀사의 현실적인 최대치에 도달하고 그것을 넘어설 만큼 충분히 할 수 있습니다. 한 대의 머신으로 충분하지 않을 때는 클라우드의 분산 부하 생성기를 사용합니다. 목표는 인상적인 수치를 만들어내는 것이 아니라 시스템이 어디서 왜 저하되는지를 찾아내는 것입니다.

성능 테스트를 얼마나 자주 실행해야 하나요?

주요 출시와 캠페인 전, 인프라 또는 아키텍처 변경 후, 그리고 AI 기능의 모델이나 제공업체를 바꿀 때입니다. 핵심 시나리오는 점진적인 둔화를 포착하기 위해 일정에 따라 또는 파이프라인에서 실행할 수도 있습니다.

프로덕션 데이터가 필요한가요, 그리고 AI 도구가 이를 보나요?

대부분의 테스트는 프로덕션 데이터가 필요하지 않습니다: 우리는 분석 데이터와 익명화된 로그로 트래픽을 모델링하고 합성 테스트 데이터를 생성합니다. AI 지원 분석은 귀사가 선택한 경계 내에서 실행됩니다: 귀사가 통제하는 인프라에서의 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링, 또는 합의된 데이터 처리 약관하에 상업적 제공업체를 이용하는 Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링.

다음 트래픽 정점을 위한 계획

다음 출시, 캠페인 또는 트래픽 관련 우려 사항에 대해 알려주세요. 먼저 테스트할 가치가 있는 시나리오를 제안해 드리겠습니다.

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