소프트웨어 개발 프로젝트가 거의 완료되면 배포 준비 상태를 파악하는 데 필수적인 한 가지 테스트가 있는데, 바로 부하 테스트입니다. 이러한 유형의 성능 테스트를 통해 웹 애플리케이션이 정상 및 최대 부하 조건에서 어떻게 작동하는지, 그리고 최대 부하 조건 이하에서 발생하는 경우의 중단점을 확인할 수 있습니다. 로드 테스트의 핵심은 웹 애플리케이션이 의도한 성능 목표 또는 목적을 충족하는지 확인하는 데 사용되며, 이는 서비스 수준 계약(SLA)에서 자주 확인됩니다.
그 어느 때보다 많은 사용자가 제품이나 서비스에 액세스하기 위해 웹 애플리케이션에 의존하고 있기 때문에 부하 테스트는 실제 부하 시나리오에서 애플리케이션이 제대로 작동하는지 검증하는 데 매우 중요합니다. 부하 테스트는 소프트웨어 장애의 위험을 완화할 뿐만 아니라 사용자가 애플리케이션 다운타임에 불만을 품고 애플리케이션을 포기하여 회사의 수익에 영향을 미칠 수 있는 위험을 완화합니다.
부하 테스트에 익숙하지 않거나 처음 부하 테스트를 수행할 준비를 하고 있다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다. 아래에서는 부하 테스트의 작동 방식과 부하 테스트를 성공적으로 수행하는 방법, 고려해야 할 다양한 부하 테스트 도구에 대해 자세히 설명합니다.
부하 테스트는 전문 테스트 소프트웨어를 통해 웹 애플리케이션에 시뮬레이션된 '부하' 또는 수요를 가하여 작동 중에도 안정적으로 유지되도록 합니다. 부하 테스트 중 테스트 소프트웨어는 트랜잭션 응답 시간을 통해 웹 애플리케이션의 용량을 측정합니다. 앱의 응답 시간이 길어지거나 특정 수준의 시뮬레이션 트래픽에서 불안정해지면 소프트웨어가 최대 운영 용량에 도달했을 가능성이 높으므로 이 소프트웨어 병목 현상에 대한 솔루션을 해결하고 구현해야 합니다.
부하 테스트를 통해 개발팀은 다음과 같은 사항을 쉽게 측정하고 분석할 수 있습니다:
로드 테스트를 통해 개발자는 출시 후가 아닌 운영 중에 다양한 수준의 트래픽이 애플리케이션에 액세스할 때 시스템 지연, 느린 페이지 로드 시간 또는 충돌과 같은 문제를 파악할 수 있습니다. 로드 테스트의 예로는 소득세 신고 성수기에 앞서 웹 애플리케이션 로드 성능을 평가하고 이로 인해 트래픽이 급증하는 세무 준비 회사를 들 수 있습니다.
부하 테스트를 수행하려면 웹 애플리케이션의 목표를 파악하고 필요에 가장 적합한 부하 테스트 도구를 선택하는 것부터 시작해야 합니다. 아래에서는 부하 테스트를 성능 테스트 이니셔티브에 성공적으로 통합하기 위해 따라야 할 단계를 세분화하여 설명합니다:
부하 테스트 도구를 선택했으면 실제 테스트 프로세스를 시작할 수 있습니다. 고려해야 할 가장 중요한 몇 가지 로드 테스트 모범 사례는 다음과 같습니다:
부하 테스트와 스트레스 테스트는 소프트웨어 성능 테스트 프로세스의 일부이지만, 각각 웹 애플리케이션 성능의 다른 영역에 초점을 맞추고 있습니다. 부하 테스트는 정상 및 최대 부하 조건에서 앱이 어떻게 작동하는지 확인하는 데 사용되는 반면, 스트레스 테스트는 정상 또는 최대 부하 조건을 넘어서는 앱의 작동 방식과 정상 상태로 돌아갔을 때 앱이 어떻게 반응하는지를 확인하는 데 사용됩니다.
공동 배치된 테스트 팀의 경우 OpenText™ LoadRunner™ Professional을 사용하세요. 부하 테스트를 간소화하고 이상 징후를 더 빠르게 식별할 수 있습니다. 대규모 부하 테스트의 경우, 전 세계에 분산된 개발 팀이 중앙 대시보드에서 부하 성능 테스트에 대해 협업할 수 있는 OpenText™ LoadRunner™ Enterprise를 제공합니다. 또한 물리적 인프라를 배포하고 관리할 필요가 없는 확장성이 뛰어난 클라우드 기반 부하 테스트 플랫폼인 OpenText™ LoadRunner™ Cloud와 개발자와 개발 테스터가 시프트 레프트 성능 테스트를 도입할 수 있는 OpenText™ LoadRunner™ Developer도 제공합니다.
지금 바로 성능 엔지니어링 제품이 성능 테스트 프로세스에 어떤 이점을 제공하는지 알아보세요.
실제 성능 테스트를 통한 애플리케이션 품질 보장
부하 및 성능 테스트 간소화
협업 성능 및 부하 테스트
클라우드 기반 성능 및 부하 테스트로 민첩성 유지
병목 현상에 작별 인사