성능 목표를 실제 사용자 흐름으로 검증합니다
성능테스트와 부하테스트는 서버에 많은 요청을 보내는 작업만을 뜻하지 않습니다. 비즈니스 시나리오, 사용자 행동, 데이터 조건, 시스템 구성을 실제 운영 환경에 가깝게 모델링하고 목표 응답시간과 처리량을 충족하는지 확인하는 엔지니어링 과정입니다.
SBLT는 Application, Middleware, Database, Network, OS, Infrastructure를 하나의 Transaction 흐름으로 연결해 봅니다. 목표 TPS에 도달했더라도 응답시간이 급격히 늘거나 CPU, Memory, Connection Pool, SQL 중 특정 구간이 한계에 접근한다면 그 지점을 함께 분석합니다. 이를 통해 단순 성공·실패가 아니라 시스템이 왜 그 성능을 내는지 설명합니다.
Performance Test와 Load Test의 범위
Performance Test는 성능 기준 수립부터 측정, 분석, 튜닝, 재검증까지 포함합니다. Load Test에서는 예상 트래픽을 단계적으로 발생시켜 정상 부하에서의 처리량과 응답시간을 확인합니다. 서비스 특성에 따라 순간 트래픽을 검증하는 Spike Test, 장시간 안정성을 확인하는 Soak Test도 함께 설계할 수 있습니다.
- TPS와 동시접속자 검증: 목표 처리량과 동시 세션에서 응답시간 및 오류율을 측정합니다.
- Bottleneck Analysis: JVM, DB, Network, OS와 Infrastructure 지표를 연결해 병목 원인을 찾습니다.
- Capacity Test: 현재 자원으로 처리 가능한 한계와 증설 시점을 산정합니다.
- Failover Test: 장애 전환 과정의 서비스 연속성, 복구 시간, 성능 변화를 검증합니다.
JMeter, LoadRunner, k6를 목적에 맞게 활용합니다
도구보다 중요한 것은 재현 가능한 시나리오와 정확한 결과 해석입니다. SBLT는 환경과 목적에 따라 JMeter, LoadRunner, k6 등의 부하 도구를 활용합니다. API 호출 비율, Think Time, 데이터 파라미터, 인증, Ramp-up과 부하 분산 구조를 설계해 실제 트래픽 특성을 반영합니다.
테스트 중에는 평균값만 보지 않습니다. Percentile 응답시간, 오류 패턴, 처리량 변화와 함께 JVM GC, Heap, CPU, Memory, Thread, Connection Pool, Slow Query를 같은 시간축에서 분석합니다. 그래야 부하가 높아질 때 드러나는 성능 병목의 위치와 원인을 구분할 수 있습니다.
테스트 결과를 개선과 용량 계획으로 연결합니다
결과 보고서는 단순한 그래프 모음이 아니라 의사결정 자료여야 합니다. SBLT는 목표 대비 결과, Bottleneck Analysis, 개선 우선순위, 재검증 결과와 Capacity Planning 기준을 함께 정리합니다. 필요한 경우 튜닝 전후를 같은 조건으로 비교해 변경 효과를 수치로 확인합니다.