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서비스를 개발하고 실제 오픈하기 전에 성능 검증(Performance Validation) 은 필수 과정입니다. 단순히 기능이 정상 동작하는지 확인하는 수준이 아니라, 실제 트래픽 부하를 견디고 SLA를 충족할 수 있는지를 검증해야 합니다.
1. 성능 목표 정의
- 응답 시간(Response Time): 95% 이상 요청이 200ms 이하
- 처리량(Throughput/TPS): 초당 처리 가능한 요청 수
- 동시 사용자 수(Concurrent Users): 동시에 접속 가능한 사용자 수
- 에러율(Error Rate): 1% 이하 유지
2. 테스트 환경 준비
- 운영 환경과 최대한 유사하게 구성 (서버 스펙, 네트워크, 데이터 크기 동일)
- DB, 캐시, 메시지 큐, 외부 API까지 포함된 통합 환경
- 클라우드 환경에서는 오토스케일링 정책 반영
3. 성능 테스트 시나리오
- 부하 테스트(Load Test): 평균 및 최대 트래픽 부하 재현
- 스트레스 테스트(Stress Test): 임계치 이상 트래픽 주입 후 한계 확인
- 내구성 테스트(Soak Test): 장시간 트래픽 유지 시 리소스 누수 여부 확인
- 장애 상황 테스트(Failure Test): DB 지연, API 타임아웃, 네트워크 단절 시 안정성 확인
4. 검증 도구 활용
- 부하 테스트 도구: Apache JMeter, Locust, k6
- 모니터링 도구: Grafana, Prometheus, Dynatrace, Scouter
- 로그 분석: Elasticsearch + Kibana, CloudWatch
5. 성능 개선 포인트
- 코드 최적화: 불필요한 동기 호출 제거, 캐싱 적용
- DB 튜닝: 인덱스 최적화, 쿼리 구조 개선
- 인프라 확장: 오토스케일링, CDN, 로드밸런서 적용
- 복구 시나리오 검증: Failover, DR, 이중화 환경 확인
6. 서비스 오픈 전 리허설
- 예상 트래픽보다 20~30% 높은 부하로 리허설 진행
- 실제 트래픽 상황과 장애 복구 시나리오까지 확인
✅ 결론: 성능 검증은 목표 수립 → 부하 테스트 → 모니터링 → 개선 → 재검증 과정을 반복하며, 이를 통해 서비스 오픈 시 안정성과 속도를 보장할 수 있다.
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