BlazeMeter 성능 테스트를 넘어선 지속적 테스트에 대한 설명

팀들이 테스트 솔루션을 처음 찾을 때, 대개 해결해야 할 특정 문제가 있습니다. 예를 들어 블랙프라이데이 세일 중에 웹사이트가 다운되었거나, 사용자들이 결제 속도가 느리다고 불평하는 경우입니다. 이러한 상황에서는 성능 테스트가 최우선 과제입니다. 많은 조직들이 이러한 문제를 해결하기 위해 성능 테스트 솔루션을 고려합니다. BlazeMeter 왜냐하면 이 플랫폼은 오픈 소스 스크립트를 대규모로 실행하는 것으로 유명하기 때문입니다.

하지만, 보는 것은 BlazeMeter 단순히 부하 테스트 도구로만 보는 것은 전체적인 그림을 놓치는 것입니다. 20년 이상의 경험을 바탕으로 말씀드리자면, 성능 테스트는 성숙도로 가는 관문일 뿐, 단지 첫걸음에 불과합니다. 현대적인 소프트웨어 개발에는 개발의 모든 단계를 아우르는 전략이 필요합니다. wifecycwe단순히 끝만이 아니라.

소프트웨어를 빠르게 출시하면서도 호환성을 유지하려면, 단순히 간헐적으로 성능 테스트를 실행하는 것에서 벗어나 통합된 지속적 테스트 플랫폼을 구축하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 단순한 부하 생성 단계를 넘어, 기능 테스트, API 모니터링, 테스트 데이터, 서비스 가상화까지 모두 단일 환경에서 아우르는 포괄적인 품질 전략을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

성능 테스트가 자연스러운 진입점인 이유

성능 테스트가 가장 일반적인 출발점인 이유는 간단합니다. 성능 실패는 곧 공개적인 실패이기 때문입니다. 기능상의 버그가 발생하면 특정 기능을 사용하려는 사용자 한 명에게만 영향을 미칠 수 있습니다. 하지만 성능 문제가 발생하면 전체 애플리케이션이 느려지거나 모든 사용자에게 오류가 발생하여 다운될 수 있습니다.

이러한 문제들은 비즈니스에 매우 중요하기 때문에 즉각적인 조치가 필요합니다. 제가 관찰한 바에 따르면, 팀들이 부하 테스트를 시작하면 서버 제한 이상의 문제점을 발견하는 경우가 많습니다. 고강도 부하 테스트는 전체 운영 파이프라인에 대한 스트레스 테스트와 같은 역할을 하며, 다음과 같은 사항들을 드러내는 경우가 흔합니다.

• 테스트 데이터 부족 부분: 실제 트래픽을 시뮬레이션하기에 충분한 고유 사용자 기록이 없다는 것을 깨달았습니다.
• API 불안정성: 프런트엔드보다 백엔드 서비스에 먼저 장애가 발생하는 것을 발견하게 됩니다.
• 환경 종속성: 타사 결제 게이트웨이가 오프라인 상태이므로 테스트할 수 없습니다.
• 수동 작업의 병목 현상: 오류의 근본 원인을 찾기 위해 며칠 동안 수동으로 로그를 분석해야 합니다.

이러한 발견 과정은 사고의 전환을 요구합니다. 성능 테스트를 배포 직전에 이루어지는 독립적인 이벤트로 취급해서는 안 됩니다. 이러한 문제를 해결하려면 테스트를 개발 주기 초반으로 옮겨야 합니다. 바로 이 지점에서 포괄적인 플랫폼이 필요해집니다.

주요 요점

• 성능 문제는 매우 눈에 띄며, 팀이 테스트 도구를 찾기 시작하는 주된 이유인 경우가 많습니다.
• 부하 테스트는 데이터, 환경 및 API의 더 근본적인 구조적 문제를 드러냅니다.
• 성능 테스트를 개발의 나머지 부분과 분리하면 병목 현상이 발생합니다.

BlazeMeter 최고의 성능 테스트 플랫폼으로

다른 분야로 확장하기 전에, 팀들이 왜 특정 분야를 선택하는지 이해하는 것이 중요합니다. BlazeMeter 성능 테스트를 위해 우선, 이 플랫폼 덕분에 오픈 소스 스크립트를 실행할 수 있었습니다. 예를 들어, JMeter, 개틀링, 그리고 Selenium복잡한 인프라 구축 없이도 가능합니다.

대규모 테스트를 손쉽게 실행하세요

저희 팀이 이 기술에 매료된 가장 큰 이유는 대규모 부하 테스트, 스트레스 테스트, 스파이크 테스트, 소크 테스트, 내구성 테스트를 실행할 수 있다는 점입니다. 클라우드 환경에서 수백만 명의 가상 사용자를 시뮬레이션하여 애플리케이션의 한계를 시험하는 스트레스 테스트도 가능합니다.

보안 요구 사항이 엄격한 조직에게 이 플랫폼은 유연성을 제공합니다. 저는 퍼블릭 클라우드에서 외부 트래픽을 시뮬레이션하는 테스트를 실행할 수 있었고, 프라이빗 로케이션을 사용하여 방화벽 뒤에서도 테스트를 실행할 수 있었습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 내부 애플리케이션을 외부에 노출하지 않고 테스트할 수 있습니다.

최신 DevOps 파이프라인에 맞게 설계되었습니다.

난 그것을 알아 챘다 BlazeMeter Jenkins, GitHub 등과 같은 지속적 통합(CI) 도구와 직접 통합됩니다. Azure DevOps. 가장 좋은 점은 수동으로 테스트를 시작하는 대신, 개발자가 코드를 커밋할 때마다 성능 테스트가 실행되도록 파이프라인을 구성할 수 있다는 것입니다.

이 접근 방식은 성능 테스트를 코드처럼 취급합니다. 테스트 구성은 애플리케이션 코드와 함께 버전 관리 시스템에 저장됩니다. 이를 통해 테스트는 애플리케이션과 같은 속도로 발전하여 기존의 독점 도구에서 흔히 발생하는 "테스트 드리프트" 현상을 방지할 수 있습니다.

성능에서 기능으로: 적용 범위 확장

성능 테스트 루틴을 수립했다면, 다음 단계는 논리적으로 다음 사항을 다루는 것입니다. 기능 테스트과거에는 팀들이 이를 위해 각각 다른 도구를 사용했습니다. 하나는 기능이 제대로 작동하는지 확인하는 기능적 도구이고, 다른 하나는 속도가 빠른지 확인하는 성능적 도구였습니다. 이러한 도구의 남용으로 인해 비용이 증가하고 보고서가 파편화되었습니다.

웹 및 API 전반에 걸친 통합 기능 테스트

BlazeMeter 이를 통해 우리 팀은 기능 검증을 위해 성능 테스트 자산을 재사용할 수 있었습니다. 예를 들어, 이미 성능 테스트 자산을 작성했다면, JMeter 부하 테스트를 위해 사용자가 로그인하고 제품을 구매하는 상황을 시뮬레이션하는 스크립트가 있는데, 동일한 로직을 사용하여 기능 테스트도 실행할 수 있습니다.

이 기능 덕분에 유지 관리 부담이 크게 줄었습니다. 따라서 동일한 사용자 흐름에 대해 두 개의 별도 스크립트 라이브러리를 관리할 필요가 없었습니다. 이러한 기능 테스트를 자주 실행하면(심지어 매 빌드마다) 문제를 발견할 수 있습니다. 되돌아옴 초기에 버그가 발견됩니다.

테스트 유형 전반에 걸친 일관된 보고

서로 다른 도구를 사용할 경우 결과를 연관 짓기가 어렵습니다. 한 도구에서 기능 테스트가 실패하고 다른 도구에서 성능 테스트가 저하될 경우, 근본 원인이 같은지 판단하는 데 시간이 걸립니다.

이러한 테스트들을 하나의 플랫폼으로 통합함으로써, 저는 모든 정보를 한 곳에서 확인할 수 있었습니다. 기능별 합격/불합격률과 성능 추세를 한눈에 파악할 수 있었죠. 이러한 통합된 시각을 통해 최근 코드 변경으로 인해 기능이 제대로 작동하지 않게 된 것인지, 아니면 단순히 속도가 느려진 것인지 쉽게 판단할 수 있었습니다. 또한, 문제 해결 과정도 훨씬 빨라졌습니다.

테스트 데이터 관리: 숨겨진 병목 현상 해결하기

유효한 테스트를 수행하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나는 다음과 같습니다. 데이터실제와 같은 테스트를 실행하려면 실제와 같은 데이터가 필요합니다. 데이터베이스에 사용자 계정이 50개밖에 없다면 10,000명의 사용자를 위한 로그인 흐름을 테스트할 수 없습니다.

기존 방식에서는 팀들이 운영 환경에서 하위 환경으로 데이터를 복사했습니다. 이 과정은 느리고 위험하며, GDPR이나 HIPAA와 같은 개인정보 보호 규정을 위반하는 경우가 많습니다.

데이터를 즉시 생성

BlazeMeter 이 문제는 통합 테스트 데이터 관리 기능을 통해 해결됩니다. 실제 운영 데이터를 복사하는 대신, 실제 데이터처럼 보이고 동작하지만 민감한 정보는 포함하지 않는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.

이를 통해 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 손쉽게 확장 가능: 부하 테스트를 위해 수천 개의 고유 레코드를 즉시 생성합니다.
• 규정 준수 유지: 개인 식별 정보(PII)가 안전한 운영 환경 외부로 절대 유출되지 않도록 하십시오.
• 구체적인 시나리오를 만드세요: 만료된 신용카드를 소지한 사용자나 특정 지역에 거주하는 사용자처럼 실제 운영 데이터에서 찾기 어려울 수 있는 예외적인 경우에 대한 데이터를 생성합니다.

필요할 때 유효한 데이터를 확보함으로써, 테스트 주기를 며칠 또는 몇 주씩 지연시키는 "데이터 대기" 현상을 없앨 수 있었습니다.

서비스 가상화: 종속성이 준비되지 않았더라도 미리 테스트하세요

최신 애플리케이션은 내부 마이크로서비스, 타사 API, 메인프레임, 외부 결제 게이트웨이 등 다양한 요소에 의존합니다. 이 중 하나라도 사용할 수 없으면 테스트가 중단됩니다.

이는 성능 테스트에서 흔히 발생하는 문제입니다. 결제 과정을 테스트하고 싶은데, 은행 API가 거래 건당 수수료를 부과하거나 테스트 환경이 점검 중이라 접속이 불가능한 경우가 있습니다.

팀의 차단을 해제하기 위한 모킹 서비스

BlazeMeter 서비스 가상화를 사용하면 이러한 종속성의 가상 "모의 객체"를 생성할 수 있습니다. 이러한 모의 객체는 실제 서비스의 동작, 데이터 및 성능 특성을 시뮬레이션합니다.

예를 들어, 가상 결제 게이트웨이가 200밀리초 안에 "성공" 메시지를, 5초 안에 "시간 초과" 오류를 반환하도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 병렬 테스트: 개발자는 실제 API를 구축하기 전에도 가상 API를 사용하여 코드를 테스트할 수 있습니다.
• 혼란을 통제하세요: 네트워크 속도가 느리거나 오류 응답이 발생하는 상황을 시뮬레이션하여 애플리케이션이 오류를 어떻게 처리하는지 확인하세요.
• 비용을 줄이다: 대용량 부하 테스트 중 타사 서비스 이용 시 발생하는 거래 수수료를 피하십시오.

이 기능은 분산 아키텍처에 매우 중요합니다. 왜냐하면 이 기능을 통해 하나의 구성 요소가 누락되더라도 전체 릴리스 파이프라인이 중단되는 것을 방지할 수 있기 때문입니다.

주요 요점

• API나 메인프레임과 같은 종속성 때문에 테스트 진행이 막히는 경우가 종종 있습니다.
• 가상화를 사용하면 이러한 서비스를 시뮬레이션하여 테스트를 계속 진행할 수 있습니다.
• 실제 시스템에서 발생시키기 어려운 부정적인 시나리오(지연 시간, 오류)를 시뮬레이션할 수 있습니다.

API 테스트 및 모니터링: 프로덕션 환경에 대한 인사이트 확장

현대 소프트웨어 아키텍처에서 API는 애플리케이션의 핵심입니다. API에 문제가 생기면 사용자 인터페이스도 제대로 작동하지 않습니다. 성능 테스트는 API가 부하 상태에서 제대로 작동하는지 확인하는 것뿐만 아니라, API가 올바르게 작동하고 계약을 준수하는지 여부도 검증해야 합니다.

지속적인 API 검증

BlazeMeter 이 도구를 사용하면 API 계층까지 테스트 범위를 확장할 수 있습니다. 응답 구조, 헤더 및 데이터 정확성을 검증하기 위한 기능 API 테스트를 실행할 수 있습니다. API에는 사용자 인터페이스가 없기 때문에 이러한 테스트는 매우 빠르게 실행되어 CI 파이프라인에서 신속한 피드백을 제공하는 데 이상적입니다.

생산 상태 모니터링

배포 후에도 테스트는 중단되어서는 안 됩니다. BlazeMeter 테스트 스크립트를 모니터링 스크립트로 재활용할 수 있습니다. 전 세계 어디에서든 정기적으로 프로덕션 API에 대한 간단한 테스트를 실행할 수 있습니다.

이 기능을 통해 시스템 가동 시간과 지연 시간에 대한 지속적인 피드백을 받을 수 있습니다. API 응답 속도가 느려지거나 오류가 발생하면 즉시 알림을 받게 됩니다. 이를 통해 사전 프로덕션 테스트와 프로덕션 환경에서의 관찰 가능성 간의 격차를 해소하고 고객이 문제를 발견하기 전에 해결할 수 있습니다.

AI 기반 보고 및 분석: 결과를 의사 결정으로 전환하기

지속적인 테스트는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 하루에 수백 건의 테스트를 실행하는 경우, 합격/불합격 보고서를 수동으로 검토하는 것은 불가능합니다. 바로 이 지점에서 인공지능(AI)이 원시 데이터를 실행 가능한 의사 결정으로 변환합니다.

찾기 Signal 소음 속에서

BlazeMeter AI를 적용합니다 테스트 결과를 분석하여 이상 징후를 파악하는 데 도움을 줍니다. 단순히 그래프만 보여주는 대신, 플랫폼은 정상적인 동작에서 벗어난 부분을 강조 표시할 수 있습니다.

예를 들어, 로그인 트랜잭션이 일반적으로 200ms가 걸리다가 특정 커밋 후 갑자기 500ms로 급증하는 경우 시스템은 이러한 성능 저하를 표시합니다. 또한 다양한 테스트 유형에서 발생하는 오류를 상호 연관시켜 성능 급증이 특정 기능 오류와 관련이 있는지 파악하는 데 도움을 줍니다.

이러한 인텔리전스는 문제 해결 평균 시간(MTTR)을 크게 단축시켜 줍니다. 개발자는 로그를 분석하는 데 시간을 덜 쓰고 실제 코드 문제를 수정하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

온-에서의 성능 테스트Ramp 성숙으로

완전한 지속적 테스트 전략을 도입하는 것은 하루아침에 이루어지는 일이 아닙니다. 대개는 꾸준한 여정입니다.

1. 성능부터 시작하세요: 대부분의 팀은 즉각적인 안정성 위험을 해결하기 위해 이 단계부터 시작합니다. 그들은 다음을 사용합니다. BlazeMeter 오픈소스 스크립트를 대규모로 실행하기 위해.
2. 기능 및 API 추가: 팀들은 이러한 스크립트를 기능 검증 및 API 검사에 재사용하여 도구를 통합할 수 있다는 것을 깨닫게 됩니다.
3. 테스트 데이터와 가상화를 통합합니다. 팀은 테스트를 더 빠르고 신속하게 실행하기 위해 합성 데이터와 가상 서비스를 도입하여 장애물을 제거합니다.
4. AI를 활용한 확장: 테스트량이 증가함에 따라 팀은 AI 기반 인사이트를 활용하여 노이즈를 관리하고 속도를 유지합니다.

사용의 이점 BlazeMeter 이 플랫폼의 가장 큰 장점은 전체 여정을 지원한다는 것입니다. 요구사항이 복잡해졌을 때 새로운 도구를 구입하거나 스크립트를 마이그레이션할 필요가 없었습니다. 동일한 플랫폼 내에서 새로운 기능을 활용할 수 있었습니다.

BlazeMeter 비츠 포인트 솔루션

"왜 각 단계마다 무료 도구를 따로 사용하지 않는 걸까?"라고 생각하실 수도 있습니다. 오픈 소스 도구는 훌륭하지만, 이러한 도구들을 통합하여 기업용 워크플로우를 구축하는 것은 어렵고 비용이 많이 듭니다.

DIY 공구 세트를 유지 관리하려면 다음이 포함됩니다.

• 빌드 서버 및 부하 발생기 관리.
• 도구들을 연결하기 위한 맞춤형 연결 코드를 작성합니다.
• 서로 다른 보고서 간의 데이터를 수동으로 상호 연관시키는 작업.
• 다양한 공급업체에 걸쳐 보안 및 규정 준수 문제를 처리합니다.

BlazeMeter 이 플랫폼은 인프라, 보안 및 통합을 모두 처리해주는 통합 솔루션입니다. 덕분에 엔지니어는 애플리케이션 테스트에 집중할 수 있고, 테스트 도구 유지 관리에 시간을 낭비하지 않아도 되므로 총 소유 비용(TCO)이 절감됩니다. 또한 오픈 소스의 장점을 누릴 수 있습니다(기존의 개발 도구를 계속 사용할 수 있기 때문입니다). JMeter, Selenium(예: ...) 엔터프라이즈 플랫폼의 안정성과 확장성을 제공합니다.

단순한 성능 테스트 그 이상을 얻으세요