성능 테스트란 무엇인가요?

주요 기준으로는 속도(작동 속도), 안정성(충돌 없이 작동하는 경우), 확장성(증가하는 부하를 얼마나 원활하게 처리하는지), 반응성(사용자 프롬프트에 얼마나 빨리 반응하는지) 등이 있습니다.

소프트웨어 성능의 개념은 모든 컴퓨터 사용의 기초가 되며, 성능이 저하되면 양질의 사용자 경험을 제공하려는 조직의 최선의 노력이 좌절될 수 있습니다. 개발자가 성능 테스트를 적절하게 감독하지 않거나 성능 테스트를 충분히 자주 실행하지 않으면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 상황은 예상 기간 동안 일반적인 트래픽 부하를 처리하는 시스템의 기능을 방해할 수 있습니다. 예상치 못한 사용량이 가장 많은 시간으로 인해 수요가 추가되면 더욱 문제가 됩니다.

이러한 문제는 기업의 전체 공개 운영을 위태롭게 할 수 있습니다. 지속적인 품질에 대한 평판은 일반적으로 발전하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 그러나 대중이 시스템이나 애플리케이션이 믿을 수 있는 기능으로 작동할 수 있는지 의문을 제기하기 시작하면 빠르고 영구적으로 손상될 수 있습니다. 최종 사용자의 인내심은 점점 더 제한적인 상품이 되고 있습니다. 따라서 회사 평판이 위태로운 경우가 많다는 점을 감안할 때 성능 문제가 대화의 주제가 될 때 많은 위험이 있습니다.

먼저 대부분의 성능 테스트 시나리오에서 사용되는 방법론을 정의해 보겠습니다. 일반적인 성능 테스트 프로세스는 6단계로 구성되어 있습니다.

성능 테스트 프로세스의 첫 번째 단계에는 애플리케이션의 성능 목표를 정의하는 것과 같은 유용한 매개변수를 설정하는 작업이 포함됩니다.

그런 다음 수용 가능한 성능 기준(예: 응답 시간, 처리량, 리소스 사용률, 오류율)을 구성합니다.

이 단계는 직원이 성능 요구 사항 및 비즈니스 우선 순위를 지원할 수 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 식별하는 단계이기도 합니다.

모든 테스트를 모든 상황에서 사용해야 하는 것은 아닙니다. 개발자 또는 다른 테스터는 테스트의 분석 대상을 정의해야 합니다.

가장 많이 사용되는 사용 시나리오의 범위를 정하고 실제 사용자 상호 작용을 반영하는 테스트 케이스를 설계하는 것부터 시작합니다. 다음 단계는 테스트 프로세스 중에 사용할 테스트 데이터와 워크로드를 지정하는 것입니다.

테스터는 이러한 변수를 확정한 후 사용할 성능 테스트 도구, 테스트 스크립트 및 테스트 기법을 선택합니다. 이 단계에는 코드 기반 품질 게이트가 이후 생산 단계에 대한 액세스를 허용하거나 거부하는 프로세스인 게이팅 설정이 포함됩니다.

또한 성능 테스트는 대역폭을 검사하여 데이터 전송 속도가 워크로드 트래픽을 충분히 처리할 수 있는지 확인합니다.

성능 테스트 프로세스를 공식적으로 시작하기 전에 마지막 단계를 수행해야 합니다. 테스터는 시스템의 실제 프로덕션 환경을 정확히 모방하는 테스트 환경을 구성한 다음 테스트 대상 소프트웨어 애플리케이션(AUT)이 테스트 환경 내에 배포되었는지 확인합니다.

최종 준비에는 모니터링 도구를 통합하여 테스트 중에 시스템에서 생성된 성능 지표를 캡처하는 작업이 포함됩니다.

이제 테스트 매개변수가 명확하게 정의되었으므로 성능 테스트를 실행할 차례입니다. 테스터 또는 테스트 자동화가 선택된 테스트 시나리오를 실행하고, 해당 테스트는 성능 테스트 도구와 함께 사용됩니다.

테스터는 일반적으로 시스템 성능을 실시간으로 모니터링하여 처리량, 응답 시간 및 리소스 사용량을 확인할 수 있습니다. 테스트 시나리오 전반에 걸쳐 테스터는 시스템을 성능 지표에 반영된 성능 병목 현상 또는 기타 성능 관련 이상 현상이 있는지 모니터링합니다.

다음으로, 테스터는 테스트 프로세스 중에 수집된 성능 데이터를 평가합니다. 그들은 수집된 데이터를 자세히 살펴보고 개선이 필요한 성능 영역을 찾습니다.

그런 다음 테스터는 이러한 테스트 결과를 테스트 프로세스의 첫 번째 단계에서 설정된 성능 벤치마크 와 비교합니다. 이 비교를 통해 테스터는 테스트 결과가 예상 성능에서 벗어나 병목 현상이 발생할 수 있는 부분을 확인할 수 있습니다.

테스트 데이터 분석을 통해 성능 문제를 식별한 후 개발자는 코드로 작업하여 시스템으로 업데이트합니다. 코드 최적화, 리소스 업그레이드 또는 구성 변경을 사용하여 인용된 성능 문제를 완화합니다.

변경 사항을 구현한 후 개발자는 소프트웨어 테스트 시퀀스를 반복하여 변경 사항을 성공적으로 적용했는지 확인합니다. 개발자는 성능 결과가 정의된 벤치마크와 일치할 때까지 절차를 반복합니다.

성능 테스트는 시스템 또는 애플리케이션 아웃풋을 확인하기 위해 “내부적으로” 진행되므로 소프트웨어 개발 팀이 성능 테스트 방법을 가장 많이 사용하는 것은 당연합니다. 이 첫 번째 사용자 그룹에는 개발 프로세스에 적극적으로 참여하는 전문가, 즉 개발자, 품질 보증(QA) 엔지니어, DevOps 팀이 포함됩니다. 각각은 성능 테스트를 통해 다음과 같은 고유한 이점을 얻습니다.

• 개발자는 성능 테스트를 통해 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 초기에 성능 문제를 찾아내고, 이를 통해 개발 변경 사항의 우선순위를 정하고 보다 효율적으로 실행할 수 있습니다.

• QA 팀은 성능 테스트에 의존하여 노력에 대한 정보를 제공하고 애플리케이션의 작동 속도, 기능 안정성 및 확장성 기능이 다양한 워크로드에서 충분히 작동하는지 판단하는 데 도움을 받습니다.

• 지속적 통합 및 지속적 배포(CD/CD) 파이프라인 내에서 작업하는 DevOps 팀은 성능 테스트를 통합하여 각 개발자 변경으로 인해 시스템 동작이 저하되지 않는지 자동으로 확인할 수 있습니다.

다음 사용자 그룹은 개발자는 아니지만 시스템 성능 관리를 업무의 주요 구성 요소로 삼아 현장에서 작업합니다.

• 프로젝트 관리자는 성능 테스트를 통해 위험을 평가하고 시스템 변경으로 인해 발생할 수 있는 시스템 영향을 측정합니다.

• 최고 기술 책임자(CTO)나 이와 유사한 직책을 맡은 직원은 변화하는 요구 사항을 어떻게 장기적 성장으로 전환할 수 있는지 판단하는 데 도움이 되는 성능 테스트가 필요합니다.

• 회사 소유주는 수익원을 보호하는 것이 가장 중요합니다. 성능 테스트를 통해 로드 시간이 충분히 빠르고 응답하지 않는 고객 서비스가 수익 프로세스를 방해하지 않음을 확인할 수 있습니다.

하지만 성능 테스트를 수행하는 것은 회사 경영진만이 아닙니다. 또한 많은 조직과 기업은 모든 규모의 회사에서 다양한 목적으로 성능 테스트를 자주 사용합니다.

• 정기적으로 트래픽량이 많은 기간을 겪는 대규모 기업은 애플리케이션 성능 테스트를 통해 많은 워크로드를 처리할 수 있는지 확인합니다. 이 접근 방식은 대규모 사용자 기반을 갖춘 온라인 플랫폼에 크게 의존하는 회사에 특히 중요합니다.

• 소규모 회사(및 스타트업)는 성장 계획의 일환으로 성능 테스트가 필요합니다. 이러한 조직은 성능 테스트를 사용하여 성공적으로 성장할 수 있는 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 향후 병목 현상에 대해 경고합니다.

• 규모에 관계없이 새로운 애플리케이션 출시를 준비하는 기업이라면 실제 운영 시나리오에서 발생할 수 있는 문제를 예측하는 수단으로 성능 테스트를 실시하는 것이 현명합니다. 중요한 IT 시스템 변경을 수행하는 기업의 경우에도 마찬가지입니다.

• 금융 기관은 막중한 책임을 지고 있으며 상당한 업계 규제에 직면해 있습니다. 이러한 비즈니스는 특히 거래량이 많은 기간에 기본 기준을 유지하기 위해 성능 테스트를 일상적으로 사용합니다.

개발자는 다양한 유형의 성능 테스트를 수행하여 특정 유형의 결과 데이터를 도출하고 특정 테스트 전략을 지원합니다. 다음은 가장 대표적인 테스트 유형입니다.

개발자와 테스터는 성능 테스트를 위해 설계된 다양한 도구 중에서 선택할 수 있습니다. 다음은 가장 인기 있는 도구의 몇 가지 예시입니다.

• JMeter: Apache의 JMeter 애플리케이션은 작업 부하의 성능 테스트를 위해 설계된 인기 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 도구는 스레드 그룹을 사용하여 가상 사용자를 생성하여 사용자 과부하가 포함된 조건을 포함하여 실제 사용자와 관련된 트래픽 시나리오를 미러링할 수 있습니다. 이러한 극단적인 상황은 테스트 중인 시스템(SUT) 연구로 지정됩니다. JMeter는 테스트 중인 시스템(SUT)이 사용자 요청에 얼마나 빨리 응답하는지를 측정하는 응답 시간과 같은 중요한 지표를 제공합니다. 또한 오류율(실패한 요청의 비율)과 처리량(SUT가 특정 시간 프레임 내에 처리할 수 있는 요청의 수를 나타내는 수치)도 추적합니다.

• LoadRunner: JMeter와 마찬가지로 LoadRunner는 엄청난 수의 가상 사용자를 생성합니다. 그런 다음 LoadRunner는 구성 요소 간의 메시지 또는 사용자 인터페이스와의 사용자 상호 작용과 같은 수백만 명의 가상 사용자에 대한 인위적인 사용자 활동을 생성합니다. 이러한 상호 작용은 LoadRunner가 생성하는 테스트 스크립트에 저장됩니다. 2025년 현재 2,600개 이상의 회사가 Micro Focus LoadRunner를 성능 테스트 및 QA 활동을 위한 도구로 사용하고 있는 것으로 보고되었습니다.

• RoadRunner: 'PHP'는 한때 'Personal Home Page(개인 홈페이지)'의 약자였으나 '하이퍼텍스트 전처리기'라는 의미로 변모했습니다. 이제 서버 측 스크립팅 언어(개발자가 클라이언트 웹 브라우저가 아닌 서버에서 코드를 실행한다는 의미)를 가리킵니다. 오픈 소스 RoadRunner(LoadRunner와 비슷하게 들리지만 다름)는 PHP 애플리케이션 서버 및 프로세스 관리자 역할을 합니다. 부팅 로드 시간의 필요성을 없애고 지연 시간을 제한하여 애플리케이션 성능을 간소화합니다. RoadRunner를 사용하면 동시에 작동하는 Java 프로그램에 대한 동적 분석 프레임워크를 사용할 수 있습니다. RoadRunner는 이벤트 스트림을 평가하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공합니다.

컴퓨터와 관련된 거의 모든 요소와 마찬가지로 인공 지능(AI)은 이제 소프트웨어 테스트를 완전히 새로운 수준의 효율성으로 끌어올리고 있습니다. AI는 전체 성능 테스트 프로세스를 더 빠르고 정확하며 쉽게 자동화할 수 있습니다.

특히 AI는 테스트 주기를 단축하여 테스트를 실행하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있으며 독수리 눈과 같은 정확성을 통해 인간 테스터가 놓칠 수 있는 미묘한 성능 변화를 포착할 수 있습니다. 또한, AI는 예측 분석을 통해 운영 추세와 과거 데이터를 평가하고, 다음에 병목 현상이 발생할 위치와 시기를 예측할 수 있으며 예측 시스템 동작을 활용하고 이를 기반으로 테스트 매개변수를 조정할 수도 있습니다.

그러나 지금까지 AI가 성능 테스트를 위해 한 가장 중요한 일은 자동화를 활성화하여 대규모로 그 노력을 지원한 것입니다. 이 자동화의 놀라운 점은 성능 테스트 프로세스를 모두 실행할 수 있다는 것입니다.

AI는 테스트 수행 방식을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 실행을 위한 테스트 스크립트를 작성할 수도 있습니다. 또한 백엔드에서 테스트 결과를 해석하고 문제 상황을 해결하기 위한 지침을 제공할 수 있습니다.

성능 테스트에 대한 AI의 가장 흥미롭고 유망한 영향 중 하나는 인간-AI 간 협업의 사용이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 배열은 인간의 본능과 지식이 여전히 중요한 역할을 한다는 것을 깨닫습니다. 실제로 어떤 상황에서는 인간의 충동을 따르는 것이 여전히 주요 지침입니다.

일부 전문가들은 미래의 성능 테스트가 이러한 하이브리드 접근 방식에 의존한다고 확신합니다. 컴퓨터 사고방식과 처리 능력을 인간의 맥락 감각과 뉘앙스와 결합하는 것입니다.