本番前の負荷テストのお手伝いというお仕事が年に数回まわってきます。始めて負荷テストに取り組まれている方や単体での負荷テストしか経験のない方とお供すると勘違いや楽観的過ぎる計画になっていて修正をお願いさせていただくことがよくあります。 そこで、初心者向けに小生の経験から負荷テストのポイントをいくらかアドバイスしたいと思います。なお、小生は負荷テストの専門家ではないので、Qiitaに投稿されている専門家の方々の立派な記事もあわせて参考にしていただければと思います。 この記事で扱う負荷テストの定義 この記事では次の要件を対象とします。 システムテスト(総合テスト)の段階で行う負荷テスト。 分散ノードが十数台規模、データ量も数百GB程度までの中規模までのシステム。 基本はロードバランサで負荷分散するWebシステムでバックエンドにデータベースが控える構造であるが、一部C/Sもあり。 この記事で書くこ
大規模な負荷時のソフトウェアアプリケーションテストを自動化して、潜在的な性能上の問題をより容易に特定する AWS での分散負荷テストは、大規模な負荷時のソフトウェアアプリケーションテストを自動化して、リリース前に潜在的な性能上の問題を特定するのに役立ちます。このソリューションは、一定のペースでトランザクションレコードを生成する数多くの接続ユーザーを作成およびシミュレートします。サーバーをプロビジョニングする必要はありません。また、このソリューションでは、複数の AWS リージョンにまたがってテストを実行することができます。
こんにちは。虎の穴ラボのH.Hです。 今回はWebサービスの自動テストを試作したので、作ったアプリケーションについて書こうと思います。 なぜ作ろうと思ったか 虎の穴ラボでは、とらのあな通販やFantiaなど多くのWebサービスの開発を行っています。 日々様々な機能の追加や変更が行われています。 変更した機能は関連する既存機能を含めてテストを行い、本番の環境にリリースしていきます。 既存部分のテストに関して、簡略化できないかと考え自動でテストを行うツールを作ろうと思いました。 そもそもWebサービスのテストはなぜ簡略化が必要か テストは機能追加をしていくと、次に挙げる問題のためにテストにかける時間が増えていきます。 【問題１】機能追加を行う毎に確認項目が増える 何かの検索を行うサービスを考えると、１つの検索機能は様々な条件を元に該当するデータを取得します。 何か変更があれば既存の検索結果に影
新しく公開された Distributed Load Testing on AWS (DLT) ワークショップを試した - kakakakakku blog
負荷テストを実行したいけど，ラップトップや Amazon EC2 インスタンス1台から実行すると負荷テストを実行する側がボトルネックになってしまって，期待した負荷テストにならないという悩みはよくあると思う🔥 そこで負荷テスト専用の SaaS などを活用して負荷テストを実現する案もあるけど，AWS では「AWS ソリューションライブラリ（サービスではない）」として負荷テストを実行・管理する「Distributed Load Testing on AWS (DLT)」が提供されている❗️ aws.amazon.com 僕自身は2年ほど前に Distributed Load Testing on AWS (DLT) を検証したことがあるけど，最近 Distributed Load Testing on AWS (DLT) を体験するワークショップ（日本語🇯🇵）が公開されたらしく，復習も兼ね
Ddosify | Effortless Observability | Ddosify | Effortless Observability
Ridiculously Simple SetupGet started under one minute with just one command and instantly get your cluster's service map, metrics with detailed traffic insights! Power of eBPFUnlike traditional observability solutions, Ddosify requires no code changes, no performance overhead, no sidecars, no instrumentation, and no service restarts. Out of the box DashboardsDdosify provides out-of-the-box dashboa
機械学習を利用するコンポーネントの継続的な性能検証と Locust を利用した負荷テストの実施方法 - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり方について解説してゆきます。 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習アルゴリズムを適用する関数の処理速度を検証 実行時間を測定 関数の実行時間を算出するデコレーター 性能評価テストと継続的な性能チェック 機械学習 API の性能を評価する Locust：インストールと負荷テスト設定追加 Locsutを使った測定測定 もうすこし高度な使い方 分散実行 コマンドラインから実行 まとめ 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習を利用したタスクでは、モデルの精度に注意が行きがちです。しかし、一般的なWebアプリケーションでは入力はリソースID（ユーザIDなど）やシンプルなJSONである場合が多いのに対し、機械学習は入データ（自然言語や画像など）や
TIGの伊藤真彦です。 業務で行っている開発がいよいよリリースを視野に入れたフェーズに入り、E2Eテストや各種性能試験を行いました。 負荷試験とはリリース前に行いたい試験の一つに負荷試験があります。 なるべく実際の運用に近い環境、データベースの状態を整え、実際に利用されるであろうユーザー数、もしくはそれ以上の同時接続にシステムが耐えられるかを試験します。特にソーシャルゲームの世界では想定を超えたアクセスによりリリース直後にサーバーがダウンしてしまう悲劇が発生しがちです。IT業界の外にいる人々にとっても覚えのある経験かもしれません。 そんな負荷試験ですが、実際に数百人、数万人規模の同時アクセスを人力で再現するには膨大な予算が必要です。そのため、一台のコンピュータで複数人からの同時アクセスを再現する負荷試験ツールが数多く存在します。 負荷試験ツールの定番と言えばApache Jmeterがあり
カオスカーニバルというイベントにてカオスエンジニアリングの実験を実行するときに利用できる負荷ツールを教えてもらったので試してみようと思います。 k6という名前の負荷テストツールで、オープンソース、無料、開発者中心、拡張可能です。 開発者向けの使いやすいAPIとCLIを備えていて、パフォーマンステストを自動化するために設計されています。 ユースケースとしては、 負荷テスト リソース消費を最小限に抑えるように最適化されており、高負荷テスト（スパイク、ストレス、ソークテスト）を実行するように設計されています パフォーマンスと総合的なモニタリング 少量の負荷でテストを実行して、実稼働環境のパフォーマンスと可用性を継続的に検証できます カオスと信頼性のテスト カオス実験の一部としてトラフィックをシミュレートしたり、k6のテストからトラフィックをトリガーすることができます といったものが挙げられていま
大規模な負荷テストを実行可能。「Distributed Load Testing on AWS」 を試してみる - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さん、こんにちは！テクニカルソリューションアーキテクトの山澤良介です。 皆さんは「AWS ソリューション」というページをご存知でしょうか？ AWS ソリューションでは、世界中のユーザーが直面する一般的な問題の解決策を提供しております。既に 60 を超える多数のソリューションが公開されており、お客様は AWS ソリューションを使用することで実装にかかる時間と労力を節約することができます。 このように非常に便利なものではあるのですが、AWS ソリューションの存在を知っていた方であっても、「どんなソリューションがあるのかわからない」「ソリューションの概要や使い方がわからない」などの理由で実際に活用したことがある方は少ないのではないでしょうか ? そのような背景から、今回の記事では、皆さんに活用頂けそうな AWS ソリューションを 1 つ、使い方などを含めて紹介していこうと思います ! 今回紹介
GitHub - Nordstrom/serverless-artillery: Combine serverless with artillery and you get serverless-artillery for instant, cheap, and easy performance testing at scale.
Serverless-artillery Introduction Combine serverless with artillery and you get serverless-artillery (a.k.a. slsart). Serverless-artillery makes it easy to test your services for performance and functionality quickly, easily and without having to maintain any servers or testing infrastructure. Use serverless-artillery if You want to know if your services (either internal or public) can handle diff
負荷試験ツールHedgehog
負荷テストツールってたまにしか使いませんが、実はけっこうな数のツールが公開されているのはご存知でしょうか？ ほとんどのツールは知られることなく消えていく運命にあるわけですが、たくさんあるのには理由があります。 そのあたりを中心に、負荷テストに携わる人がいま知っておきたい、知っておいて損はないツールを紹介していきたいと思います。 対象は、ソースが公開されているのもので、一定数ユーザーが存在していて開発が継続されているものに限定しています。 負荷テストツール7選をプロがレビュー！ ここからは開発会社である我々プロの視点から見る、負荷テストツールを7つご紹介します。 ツールによる実装言語の違いや特徴をまとめていますので、ぜひ参考にしてくださいね。 1. Apache Bench 公式：https://httpd.apache.org/docs/current/programs/ab.html リ
はじめにこんにちは。SHIFTのインフラ・アーキテクトの岡田です。 テストツールのLocustを使用してAPIの性能テストを行う機会がありました。そこで得た知見を、よく使用する機能に絞って紹介したいと思います。「Locustを使ってすぐに性能テストを始めたい！」という方の一助になれば幸いです。 Locustって何？Locust（ https://locust.io/ ）はWebアプリケーションやAPIの性能テストを行うための、オープンソースの負荷テストツールです。同様のものとしてはJMeterやk6などが有名ですが、Locustの特徴は何といってもPythonでテストスクリプトを書けることです。 テストスクリプトは普通のPythonプログラムなので、使い慣れたIDEはそのまま使用できます。また、Pythonの豊富なパッケージを使ってテスト結果を処理したり、CI/CDに性能テストを組み込むこ
アプリケーションに多くのユーザーが同時にアクセスすることで、障害が発生する危険性がある。そうした需要に対応する準備が整っていることを確認することは重要だ。本稿では、負荷テストのベストプラクティスにPythonを利用できる箇所と、アプリケーションを適切に準備する方法を解説する。 アプリケーション開発チームは負荷テストを実施することで、少なくとも所定の負荷値まではアプリケーションが想定通りに機能することを保証できる。だが、負荷テストを重視しない開発チームがあまりにも多い。 開発者がスポットチェックを行ったり、パフォーマンスを高めるコーディング手法を採用したりすることは可能だ。だが、予期しないユーザー負荷が原因でサーバがロックすると、企業もユーザーも不意を突かれることが多い。負荷が高過ぎてアプリケーションが機能しなくなるのは恥ずべきことだ。 そこで、本稿では、負荷テストのベストプラクティスにPy
こんにちは。ゲームソリューション部の出村です。 負荷試験でLocustを扱う機会がありました。これまでJMeterやgatlingの利用経験はありましたがLocustは初体験となります。 他の負荷試験ツールとの違いに触れつつLocastのセットアップ方法や機能について解説します。 Locastとは ざっくりいえばJMeterなどと同じく負荷試験ツールのことです。 他の負荷試験ツールと異なる点は次のことが挙げられます。 Pythonで動く サーバ、スレーブ構成が可能 シナリオがPythonで書ける Python3で動く 動作環境で必要なのがPython 3です。Python3.10以上がインストールされている環境であれば動作しますし、インストールもpipコマンドだけで終わります。 シナリオがPythonで書ける シナリオのスクリプトもPythonで書けます。Pythonであれば書き慣れている
こんにちはMAD事業部のホンギです。 負荷テストや性能テストという言葉を聞いたことありますか。 プロダクトの性能をテストするためや大量のアクセスを受けた時どれだけのアクセスまで耐えられるのかなど プロダクトが持っている性能の限界を測るために行うテストです。 今日は数多い性能テストツールの中でJSで書けるk6というツールをご紹介します。 この記事を読み終わってからはk6でテストを実施できるようになるのが今回の目標です。 k6 k6の実行イメージ（k6 GitHub 抜粋） k6を一言で言うとJSで書けるツールでユニットテストみたいに性能テストすることを目指しいるOSSです。 なおk6コミュニティーではシナリオ作成を柔軟にするためPostmanやSwagger,OpenAPIなどで定義されているAPIも変換対応しています。 API実行でよく使われてるPostmanの場合postman-to-k
vegetaを使ったgoaの負荷テストとプロファイリング - LIVESENSE ENGINEER BLOG
データプラットフォームグループの富士谷です。主には、機械学習基盤Livesense Brainの開発や運用を行っています。 Goaで作ったAPIに対して、vegetaを使って、実際のアクセスを模倣した負荷テストと、net/http/pprofによるプロファイリングを最近行いました。net/http/pprofの紹介は数あれど、Goaやvegetaと組み合わせたものはなさそうなので、Livesense BrainでのGoaの活用方法と合わせて紹介します。 はじめに Livesense Brainでは、A/Bテストの実施を補助するWebアプリケーションを開発・運用しています。 このアプリケーションでは、Webサイトやネイティブアプリで使う、A/Bのパターン振り分けのエンドポイントの払い出しや結果の可視化ができます。 made.livesense.co.jp さらに、事前に計算していたユーザや求
昨年早々に続きを書くつもりでしたが世の中そうはうまくいきませんね..。お待たせしてすみませんでした。 さて、前回は「シナリオ作成」のポイントまでを紹介しました。 後半は「シナリオプログラム作成のポイント」から「結果を踏まえて対策のポイント」までを一気に紹介します。 前回同様一応前置きですが、小生は負荷テストの専門家ではないので、Qiitaに投稿されている専門家の方々の立派な記事もあわせて参考にしていただければと思います。 この記事で扱う負荷テストの定義 この記事では次の要件を対象とします。 システムテスト(総合テスト)の段階で行う負荷テスト。 分散ノードが十数台規模、データ量も数百GB程度までの中規模までのシステム。 基本はロードバランサで負荷分散するWebシステムでバックエンドにデータベースが控える構造であるが、一部C/Sもあり。 この記事で書くこと 今回は6〜11を記載します。1〜5は
import http from 'k6/http'; import { sleep } from 'k6'; export default function () { http.get('http://localhost/'); sleep(1); } $ k6 run sample.js /\ |‾‾| /‾‾/ /‾‾/ /\ / \ | |/ / / / / \/ \ | ( / ‾‾\ / \ | |\ \ | (‾) | / __________ \ |__| \__\ \_____/ .io execution: local script: sample2.js output: - scenarios: (100.00%) 1 scenario, 1 max VUs, 10m30s max duration (incl. graceful stop): * default:
k6でシナリオベースの負荷テストを試してみる
k6 はGolang製のOSS負荷テストツールとGUIを備えるクラウドサービスでもあります。今回この負荷テストツールを試しました。k6の特筆すべきはテストシナリオをJavaScriptで書けることです。 JMeter, Gatlingを以前使ったことがありましたが、クライアント・サーバー両サイドともTypeScriptで近年開発することが多く、親和性の高そうな使いやすいツールを探していたところk6を見つけました。最近はAWS CDK等XMLやYAMLベースで定義を書くよりも、実行前にチェックが効きやすいコードで定義するタイプのツールが増えてきたように思います。 シナリオの定義 シナリオ ユーザー名とパスワードを取得 ログインAPIを呼ぶ ユーザー操作を想定した待ち ブックマークを追加APIを呼ぶ コード scenario.js これがメインスクリプトになります。default でエクスポー
Ensure Optimal Application Performance with Distributed Load Testing on AWS | Amazon Web Services
AWS Architecture Blog Ensure Optimal Application Performance with Distributed Load Testing on AWS As a modern enterprise, your customers expect 100% availability of your critical web and mobile applications. Unforeseen events such as COVID-19, have necessitated many customer engagements to become virtual. This has made web and mobile applications even more critical. Distributed Load Testing on AWS
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負荷テストの基本的な考え方と進め方(前編) - Qiita
AWS での分散負荷テスト | AWS ソリューション | AWS ソリューションライブラリ
Puppeteerを使ってWebサイトの自動テストツールを作ってみた - 虎の穴開発室ブログ
k6の使い方 シンプル&軽快な負荷試験ツールを試す | フューチャー技術ブログ
オープンソースの負荷テストツールのk6に入門 | DevelopersIO
APIの性能テストにLocustを使ってみた｜SHIFT Group 技術ブログ
Pythonベースの負荷テストについて知っておくべきこと
最速でlocustを体験してみた | DevelopersIO
JavaScriptで性能テストやってみた〜K6編〜 | DevelopersIO
負荷テストの基本的な考え方と進め方(後編) - Qiita
k6使ったら今までで一番負荷テストが捗った - Qiita