시스템 부하 테스트의 시나리오 커버리지 부족

증상 진단: 테스트 후 실제 운영에서만 발견되는 성능 병목 현상

시스템 부하 테스트를 완료하고 성능 지표가 목표치를 충족했음에도 불구하고, 실제 운영 환경(Production)에서 트래픽이 유입되는 순간 예상치 못한 성능 저하나 장애가 발생합니다, 이는 테스트 시나리오가 실제 사용자 행동 패턴과 서비스의 복잡한 상호작용을 충분히 반영하지 못했음을 의미합니다. 단순한 API 호출 연속(Sequential Call)만으로는 마이크로서비스 간의 병목 지점을 찾기 어렵습니다.

원인 분석: 단순화된 테스트 시나리오의 한계

부하 테스트의 시나리오 커버리지 부족은 대부분 테스트 설계 단계에서 발생하는 근본적 문제입니다. 실제 서비스는 단일 사용자 흐름이 아닌, 다양한 사용자 페르소나(User Persona)가 동시에 여러 기능을 사용하는 복합적인 환경입니다. 주요 원인은 다음과 같습니다.

• 비즈니스 로직의 에지 케이스(Edge Case)를 테스트하지 않음: 예를 들어, 장바구니에 100개 이상의 상품을 추가하는 행위, 특정 조건에서만 발생하는 결제 롤백(rollback) 시나리오 등이 누락됨.
• 데이터 의존성(Dependency)을 고려하지 않은 테스트: 모든 테스트가 ‘새로 생성된’ 더미 데이터를 기반으로 실행되어, 실제 운영 DB의 인덱스 분포, 테이블 조인(Join) 복잡도, 데이터 볼륨에 따른 성능 저하를 재현하지 못함.
• 시스템 외부 의존성(External Dependency)의 실패 모드(Failure Mode)를 테스트하지 않음: 결제 게이트웨이 응답 지연, 캐시 서버(Cache Server) 장애, 제3자 API(Third-party API) 타임아웃 시 시스템의 회복 탄력성(Resiliency)을 검증하지 않음.
• 사용자 부하 패턴을 정적(Static)으로만 설정: 실제 트래픽은 시간대(피크/오프피크), 프로모션 이벤트 등에 따라 급변하는데, 이를 반영한 변동 부하(Variable Load) 시나리오가 부재함.

해결 방법 1: 실제 사용자 행동 기반 시나리오 설계 및 데이터 준비

가상의 시나리오를 상상하는 것을 넘어, 실제 운영 데이터를 분석하여 테스트의 현실성을 높이는 것이 핵심입니다.

첫째, 프로덕션 환경의 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 도구와 액세스 로그를 분석합니다. 가장 빈번한 API 엔드포인트, 평균/최대 응답 시간, 사용자 세션당 평균 요청 수, 주요 비즈니스 트랜잭션 경로를 식별합니다. 이 데이터를 기반으로 가장 중요한 사용자 여정(User Journey) 5~10가지를 선정합니다.

둘째, 테스트 데이터를 현실적으로 구성합니다. 프로덕션 데이터베이스의 샘플링(Sampling) 또는 익명화(Anonymization)를 통해 테스트 DB를 구축하거나, 최소한 프로덕션과 유사한 데이터 볼륨과 분포(카디널리티, Cardinality)를 가지는 데이터를 생성합니다, 구체적으로, 대용량 테이블과의 조인을 유발하는 쿼리 성능을 테스트하는 것이 중요합니다.

1. apm 도구에서 지난 1주일간의 주요 트랜잭션 추적(trace) 데이터를 추출합니다.
2. 가장 처리 시간이 길거나, 호출 빈도가 높은 상위 10개 api를 목록화합니다.
3. 해당 api들을 연결하여 핵심 비즈니스 시나리오(예: 로그인 -> 상품 검색 -> 상세 보기 -> 장바구니 추가 -> 주문서 작성 -> 결제)를 구성합니다.
4. 부하 테스트 도구(예: apache jmeter, k6, gatling)에서 이 시나리오를 스크립트화하고, 각 단계 사이에 현실적인 생각 시간(think time)을 무작위(random)로 부여합니다.

해결 방법 2: 에지 케이스 및 장애 주입(Chaos Engineering) 시나리오 추가

정상 경로만 테스트하는 것은 시스템의 강건성(Robustness)을 보장하지 않습니다, 예상치 못한 상황을 테스트 시나리오에 명시적으로 포함해야 합니다.

이는 단순한 오류 응답 테스트를 넘어, 분산 시스템에서 부분적 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 관찰하는 카오스 엔지니어링의 개념을 도입하는 것입니다. 목표는 시스템이 장애를 견디고(Tolerate), 우아하게 실패하도록(Fail Gracefully) 설계되었는지를 검증하는 것입니다.

장애 주입 시나리오 구성 체크리스트

• 지연(Latency) 주입: 주요 의존성 서비스(예: 인증 서버, 데이터베이스)의 응답을 2초, 5초, 10초로 인위적으로 지연시켜, 클라이언트의 타임아웃 설정과 서버의 스레드 풀(Thread Pool) 고갈 현상을 관찰합니다.
• 예외(Exception) 주입: 외부 API 호출에 대해 500 Internal Server Error, 503 Service Unavailable 등의 오류 코드를 반환하도록 설정하여, 재시도(Retry) 메커니즘과 회로 차단기(Circuit Breaker) 패턴이 정상 동작하는지 확인합니다.
• 리소스 고갈(Resource Exhaustion) 시뮬레이션: 테스트 중에 애플리케이션 서버의 메모리 사용률을 모니터링하고, 메모리 누수(Memory Leak) 가능성이 있는 장시간 실행 시나리오를 포함합니다.

이러한 시나리오는 별도의 테스트 단계로 분리하여 실행하며, 시스템 모니터링 대시보드(CPU, 메모리, 에러 로그율, 지연 시간)를 함께 관찰하는 것이 필수입니다.

해결 방법 3: 변동 부하 및 스파이크 트래픽 시나리오 구현

실제 트래픽은 일정하지 않습니다. 천천히 증가하다가 갑작스럽게 폭발하는 스파이크(Spike) 형태나, 특정 시간대에 집중되는 패턴을 보입니다. 부하 테스트 시나리오에 이러한 동적 패턴을 반영하지 않으면, 오토스케일링(Auto-scaling) 정책의 효과성을 검증할 수 없습니다.

부하 테스트 스크립트에 사용자 수(Ramp-up Users)를 선형적으로 증가시키는 방식 대신, 다음 패턴을 구현해야 합니다.

1. 서서히 증가(ramp-up) 단계: 5분 동안 사용자를 0명에서 500명까지 선형적으로 증가시켜 시스템의 초기 부하 적응을 관찰합니다.
2. 정상 상태(steady-state) 단계: 10분 동안 500명의 사용자를 유지하여 시스템이 안정적인 부하 하에서도 성능 목표(SLA)를 유지하는지 확인합니다.
3. 스파이크(spike) 단계: 1분 동안 사용자를 500명에서 2000명으로 급격히 증가시킨 후, 2분 동안 유지합니다. 이는 플래시 세일(Flash Sale)이나 뉴스 이벤트를 모방한 것으로, 오토스케일링의 반응 속도와 한계를 테스트합니다.
4. 서서히 감소(ramp-down) 단계: 사용자를 서서히 줄여 시스템의 회복 과정을 확인합니다.

이러한 테스트는 클라우드 인프라의 경우, 오토스케일링 그룹(Auto Scaling Group)이나 쿠버네티스 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)가 설정한 지표(CPU, 메모리, 커스텀 메트릭)에 따라 적절히 반응하는지, 스케일 아웃(Scale-out)에 소요되는 시간(보통 2~5분) 동안 서비스 성능이 저하되는지 등을 평가하는 핵심 자료가 됩니다.

주의사항 및 전문가 팁

부하 테스트는 프로덕션 시스템의 성능을 직접적으로 위협할 수 있는 활동입니다. 테스트 설계와 실행 전에 반드시 다음 사항을 준수해야 합니다.

절대 프로덕션 환경에 직접 부하를 가하는 테스트를 수행해서는 안 됩니다. 반드시 프로덕션과 최대한 유사하게 구성된 스테이징(Staging) 환경에서 실행해야 합니다. 테스트 데이터는 반드시 가상 데이터이거나 익명화된 데이터를 사용하며, 실제 고객 정보가 유출되지 않도록 데이터 마스킹(Masking) 정책을 적용해야 합니다. 테스트 시작 전, 관련 부서(운영, 개발, 인프라)에 사전 공지하고 모니터링 담당자를 지정하는 것이 필수입니다. 테스트 중 시스템에 치명적인 영향이 감지되면 즉시 테스트를 중단할 수 있는 중단 메커니즘(Abort Mechanism)을 반드시 구성합니다.

시나리오 커버리지를 높이는 가장 효율적인 방법은 테스트를 한 번에 완성하려 하지 않고, 지속적으로 진화시키는 것입니다. 각 스프린트(Sprint)나 주요 기능 배포 시, 해당 기능과 연관된 새로운 사용자 시나리오와 에지 케이스를 부하 테스트 스위트(Test Suite)에 추가합니다. 이를 통해 부하 테스트 자체를 CI/CD 파이프라인에 통합(Shift-Left Testing)하여, 성능 회귀(Performance Regression)를 조기에 발견하는 문화를 정착시켜야 합니다. 최종적으로, 부하 테스트 리포트는 단순한 ‘초당 요청 수(RPS)’가 아닌, ‘사용자 불만 지수'(예: 3초 이상 응답 지연 비율)와 같은 비즈니스 관점의 지표로 변환하여 의사결정자에게 전달하는 것이 시스템 신뢰도 향상에 실질적으로 기여합니다.