자동화 테스트 - AWS 권장 가이드
테스트 자동화 도구

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자동화 테스트

특수 프레임워크 및 도구를 사용한 자동 테스트는 사람의 개입을 줄이고 품질을 극대화할 수 있습니다. 자동 성능 테스트는 단위 테스트 및 통합 테스트와 같은 자동화 테스트와 다르지 않습니다.

성능 테스트를 위해 다양한 단계에서 DevOps 파이프라인을 사용합니다.

프로세스 다이어그램은 5단계를 보여줍니다.

테스트 자동화 파이프라인의 5단계는 다음과 같습니다.

  1. 설정 -이 단계의 테스트 데이터 생성 섹션에 설명된 테스트 데이터 접근 방식을 사용합니다. 유효한 테스트 결과를 얻으려면 사실적인 테스트 데이터를 생성하는 것이 중요합니다. 다양한 사용 사례를 다루고 라이브 프로덕션 데이터와 밀접하게 일치하는 다양한 테스트 데이터를 신중하게 생성해야 합니다. 전체 규모 성능 테스트를 실행하기 전에 초기 평가판 테스트를 실행하여 테스트 스크립트, 환경 및 모니터링 도구를 검증해야 할 수 있습니다.

  2. 테스트 도구 - 성능 테스트를 수행하려면 JMeter 또는 ghz와 같은 적절한 로드 테스트 도구를 선택합니다. 실제 사용자 로드를 시뮬레이션하는 측면에서 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 것을 고려합니다.

  3. 테스트 실행 - 테스트 도구 및 환경을 설정한 상태에서 예상 사용자 로드 및 기간 범위에서 end-to-end 성능 테스트를 실행합니다. 테스트 전반에 걸쳐 테스트 중인 시스템의 상태를 면밀히 모니터링합니다. 이는 일반적으로 장기 실행 단계입니다. 자동 테스트 무효화에 대한 오류율을 모니터링하고 오류가 너무 많으면 테스트를 중지합니다.

    로드 테스트 도구는 리소스 사용률, 응답 시간 및 잠재적 병목 현상에 대한 인사이트를 제공합니다.

  4. 테스트 보고 - 애플리케이션 및 테스트 구성과 함께 테스트 결과를 수집합니다. 애플리케이션 구성, 테스트 구성 및 결과 수집을 자동화하여 성능 테스트 관련 데이터를 기록하고 중앙에 저장하는 데 도움이 됩니다. 성능 데이터를 중앙에서 유지 관리하면 좋은 인사이트를 제공하는 데 도움이 되며 비즈니스에 대한 프로그래밍 방식으로 성공 기준을 정의할 수 있습니다.

  5. 정리 - 성능 테스트 실행을 완료한 후 테스트 환경과 데이터를 재설정하여 후속 실행을 준비합니다. 먼저 실행 중에 테스트 데이터에 대한 변경 사항을 되돌립니다. 데이터베이스 및 기타 데이터 스토어를 원래 상태로 복원하여 테스트 중에 생성된 새 레코드, 업데이트된 레코드 또는 삭제된 레코드를 되돌려야 합니다.

결과에 원하는 성능이 반영될 때까지 파이프라인을 재사용하여 테스트를 여러 번 반복할 수 있습니다. 파이프라인을 사용하여 코드 변경으로 인해 성능이 저하되지 않는지 확인할 수도 있습니다. 업무 외 시간에 코드 검증 테스트를 실행하고 문제 해결에 사용할 수 있는 테스트 및 관찰성 데이터를 사용할 수 있습니다.

모범 사례는 다음과 같습니다.

  • 시작 및 종료 시간을 기록하고 로깅을 위한 URLs 자동으로 생성합니다. 이를 통해 적절한 기간, 모니터링 및 추적 시스템에서 관찰성 데이터를 필터링할 수 있습니다.

  • 테스트를 호출하는 동안 헤더에 테스트 식별자를 주입합니다. 애플리케이션 개발자는 식별자를 백엔드의 필터로 사용하여 로깅, 모니터링 및 추적 데이터를 보강할 수 있습니다.

  • 파이프라인을 한 번에 하나의 실행으로만 제한합니다. 동시 테스트를 실행하면 문제 해결 중에 혼동을 일으킬 수 있는 노이즈가 생성됩니다. 전용 성능 환경에서 테스트를 실행하는 것도 중요합니다.

테스트 자동화 도구

테스트 도구는 모든 테스트 자동화에서 중요한 역할을 합니다. 오픈 소스 테스트 도구의 인기 있는 선택 사항은 다음과 같습니다.

  • Apache JMeter는 노련한 파워 호스입니다. 수년에 걸쳐 Apache JMeter는 신뢰성을 높이고 기능을 추가했습니다. 프로그래밍 언어를 몰라도 그래픽 인터페이스를 사용하여 복잡한 테스트를 만들 수 있습니다. BlazeMeter 등의 회사에서 Apache JMeter를 지원합니다.

  • K6는 지원, 로드 소스 호스팅 및 부하 테스트를 구성, 실행 및 분석하기 위한 통합 웹 인터페이스를 제공하는 무료 도구입니다.

  • Vegeta 부하 테스트는 다른 개념을 따릅니다. 동시성을 정의하거나 시스템에 부하를 발생시키는 대신 특정 속도를 정의합니다. 그러면 도구가 시스템의 응답 시간에 관계없이 해당 부하를 생성합니다.

  • Apache HTTP 서버 벤치 마킹 도구인 Hey and ab는 명령줄에서 단일 엔드포인트에서 지정된 로드를 실행하는 데 사용할 수 있는 기본 도구입니다. 또한 도구를 실행할 서버가 있는 경우 부하를 생성하는 가장 빠른 방법입니다. 로컬 랩톱으로도 성능을 발휘할 수 있지만 부하를 많이 발생시킬 만큼 강력하지는 않을 수 있습니다.

  • ghz는 로드 테스트 및 벤치 마킹 gRPC 서비스를 위한 명령줄 유틸리티 및 Go 패키지입니다.

AWS 는 AWS 솔루션에서 분산 로드 테스트를 제공합니다. 이 솔루션은 서버를 프로비저닝할 필요 없이 일정한 속도로 트랜잭션 레코드를 생성하는 수천 명의 연결된 사용자를 생성하고 시뮬레이션합니다. 자세한 내용은 AWS 솔루션 라이브러리를 참조하세요.

AWS CodePipeline 를 사용하여 성능 테스트 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. CodePipeline을 사용하여 API 테스트를 자동화하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS DevOps 블로그 및 AWS 설명서를 참조하세요.