아키텍처 개요 - AWS의 분산 로드 테스트
아키텍처 다이어그램

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아키텍처 개요

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기본 파라미터를 사용하여이 솔루션을 배포하면 AWS 계정에 다음 구성 요소가 배포됩니다.

AWS 아키텍처의 분산 로드 테스트

DLT MCP 프로세스
참고

AWS CloudFormation 리소스는 AWS Cloud Development Kit(AWS CDK) 구문에서 생성됩니다.

AWS CloudFormation 템플릿과 함께 배포된 솔루션 구성 요소의 상위 수준 프로세스 흐름은 다음과 같습니다.

  1. 분산 로드 테스터 API는 Amazon API Gateway를 활용하여 솔루션의 마이크로서비스(AWS Lambda 함수)를 호출합니다.

  2. 마이크로서비스는 테스트 데이터를 관리하고 테스트를 실행하는 비즈니스 로직을 제공합니다.

  3. 이러한 마이크로서비스는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3), Amazon DynamoDB 및 AWS Step Functions와 상호 작용하여 테스트 시나리오 세부 정보 및 결과를 저장하고 테스트 실행을 오케스트레이션합니다.

  4. Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 네트워크 토폴로지는 AWS Fargate에서 실행되는 솔루션의 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 컨테이너가 포함된를 배포합니다.

  5. 컨테이너는 Taurus 로드 테스트 프레임워크가 설치된 Amazon Linux 2023 기본 이미지를 사용합니다. Taurus는 JMeter, K6, Locust 및 기타 테스트 도구를 지원하는 오픈 소스 테스트 자동화 프레임워크입니다. 컨테이너 이미지는 Open Container Initiative(OCI)를 준수하며 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 퍼블릭 리포지토리에서 AWS가 호스팅합니다. 자세한 내용은 컨테이너 이미지 사용자 지정을 참조하세요.

  6. AWS Amplify로 구동되는 웹 콘솔은 정적 웹 호스팅을 위해 구성된 S3 버킷에 배포됩니다.

  7. Amazon CloudFront는 솔루션의 웹 사이트 버킷 콘텐츠에 대한 안전한 퍼블릭 액세스를 제공합니다.

  8. 초기 구성 중에 솔루션은 기본 관리자 역할(IAM 역할)을 생성하고 고객이 지정한 사용자 이메일 주소로 액세스 초대를 보냅니다.

  9. Amazon Cognito 사용자 풀은 콘솔, 분산 로드 테스터 API 및 MCP 서버에 대한 사용자 액세스를 관리합니다.

  10. 이 솔루션을 배포한 후 웹 콘솔 또는 APIs를 사용하여 일련의 작업을 정의하는 테스트 시나리오를 생성하고 실행할 수 있습니다.

  11. 마이크로서비스는이 테스트 시나리오를 사용하여 지정된 리전의 Fargate에서 ECS 작업을 실행합니다.

  12. 테스트가 완료되면 솔루션은 결과를 S3 및 DynamoDB에 저장하고 출력을 Amazon CloudWatch에 기록합니다.

  13. 라이브 데이터 옵션을 활성화하면 솔루션은 테스트가 실행되는 각 리전의 테스트 중에 Fargate 작업의 CloudWatch 로그를 Lambda 함수로 전송합니다.

  14. Lambda 함수는 기본 스택이 배포된 리전의 AWS IoT Core에서 해당 주제에 데이터를 게시합니다. 웹 콘솔은 주제를 구독하고 테스트가 실행되는 동안 실시간 데이터를 표시합니다.

    참고

    다음 단계에서는 AI 지원 로드 테스트 분석을 위한 선택적 MCP Server 통합에 대해 설명합니다. 이 구성 요소는 솔루션 배포 중에 MCP 서버 옵션을 선택한 경우에만 배포됩니다.

  15. MCP 클라이언트(AI 개발 도구)는 AWS AgentCore Gateway 엔드포인트에 연결하여 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 분산 로드 테스트 솔루션의 데이터에 액세스합니다. AgentCore Gateway는 사용자의 Cognito 인증 토큰을 검증하여 MCP 서버에 대한 권한 있는 액세스를 보장합니다.

  16. 인증에 성공하면 AgentCore Gateway는 MCP 도구 요청을 DLT MCP 서버 Lambda 함수로 전달합니다. Lambda 함수는 구조화된 데이터를 AgentCore Gateway로 반환하여 AI 지원 분석 및 인사이트를 위해 MCP 클라이언트로 다시 보냅니다.

  17. Lambda 함수는 요청을 처리하고 적절한 AWS 리소스(DynamoDB 테이블, S3 버킷 또는 CloudWatch 로그)를 쿼리하여 요청된 로드 테스트 데이터를 검색합니다.