AI 성능 및 부하 테스팅

“부하를 감당할 수 있나요?“를 넘어서

🔄 Quick Recall: 이전 레슨에서 자가 치유 테스트가 QA 시간의 60-70%를 잡아먹는 유지보수 부담을 제거하는 법을 배웠어요. 자가 치유는 기능 측면을 처리해요 — 기능이 작동하는지 확인. 하지만 올바르게 작동하는 기능도 너무 느리면 사용자를 실망시켜요. 여기서 성능 테스팅이 등장해요.

전통적 부하 테스팅은 하나의 질문을 해요: “시스템이 X명의 사용자를 감당할 수 있는가?” JMeter를 돌리고 서버를 겨냥하고 목표 수까지 올려서 생존하는지 확인해요.

AI 기반 성능 테스팅은 더 나은 질문을 해요:

• “실제 트래픽은 어떻게 생겼고, 현실적 패턴을 테스트하고 있나?”
• “어떤 코드 변경이 성능을 저하시켰고, 얼마나?”
• “트래픽이 2배가 되면 어디서 먼저 깨질까?”
• “이 API의 지연과 호출하는 다운스트림 서비스의 관계는?”

“다운 안 됐다"와 “현실적 조건에서 잘 작동한다"의 차이예요.

AI 생성 부하 패턴

전통적 부하 테스트의 한계

대부분의 부하 테스트는 이렇게 생겼어요:

0-5분:    0에서 1만 사용자로 램프업
5-30분:   1만 사용자 유지
30-35분:  0으로 램프다운

이건 시스템이 1만 명의 평탄한 동시 사용자를 견디는지 알려줘요. 하지만 이건 안 알려줘요:

• 5천 명이 동시에 결제 엔드포인트를 치면 어떤 일이 일어나는지 (플래시 세일 시나리오)
• 2천에서 1만 5천으로 3분 만에 급증하면 어떻게 되는지 (바이럴 SNS 링크)
• 트래픽 폭주가 끝난 후 커넥션 풀이 회복되는지
• 다른 사용자 여정(브라우징 vs 구매)이 각각 다른 백엔드 서비스에 어떤 영향을 주는지

AI가 현실적 트래픽을 생성하는 방법

AI 부하 테스팅 도구는 실제 프로덕션 트래픽을 분석하고 현실을 미러링하는 테스트 패턴을 생성해요:

입력: 30일간의 프로덕션 접근 로그, API 메트릭, 사용자 세션 데이터

AI 분석 결과:

• 피크 시간과 트래픽 램프 패턴
• 엔드포인트 히트 비율 (어떤 API가 가장 많이 호출되는지)
• 사용자 여정 시퀀스 (브라우징 → 검색 → 상품 → 장바구니 → 결제)
• 세션 지속시간 분포
• 지역별 트래픽 분포와 지연 프로필
• 모바일 vs 데스크톱 행동 차이

✅ Quick Check: AI 생성 부하 테스트가 전통적 평탄 부하 테스트보다 더 많은 병목을 찾는 이유는? 실제 트래픽은 균일하지 않아서예요 — 버스트 패턴, 혼합된 사용자 행동, 다른 엔드포인트 비율이 특정 시스템 지점에서 경합을 만들어요. 평탄 테스트로는 보이지 않는 결제 게이트웨이 커넥션 풀 고갈 같은 병목이 현실적 테스트에서 드러나요.

성능 리그레션 탐지

사용자가 눈치채기 전에 느려짐 잡기

가장 교활한 성능 문제는 대재앙이 아니라 점진적 저하에서 와요 — 쿼리가 20ms 느려지고, 미들웨어가 15ms 추가하고, 로깅이 10ms 블로킹해요. 각각은 “허용 범위 내"예요. 합치면 날렵한 200ms 응답이 둔한 600ms가 돼요.

AI 성능 모니터링은 임계값이 아니라 베이스라인과 트렌드를 추적해요:

전통적 모니터링이 잡는 것:

• 응답 시간 500ms SLA 초과 → 알림

AI 모니터링이 잡는 것:

• 지난주 베이스라인 대비 응답 시간 35% 증가 → 알림
• P95 지연 트렌드: 최근 5번 배포에서 배포당 +12ms → 알림
• 커밋 abc123 이후 엔드포인트 X가 80ms 저하 → 근본 원인과 함께 알림

리그레션 탐지 설정

일반적인 설정은 CI/CD 파이프라인에 통합돼요:

코드 머지 → 스테이징 배포 → 성능 스위트 실행
                                    ↓
                          AI가 베이스라인과 비교
                                    ↓
                          리그레션 감지?
                          ├── 아니오 → 프로덕션 배포
                          └── 예 → 배포 차단, 팀에 알림

AI가 배포마다 추적하는 핵심 메트릭:

• P50, P95, P99 응답 시간 (평균은 꼬리 지연을 숨겨요 — P95/P99가 드러내요)
• 처리량 (목표 부하에서 초당 요청 수)
• 부하 상태의 에러율
• 리소스 사용률 (CPU, 메모리, DB 커넥션)

✅ Quick Check: 평균 응답 시간보다 P95 지연을 추적하는 게 왜 더 중요할까요? 사용자의 5%가 매 요청에서 P95 지연 이상을 경험하기 때문이에요. 평균이 150ms인데 P95가 2초면, 스무 번에 한 번 2초가 걸려요. 이 사용자가 가장 적극적인 고객(복잡한 쿼리, 가득 찬 장바구니)인 경우가 많아요.

예측적 병목 분석

AI는 현재 성능만 측정하는 게 아니라 부하 증가 시 어디서 장애가 발생할지 예측해요.

예측 분석의 작동 방식:

1. AI가 목표 용량의 50%, 75%, 100%에서 부하 테스트 실행
2. 각 엔드포인트에서 부하와 응답 시간의 관계 분석
3. 응답 시간이 비선형적으로 확장되는 엔드포인트 식별 (가장 먼저 깨질 것들)
4. 예측: “현재 트래픽 2배에서 결제 API가 1초 응답을 초과할 것 — 선형으로 확장되지 않는 3개의 순차 DB 호출 때문”

블랙프라이데이에 서버가 몇 대 필요한지 추측하는 대신, 정확히 어떤 컴포넌트가 얼마나 스케일링이 필요한지 데이터 기반 예측을 받아요.

주요 도구

성능 테스팅 파이프라인 구축

실용적 구현은 하나의 도구를 선택하는 게 아니라 레이어로 쌓아요:

레이어 1: 매 PR — 경량 성능 체크. 핵심 엔드포인트 벤치마크를 베이스라인과 비교. 주요 리그레션은 머지 차단. (k6 등, 2분 실행)

레이어 2: 매 배포 — 전체 리그레션 스위트. 스테이징에서 현실적 부하 패턴 실행. 모든 메트릭을 베이스라인과 비교. 트렌드 저하에 알림. (10-15분 실행)

레이어 3: 매주 — 포괄적 부하 테스트. 현재 피크의 1.5배에서 전체 현실 트래픽 시뮬레이션. 스케일링 한계와 저하 곡선 식별. 용량 계획 리포트 생성. (30-60분 실행)

레이어 4: 출시 전 — 이벤트별 부하 시뮬레이션. 출시, 세일, 마케팅 캠페인의 예상 트래픽 패턴 모델링. 장애 복구 시나리오 테스트. (맞춤 시간)

핵심 정리

• 전통적 평탄 부하 테스트는 실제 트래픽 패턴이 노출하는 병목을 놓쳐요 — 버스트 패턴, 엔드포인트 비율, 혼합 사용자 행동이 중요
• AI가 프로덕션 트래픽 로그를 분석해서 실제 사용자처럼 시스템을 스트레스하는 부하 테스트 생성
• CI/CD의 성능 리그레션 탐지가 SLA 모니터링이 놓치는 점진적 저하(수천 번의 작은 칼질)를 잡아요
• 평균이 아니라 P95/P99 지연을 추적하세요 — 꼬리 지연이 가장 적극적인 사용자가 경험하는 것
• 예측적 병목 분석이 트래픽이 도달하기 전에 장애 지점을 예측 — 사전 스케일링 가능

Up next: 다음 레슨에서 AI가 보안 테스팅을 어떻게 변혁하는지 — 취약점 스캐닝부터 공격자보다 먼저 익스플로잇을 찾는 자율 침투 테스팅까지 배워요.