ITPE * JackerLab

Trace-Based Testing (TBT)

개요Trace-Based Testing(TBT)는 소프트웨어 실행 과정에서 생성되는 추적 데이터(trace)를 기반으로 테스트를 수행하는 기법이다. 실행 로그와 이벤트 시퀀스를 활용하여 시스템 동작의 정확성을 검증하고, 사양과 실제 실행 간의 불일치를 발견할 수 있다.1. 개념 및 정의TBT는 테스트 설계 시 명세 기반 접근 대신 실제 실행 중 수집한 추적 데이터를 활용하는 방식이다. 이를 통해 소프트웨어가 다양한 입력과 상태에서 사양에 맞게 동작하는지 확인할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 실행 기반실제 시스템 동작 데이터 사용동적 테스트자동화 가능로그 분석 도구 활용효율성 향상결함 탐지명세와 불일치 검출복잡 시스템 유용TBT는 실사용 환경과 가까운 테스트 결과를 제공한다.3. 구성 요소요소설명..

Continuous Profiling

개요Continuous Profiling은 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집·분석하여 병목 현상과 비효율성을 탐지하는 방법론이다. CPU, 메모리, I/O 등 리소스 사용을 장기간 추적함으로써 실시간 모니터링뿐만 아니라 추세 분석과 최적화를 지원한다.1. 개념 및 정의지속적 프로파일링은 기존의 일회성 프로파일링과 달리, 애플리케이션 운영 환경에서 상시적으로 데이터를 수집한다. 이를 통해 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고, 코드 최적화를 위한 근거를 제공한다.2. 특징 구분 내용 비고 실시간성상시 데이터 수집 및 분석장애 조기 감지장기적 분석트렌드 기반 성능 최적화비용 절감저오버헤드경량화된 에이전트 활용운영 환경 부담 최소화Continuous Profiling은 DevOps와 SRE..

Pyroscope

개요Pyroscope는 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화하기 위해 사용하는 오픈소스 지속적 프로파일링(Continuous Profiling) 플랫폼이다. CPU, 메모리 사용량 등 시스템 자원 소비를 실시간으로 추적하여, 성능 병목 현상 및 리소스 낭비를 효과적으로 발견할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Pyroscope는 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집해 시계열 데이터베이스(Time-Series DB)에 저장하고, 직관적인 UI를 통해 시각화하는 도구다. 이를 통해 성능 저하 원인을 정확히 진단하고, 효율적인 최적화를 가능하게 한다.2. 특징 구분 내용 비고 지속적 프로파일링애플리케이션 성능을 실시간 추적CPU/메모리 중심시각화Flame Graph 등 직관적 시각화 제공..

Argo Events

개요Argo Events는 Kubernetes 네이티브 이벤트 기반 워크플로우 자동화 프레임워크로, 다양한 이벤트 소스를 감지하고 지정된 워크플로우나 작업을 트리거한다. Argo Workflows, Argo CD와 통합되어 GitOps 및 DevOps 환경에서 강력한 자동화 기능을 제공한다.1. 개념 및 정의Argo Events는 이벤트 소스(Event Source), 센서(Sensor), 게이트웨이(Gateway) 등을 활용하여 Kubernetes 환경에서 이벤트 주도형 애플리케이션을 구현할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트이다. CNCF Incubating 프로젝트로, 클라우드 네이티브 아키텍처에서 핵심 이벤트 처리 역할을 수행한다.2. 특징 구분 내용 비고 이벤트 중심다양한 이벤트 소스 지원G..