ITPE * JackerLab

개요Locust는 웹 애플리케이션 및 시스템의 성능과 확장성을 검증하기 위한 오픈소스 부하 테스트(load testing) 도구다. 파이썬(Python)으로 시나리오를 작성할 수 있어 높은 유연성을 제공하며, 대규모 동시 사용자 환경을 시뮬레이션할 수 있다.1. 개념 및 정의Locust는 가상의 사용자를 생성해 시스템에 요청을 보내고, 그 성능을 측정하는 부하 테스트 도구다. 테스트 시나리오는 Python 코드로 작성되며, 실제 사용자 행동을 기반으로 한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 코드 기반Python으로 시나리오 작성개발 친화적분산 테스트수천~수만 동시 사용자 시뮬레이션확장성 뛰어남실시간 UI테스트 결과 대시보드 제공웹 기반Locust는 직관성과 확장성을 모두 갖춘 부하..

개요클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스, 분산 시스템이 복잡해지면서 예기치 못한 장애와 비정상 상태에 대한 대응력이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 이에 따라 시스템의 복원력(Resilience)을 사전에 검증하기 위한 방법으로 **Chaos Testing(혼돈 테스트)**이 각광받고 있으며, 특히 최근에는 ‘Model-Based Chaos Testing(MBCT)’이라는 체계적이고 자동화된 혼돈 실험 방법론이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MBCT의 개념, 기술적 구조, 도입 효과 및 활용 방안을 다룹니다.1. 개념 및 정의Model-Based Chaos Testing(MBCT)은 시스템의 상태 전이 모델(State Transition Model) 또는 행위 모델(Behavior Model)을 기..

개요Chaos Testing은 실서비스 환경에서 시스템의 장애 내성을 테스트하기 위한 검증 기법으로, Chaos Engineering의 실질적인 실행 방식입니다. 소프트웨어가 실제로 어떤 방식으로 장애에 반응하는지를 분석하여, 고가용성과 회복력을 갖춘 시스템 설계를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Chaos Testing은 시스템이 비정상적인 상태에서도 정상적으로 동작할 수 있는지를 확인하기 위해, 의도적으로 장애를 유발하는 테스트 기법입니다. 이는 Chaos Engineering 원칙에 따라 설계된 실험을 실행하는 과정으로, 시스템의 '회복력'을 과학적으로 검증하는 데 목적이 있습니다.Chaos Testing은 장애가 아닌 장애에 '대응하는 능력'을 테스트하며, 이를 통해 실제 운영 환경에서 발생할 ..