負荷試験を考える②
3.負荷試験でできること
3-1.システムの性能評価（スループット、応答時間、リソース使用率など）
負荷試験では、システムに負荷をかけて様々な指標を測定することで、性能を評価します。主な評価指標は以下の点が挙げられます。
3-1-1. スループット
定義: 単位時間あたりに処理できるトランザクション数やデータ量のこと。
測定単位: TPS（Transactions Per Second）、RPS（Requests Per Second）、Mbps（メガビット毎秒）など
評価: スループットが高いほど、システムの処理能力が高いことを示します。
例: 1秒間に処理できる注文数、1分間に送信できるメール数
3-1-2. 応答時間
定義: リクエストを送信してからレスポンスを受信するまでの時間のこと。
測定単位: ミリ秒（ms）、秒（s）
評価: 応答時間が短いほど、ユーザーにとって快適なシステムと言えます。
例: Webページの表示にかかる時間、APIのレスポンスタイム
3-1-3. リソース使用率
定義: CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどのシステムリソースの使用状況のこと。
測定単位: %
評価: リソース使用率が高い状態が続くと、システムのパフォーマンスが低下したり、障害が発生する可能性があります。
例: CPU使用率、メモリ使用率、ディスクI/O
3-1-4. エラー発生率
定義: 負荷試験中に発生したエラーの割合のこと。
測定単位: %
評価: エラー発生率が高い場合は、システムにバグや設定ミスがある可能性があります。
例: HTTPステータスコード500番台のエラー、タイムアウトエラー
3-1-5. 同時接続ユーザー数
定義: システムに同時にアクセスしているユーザー数のこと。
評価: システムがサポートできる同時接続ユーザー数の限界を把握することで、スケーラビリティを評価できます。
性能評価のポイント
目的に合わせた指標を設定する。
複数の指標を組み合わせて総合的に評価する。
負荷レベルの変化による指標の変化を分析する。
ボトルネックを特定し、改善策を検討する。
負荷試験で得られた性能評価結果を分析することで、システムの改善を行い、より高性能で安定したシステムを構築することができます。
3-2.性能問題の特定と改善
負荷試験を実施することで、システムの潜在的な性能問題を早期に発見し、適切な改善策を講じることが可能になります。
3-2-1. 性能問題の特定
負荷試験の実施により、以下のような性能問題を特定できます。
ボトルネックの特定:
システムのどの部分（アプリケーション、データベース、ネットワークなど）が性能を阻害しているのかを特定します。
負荷試験ツールを使用して、各コンポーネントのリソース使用率や応答時間を計測することで、ボトルネックを特定できます。
遅いSQLクエリ:
データベースへのアクセスが遅い場合、SQLクエリがボトルネックになっている可能性があります。
負荷試験ツールやデータベースのプロファイリングツールを使用して、遅いSQLクエリを特定します。
メモリリーク:
アプリケーションがメモリを解放せずに使い続けると、メモリリークが発生し、システムのパフォーマンスが低下します。
長時間負荷をかけ続ける耐久テストでメモリ使用量を監視することで、メモリリークを検出できます。
非効率なコード:
アルゴリズムの改善やキャッシュの利用など、コードの改善によってパフォーマンスを向上できる場合があります。
プロファイリングツールを使用して、CPU使用率の高いコードを特定します。
ネットワークの遅延:
ネットワークの帯域幅不足や遅延が、システムの性能に影響を与える可能性があります。
ネットワーク監視ツールを使用して、ネットワークの状況を分析します。
3-2-2. 改善策の実施
性能問題を特定したら、以下のような改善策を検討します。
ハードウェアの増強:
CPU、メモリ、ディスクなどのハードウェアリソースを増強することで、システムの処理能力を向上させます。
ソフトウェアのチューニング:
アプリケーションやデータベースの設定を見直し、パフォーマンスを最適化します。
例えば、データベースのインデックス設定やキャッシュ設定を調整します。
コードの改善:
アルゴリズムを見直し、より効率的なコードに書き換えます。
キャッシュ機構を導入することで、データベースアクセス回数を減らします。
ネットワークの改善:
ネットワーク帯域幅を増強したり、CDN (Content Delivery Network) を利用することで、ネットワークの遅延を改善します。
改善サイクル
負荷試験と改善は、一度行えば終わりではありません。
負荷試験を実施し、性能問題を特定する。
改善策を実施する。
再度負荷試験を実施し、効果を確認する。
このサイクルを繰り返すことで、システムの性能を継続的に向上させることができます。
負荷試験によって性能問題を特定し、適切な改善策を実施することで、ユーザーに快適なサービスを提供することができます。
3-3.システムの安定性と信頼性の検証
負荷試験は、システムの性能評価だけでなく、安定性と信頼性を検証するためにも重要な役割を果たします。
システムの安定性と信頼性とは、
安定性:
システムが長期間にわたって安定して稼働し続ける能力。
急激なアクセス増加や予期せぬエラーが発生した場合でも、システムが正常に動作し続けることが重要です。
信頼性:
システムが常に正しく動作し、期待通りの結果を提供する能力。
データの損失や破損などが発生せず、ユーザーが安心して利用できることが重要です。
負荷試験を通して、以下の観点から安定性と信頼性を検証できます。
3-3-1. 高負荷状態での安定稼働
ストレステスト: システムの処理能力を超える高負荷をかけ、限界性能を把握します。
長時間テスト: 一定の負荷を長時間かけ続け、メモリリークやパフォーマンスの低下がないかを確認します。
これらのテストにより、高負荷状態でもシステムが安定して稼働し続けるか、エラーや障害が発生しないかを検証します。
3-3-2. 障害発生時の挙動
障害注入テスト: 意図的にエラーを発生させ、システムの挙動を確認します。
フェールオーバーテスト: 一部のサーバーやネットワーク機器に障害が発生した場合でも、システム全体が停止しないか、自動的に切り替わるかなどを検証します。
これらのテストにより、障害発生時にシステムがどのように振る舞い、どのように回復するかを把握し、信頼性を評価します。
3-3-3. データの整合性
データの損失や破損: 高負荷状態や障害発生時に、データの損失や破損が発生しないかを検証します。
トランザクション処理: 複数の処理をまとめて実行するトランザクション処理が、正しく完了するかを確認します。
データベースの整合性を保ち、データの信頼性を確保することは、システムの信頼性にとって非常に重要です。
安定性と信頼性を向上させるための対策
冗長化: 重要なサーバーやネットワーク機器を冗長化することで、単一障害点のリスクを減らします。
負荷分散: 複数のサーバーに負荷を分散させることで、1台のサーバーに負荷が集中することを防ぎます。
自動復旧: 障害発生時に自動的にシステムを復旧させる仕組みを導入します。
適切な監視: システムの状態を常時監視し、異常を早期に検知します。
負荷試験によって安定性と信頼性を検証することで、ユーザーに安心して利用してもらえる高品質なシステムを構築することができます。
3-4.スケーラビリティの確認
スケーラビリティとは、システムの規模を柔軟に変更できる能力のことです。
ユーザー数やアクセス量の増加、データ量の増加などに対応して、システムの処理能力を向上させることをスケールアップと言います。
逆に、システムの規模を縮小することをスケールダウンと言います。
負荷試験では、将来的な需要の変化に対応できるよう、システムのスケーラビリティを確認することが重要です。
3-4-1.負荷試験によるスケーラビリティの確認方法
段階的に負荷を増加させる
徐々に負荷を増加させながら、スループット、応答時間、リソース使用率などの指標を計測します。
負荷増加に対するシステムの挙動を分析することで、スケーラビリティを評価できます。
水平スケーリングと垂直スケーリング:
水平スケーリング: サーバー台数を増減させてスケールする方法。負荷分散を行い、処理能力を向上させます。
垂直スケーリング: サーバーのCPU、メモリ、ディスクなどのリソースを増強してスケールする方法。
負荷試験では、それぞれのスケーリング方法の効果を検証し、最適な方法を検討します。
クラウド環境でのスケーラビリティ:
クラウド環境では、必要に応じてリソースを柔軟に増減させることができます。
負荷試験ツールを使用して、クラウド環境でのスケーラビリティを検証します。
スケーラビリティ検証のポイント
目標値の設定: どの程度の負荷まで対応できるか、目標値を明確にしておく必要があります。
指標の選定: スケーラビリティを評価するための適切な指標を選定します。
ボトルネックの特定: スケーラビリティを阻害するボトルネックを特定し、改善策を検討します。
コスト: スケールアップに伴うコストも考慮する必要があります。
スケーラビリティの高いシステムのメリット
柔軟性: 需要の変化に柔軟に対応できます。
可用性: 一部のサーバーに障害が発生しても、システム全体への影響を最小限に抑えられます。
コスト効率: 必要最低限のリソースで運用できます。
負荷試験によってスケーラビリティを検証することで、将来的な需要の変化にも対応できる、柔軟で信頼性の高いシステムを構築することができます。
3-5.障害発生時の挙動の把握
システムは、予期せぬ障害から完全に逃れることはできません。
ハードウェアの故障、ネットワークの切断、ソフトウェアのバグ、予期せぬ大量アクセスなど、様々な原因で障害が発生する可能性があります。
負荷試験では、これらの障害発生時におけるシステムの挙動を把握し、耐障害性を高めることが重要です。
3-5-1.負荷試験で確認する障害発生時の挙動
<エラー発生時の挙動>
エラーの種類: どのような種類のエラーが発生するか（例：HTTP 500エラー、データベース接続エラー、タイムアウトエラー）
エラー発生率: どの程度の頻度でエラーが発生するか
エラーメッセージ: ユーザーに分かりやすいエラーメッセージが表示されるか
エラーログ: 開発者が原因を調査できる詳細なエラーログが出力されるか
エラーからの回復: システムが自動的にエラーから回復できるか、手動介入が必要か
<フェールオーバー時の挙動>
フェールオーバーとは: サーバーやネットワーク機器などに障害が発生した場合、予備系に切り替えてシステムを継続稼働させる仕組み。
切り替え時間: 予備系への切り替えにどれくらいの時間がかかるか
データの整合性: 切り替え時にデータの損失や不整合が発生しないか
切り替え後の性能: 予備系で想定通りの性能を発揮できるか
<負荷集中時の挙動>
急激なアクセス増加: 短時間に大量のアクセスが発生した場合、システムがどのように振る舞うか
DDoS攻撃: 悪意のある大量アクセス（DDoS攻撃）を受けた場合のシステムの挙動
障害発生時の挙動を把握するための負荷試験
ストレステスト: システムの限界性能を超える負荷をかけ、障害発生時の挙動を検証します。
障害注入テスト: 意図的に障害を発生させ、システムの反応をテストします。
例：サーバーを強制停止させる、ネットワークを切断する、データベースに不正なデータを投入する。
カオスエンジニアリング: 本番環境でランダムに障害を発生させ、システムの耐障害性を検証する手法。
障害発生時の挙動を把握するメリット
問題点の早期発見: 負荷試験で障害発生時の問題点を発見し、事前に対策を講じることができます。
システムの信頼性向上: 障害発生時でもシステムが安定稼働し、ユーザーへの影響を最小限に抑えることができます。
復旧計画の策定: 障害発生時の挙動を把握することで、より効果的な復旧計画を策定することができます。
負荷試験を通して障害発生時の挙動を把握し、適切な対策を講じることで、より信頼性の高いシステムを構築することができます。