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BigTree108

성능 및 부하 테스트 서비스

성능 및 부하 테스트 서비스입니다. k6, JMeter, Gatling, Locust 기반 부하, 스트레스, 스파이크, 소크 테스트, 출시와 세일 피크 전 용량 계획, 코드, 데이터베이스, 인프라의 병목 분석, 프런트엔드 성능과 Core Web Vitals, CI의 성능 테스트를 제공하며, 귀사 팀에 전담 성능 엔지니어를 배치하거나 성능 테스트 프로젝트를 처음부터 끝까지 수행합니다.

당사가 수행하는 성능 테스트

  • 부하 테스트

    예상 트래픽을 운영 로그와 분석 데이터로부터 생각 시간과 현실적인 데이터를 갖춘 사용자 여정으로 모델링하고, 응답 시간, 오류율, 리소스 사용량으로 시스템이 목표 대비 어느 수준인지 드러날 때까지 실행합니다.

  • 스트레스 및 스파이크 테스트

    예상 피크를 넘어 부하를 높여 한계점과 가장 먼저 실패하는 지점을 찾고, 마케팅 이메일이나 티켓 오픈 같은 급증 상황을 재현하여 오토스케일링이 제때 반응하는지, 시스템이 스스로 복구되는지 확인합니다.

  • 소크 및 내구성 테스트

    일정한 부하를 몇 시간에서 며칠 동안 유지하여 메모리 누수, 고갈된 커넥션 풀, 늘어나는 큐, 로그로 채워지는 디스크처럼 짧은 테스트로는 드러나지 않는 문제를 찾습니다.

  • k6, JMeter, Gatling, Locust 스크립트

    JavaScript로 작성하는 Grafana k6, 기존 테스트 계획과 HTTP 이외 프로토콜을 위한 Apache JMeter, Java 또는 TypeScript로 작성하는 Gatling, Python으로 작성하는 Locust를 사용하며, 스크립트는 테스트 대상 코드 옆 저장소에 보관합니다.

  • 병목 분석

    결과를 Grafana, Datadog, New Relic, Application Insights의 트레이스, 메트릭, 프로파일과 함께 분석하여 느린 응답의 원인이 되는 쿼리, 락, 스레드 풀, 외부 호출을 추적하고, 각 수정은 같은 부하에서 다시 테스트합니다.

  • 출시와 피크를 위한 용량 계획

    출시, 세일 피크, 캠페인 규모에 맞춰 부하 테스트를 구성하고, 그 부하를 견디는 인스턴스 수와 오토스케일링 한도를 문서로 정리하며, 피크 운영 비용을 당일 전에 추산합니다.

  • 프런트엔드 성능과 Core Web Vitals

    Largest Contentful Paint, Interaction to Next Paint, Cumulative Layout Shift를 실제 사용자의 필드 데이터로 추적하고, 원인은 실험실 환경의 Lighthouse와 WebPageTest로 찾아 이미지, 스크립트, 폰트, 캐시 변경으로 개선합니다.

  • CI의 성능 테스트

    GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines에서 릴리스마다 통과·실패 기준이 있는 짧은 부하 테스트를 실행하고, 더 큰 규모의 실행은 Grafana Cloud k6, Azure Load Testing, BlazeMeter에서 진행하며, 매 실행을 이전 빌드와 비교하여 사용자가 체감하기 전에 성능 저하를 잡아냅니다.

  • 복원력 및 장애 조치 테스트

    부하 상태에서 AWS Fault Injection Service, Azure Chaos Studio, Chaos Mesh로 인스턴스, 가용 영역, 의존 서비스를 중단시켜 장애 조치, 재시도, 서킷 브레이커가 작동하고 복구가 목표를 충족하는지 확인합니다.

성능 엔지니어 채용

  • 전담 성능 엔지니어

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 성능 엔지니어 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • 성능 테스트 프로젝트

    범위와 확정된 계획이 있는 성능 테스트 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.

  • 지속적인 성능 테스트

    지속적으로 제공하는 성능 테스트 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

성능 테스트 업무를 맡는 사람들

  • 성능 엔지니어

    워크로드 모델, 스크립트, 분석

  • 사이트 신뢰성 엔지니어

    모니터링, 오토스케일링, 용량

  • 백엔드 개발자

    코드, 쿼리, 캐시 수정

  • 데이터베이스 관리자

    쿼리 실행 계획, 인덱스, 커넥션 한도

  • 프런트엔드 개발자

    Core Web Vitals 개선

성능 테스트 진행 방식

모든 테스트는 문서로 정리한 목표에서 시작합니다. 사용자 수 또는 요청 수, 95번째 또는 99번째 백분위수의 응답 시간, 허용 오류율, 비용을 정합니다. 워크로드는 운영 트래픽을 기준으로 모델링하고, 테스트 데이터는 운영 규모로 생성하며, 테스트는 운영과 같은 규모의 환경 또는 합의한 시간대의 운영 환경에서 실행합니다.

결과는 차트만이 아니라 설명과 함께 제공합니다. 어떤 구성 요소가 한계에 도달했는지, 그 이유, 무엇을 바꾸면 한계가 올라가는지를 설명하고, 각 수정은 같은 부하에서 다시 실행해 확인합니다. 스크립트, 데이터 생성기, 임계값은 귀사 저장소에 남으므로 귀사 팀이 릴리스 전마다 같은 테스트를 실행할 수 있습니다.

그 밖의 소프트웨어 테스트 서비스

소프트웨어 테스트 및 QA 개요

성능 및 부하 테스트 관련 질문

성능 엔지니어는 어떤 산업에서 일합니까?

주로 세일 피크와 캠페인을 앞둔 이커머스와 리테일, 결제 및 트레이딩 시스템에 지연 시간 목표가 있는 핀테크와 은행, 더 큰 고객을 맞이하는 엔터프라이즈 SaaS 제품, 트래픽이 한꺼번에 몰리는 미디어 및 스트리밍 서비스, 플랫폼 규모를 산정하는 통신, 클라우드, 호스팅 사업자에서 일합니다.

운영 환경에서 부하 테스트를 할 수 있습니까?

네, 스테이징 환경이 실제 시스템을 재현하지 못할 때 가능합니다. 합의한 트래픽이 적은 시간대에 실행하고, 오류율과 지연 시간에 중단 조건을 두어 단계적으로 부하를 올리며, 테스트 계정과 데이터는 사후에 삭제하고, 양측의 지정 담당자가 지켜봅니다.

k6, JMeter, Gatling 중 무엇이 좋겠습니까?

새로 시작하는 작업 대부분에는 k6를 권장합니다. 테스트를 JavaScript로 작성하고 명령줄에서 실행하며 파이프라인에 잘 맞습니다. 테스트 계획이 이미 있거나 JDBC, JMS, 순수 TCP처럼 HTTP가 아닌 프로토콜이면 JMeter, Java 또는 TypeScript 팀에는 Gatling, Python 팀에는 Locust를 사용합니다. 귀사 팀이 이미 쓰는 도구가 있다면 그 도구로도 작업합니다.

성능 엔지니어 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 성능 엔지니어 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

성능 엔지니어 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

트래픽 증가가 예상되십니까?

시스템의 기능, 현재 트래픽, 예상 트래픽을 알려 주십시오. 영업일 기준 1일 이내에 목표를 포함한 테스트 계획, 후보자 프로필 또는 첫 부하 테스트 범위로 답변드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식