[넷퍼널] PoC / 부하 테스트 플랜 (시나리오·측정지표·샘플 스크립트)

PoC는 정확한 트래픽 모델링 + 측정 지표가 핵심입니다. 아래는 실무에서 바로 쓸 수 있는 단계별 플랜입니다.

1) 준비 (사전)

• 스테이징 환경: 프로덕션과 동일한 네트워크 경로(넷퍼널 포함) 및 DB 샘플 데이터

• 모니터링 연동: APM, 웹서버 access.log, 넷퍼널 로그 수집

• 트래픽 모델: 최근 7/30/90일 로그에서 peak 패턴, 세션 길이(think-time), 전환률 추출

2) 핵심 측정 지표 (Must-capture)

• 백엔드: 95/99p 응답시간, error rate(5xx), DB queue/latency

• 넷퍼널: 큐 길이, 평균/95p 대기시간, throughput(released rps), blocked/retry rates

• UX: 대기 중 이탈률, 결제(예약) 성공률

• 비용/인프라: 네트워크 트래픽, CPU/메모리 사용률(넷퍼널 노드)

3) 테스트 시나리오(순서대로)

• S1(베이스라인): 현재 최대 예상치의 70% 트래픽 유지 15분

• S2(예상 피크): 1분 내 급증 → 예상 피크치 유지 10분

• S3(스파이크/플래시크라우드): 피크의 2~3배 1~3분

• S4(VIP 우선): 동일 시간에 VIP 1000명 + 일반 100k 동시 유입

• S5(악성 재시도): 특정 IP/세션 단위 30초간 반복 요청

각 시나리오별로 성공조건과 관찰 포인트를 사전에 합의.

4) 샘플 Locust 스크립트 (간단; 바로 실행 가능 형태)

# locustfile.py (예시)
from locust import HttpUser, task, between, SequentialTaskSet

class CheckoutFlow(SequentialTaskSet):
    @task
    def view_product(self):
        self.client.get("/product/123")

    @task
    def add_to_cart(self):
        self.client.post("/cart", json={"product_id":123,"qty":1})

    @task
    def checkout(self):
        self.client.post("/checkout", json={"cart_id":"abc123"})

class WebsiteUser(HttpUser):
    tasks = [CheckoutFlow]
    wait_time = between(1,3)

• 실행: locust -f locustfile.py --headless -u 1000 -r 50 --run-time 10m (사용자/증가율는 시나리오에 맞게 조정)

5) 분석/대시보드(권장 그래프)

• 실시간: 넷퍼널 큐 길이 vs 백엔드 5xx 비율 타임라인

• 히스토그램: 대기시간 분포, 응답시간 P95/P99

• KPI: 성공 트랜잭션 비율(총요청 대비 정상완료)

• 알람: 대기시간 P95 > 설정치 또는 5xx 증가시 자동 알람

6) PoC 결과 보고(템플릿)

• 테스트 개요(목표, 환경)

• 각 시나리오별 결과(그래프+테이블)

• 정책 변경 제안(예: concurrency 800 → 900 변경 권장 등)

• 실패 원인 분석(예: DB connection pool 부족으로 병목)

• 결론 & 권고(도입형태·운영절차·추가테스트 계획)

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부가: 운영/긴급조치(런북) — 빠른 체크리스트

• 넷퍼널 노드 과부하 시: 노드 수 증설(오토스케일) 또는 릴리즈 레이트 감소

• 백엔드 이상 징후(5xx 급증): 즉시 넷퍼널에서 보호 강도(허용 동시수) 낮춤 → 운영자 경보

• 사용자 이탈 급증: 대기 UX 문구 개선 또는 대기시간 리미트 조정(짧게)

• 복구 및 롤백: 문제 감지 시 “넷퍼널 우회(maintenance mode)”로 기존 로드밸런서로 트래픽 회피 후 이슈 해결