Gatlingによる分散負荷試験を自動化するKubernetesオペレーターGatling Operatorの紹介 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部の川崎（@yokawasa）、巣立（@tmrekk_）です。私たちは、ZOZOTOWNのサイト信頼性を高めるべく日々さまざまな施策に取り組んでおり、その中の1つに負荷試験やその効率化・自動化があります。本記事では、私たちが負荷試験で抱えていた課題解決のために開発、公開したOSSツール、Gatling Operatorを紹介します。 github.com はじめに ZOZOTOWNは非常にピーク性のあるECシステムであることから、常にそのシステムが受けうる負荷の最大値を意識しております。想定しうる最大規模の負荷を受けてもユーザー体験を損なうことなくサービス継続できることをプロダクションリリースの必須条件としています。したがって、新規リリースやアップデート、大規模セールなどのシステム負荷に影響を与えうるイベント前など、比較的頻繁に負荷試験を実施しています。そして、社内でもっ
Amazon DynamoDB に負荷をかけ、検証する方法をご紹介 | AWS - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さんこんにちは、Game Solutions Architect の邵 (@axot) です。 以前 AWS ブログの Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス という記事で DynamoDB 運用する際のポイントを紹介しました。 本記事では、DynamoDB に負荷をかける方法をご紹介します。さらに、それを応用してスパイクおよび不均等なアクセスパターンについてのテストおよび解説もご紹介します。最後まで是非ご覧ください ! まず、今回のテストのための DynamoDB テーブルを作成します。 ベンチマークではなく、負荷の掛け方や性質を確認が目的なので、ReadCapacityUnits(RCU)、WriteCapacityUnits(WCU) とも最小限に 1 に設定しています。 また、ソートキー については本日のテストで利用しないため、プライマリキーのみを作成し
Pythonベースの負荷テストについて知っておくべきこと
アプリケーションに多くのユーザーが同時にアクセスすることで、障害が発生する危険性がある。そうした需要に対応する準備が整っていることを確認することは重要だ。本稿では、負荷テストのベストプラクティスにPythonを利用できる箇所と、アプリケーションを適切に準備する方法を解説する。 アプリケーション開発チームは負荷テストを実施することで、少なくとも所定の負荷値まではアプリケーションが想定通りに機能することを保証できる。だが、負荷テストを重視しない開発チームがあまりにも多い。 開発者がスポットチェックを行ったり、パフォーマンスを高めるコーディング手法を採用したりすることは可能だ。だが、予期しないユーザー負荷が原因でサーバがロックすると、企業もユーザーも不意を突かれることが多い。負荷が高過ぎてアプリケーションが機能しなくなるのは恥ずべきことだ。 そこで、本稿では、負荷テストのベストプラクティスにPy
Ensure Optimal Application Performance with Distributed Load Testing on AWS | Amazon Web Services
AWS Architecture Blog Ensure Optimal Application Performance with Distributed Load Testing on AWS As a modern enterprise, your customers expect 100% availability of your critical web and mobile applications. Unforeseen events such as COVID-19, have necessitated many customer engagements to become virtual. This has made web and mobile applications even more critical. Distributed Load Testing on AWS
大規模な負荷テストを実行可能。「Distributed Load Testing on AWS」 を試してみる - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さん、こんにちは！テクニカルソリューションアーキテクトの山澤良介です。 皆さんは「AWS ソリューション」というページをご存知でしょうか？ AWS ソリューションでは、世界中のユーザーが直面する一般的な問題の解決策を提供しております。既に 60 を超える多数のソリューションが公開されており、お客様は AWS ソリューションを使用することで実装にかかる時間と労力を節約することができます。 このように非常に便利なものではあるのですが、AWS ソリューションの存在を知っていた方であっても、「どんなソリューションがあるのかわからない」「ソリューションの概要や使い方がわからない」などの理由で実際に活用したことがある方は少ないのではないでしょうか ? そのような背景から、今回の記事では、皆さんに活用頂けそうな AWS ソリューションを 1 つ、使い方などを含めて紹介していこうと思います ! 今回紹介
Artillery 入門メモ - log4ketancho
性能試験の話をすることがよくあるですが、この数年、負荷がけツール事情（？）に追いつけていない気がしたので、これを機に最近よく使われているものは何なのかなと調べていました。その調査の中でよさそうだった Artillery を試しに使ってみたので、その作業メモを残したいと思います。 導入 $ npm install -g artillery するだけです。なお、私は例によって AWS Cloud9 環境を新しく作って試しています。 クイックに実行する例 10人の仮想ユーザーが20のリクエストを投げる例 Getting Started にも載っているものです。 $ artillery quick --count 10 -n 20 *URL* 実行結果です。10秒おきの実行状況と、最後にサマライズされた結果が表示されるようです。 $ artillery quick --count 10 -n 20
負荷テストをサーバーレスで実現するServerless-artilleryを試してみた | DevelopersIO
Webシステムの負荷テストツール選定にお悩みではないでしょうか。私は悩んでいました。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施するServerless-artilleryを紹介します。 こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きなネクストモード株式会社 の吉井です。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施できる Serverless-artillery を紹介します。 Lambda 関数からテスト対象 URL に対して事前に定義した回数、期間、パターンで負荷をかけます。 テストサーバーを EC2 で起動し管理することは、それなりに手間ですし、テストが長期間になればコストも無視ができなくなります。 その点 Lambda なら実行回数分のコストなので安心感はあります。 負荷テストの実施 Serverless-artiller
MQTTの負荷テストもバッチリ！！Locustを活用した分散負荷テスト環境の構築 ｜ Developers.IO
はじめに サーバーレス開発部＠大阪の岩田です。 AWS IoTに対して負荷テストを行う機会があったのですが、負荷テストツールのLocustとECSを組み合わせることで、スケール可能な負荷テスト環境が構築できたので手順をご紹介します。 Locustとは まず、Locustについて簡単にご紹介します。 LocustはPythonで記述された分散型の負荷テストツールです。 公式サイトはこちら Pythonのコードでテストシナリオが記述できる master - slave構成を取ることができ、slaveを増やすことで簡単にスケールアウトすることが可能 WebのUIが提供されている といった特徴があります。 WebのUIはこんなイメージです。 Locustを選定した理由 負荷テストのツールを選定する際に、Locustの対抗馬としてJMeterとGatlingが候補に上がっていたのですが、両ツールとも
Webサーバー向けのベンチマークツールを使ってみよう（前編）――Apache BenchとSiege | さくらのナレッジ
WebサーバーやWebサービスの公開前には、そのサーバーがどの程度のアクセスにまで耐えられるかを事前に調査しておくことが好ましい。本記事では、こういった調査の際によく使われる「Apache Bench」および「Siege」というツールの使い方を紹介する。 サービスの公開前に行っておくべき負荷テスト 昨今では低価格サーバーでも高性能化が進んでおり、静的なページを表示するだけのWebサーバーや比較的負荷の少ない処理を行うようなWebアプリケーションでは、1台のサーバーのみでそれなりの規模のアクセスに耐えられるようになっている。とはいえ、CPUの性能やメモリ容量、ストレージの種類などによってアプリケーションのピーク性能は変動するため、単純にハードウェアの性能や使用するソフトウェアといった情報だけでどの程度までのアクセスを捌けるのかを判断することは難しい。実際、負荷をかけてみたら「想定していたレベ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AWS での分散負荷テスト | AWS ソリューション | AWS ソリューションライブラリ