LocustをEKS上で動かす - Qiita
この記事について 負荷試験にてLocustを利用する必要がありました。そこで柔軟にスケールできるようにEKS上で動かすことになりました。 EKS上でLocustを動かして、簡単な負荷試験を実施する手順などについてこの記事にまとめます。 なお、この記事ではLocustのシナリオについては深く触れません。 あくまで動作確認レベルのシナリオになります。 簡単に登場人物の紹介 Locsut Python製の負荷試験ツールです。 負荷試験のシナリオをPythonを用いて柔軟に作り込むことができます。 locustにはmaster/workerモード機能があり、これを利用することで複数インスタンス(コンテナ)を利用してスケールさせながらlocustによる負荷試験を行うことが可能です。 今回はこのmaster/workerモードを利用して、locustを動かします。 EKS KubernetesのAWS
Locust負荷テスト 詰まった点と解決策など | iret.media
Amazon AuroraにLocustを使用した負荷テストを行い、性能検証を行いました。 その際の経緯と共に、詰まった点とポイントをまとめていきます。 ポイントまとめ Locustでリクエスト数を上げたい時は、Master/Worker構成にしSpawn rateは100以下にする Locustでユーザー数を増やしたい時は、「psycopg3」を使用する LocustでRPSを上げたい時は、「wait_time=0」に設定する 経緯 1, Master/Worker複数構成でLocustを起動 当初、AWSでLocustを起動しDBに接続しクエリを流すというテストで ・ECS on Fargate→Aurora という構成の負荷テストを想定していました。 とりあえずの数値目標が「RPS:320」というのがあったので、 まずはLocustをMaster1台で「Number of users
Kubernetesの負荷試験で絶対に担保したい13のチェックリスト - Enjoy Architecting
概要 ここ最近、Kubernetesクラスタを本番運用するにあたって負荷試験を行ってきました。 Kubernetesクラスタに乗せるアプリケーションの負荷試験は、通常の負荷試験でよく用いられる観点に加えて、クラスタ特有の観点も確認していく必要があります。 適切にクラスタやPodが設定されていない場合、意図しないダウンタイムが発生したり、想定する性能を出すことができません。 そこで私が設計した観点を、汎用的に様々なPJでも応用できるよう整理しました。 一定の負荷、スパイク的な負荷をかけつつ、主に下記の観点を重点的に記載します。 Podの性能 Podのスケーラビリティ クラスタのスケーラビリティ システムとしての可用性 本記事ではこれらの観点のチェックリスト的に使えるものとしてまとめてみます。 確認観点 攻撃ツール 1: ボトルネックになりえないこと Podレベル 2: 想定レイテンシでレスポ
Locust を用いた Amazon EKS 上で動作するワークロードの負荷テスト | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Locust を用いた Amazon EKS 上で動作するワークロードの負荷テスト 序章 多くの AWS 利用者は、自身のワークロードを実行するために Amazon Elastic Kubernetes Service ( Amazon EKS ) を利用しています。そのため、EKS クラスターをテストするプロセスを用意して、ワークロードを公開する前に弱点を特定し、クラスターを最適化することが不可欠です。負荷テストは、実世界のトラフィックを模倣する人工的な負荷を発生させることによって、ワークロードの性能や信頼性に焦点を当てます。特に、EKS の高い弾力性を期待する場合には有効です。 Locust は、リアルタイムダッシュボード 及び プログラマブルなテストシナリオを備えたオープンソースの負荷試験ツールです。 このブログでは、2 つの Amaz
Locustを利用したMQTT over WebSocketの性能テスト - バスキュール技術ブログ
はじめまして。 バックエンドエンジニアの会津（@ido）です。 2016年に携わった案件「流星放送局」ではサイトを訪問している大量ユーザーにプッシュ通知を行う必要がありました。 Websocketサーバ実装といえばSocket.IOなどがありますが、昨今の流行りに乗って自前で開発はせずサーバレスでフルマネージメントなAWS IoTのMQTT over WebSocketを利用して実装しました。 疎通まではコンソールからAWS IoTの設定するだけの簡単なお仕事なのですが、大量のWebsocket接続へのプッシュ通知がどの程度遅延するかを計測するというなかなか骨の折れそうな性能テストをしなければなりません。 ただ流石にこんなニッチな性能テストができるサービスは存在していなかったので、Locustを利用してテストを行いました。 なぜLocustなのか 普段Pythonばかり書いているのでテスト
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
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k8s 上の負荷試験基盤でロードテストを効率化するために新機能を追加した話 - DMM inside