레거시 시스템 스케일링: Linux에서 대규모 로드 테스트 전략

Source: Dev.to

Introduction

레거시 코드베이스에서 대규모 부하 테스트를 수행하는 것은 특히 최신 최적화 기능이 부족할 수 있는 Linux 환경에서 독특한 어려움을 안겨줍니다. 목표는 높은 트래픽을 효율적으로 시뮬레이션하고, 병목 현상을 식별하며, 전체 시스템을 재작성하지 않고도 성능을 최적화하는 것입니다.

레거시 시스템은 종종 모놀리식 아키텍처, 제한된 확장성, 오래된 종속성을 가지고 있습니다. 높은 동시성 요구는 자원 고갈, 예측할 수 없는 오류, 장시간 다운타임을 초래할 수 있습니다. 탄력적인 부하‑테스트 전략을 구현하면 시스템을 안전하게 스트레스하고 실행 가능한 메트릭을 수집할 수 있습니다.

Load‑Generation Tools

Linux는 강력한 명령줄 유틸리티와 방대한 오픈소스 생태계 덕분에 부하 생성에 적합한 플랫폼을 제공합니다.

• Simple tools: ab (ApacheBench), siege, wrk – 기본 트래픽 생성에 적합합니다.
• Advanced/custom solutions: locust, k6 – 더 높은 부하와 복잡한 시나리오를 처리합니다.

Isolating Test Environments

Containerization

Docker 또는 Podman을 사용해 확장 가능하고 재현 가능한 테스트 환경을 만들 수 있습니다. 여러 Linux 서버에 부하 생성기를 배포하여 분산 테스트를 수행합니다:

docker run -d --name=load-generator1 loadtesting/k6 run /script/test.js
docker run -d --name=load-generator2 loadtesting/k6 run /script/test.js

네트워크 설정과 자원 제한(CPU, 메모리)을 조정하여 생성기 자체가 병목이 되지 않도록 합니다.

System Monitoring

부하가 걸리는 동안 레거시 시스템의 자원 경합을 모니터링합니다:

• top, htop – CPU 및 메모리 사용량.
• vmstat, dstat – 상세 I/O 및 스케줄링 통계.

네트워크 버퍼와 파일 디스크립터 제한을 개선하려면 sysctl로 커널 파라미터를 조정합니다:

sudo sysctl -w net.core.somaxconn=1024
sudo sysctl -w fs.file-max=2097152

극한 동시성을 위해서는 비핵심 서비스를 비활성화하고 프로세스 제한을 높이는 것을 고려하십시오.

Testing Strategies

• Incremental Ramp‑Up: 시스템을 충돌시키지 않으면서 임계값을 찾기 위해 부하를 점진적으로 증가시킵니다.
• Circuit Breakers: 과부하 실패를 방지하기 위해 복원력 기능을 구성합니다.
• Monitoring & Logging: 실시간 메트릭을 위해 Prometheus와 Grafana를 배포하고, 테스트 후 분석을 위해 로그를 수집합니다.

Prometheus Example

# Example scrape command for Prometheus
scrape --config.file=prometheus.yml

Automation & CI/CD

부하 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합합니다. 실행을 자동화하고 로그와 메트릭을 추출한 뒤 응답 시간, 오류율, 병목 현상을 검토합니다. Grafana 대시보드를 사용해 실시간으로 성능을 시각화합니다.

Best Practices

• 테스트는 절대 프로덕션이 아닌 격리된 환경에서 실행합니다.
• 낮은 트래픽부터 시작해 점진적으로 증가시킵니다.
• 테스트 전 과정에서 시스템 상태를 지속적으로 모니터링합니다.
• 수집된 데이터를 분석해 최적화 방향과 점진적인 업그레이드 계획을 수립합니다.

Linux 도구, 컨테이너화, 체계적인 모니터링을 활용함으로써 시니어 아키텍트는 레거시 시스템의 복원력을 평가하고, 성능 한계를 파악하며, 장기적인 확장성 개선 방안을 설계할 수 있습니다.