Kubernetes를 활용한 대규모 로드 테스트 확장: 보안 연구원의 독창적인 접근 방식

Source: Dev.to

도전 과제 이해하기

대규모 부하 테스트는 트래픽을 생성하기 위해 수백에서 수천 개의 클라이언트 인스턴스를 배포해야 할 때가 많습니다. 기존 방식은 인프라를 수동으로 프로비저닝하는데, 이는 구성 오류가 발생하기 쉽고 확장성이 부족합니다. 문서가 제대로 갖춰져 있지 않으면 기존 설정을 이해하거나 환경을 복제하는 것이 더욱 어려워집니다.

채택한 핵심 전략

• 동적 자원 할당 – 쿠버네티스의 기본 스케일링 기능을 활용해 부하에 따라 파드를 자동으로 증감합니다.
• 라벨 및 어노테이션 – 초기 스크립트나 설정 없이 워크로드를 조직합니다.
• 클러스터 내 서비스 디스커버리 – 테스트 에이전트와 부하 생성기 간 통신을 관리합니다.
• 영구 스토리지 – 데이터 수집 및 로그가 분석을 위해 보존되도록 합니다.

단계별 구현

네임스페이스 생성

# Create a namespace for load testing
kubectl create namespace load-test

부하 생성기 배포

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: load-generator
  namespace: load-test
spec:
  replicas: 10 # initial replicas, auto‑scale later
  selector:
    matchLabels:
      app: load-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: load-test
    spec:
      containers:
      - name: locust
        image: custom/locust:latest
        ports:
        - containerPort: 8089
        volumeMounts:
        - name: logs
          mountPath: /logs
      volumes:
      - name: logs
        persistentVolumeClaim:
          claimName: load-logs

수평 파드 자동 스케일링 활성화

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: locust-hpa
  namespace: load-test
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: load-generator
  minReplicas: 10
  maxReplicas: 200
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

Prometheus를 이용한 모니터링

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: load-test-monitor
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: load-test
  endpoints:
  - port: metrics

로그용 영구 볼륨 클레임

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: load-logs
  namespace: load-test
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

회고 및 교훈

쿠버네티스의 기본 기능을 활용한 이 접근 방식은 높은 확장성과 복원력을 입증했습니다. 문서화되지 않은 인프라에서 시작했음에도 불구하고, Deployment, Autoscaler, Service Discovery, 모니터링 도구를 통합적으로 사용함으로써 대규모 부하 테스트를 효율적으로 수행할 수 있었습니다. 보안 연구 분야에서는 최소한의 사전 문서만으로도 다양한 테스트 시나리오에 적용 가능한 확장 가능한 청사진을 제공한다는 점이 큰 장점입니다.

전통적인 사용 방식을 넘어 컨테이너 오케스트레이션을 도입하면, 특히 속도와 적응성이 중요한 복잡한 부하 테스트에서 회복력 있고 확장 가능하며 관리하기 쉬운 경로를 열어줍니다.

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