성능 엔지니어링이란? Gatling 관점

Source: Dev.to

현대적인 성능 엔지니어링: 대부분의 팀이 성능 문제가 아니라 아키텍처 문제를 가지고 있는 이유

엔지니어링 팀과 충분히 시간을 보내다 보면 이상한 단절을 눈치채게 됩니다. 시스템은 격리된 브랜치에서 구축되고 제어된 스테이징 환경에서 테스트된 뒤, 교차된 손가락과 낙관적인 대시보드와 함께 배포됩니다.

그 후, 실제 사용자, 예측할 수 없는 트래픽, 그리고 스테이징과는 전혀 다른 생산 환경의 혼돈을 견뎌야 합니다. 대부분의 팀은 실제‑세계 성능 조건 하에서 시스템이 어떻게 동작하는지를 현실적으로 이해할 방법이 부족할 뿐, 전문 지식이나 노력 자체가 부족한 것은 아닙니다.

성능 엔지니어링은 그 격차를 메우기 위해 존재합니다. 하지만 많은 조직에서 성능이 대화에 등장하는 유일한 순간은 프로덕션에서 무언가가 느려질 때입니다. 그때가 되면 시스템은 이미 고통을 겪고 있고, 대시보드는 알람을 울리며, 모두가 원인을 이해하기보다 증상을 진단하려 애쓰고 있습니다.

보통 이때 누군가가 “우리는 부하 테스트를 하지 않았나요?” 라고 묻습니다.

그리고 이야기는 여기서 시작됩니다.

부하 테스트가 통과했지만 모든 것이 깨진 밤

그날은 전형적인 출시 밤이었습니다—문제가 생기기 전까지는 아무도 스트레스를 인정하지 않는 그런 밤이죠. 팀은 자신들이 올바른 성능 테스트를 수행했다고 믿었습니다: 부하 테스트를 작성하고, 스테이징에서 실행하고, 성능 지표를 검토했으며, 경고되는 것이 없었습니다. 차트는 평탄했고, 지연 시간은 정상적이었으며, 환경은 차분해 보였습니다. 녹색 대시보드가 주는 위안이 있었습니다.

하지만 스테이징 환경은 종종 정중한 거짓말쟁이입니다.

배포 후 한 시간 이내에 프로덕션은 달라졌습니다. 응답 시간이 서서히 상승하고, 곧 급격히 늘었습니다. 오류율이 나타났고, API 클라이언트는 예상치 못한 타임아웃을 겪었습니다. 팀은 모니터 앞에 모여 무슨 일이 일어나고 있는지 해석하려 애썼습니다. 첫 번째 의심은 명백했습니다: 부하 테스트가 뭔가를 놓쳤음에 틀림없다. “하지만 어제는 통과했잖아요,” 라는 말이 나왔고, 이는 부하 테스트가 통과되면 실제 워크로드에서도 시스템 성능이 보장된다는 착각을 반영했습니다.

문제는 테스트 자체가 아니라 그 뒤에 깔린 가정이었습니다. 부하 테스트는 현실적인 동시성 패턴을 시뮬레이션하지 못했습니다. 실제 데이터 양을 반영하지 못했습니다. 스테이징에서는 정상적으로 동작했지만 프로덕션 조건에서는 무너지는 하위 종속성을 고려하지 못했습니다. 테스트가 잘못된 것이 아니라, 시스템에 내재된 성능 병목을 드러내도록 설계되지 않았을 뿐이었습니다.

이것은 부하 문제라기보다 부하 테스트가 부분적으로만 드러낸 아키텍처 문제였습니다.

성능 엔지니어링이란? (개발자의 시각)

Performance engineering 은 종종 모호하거나 학문적인 용어로 정의되지만, 핵심은 실제‑세계 조건 하에서 시스템이 예측 가능하게 동작하도록 설계·검증·개선하는 실천입니다.

이는 아키텍처적 사고, performance testing, 성능 최적화, 성능 모니터링, 그리고 애플리케이션이 진정한 부하 하에서 어떻게 동작하는지에 대한 이해를 하나로 모읍니다.

실제로 성능 엔지니어링은 다음을 요구합니다:

• 아키텍처 인식
• 현실적인 성능 테스트
• 지속적인 성능 모니터링
• 의미 있는 성능 지표
• 프로파일링 및 성능 분석
• 가정에 도전하려는 의지

이는 개발자 경험과 밀접하게 연결됩니다. 개발자는 코드를 작성하고, 아키텍처 결정을 내리며, 동작을 정의하는 사람들입니다. 그들은 또한 프로세스가 이를 지원한다면 초기 단계에서 성능 문제를 예방할 최적의 위치에 있습니다.

이 때문에 test‑as‑code 가 중요합니다. 성능 테스트가 버전 관리에 포함되고 CI/CD에서 실행되며 애플리케이션과 함께 진화한다면, 이는 늦은 단계의 활동이 아니라 일상적인 엔지니어링의 일부가 됩니다.

Gatling Enterprise Edition 같은 도구는 부하 테스트를 별도의 QA 작업이 아니라 개발자 워크플로우로 전환함으로써 이 변화를 지원합니다. 이는 사후에 끼워 넣는 것이 아니라 개발에 통합된 성능 엔지니어링입니다.

성능 문제에 대한 신화

성능 문제가 “트래픽이 너무 많아서” 혹은 예상치 못한 요청 급증 때문이라고 믿기 쉽습니다. 이는 성능 문제를 외부 사건으로 치환해 주어 위안이 되기 때문이죠. 하지만 시스템은 부하에 따라 다르게 동작하는 것이 아니라, 그들의 진정한 본성을 드러냅니다.

• 개발 단계에서는 무해해 보이는 동기식 호출 체인이 동시성 상황에서는 병목이 된다.
• 작은 테스트 데이터셋에서는 정상적인 데이터베이스 쿼리가 현실적인 규모에서는 느려진다.
• 마이크로서비스 아키텍처가 너무 자주 통신하면 격리된 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 걸리면 성능이 저하된다.

이러한 성능 문제는 갑자기 나타나는 것이 아니라, 환경이 충분히 현실적이 되어 아키텍처 약점을 드러낼 때 나타납니다. Load testing 은 성능 문제를 만들지 않습니다. 단지 그것을 눈에 보이게 할 뿐입니다.

조직 전반에 걸친 성능 엔지니어링의 중요성

애플리케이션 성능이 저하되면 영향은 빠르게 퍼집니다. 사용자는 왜 느려졌는지 모른 채 느린 상호작용을 체감합니다. Business leaders 는 전환 손실과 이탈 증가를 목격합니다. Developers 은 종종 한밤중에 호출을 받습니다. Performance engineers 은 로그, 메트릭, 트레이스를 뒤져야 합니다. Quality engineers 은 도구나 데이터가 부족해 검증하지 못했던 시나리오를 갑자기 분석해야 하는 상황에 놓입니다.

성능 엔지니어링을 일관되게 실천하면 그 반대가 일어납니다. 성능 문제는 드물어지고, Performance bottlenecks 은 프로덕션이 아니라 개발 단계에서 발견됩니다. 사고는 감소하고, 팀은 안정성과 자신감을 회복합니다. 리더십은 성능을 비용이 아닌 경쟁력으로 인식하기 시작합니다.

시스템에 성능을 설계 단계부터 녹여 넣을 때 모두가 혜택을 누립니다.

실제 성능 엔지니어링 라이프사이클

PowerPoint 다이어그램을 무시하고 엔지니어링 팀이 실제로 어떻게 움직이는지에 초점을 맞춘다면, 성능 엔지니어링은 시스템이 진화하는 방식을 반영하는 실용적인 라이프사이클을 따릅니다.

Performance requirements

대부분의 팀은 이 기본 단계를 건너뛰곤 합니다. “빠름”, “확장 가능함”, “고성능” 같은 용어는 측정 가능한 성능 요구사항으로 전환되기 전까지는 의미가 없습니다. 명확한 요구사항은 어떤 프레임워크, 언어, 인프라보다 아키텍처 결정을 더 크게 좌우합니다. 일반적으로 포함되는 항목은 다음과 같습니다:

• 지연 시간 목표
• 처리량 기대치
• 동시성 한계
• 성능 저하 임계값
• 비용‑성능 제약

Architecture and design

(Content continues in the original article…)