대국민·금융·커머스 서비스
동시 접속, 거래 집중, 이벤트성 트래픽이 발생하는 서비스에서 응답 시간, 처리량, 오류율, 자원 사용률을 함께 검증합니다.
Consulting
Performance Test
for IT
공공, 금융, 커머스, AI 챗봇처럼 많은 사용자가 동시에 접근하는 IT 서비스의 성능 테스트와 부하 테스트를 운영 전에 수행하고 개선 방향을 제시합니다.
Scope
운영 규모를 기준으로 성능 검증 범위를 설계합니다
기능 동작 여부만 확인하는 테스트와 달리, 성능 테스트는 실제 운영 환경에서 감당해야 할 사용자 수, 거래량, 응답 기준, 장애 위험을 함께 봅니다.LoadRunner 기반 검증이 필요한 경우 도구 선정부터 시나리오와 모니터링 지표까지 함께 설계합니다.
AI 챗봇·AICC·API 서비스
대화형 AI와 API 기반 서비스의 호출량 증가, 외부 연동 지연, 세션 유지, 응답 품질 저하 위험을 성능 관점에서 확인합니다.
클라우드·컨테이너 운영 환경
AWS, Azure, Private Cloud, 컨테이너 환경의 확장 정책과 모니터링 지표를 성능 테스트 시나리오와 연결합니다.
Approach
시나리오 설계부터 병목 분석까지 연결합니다
테스트 도구 실행에 그치지 않고, 서비스 구조와 운영 목표에 맞는 기준을 세운 뒤 결과를 개선 액션으로 전환합니다.
워크로드 모델링
실제 업무 흐름, 피크 시간대, 사용자 유형, 거래 비율을 기준으로 부하 모델과 테스트 단계를 정의합니다.
도구 기반 실행
LoadRunner를 포함한 성능 테스트 도구를 활용해 부하, 스트레스, 내구성, 가용성 테스트를 목적에 맞게 수행합니다.
병목 분석과 개선 제안
응답 시간, TPS, 오류율, CPU·메모리·DB·네트워크 지표를 종합해 병목 원인과 개선 우선순위를 정리합니다.
Deliverables
운영 판단에 필요한 산출물을 남깁니다
성능 테스트 결과는 단순 수치가 아니라, 출시·증설·개선 의사결정을 위한 근거로 정리돼야 합니다.
성능 테스트 계획서
검증 목적, 범위, 기준, 시나리오, 데이터, 일정, 리스크를 실행 가능한 형태로 정리합니다.
실행 결과와 증적
테스트 조건, 실행 로그, 주요 지표, 모니터링 결과를 재현 가능한 증적으로 남깁니다.
개선 권고 보고서
운영 의사결정에 사용할 수 있도록 병목 지점, 영향도, 개선 후보, 재검증 계획을 제시합니다.
성능 리스크는 운영 직전보다 요구사항과 구조를 정리하는 단계에서 확인할수록 대응 비용이 낮아집니다.