Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn

BeakGwa님 안녕하세요~

인프런 AI 인턴이 잘 답변해준 것 같은데, 1번은 말씀하신 이유가 맞습니다. 동일한 값으로만 요청했을 때 캐싱으로 인해 테스트가 제대로 되지 않을 우려가 있어서 여러개 중 랜덤한 값을 사용한겁니다.

2번의 "어느정도의 데이터"를 사용해야할지는 사실 정해진 내용은 없습니다. 다만 강의에서 이야기드린 것처럼 최대한 "실제와 유사한 형태의 데이터"로 요청이 이루어질 수 있도록 만들기 위해 노력합니다. 필요하다면 스크립트를 작성해서 랜덤한 데이터를 매 요청마다 만들어내서 요청하기도 합니다.

그리고 때론 캐시를 걸고, 캐시가 성능을 끌어올려주는지 테스트해보기도 하는데, 이럴때는 오히려 일부러 이미 요청된 데이터를 활용하기도 합니다. 이럴 때는 실제 트래픽 중 전체 요청 중 10% 정도가 캐시에 걸릴 것으로 기대된다면, 테스트 데이터 역시 10% 정도는 중복된 요청이 오도록 테스트 데이터를 조절할 필요가 있습니다.

궁금한 내용에 대한 답변이 됐을까요?

또 궁금한 내용 있으면 질문 남겨주세요.

감사합니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. BeakGwa님.

파라미터를 활용하여 테스트하는 부분에 대해 질문해주셨네요. 관련 질문과 답변을 제공해드리겠습니다.

1. 랜덤 값 사용 이유:
   

• .csv 파일에서 랜덤하게 값을 사용하는 것은 데이터의 캐싱을 피하기 위해서 입니다. 동일한 데이터를 반복적으로 테스트하는 경우, 캐싱 메커니즘이 작동되어 정확한 성능 테스트를 방해할 수 있습니다. 따라서 랜덤 값을 사용함으로써 실제 서비스 환경과 유사한 다이나믹한 상황을 시뮬레이션할 수 있게 됩니다.
  

2. 적절한 데이터 크기:
   

• 테스트에 사용할 .csv 파일의 데이터 크기와 관련해서는 명확한 기준이 있진 않습니다. 일반적으로는 테스트하려는 시나리오별로 다르지만, 요청 건수의 10-20% 정도의 데이터를 저장해서 사용하기도 합니다. 예를 들어, 1000번의 요청을 테스트하려면 적어도 100-200개의 다양한 데이터를 포함하는 .csv 파일을 사용할 수 있습니다.
  

추가적으로, 비슷한 질문을 다루고 있는 게시물도 함께 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

• postman에서 API 테스트했을 때 응답 레이턴시 차이가 있는 이유
  
• 로그인 한 유저만 접근 가능한 API도 부하테스트가 필요할까요?
  

이 링크들을 통해 다양한 상황에서의 성능 테스트 방법에 대한 인사이트를 얻으실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.