Sponsored by RGS株式会社
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こちらの記事では、負荷テストの自動化について解説しています。テストの目的や自動化のメリット、自動化ツールの選び方などをまとめました。
負荷テストとは、システムに負荷をかけることによってパフォーマンスに変化が見られるか・どの程度の耐久性があるかを確認するためのテストです。普段は問題なく稼働しているシステムでも、アクセスが集中するなど高負荷の処理を要求されたり、長時間稼働を続けたりした場合、トラブルが発生する可能性もあります。導入後に不測の事態が発生しないように、開発の段階でシステムの限界を調査しておくことが大切です。
テストの自動化によって、効率的な検証が可能になります。負荷テストは、手動で全て実施していくには現実的ではない規模や複雑さを持っているケースが多くなるため、自動化を行うことで大きなメリットが得られるといえます。例えば、仮想ユーザーの同時生成や多様なシナリオを大量に実行する、継続的にパフォーマンスを監視するといった点などが実現できます。
負荷テストを実施する際、擬似的に大規模なアクセスを用意するには複雑な準備が必要です。しかし、自動化ツールの使用により、仮想のユーザーを一気にシステムへアクセスさせることが可能となります。数百・数千単位でシステムへのアクセスを発生させられるといったように、通常では発生しにくいピーク時の負荷をはじめとする異常なシナリオを再現でき、システムの限界を明らかにできる点がメリットといえます。
負荷テストを自動化し、実行することによって、利用者や負荷が増大した際にパフォーマンスを低下させずにどの程度対応できるのかという点や応答性を把握でき、サービスを稼働させた後のパフォーマンス低下や障害の発生を防げます。このことによって、実際に利用した際のユーザー体験が損なわれてしまうリスクも軽減できます。
まずは負荷テストのシナリオを作成します。ここでは、想定されるユーザーの動線や行動パターンなどを明らかにした上で、実際の運用に基づいたテストシナリオと負荷パターンを設計します。例えば、同時にアクセスするユーザー数やリクエスト頻度、通信量などについて設計を行います。
続いて、設計したシナリオをもとにして自動化ツールを用いてスクリプト化し、負荷テストを実行します。テスト後は得られたデータの分析を行い、テストの合否判定や問題点について洗い出しを行います。もし、テスト結果が不合格と判断される場合には、原因調査・対策案の検討が必要となります。このように、テストにおいて問題が発生した場合にはシステムの改修を行うため、リリースまで余裕を持ったスケジュールで負荷テストを実施することが大切です。
テストを行うにあたっては、本番に極めて近い構成やデータ量、設定にて実施する必要があります。そのため、テスト環境と本番環境に設定やスペック、ネットワーク環境などの差がある場合には、結果が正確に反映されなくなってしまうため注意が必要です。
負荷テストを実行して得られた結果は、CSV形式やダッシュボードによって可視化すると、エンジニア以外のメンバーとも共有しやすくなります。また、これらのデータからどのようなタイミングで遅延・障害が起こったのかを分析し、改善の優先順位について検討します。
さらに、システムのどの部分がボトルネックとなっているのかの特定も大切です。ここでは、CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワークなどさまざまな観点から分析を行い解消していきますが、仮説ではなく実測データに基づくアプローチを行うことが重要です。
テストにおいて想定されている同時ユーザー数に対応可能か、また必要なプロトコルに柔軟に対応できるかといった点を確認してください。そのほかにも、シナリオの記述しやすさや負荷パターンを細かく設定できるか、レポート機能が充実しているかなどもチェックしておきたい部分です。
負荷テストを自動化するツールはさまざまありますが、中にはクラウド型の負荷テストツールもあります。このようなツールの場合、初期導入費用を抑えられる点に加え、短期間での導入が可能です。また、費用体系については提供されるサービスによって異なるため、必要となる機能や予算などに合わせてツールを選ぶことが大切です。
負荷テストによる障害予防はもちろん重要ですが、システム全体の品質を担保するには、日々の機能テスト（UI/API）の効率化も欠かせません。そこでおすすめなのが、金融機関での導入実績が豊富な「ATgo（エーティーゴー）」です。
ATgoを活用することで、機能テストの工数を大幅に削減し、負荷テストや性能改善といった高付加価値な業務にエンジニアのリソースを集中させることができます。
大規模な負荷テストを実施する前の段階で、API単体のパフォーマンスを確認しておくことは重要です。
ATgoのAPIテスト機能は、機能検証と同時にサーバーのレスポンス時間を自動で計測できます。「機能改修後に特定のAPIのレスポンスが遅くなった」といったパフォーマンス劣化の兆候を早期に検知できるため、負荷テストでの手戻りを防ぎ、スムーズな性能改善につなげられます。
負荷テストのシナリオ作成や環境構築には、高度なスキルと多くの工数が必要です。手動テストに追われている状態では、十分な負荷検証を行う時間が取れません。
ATgoは「ローコード」でリグレッションテストを簡単に自動化できるため、繰り返し発生する検証作業の手間を最小限に抑えられます。これにより、エンジニアは負荷テストの計画やボトルネックの分析など、より重要な品質向上業務に専念できる体制を整えられます。
金融システム開発では、セキュリティの観点からインターネットに接続できない「閉域網」での作業が一般的です。
ATgoはインストール不要で、インターネット接続のないオフライン環境でも動作するため、セキュリティポリシーの厳しい現場でも即座に導入可能です。また、テスト結果のエビデンス（証跡）も自動でExcelに出力されるため、監査対応の工数も劇的に削減します。
こちらの記事では、システムに負荷をかけることによってパフォーマンスへの影響や不具合などが発生しないかを確認する負荷テストについて解説してきました。負荷テストを効率的・効果的に行うにはテスト自動化ツールの導入がおすすめといえます。ニーズを満たしているツールはどれなのか確認を行いながら導入を検討することが大切です。
ATgoは、インターネット非接続のクローズド環境でスムーズに導入・運用が可能なテスト自動化ツールです。UIテストとAPIテストに対応し、金融系システム開発で重視されるエビデンスや比較レポートの作成も自動化。
高精度な画面比較や生成AIによるテスト支援も搭載し、実装コスト・検証コストを大幅に軽減します。テスト自動化サポートプランもあり、導入初期から安心して自動化を進められます。
タップして拡大専門的なプログラミング知識は不要。
画面を操作するだけでテストスクリプトを自動生成する機能や、日本語でテスト手順を提案する機能を搭載。
初心者でも即戦力として自動化に取り組めるため、属人化を防ぎ、採用・教育コストを抑えます。
タップして拡大テスト実行結果のスクリーンショットやログ、DB情報を自動で取得し、Excel形式のエビデンスとして自動出力。人が行うと膨大な時間がかかる「結果の記録・比較検証」を自動化することで、テスト工数を劇的に圧縮します。
タップして拡大ATgoを導入したプロジェクトでは、平均して80%以上の工数削減を達成しています 。
例えば、リグレッションテストの実施時間が25時間から3時間に短縮（約88%減）された事例もあり、導入直後から明確なROI（投資対効果）を実感可能。
ATgoはインストール不要・インターネット接続不要で動作するため、セキュリティポリシーの厳しい環境でもスムーズに導入可能です。
まずは1か月の無料トライアルで、その操作性と効果をご体感ください。すべての標準機能を制限なくお試しいただけます。