ストレステストは、システムの限界や弱点を事前に把握し、予期せぬ負荷や障害に備えるために必要不可欠なプロセスです。
AWS (Amazon Web Services) を活用する企業にとって、このテストの意義と適切な実施方法は特に重要です。
本記事では、ストレステストに関する具体的な不安とその解決策について詳しく解説します。
ストレステストとは？
ストレステストは、システムが高負荷や障害時にどのように動作するかを検証するためのテストです。
これにより、以下のような課題を特定できます。
- 大量のトラフィックが発生した場合に応答時間が著しく遅くなる
- システムが限界を超えた際にエラーが発生する
- サーバーリソースのスケーリングが適切に機能しない
AWS環境でのストレステストは特に重要で、クラウドの特性を最大限に活用しつつ、潜在的な問題に備えることができます。
AWSにおけるストレステストへの不安と課題
突発的なトラフィック増加への対応
ある日突然、予想以上のアクセスが集中する事態が発生することがあります。
例えば、テレビで取り上げられたECサイトが一時的に大量のユーザーを迎える場合や、キャンペーン開始直後のアクセス急増が挙げられます。
このような場合、以下の懸念が生じます。
- システム停止
-
負荷がキャパシティを超えた結果、システムが応答しなくなる
- パフォーマンス低下
-
サーバーが高負荷で動作し、ユーザー体験が損なわれる
適切なコスト管理
AWSのスケーラビリティを活用して負荷に対応できる一方で、必要以上にリソースを追加するとコストが急増します。
一方で、過小なリソース割り当てはパフォーマンスの低下を招きます。
このバランスを適切に取ることが課題です。
実践的な対策とツール
Auto Scalingでのリソース調整
AWSのAuto Scaling機能を活用することで、トラフィックの増減に応じてサーバー台数を動的に調整できます。
例えば、ECサイトでキャンペーンを実施する場合、以下のような設定を行うと効果的です。
- スケーリングポリシーの設定
-
CPU使用率が70%を超えた場合に新しいインスタンスを追加
- スケジュールスケーリング
-
予測されるピーク時間に合わせてリソースを事前に増加
Elastic Load Balancingでの負荷分散
Elastic Load Balancing (ELB)は、ユーザーからのリクエストを複数のサーバーに分散します。
これにより、特定のサーバーに負荷が集中することを防ぎます。
- ラウンドロビン方式
-
リクエストを均等に配分
- IPハッシュ方式
-
ユーザーごとに同じサーバーへ誘導
Amazon CloudWatchによる監視とアラート
Amazon CloudWatchを利用して、リソース使用状況やエラーログをリアルタイムで監視します。
- 監視項目例
- CPU使用率
- メモリ使用量
- 平均応答時間
- アラート設定
- 異常値が検出された場合、運用チームに通知を送る
事例1：急増するトラフィックへの対応
あるEC企業では、大規模なキャンペーンを実施する際、事前に以下のようなストレステストを実施しました。
テスト内容
- シミュレーションツールを使用したトラフィック再現
- Apache JMeterやk6を活用して、1秒あたり数千リクエストを再現。
- 最大負荷のシナリオとして、通常時の10倍のトラフィックを設定。
- ピーク時のスケーリング検証
- Auto Scalingを活用し、インスタンス数が動的に増加する状況を再現。
- シミュレーション結果を基にスケーリングポリシーを最適化。
- 障害発生時の動作確認
- 負荷が増加し続けた場合のエラー発生率や復旧時間を検証。
- フェイルオーバー設定を確認し、稼働中のインスタンスがトラフィックを処理できるか確認。
テスト結果
- 応答時間
-
平均200ms以下を維持
- インスタンス利用効率
-
負荷に応じたインスタンスの追加・削除がスムーズに行われ、コスト削減も達成
- システム安定性
-
高負荷状態でもシステムが正常に動作し続け、エラー率を5%未満に抑制
教訓
テスト結果を基に、運用チームはキャンペーン当日に追加のサポート体制を導入し、万が一のトラブル発生時に迅速に対応できる体制を構築しました。
事例2：データベースの高負荷への対策
ある金融機関では、月末の決済処理が集中する時間帯にデータベースへの高負荷が予想されていました。
テスト内容
- データベース負荷のシミュレーション:
- Sysbenchを使用して、クエリ実行数をピーク時の5倍に設定。
- リードレプリカの導入テスト:
- Amazon RDSのリードレプリカを活用して、読み取りリクエストを分散。
- キャッシュの活用:
- Amazon ElastiCacheを導入し、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュに保存。
テスト結果
- データベース応答速度
-
クエリ実行時間がピーク時でも1秒以内を維持
- システム負荷分散
-
リードレプリカの導入により、メインデータベースの負荷を40%削減
- コスト削減
-
キャッシュの活用で不要なデータベースクエリを大幅に削減
教訓
データベースのスケーリングとキャッシュ戦略の適用が、パフォーマンス向上とコスト削減の両方に寄与しました。
さらに、事前にトラフィックの集中を予測し対策を講じる重要性を再認識しました。
まとめ
AWSにおけるストレステストは、システムの信頼性を高め、予期せぬトラブルを未然に防ぐための重要な取り組みです。
本記事で紹介した事例や対策を参考に、自社のシステムでも積極的にストレステストを実施しましょう。
特に、Auto ScalingやElastic Load Balancing、Amazon CloudWatchといったAWSの主要な機能を活用することで、システムのパフォーマンスを向上させつつ、効率的な運用を実現できます。
事前準備を徹底することで、大規模なトラフィック増加時にも安定したサービス提供が可能になります。
システムの安定性とパフォーマンスの両立を目指し、今後の運用に活かしていきましょう。
- Original:https://minory.org/aws-stress-test.html
- Source:minory
- Author:管理者
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