Google Cloud Platform Japan Blog
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ストレス テストのベスト プラクティス - Energyworx が実践する「信ぜよ、されど確認せよ」
2015年9月2日水曜日
* この投稿は、米国時間 8 月 28 日、Solutions Architect である
Corrie Elston によって投稿されたもの
の抄訳です。
2012 年設立の Energyworx は、ビッグデータの集積や分析を行うクラウド ソフトウェア サービスをエネルギーおよび公益業界向けに提供しています。製品やサービスを通じて電力網の最適化と信頼性向上、メーターデータの管理、消費者のエンゲージメント向上、エネルギー取引、環境影響の軽減に取り組んでいます。本社はオランダにあります。詳しくは
http://www.energyworx.org/
を参照してください。
クラウドに全面的に移行することで、アジリティやスケーラビリティ、コスト削減など、素晴らしい効果が得られます。なかでもスケーラビリティは、広く支持されているクラウドの魅力に大きく貢献しています。しかし、クラウドへの全面的な移行により、こうしたスケーラビリティを享受できる半面、ある程度コントロールを手放すことにもなります。クラウドのインフラにはユーザーのコントロールが及びません。クラウドで提供されている API で利用可能なサービスがどのような実装か、ユーザーにはわからないこともあります。このことは、データベースやメッセージ キューといったマネージド サービスに特に当てはまります。そしてこうした API や関連する SLA は、ユーザーのシステム運用において主要な役割を果たしています。
この状況は周知のとおりであり、悪いことでも間違ったことでもありません。以前にも述べたように、クラウドには短所を補って余りある長所があります。ただし、私たちエンジニアの評判は、構築するシステムの安定性とスケーラビリティにかかっています(また私たちは、午前 3 時に電話でたたき起こされることがないように安眠を確保する必要もありますが、その成否もこれらにかかっています)。こうしたエンジニアとして、クラウドのシステムを担当する私たちが心がけていることがあります。それは、「信ぜよ、されど確認せよ」(Trust but verify)という古い格言に従うことです。そして「確認」のために、私たちはテストに力を入れています。
テストはさまざまな形で行われますが、2 種類に大別されます。機能テストとストレス テストです。機能テストでは正確性をチェックします。たとえば、「ユーザーがサービスに登録したときに、電子メール アドレスが暗号化され、正しく保持されるか」といったことがチェックポイントです。ストレス テストでは堅牢性をチェックします。たとえば、サービスがニュースで取り上げられた場合などを想定し、「15 分間に 10 万ユーザーの登録を処理できるか」を調べます。ちなみに私はこの投稿で、テストについて、「私たちは皆、・・・を知っている」や「もちろん私たちは皆、・・・を行っている」という切り口から全体をまとめようかとも考えました。というのも、私たちは皆、テストをするのは良いことだと知っていて、ある程度のテストを行っていますが、良いエンジニアであってもスケーラビリティに関してかなりの数の問題に直面しているからです。これは、ストレス テストは重要であるものの、それが真実として広く認識されていないか、あるいは少なくとも真実として広く実践されていない証拠です。以下では、私たちが
Energyworx
のサービス立ち上げに向けて、Google Cloud Platform で同社に協力してストレス テストを実施する中で導き出した、一連のベスト プラクティスを紹介します。
Energyworx
と Google Cloud Platform は、Energyworx の既存の REST API を Java 負荷テスト フレームワークの
Grinder
とともに利用して、システムのストレス テストを行いました。Grinder では、適用するストレスの種類や度合いに応じて REST API の呼び出しをスケールアップしたり、スケールダウンしたりできます。テスト シナリオは、データをアップロードするスマート メーターの数の大小、作業量、物理的な位置といった要素に基づいて作成されました。たとえば、個々のメーターが正常に動作することはわかっていたので、数十万台のメーターを同時に稼働させたり、欧州で稼働しているメーターから米国内のシステムにアクセスさせたり、数千台のメーターに多種多様なデータを同時にアップロードさせたりしました。以下に示すベスト プラクティスを実践することで、Energyworx は 200 コアを使った拡張テストを 1 回当たり約 10 ドルで行い、自社のシステムが、電力会社に莫大な価値を日々もたらす数百万台のメーターに対応可能なことを確認しました。私たちのテスト結果は正しく、Energyworx のサービスはいたって順調にスタートしました。ストレス テストの意義は絶大です。
1 つ目のベスト プラクティスは、Google Cloud Platform を利用してストレス テストのリソースを提供することです。数十万台のスマート メーター(あるいはこうした膨大なユーザーやゲーム セッションといった対象)をシミュレートするには、多大なリソースが必要になります。Google Cloud Platform を使えば、必要に応じてごく短時間でリソースを用意でき、料金は分単位の従量制です。これはストレス テストにうってつけです。
2 つ目のベスト プラクティスは、「システムは多くの場合、さまざまな階層やサービスが相互作用する複雑なものであり、ストレス下でどのような挙動を示すかは予測しにくい」ことを踏まえ、ストレス テストを利用して、システムとそれを支えるインフラおよびサービスの挙動を調査することです。テスト シナリオを工夫すれば、これらの挙動について多くを知ることができます。
3 つ目のベスト プラクティスは、対応可能な最大負荷だけでなく、どれだけ急激な負荷変化に対応できるかもテストすることです。つまり、「システムが毎秒 10 万件のトランザクション処理に耐えられる」ことを知ることは重要ですが、このシステムが対応できるトランザクション増加率が毎分 1 万件で、毎秒 10 万件の処理が可能になるまでに 10 分かかるとしたら、有用なシステムとは言えません。ウェブでは、影響力のある専門家が 1 本の記事を発信しただけで、トラフィックが瞬く間にこれだけの量になることがあります。
4 つ目のベスト プラクティスは、定期的にテストをすることです。毎週金曜日にサービスをリリースし、必要に応じてバグ修正を行っている場合、リリースのたびにストレス テストを行う必要はありません。しかし、2~4 週間ごとにシステム全体のストレス テストを行い、時間が経過してもパフォーマンスが落ちないようにするべきです。
-Posted by Corrie Elston, Solutions Architect
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