2025年必見！負荷テストに最適な16のツール

ソフトウェア開発において、テストは不可欠です。最高のコーディングと徹底した初期テストがあっても、何かが見落とされる可能性は常にあります。

だからこそ、負荷テストが非常に重要です。このタスクのために商業用ツールが利用可能ですが、オープンソースの負荷テストソフトウェアも貴重な選択肢になり得ます。

このガイドでは、次のことについて学びます：

• 負荷テストの重要性
• 負荷およびストレステストのためのトップオープンソースおよび無料のパフォーマンステストツール
• 各ツールの主要機能

負荷テストが重要な理由は何ですか？

負荷テストは、多数の同時ユーザーが同じシステムに同時にアクセスすることをシミュレートすることを目的とした特定のパフォーマンステストの一種です。目標は、システムのインフラストラクチャが機能性を犠牲にしたり、パフォーマンスの低下を許したりせずに負荷を処理できるかどうかを確認することです。

負荷テストは次のことを判断するのに役立ちます：

• 重要なアクションの応答時間がユーザーの要件やKPIを満たしているか。
• 重要なビジネス機能が重い負荷の下で正しく機能するか。
• インフラストラクチャがストレステスト中にスケールできるか。

パフォーマンステストには2つの主なタイプがあります：

• フロントエンドテスト：ウェブサイトがどれくらい早く読み込まれ、コンテンツを表示するかを測定します。
• バックエンドテスト：サーバーに複数のリクエストを送り、同時リクエストを処理できるかどうかを確認します。

多くのパフォーマンステストツールはAPIエンドポイントに焦点を当てていますが、xk6-browserのようなツールはブラウザのパフォーマンスもテストします。

効果的なパフォーマンステストは顧客満足のために不可欠です。アプリケーションがユーザーの期待やサービスレベル契約を満たさない場合、ユーザーは競合に移るかもしれません。

負荷テストは機能テストですか、それとも非機能テストですか？

負荷テストは一般的に非機能と見なされます。なぜなら、特定の機能やユーザーストーリーではなく、パフォーマンス、信頼性、リソース使用のテストに焦点を当てているからです。しかし、パフォーマンスが悪いとユーザーエクスペリエンスに深刻な影響を及ぼす可能性があるため、機能テストと非機能テストの境界があいまいになります。

負荷テストは機能テストと並行して統合し、品質への包括的なアプローチを持つことが最良です。システムの限界を押し、弱点を特定するために専用の負荷テストは依然として必要です。

なぜ早期に負荷テストを開始するべきか？

ソフトウェア開発プロセスに早期かつ定期的に負荷テストを組み込むことは、いくつかの理由から重要です：

• 早期にパフォーマンスボトルネックを特定する：開発初期にシステムのパフォーマンスをストレステストすることで、ユーザーに影響を与える前に潜在的な問題に対処できます。
• ユーザーエクスペリエンスを向上させる：積極的なアプローチにより、ソフトウェアが信頼できて効率的であることが保証され、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。
• 小規模アプリケーションも恩恵を受ける：小規模なアプリケーションでも負荷テストの恩恵を受けることができ、それがストレス下でのパフォーマンスを明らかにします。
• パフォーマンスを時間とともに維持する：定期的な負荷テストは、新機能が追加されてもソフトウェアが引き続き優れたパフォーマンスを発揮することを助けます。

早期に負荷テストを開始するための主な理由：

• 実際のユーザーに影響を与える前にパフォーマンスの問題を検出する。
• 進捗を追跡するためのベースラインパフォーマンス指標を確立する。
• 新機能が追加されてもアプリがパフォーマンスを維持することを確実にする。
• 開発中にパフォーマンスの問題を最適化し修正する。
• パフォーマンスがチーム全体の責任であるという文化を育む。

以下では、パフォーマンステストのニーズに最適なツールを選択するためにいくつかの主要な負荷テストツールを比較します。

2025年のトップ負荷テストソフトウェア

このリストには、コストをかけずに自動化されたパフォーマンスおよびAPI負荷テストを開始するためのオープンソースおよび無料のツールが含まれています。

0. Apidog

Apidogは、APIの設計、文書化、テスト、モックを簡素化する強力なオールインワンAPI開発プラットフォームです。包括的なテストスイートを備えたApidogは、APIが機能するだけでなく、高パフォーマンスでスケーラブルであることを保証し、開発者とテスターにとって不可欠なツールとなります。

ApidogのAPIテスト機能：

1. 統合テスト – 異なるモジュールおよび外部システム間のシームレスな相互作用を保証します。これはマイクロサービスアーキテクチャにとって重要です。
2. エンドツーエンドテスト – 実際のユーザーシナリオをシミュレートしてAPIの完全な操作フローを確認し、ビジネスおよびユーザーの要件を満たしているか確認します。
3. 回帰テスト – 更新後にAPIを継続的にテストし、新しい変更が既存の機能を壊さないか確認します。
4. パフォーマンステスト – 異なる負荷条件下でのAPI応答時間、安定性、リソース消費を測定します。
5. 負荷テスト – ピーク使用時のAPIパフォーマンスを分析するために高トラフィックをシミュレートし、潜在的なボトルネックを特定します。
6. 自動テスト – スケジュールされたテストとCI/CD統合テストを可能にし、開発の進行中にAPIの安定性を維持します。
7. モックAPIテスト – バックエンドが完全に開発される前にAPIの動作をテストできるため、開発とデバッグがスピードアップします。
8. 詳細なレポートと分析 – ログ、応答時間分析、エラートラッキングを通じて、より良いデバッグと最適化のためのアクション可能なインサイトを提供します。

ApidogのAPIテスト機能について詳しく知ることができます。

1. JMeter

JMeterは、アプリケーションのパフォーマンスと応答時間を測定するための最も人気のあるオープンソースの負荷テストツールの一つです。もともとはLoadRunnerの代替品として開発され、JMeterはプロのパフォーマンステスター向けに強力でありながらやや複雑なインターフェースを提供します。

主な機能：

• Javaオブジェクト、HTTP/HTTPS、SOAP、REST、FTP、JDBCなど複数のプロトコルをサポート。
• テストの録音、構築、デバッグのための組み込みIDEを備えています。
• JMeter 3.1以降、デフォルトのスクリプト言語としてGroovyを使用。
• モバイルアプリケーションのパフォーマンスをテストするために構成可能。
• IDEのオートコンプリートとインライン文書を使用して、Javaでパフォーマンステストを作成できます。

欠点：

• スケーラビリティの課題：大規模な分散負荷テストを実行するには、複数のマシンを手動で構成する必要があり、オーケストレーションに問題が生じます。

2. Taurus

Taurusは負荷テストツールそのものではなく、JMeter、Locust、Gatling、Seleniumのようなツールと統合することでソフトウェアテストにおけるパフォーマンステストを単純化するラッパーです。

主な機能：

• YAML/JSONを使用してテストスクリプトを作成するため、数行のコードで簡単にテストを書くことやレビューすることができます。
• CI/CDパイプラインにシームレスに統合され、チームが効率的にパフォーマンステストソフトウェアを自動化できます。
• 複数の負荷テストツールに対する抽象化レイヤーを提供します。
• 非常に読みやすく、チーム向けに親しみやすいテストスクリプト。

たとえば、Taurus YAMLファイルの例Pythonスクリプトは、複雑な負荷テストシナリオを単純化できます。

3. Locust

Locustは、容易なスケーラビリティとリソース効率を考慮して設計されたPythonベースの負荷テストツールです。JMeterはスレッドベースのアーキテクチャを使用しますが、Locustはイベント駆動型であり、はるかに少ないリソースを消費します。

LocustとJMeterの比較

• リソース使用：LocustはJMeterに比べて約70%少ないリソースを必要とします。
• 用語：Locustは「負荷ジェネレーター」の代わりに「スワーム」という用語を使用してユーザートラフィックをシミュレートします。
• 柔軟性：Locustは仮想ユーザーのためのカスタム動作を定義することを許可します。
• リアルタイムモニタリング：ウェブUIはテスト実行をリアルタイムで追跡します。

主な機能：

• テストスクリプトをPythonで作成。
• 大量のシミュレートされたユーザーを処理するために容易にスケーラブルです。
• リアルタイムモニタリングのためのウェブベースのUI。
• 拡張可能でAPIフレンドリー。

欠点

• JMeterに比べてプラグインエコシステムが限られています。

4. Fiddler

Fiddlerは、HTTPリクエストとレスポンスを分析するウェブデバッグプロキシです。Watcher（セキュリティアドイン）およびBlackWidow（ウェブクローラー）と組み合わせると、軽量のパフォーマンステストとセキュリティ監査ソリューションとなります。

主な機能：

• トラフィックをキャプチャし、分析してウェブアプリケーションをデバッグします。
• Watcherを使用してセキュリティテストを実施します。
• 詳細なネットワークインサイトを用いてパフォーマンスボトルネックを特定します。
• 複数のプラットフォームおよびツールとの統合を提供します。

この組み合わせは、迅速で無料な方法で始めることを求めるパフォーマンスエンジニアリング初心者に最適です。

5. nGrinder

nGrinderは、大規模なストレステストを簡素化するために設計されたエンタープライズグレードのパフォーマンステストツールです。

主な機能：

• JythonおよびGroovyによるスクリプトをサポート。
• 分散テストを実行するためのマルチエージェントアーキテクチャ。
• カスタムライブラリサポート（例：.jar、.py）。
• 分散エージェントからの自動結果収集。

6. The Grinder

Grinderは、分散負荷テスト用のJavaベースのフレームワークです。複数の負荷発生機を使用して、重い負荷の下でシステム性能を測定します。

主な機能：

• 任意のJava APIベースのシステムと連携。
• 簡単なテスト実行のためのGUIコンソールを備えています。
• クライアントの接続やクッキーを自動的に管理します。

7. Gatling

Gatlingは、Scala、Akka、Nettyで構築された高性能の負荷テストツールです。

主な機能：

• 強力でありながらシンプルなDSLによるテストスクリプティング。
• カスタム関数で簡単に拡張可能。
• インタラクションをキャプチャして再生するためのシナリオレコーダー。
• パフォーマンステストへのシフトレフトアプローチ。

8. k6

k6は、CI/CD統合のために設計されたオープンソースで開発者に優しい負荷テストツールです。GoとJavaScriptで構築されており、現代の開発ワークフローにシームレスに適合します。

主な機能：

• クリーンでシンプルなスクリプティングAPI。
• 分散およびクラウド実行をサポート。
• REST APIのオーケストレーション機能。
• フロントエンドおよびバックエンドのパフォーマンステストのためのxk6-browser拡張。

9. Tsung

Tsungは、複数のプロトコルをサポートする分散負荷テストツールで、大規模なパフォーマンステストをサポートします。

主な機能：

• テスト中のCPU、メモリ、ネットワークトラフィックを監視します。
• HTTPレコーダーが付属しています。
• HTMLレポートおよびビジュアルグラフを提供します。
• HTTP、XMPP、LDAPなど複数のプロトコルをサポートします。

10. Siege

Siegeは、ウェブアプリケーションのベンチマークに使用されるコマンドラインの負荷テストツールです。

主な機能：

• 基本認証、クッキー、HTTP、HTTPS、FTPをサポート。
• 構成可能なユーザーで高トラフィックの条件をシミュレートします。
• ブルートフォースによる負荷テストに最適。

11. Bees with Machine Guns

シカゴ・トリビューンによって開発されたBees with Machine Gunsは、Amazon EC2インスタンスを利用して大規模なトラフィックをシミュレートします。

主な機能：

• スケーラブルなクラウドベースの負荷テスト。
• マイクロEC2インスタンスを使用して負荷テストを自動化。

12. Fortio

Fortioは、多目的な負荷テストライブラリ、コマンドラインツール、高度なエコーサーバー、およびGoで構築されたウェブUIです。

主な機能：

• 迅速かつ軽量 – 最小3MBのDockerイメージの小さなフットプリント。
• 再利用可能かつ埋め込み可能 – Goライブラリとして機能し、統合がシームレスです。
• 詳細なパフォーマンス指標 – レイテンシーヒストグラムやその他の貴重な統計を記録します。

13. Puppeteer-WebPerf

Puppeteer-WebPerfは、ページの読み込みに関するパフォーマンス統計を収集および分析できるウェブパフォーマンステスト用の自動化ツールです。

主な機能：

• スクリーンショットを含むDevToolsトレースをキャプチャします。
• ランタイムのパフォーマンス指標を収集します。
• ウェブページの詳細なパフォーマンス分析を生成します。

14. Flood Element

Flood Elementは、パフォーマンステストを行いながらブラウザでのユーザーインタラクションを模倣するオープンソースツールです。

主な機能：

• ブラウザを開いて要素に対してインタラクションすることでユーザー行動をシミュレートします。
• エンドユーザーの観点から実際のパフォーマンス問題を検出するのに役立ちます。
• クラウドベースの実行をサポートし、複数のノードでの大規模テストを可能にします。
• カスタマイズが容易なTypeScriptベースのテストスクリプトを使用します。

15. Artillery.io

Artillery.ioは、オプションのプレミアムサービスを備えた強力なオープンソースの負荷テストツールです。

主な機能：

• HTTP、WebSocket、Socket.IO、Kinesis、およびHLSプロトコルをサポートします。
• レイテンシー、秒あたりのリクエスト数、同時接続数、応答時間、およびスループットに関する詳細なインサイトを提供します。
• カスタムスクリプティングをJavaScriptで行うことができ、NPMモジュールを利用して柔軟性を高めます。
• Playwrightと統合して既存のテストスクリプトを使用してパフォーマンステストを行います。

例えば、Artillery負荷テストはJSONファイルを読み込む機能により、複雑なテスト構成が簡素化されます。

16. Ddosify

Ddosifyは、Kubernetes向けに設計されたオープンソースのeBPFベースのパフォーマンステストおよびモニタリングプラットフォームです。

主な機能：

• Kubernetesモニタリング – サービスマップを自動的に作成し、ボトルネックを検出し、CPU、メモリ、ディスク、およびネットワークの使用状況をリアルタイムで提供します。
• マルチロケーションパフォーマンステスト – シナリオビルダーおよびPostman統合を備えて、25以上のロケーションからグローバルパフォーマンステストをサポートします。
• ゼロコード計測 – サービスの再起動や追加依存関係は不要です。

チームとユースケースに最適な負荷テストツールを見つける方法

最適な負荷テストツールの選択は圧倒されることがありますが、チームのニーズと目標を慎重に考慮することで、適切な決定を下すことができます。以下は、組織の負荷テストツールを選択する際に考慮すべき重要な要素です：

1. 要件と目標を評価する

テスト目的を定義することから始めます。特定のアプリケーション、サービス、またはインフラをストレステストしたい分野を特定します。次の質問を自問してください：

• どのようなトラフィック量を期待しますか？
• ウェブアプリケーション、API、またはモバイルアプリをテストしていますか？
• テストレポートにどの程度の詳細が必要ですか？

2. チームの規模と専門知識を考慮する

ツールによっては異なるレベルの専門知識を必要とします。チームが大きい場合やスキルレベルが混在している場合は、読みやすいレポートを備えたユーザーフレンドリーなツールが理想的かもしれません。パフォーマンスエンジニアや専門知識を持つ開発者がいる場合は、より複雑で高度なカスタマイズオプションを持つツールが適しているかもしれません。

3. アプリケーションの複雑さを評価する

テストするアプリケーションの複雑さは、どの負荷テストツールを使用するかを決定する上で重要な役割を果たします。複雑なウェブアプリケーションの場合、多様なユーザー行動をシミュレートできるツールが必要かもしれません。シンプルなAPIをテストしている場合は、軽量で使いやすいツールで十分かもしれません。

4. サポートされているプロトコルと技術を見る

ツールごとにサポートされているプロトコルや技術が異なります。選択した負荷テストツールがお使いのアプリケーションで使用しているプロトコル（HTTP、WebSocket、FTPなど）を処理できるか確認してください。また、ブラウザベースのテストやモバイルアプリのテストをサポートするツールも必要かもしれません。

5. 開発プロセスとの統合を考慮する

負荷テストツールをCI/CDパイプラインに統合することは、オートメーションおよび効率を確保するために重要です。既存のインフラストラクチャや開発ワークフローと簡単に統合できるツールを選択することで、テストプロセスを合理化し、継続的なパフォーマンス検証を可能にします。

6. クラウドベースの機能とスケーラビリティ

クラウドベースのツールは、テストのスケーリングを容易にする利点を提供します。物理的インフラに投資することなく、複数の地理的ロケーションから多数の仮想ユーザーをシミュレートできます。トラフィック量が増加するにつれてスケーラビリティを確保するために、クラウド実行の柔軟性を提供するツールを探してください。

7. コストとライセンスモデル

コストは、負荷テストツールを選択する際の重要な要素になり得ます。オープンソースツールは、通常、より多くの柔軟性とコスト削減を提供しますが、追加のセットアップやメンテナンスが必要な場合があります。商業用ツールは通常、より多くのサポートが提供されますが、ライセンスコストがかかる場合があります。予算と総所有コストを評価してください。

8. 「ツールボックス」アプローチを採用する

1つのツールですべてのニーズを満たすのではなく、ツールボックスアプローチを採用してください。異なるシナリオには異なるツールを使用します。たとえば、API負荷テストには1つのツールを、ブラウザベースのテストには別のツールを、モバイルトラフィックのシミュレーションには別のツールを使用することができます。

効果的な負荷テストのための重要な実践事項

適切なツールを選択した後は、効果的な負荷テストを確保するためにベストプラクティスに従うことが重要です：

• 明確な目標と終了基準を設定する：負荷テストの目的と測定したいことを定義します。スケーラビリティ、レジリエンス、またはピーク負荷時のパフォーマンスをテストしていますか？
• 現実的なテストシナリオを使用する：ダミーデータや現実離れしたシナリオを使用しないでください。実際のユーザー行動や本番トラフィックパターンに基づいてテストを行います。
• トラフィックを理解する：本番環境とトラフィックパターンを理解していることを確認してください。実世界の使用状況を反映するために適切な同時接続レベルとランプアップ時間を設定します。
• CI/CDで自動化する：負荷テストをCI/CDパイプラインに統合し、パフォーマンステストが通常の開発プロセスの一部になるようにします。
• クライアントサイドのパフォーマンスを監視する：サーバー側のメトリクスだけでなく、ネットワークパフォーマンスやクライアントサイドのメトリクスも監視して、アプリケーションの動作を包括的に把握します。
• 分析し最適化する：テストを実行した後、結果を分析してボトルネックを特定します。これには、サーバー、データベース、ネットワーク層、およびフロントエンドパフォーマンスの最適化が含まれます。
• 修正後に再テストする：負荷テストは継続的なプロセスであるべきです。システムを最適化した後、変更が正の影響を与えたことを確認するために再テストします。本番環境での監視を続けます。

適切な負荷テストツールを選択するための体系的なアプローチを取り、これらのベストプラクティスに従うことで、組織は実際のトラフィックやユーザー負荷に対応できるようにシステムを整えることができます。

結論

ソフトウェアテストにおけるパフォーマンステストの領域では、適切なツールを選択することが、アプリケーションの信頼性とスケーラビリティを保証するために重要です。JMeterのソフトウェアダウンロードからストレステストソフトウェアのPCまで、この記事で取り上げたツールは、ウェブサイトの負荷テスト、APIの負荷テスト、およびソフトウェアテストにおけるストレステストを含むさまざまなニーズに対応しています。JMeter、Locust、Artillery.ioのようなオープンソースのオプションは、柔軟性と強力な機能を提供し、TaurusやDdosifyのようなツールは複雑なワークフローを簡素化し、現代の開発パイプラインにシームレスに統合されます。

初心者でも経験豊富なパフォーマンステスターでも、これらの負荷テストツール、パフォーマンステストツール、ウェブサイトテストツールは、システムパフォーマンスをテストする方法、ウェブサイトのストレステスト、効果的な負荷テストに関するソリューションを提供します。これらのツールを活用することで、チームはさまざまな条件下でアプリケーションが最適に機能することを確保できます。これは、ソフトウェアテストにおけるボリュームテストから侵入負荷テストまで含まれます。