2025년을 위한 상위 16개의 부하 테스트 소프트웨어

소프트웨어 개발에서 테스트는 필수적입니다. 최고의 코딩과 철저한 초기 테스트가 있더라도, 항상 무언가가 놓치는 가능성이 존재합니다.

그렇기 때문에 부하 테스트는 매우 중요합니다. 상용 도구가 이 작업을 위한 옵션으로 존재하지만, 오픈 소스 부하 테스트 소프트웨어도 가치 있는 선택이 될 수 있습니다.

이 가이드에서는 다음에 대해 배울 것입니다:

부하 테스트의 중요성
부하 및 스트레스 테스트를 위한 최고의 오픈 소스 및 무료 성능 테스트 도구
각 도구의 주요 기능

부하 테스트가 중요한 이유는 무엇인가요?

부하 테스트는 많은 동시 사용자가 동시에 동일한 시스템에 접근하는 상황을 시뮬레이션하기 위해 설계된 특정 유형의 성능 테스트입니다. 목표는 시스템의 인프라가 기능을 희생하거나 성능 저하 없이 부하를 처리할 수 있는지를 확인하는 것입니다.

부하 테스트는 다음을 결정하는 데 도움을 줍니다:

중요한 작업의 응답 시간이 사용자 요구 사항 또는 KPI를 충족하는지 여부.
중요한 비즈니스 기능이 많은 부하에서도 제대로 작동하는지 여부.
스트레스 테스트 중 인프라가 확장 가능한지 여부.

성능 테스트에는 두 가지 주요 유형이 있습니다:

프론트엔드 테스트: 웹사이트가 얼마나 빠르게 로드되고 콘텐츠를 표시하는지를 측정합니다.
백엔드 테스트: 서버에 여러 요청을 보내며 동시에 처리할 수 있는 능력을 확인하는 것입니다.

많은 성능 테스트 도구들이 API 엔드포인트에 초점을 맞추고 있지만, xk6-browser와 같은 도구는 브라우저 성능도 테스트합니다.

효과적인 성능 테스트는 고객 만족도에 필수적입니다. 애플리케이션이 사용자 기대치나 서비스 수준 계약을 충족하지 못하면 사용자가 경쟁사로 전환할 수 있습니다.

부하 테스트는 기능적인가 비기능적인가요?

부하 테스트는 일반적으로 비기능적인 것으로 간주됩니다. 이는 특정 기능이나 사용자 스토리보다는 성능, 신뢰성 및 자원 사용을 테스트하는 데 중점을 두기 때문입니다. 그러나 성능 저하는 사용자 경험에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 기능 테스팅과 비기능 테스팅의 경계를 흐릴 수 있습니다.

기능 테스트와 함께 부하 테스트를 통합하는 것이 품질을 위한 포괄적인 접근 방식입니다. 시스템을 한계까지 밀어붙이고 약점을 식별하기 위해서는 전담 부하 테스트가 여전히 필요합니다.

왜 부하 테스트를 조기에 시작해야 하나요?

소프트웨어 개발 과정에서 부하 테스트를 조기에 정기적으로 통합하는 것은 여러 가지 이유로 필수적입니다:

성능 병목 현상을 조기에 식별: 개발 초기에 시스템이 스트레스에 따라 어떻게 작동하는지를 테스트함으로써, 사용자의 영향을 받기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다.
사용자 경험 향상: 사전 예방적 접근 방식은 소프트웨어가 신뢰성 있고 효율적이라는 것을 보장해, 더 나은 전반적인 사용자 경험을 제공합니다.
작은 애플리케이션에도 혜택: 작은 애플리케이션조차 부하 테스트의 이점을 누릴 수 있으며, 이는 스트레스 상황에서의 성과를 파악하는 데 도움을 줍니다.
시간이 지나도 성능 유지: 정기적인 부하 테스트는 새로운 기능이 추가되면서 소프트웨어가 잘 작동할 수 있도록 도와줍니다.

부하 테스트를 조기에 시작해야 하는 주요 이유:

실제 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능 문제를 감지합니다.
진행 상황을 추적하기 위한 기준 성능 메트릭스를 설정합니다.
새로운 기능이 추가되면서 애플리케이션이 성능을 유지하도록 보장합니다.
출시 후가 아니라 개발 중에 성능 문제를 최적화하고 수정합니다.
성능이 팀 전체의 책임이라는 문화를 조성합니다.

아래에서는 최고의 부하 테스트 도구를 비교하여 성능 테스트 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 주고자 합니다.

2025년 최고의 부하 테스트 소프트웨어

이 목록에는 자동화된 성능 및 API 부하 테스트를 시작할 수 있는 오픈 소스 및 무료 도구가 포함되어 있으며, 비용을 들이지 않고 시작할 수 있습니다.

0. Apidog

Apidog은 API 설계, 문서화, 테스트 및 모킹을 단순화하는 강력한 모든 도구가 포함된 API 개발 플랫폼입니다. 포괄적인 테스트 제품군을 통해 Apidog은 API가 기능할 뿐만 아니라 고성능 및 확장 가능하다는 것을 보장하며, 개발자와 테스터에게 필수적인 도구입니다.

Apidog의 API 테스트 기능:

통합 테스트 – 다양한 모듈과 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 보장하며, 마이크로서비스 아키텍처에서 매우 중요합니다.
종단 간 테스트 – 실제 사용자 시나리오를 시뮬레이션하여 API의 전체 작동 흐름을 검증해 비즈니스 및 사용자 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
회귀 테스트 – 업데이트 후 API를 지속적으로 테스트하여 새로운 변경이 기존 기능을 손상시키지 않도록 보장합니다.
성능 테스트 – 다양한 부하 조건에서 API 응답 시간, 안정성 및 자원 소비를 측정합니다.
부하 테스트 – 피크 사용 중 API 성능을 분석하기 위해 높은 트래픽을 시뮬레이션하고 잠재적인 병목 현상을 식별합니다.
자동화 테스트 – 개발 과정에서 API 안정성을 유지하기 위해 일정표와 CI/CD 통합된 테스트를 가능하게 합니다.
모의 API 테스트 – 백엔드가 완전히 개발되기 전에 API 동작을 테스트할 수 있도록 하여 개발과 디버깅을 가속화합니다.
상세 보고 및 분석 – 로그, 응답 시간 분석 및 오류 추적을 통해 더 나은 디버깅 및 최적화를 위한 actionable insights를 제공합니다.

Apidog의 API 테스트 기능에 대해 더 알아보세요.

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1. JMeter

JMeter는 애플리케이션 성능 및 응답 시간을 측정하기 위한 가장 인기 있는 오픈 소스 부하 테스트 도구 중 하나입니다. LoadRunner의 대안으로 처음 개발된 JMeter는 전문 성능 테스터에게 강력하고 다소 복잡한 인터페이스를 제공합니다.

주요 기능:

Java Objects, HTTP/HTTPS, SOAP, REST, FTP 및 JDBC를 포함한 여러 프로토콜을 지원합니다.
테스트를 기록하고 구축하며 디버깅하는 데 사용하기 위한 내장 IDE가 제공됩니다.
JMeter 3.1부터 기본 스크립팅 언어로 Groovy를 사용합니다.
모바일 애플리케이션 성능을 테스트할 수 있도록 구성할 수 있습니다.
IDE 자동 완성과 인라인 문서를 활용하여 Java로 성능 테스트를 작성할 수 있습니다.

단점:

확장성 문제: 대규모 분산 부하 테스트를 실행하려면 여러 기계를 수동으로 구성해야 하며, 이로 인해 조율 문제를 초래할 수 있습니다.

2. Taurus

Taurus는 부하 테스트 도구 자체는 아니지만, JMeter, Locust, Gatling 및 Selenium과 같은 도구와 통합하여 소프트웨어 테스트에서 성능 테스트를 단순화하는 래퍼입니다.

주요 기능:

테스트 스크립팅을 위해 YAML/JSON을 사용하여 소수의 코드 줄로 테스트를 쉽게 작성하고 검토할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합되어 팀이 효율적으로 성능 테스트 소프트웨어를 자동화할 수 있습니다.
여러 부하 테스트 도구에 대한 추상화 계층을 제공합니다.
읽기 쉽고 팀 친화적인 테스트 스크립트입니다.

예를 들어, Taurus YAML 파일의 예제 Python 스크립트는 복잡한 부하 테스트 시나리오를 단순화할 수 있습니다.

3. Locust

Locust는 쉽게 확장 가능하고 자원 효율적인 Python 기반 부하 테스트 도구입니다. JMeter와 달리 스레드 기반 아키텍처를 사용하는 대신 Locust는 이벤트 기반이며 훨씬 적은 자원을 소비합니다.

Locust와 JMeter 비교

자원 사용: Locust는 JMeter보다 약 70% 적은 자원을 요구합니다.
용어: Locust는 "로드 생성기" 대신 "스웜"을 사용하여 사용자 트래픽을 시뮬레이션합니다.
유연성: Locust는 가상 사용자의 사용자 정의 동작을 정의할 수 있습니다.
실시간 모니터링: 웹 UI를 통해 테스트 실행 상황을 실시간으로 추적할 수 있습니다.

주요 기능:

Python으로 테스트 스크립트를 작성합니다.
많은 수의 시뮬레이트된 사용자를 처리할 수 있도록 쉽게 확장 가능합니다.
실시간 모니터링을 위한 웹 기반 UI
확장 가능하고 API 친화적입니다.

단점

JMeter에 비해 제약이 있는 플러그인 생태계.

4. Fiddler

Fiddler는 HTTP 요청 및 응답을 분석하는 데 도움을 주는 웹 디버깅 프록시입니다. Watcher(보안 애드인) 및 BlackWidow(웹 크롤러)와 결합할 경우 경량 성능 테스트 및 보안 감사 솔루션이 됩니다.

주요 기능:

트래픽을 캡처하고 분석하여 웹 애플리케이션을 디버깅합니다.
Watcher를 사용하여 보안 테스트를 수행합니다.
상세한 네트워크 통찰을 통해 성능 병목 현상을 식별합니다.
여러 플랫폼 및 도구와 통합됩니다.

이 조합은 빠르고 무료로 시작할 수 있는 성능 엔지니어링의 초보자에게 이상적입니다.

5. nGrinder

nGrinder는 대규모 스트레스 테스트를 단순화하기 위해 설계된 기업급 성능 테스트 도구입니다.

주요 기능:

Jython 및 Groovy로 스크립트를 지원합니다.
분산 테스트를 실행하기 위해 다중 에이전트 아키텍처를 사용합니다.
커스텀 라이브러리 지원(.jar, .py 등).
분산 에이전트로부터 자동화된 결과 수집.

6. The Grinder

Grinder는 분산 부하 테스트를 위한 Java 기반 프레임워크입니다. 여러 부하 생성기를 사용하여 시스템 성능을 측정합니다.

주요 기능:

모든 Java API 기반 시스템과 호환됩니다.
테스트 실행을 위한 GUI 콘솔이 포함되어 있습니다.
클라이언트 연결 및 쿠키를 자동으로 관리합니다.

7. Gatling

Gatling은 Scala, Akka 및 Netty로 구축된 고성능 부하 테스트 도구입니다.

주요 기능:

테스트 스크립팅을 위한 강력하면서도 간단한 DSL.
사용자 정의 기능으로 쉽게 확장 가능.
상호작용을 캡처하고 재생하는 시나리오 레코더.
성능 테스트를 위한 Shift-left 접근 방식.

8. k6

k6는 CI/CD 통합을 위해 설계된 오픈 소스, 개발자 친화적인 부하 테스트 도구입니다. Go와 JavaScript로 구축되어 현대 개발 워크플로우에 매끄럽게 통합됩니다.

주요 기능:

깔끔하고 간단한 스크립팅 API.
분산 및 클라우드 실행을 지원합니다.
REST API 오케스트레이션 기능.
xk6-browser 확장을 통한 프론트 엔드 및 백 엔드 성능 테스트.

9. Tsung

Tsung는 다중 프로토콜 및 분산 부하 테스트 도구로 대규모 성능 테스트를 지원합니다.

주요 기능:

테스트 중 CPU, 메모리 및 네트워크 트래픽을 모니터링합니다.
HTTP 레코더가 포함되어 있습니다.
HTML 보고서 및 시각적 그래프를 제공합니다.
HTTP, XMPP 및 LDAP 등 여러 프로토콜을 지원합니다.

10. Siege

Siege는 웹 애플리케이션 벤치마킹을 위한 명령줄 부하 테스트 도구입니다.

주요 기능:

기본 인증, 쿠키, HTTP, HTTPS 및 FTP를 지원합니다.
구성 가능한 사용자로 높은 트래픽 조건을 시뮬레이션합니다.
잔인한 방식의 부하 테스트에 이상적입니다.

11. 머신 건을 가진 벌들

Chicago Tribune에서 개발한 머신 건을 가진 벌들는 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 대규모 트래픽을 시뮬레이션합니다.

주요 기능:

확장 가능한 클라우드 기반 부하 테스트.
마이크로 EC2 인스턴스를 사용하여 부하 테스트를 자동화합니다.

12. Fortio

Fortio는 Go (Golang)로 구축된 다목적 부하 테스트 라이브러리, 명령 줄 도구, 고급 에코 서버 및 웹 UI입니다.

주요 기능:

빠르고 경량 – 최소 3MB의 Docker 이미지로 소규모 풋프린트.
재사용 가능하고 내장 가능 – Go 라이브러리로 작동하여 통합이 원활합니다.
상세한 성능 메트릭스 – 지연 시간 히스토그램 및 기타 유용한 통계를 기록합니다.

13. Puppeteer-WebPerf

Puppeteer-WebPerf는 페이지 로드에 대한 성능 통계를 수집하고 분석할 수 있는 웹 성능 테스트 자동화 도구입니다.

주요 기능:

스크린샷과 함께 DevTools 추적을 캡처합니다.
런타임 성능 메트릭스를 수집합니다.
웹 페이지의 상세한 성능 분석을 생성합니다.

14. Flood Element

Flood Element는 성능 테스트를 수행하는 동안 브라우저에서 사용자 상호작용을 모방할 수 있도록 하는 오픈 소스 도구입니다.

주요 기능:

브라우저를 열고 요소와 상호작용하여 사용자 상호작용을 시뮬레이션합니다.
최종 사용자 관점에서 실제 성능 문제를 감지하는 데 도움을 줍니다.
대규모 테스트를 여러 노드에서 클라우드 기반으로 실행할 수 있습니다.
쉬운 커스터마이징을 위한 TypeScript 기반 테스트 스크립트를 사용합니다.

15. Artillery.io

Artillery.io는 선택적 프리미엄 서비스를 제공하는 강력한 오픈 소스 부하 테스트 도구입니다.

주요 기능:

HTTP, WebSocket, Socket.IO, Kinesis 및 HLS 프로토콜을 지원합니다.
지연 시간, 초당 요청, 동시성, 응답 시간 및 처리량에 대한 상세한 통찰을 제공합니다.
보다 향상된 유연성을 위해 JavaScript를 사용한 사용자 정의 스크립팅을 허용합니다.
Playwright와 통합되어 기존 테스트 스크립트를 성능 테스트에 사용할 수 있습니다.

예를 들어, Artillery 부하 테스트 JSON 파일 읽기 기능은 복잡한 테스트 구성을 단순화합니다.

16. Ddosify

Ddosify는 Kubernetes를 위해 설계된 오픈 소스, eBPF 기반 성능 테스트 및 모니터링 플랫폼입니다.

주요 기능:

Kubernetes 모니터링 – 서비스 맵을 자동으로 생성하고 병목 현상을 감지하며, 실시간으로 CPU, 메모리, 디스크 및 네트워크 사용 메트릭을 제공합니다.
다중 위치 성능 테스트 – 25개 이상의 위치에서 글로벌 성능 테스트를 지원하며, 시나리오 빌더 및 Postman 통합 기능을 제공합니다.
제로 코드 계측 – 서비스 재시작이나 추가 종속성이 필요하지 않습니다.

팀과 사용 사례에 적합한 부하 테스트 도구 찾기

적절한 부하 테스트 도구를 선택하는 것은 압도적일 수 있지만, 팀의 요구 사항과 목표를 세심하게 고려함으로써 잘-informed된 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 조직의 부하 테스트 도구를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소입니다:

1. 요구 사항 및 목표 평가

테스트 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 특정 애플리케이션, 서비스 또는 인프라의 스트레스 테스트를 원하는지 확인하십시오. 다음 질문을 스스로에게 해보세요:

어떤 종류의 트래픽 볼륨을 예상하고 있나요?
웹 애플리케이션, API 또는 모바일 앱을 테스트하고 계신가요?
테스트 보고서의 세부 수준은 어떤지 필요하나요?

2. 팀의 규모 및 전문성 고려

다른 도구는 다른 수준의 전문성을 요구합니다. 팀이 크거나 기술 수준이 다르면, 이해하기 쉬운 도구가 이상적일 수 있습니다. 성능 엔지니어 또는 특수 기술을 가진 개발자가 있는 경우, 더 복잡한 도구가 더 적합할 수 있습니다.

3. 애플리케이션의 복잡성 평가

테스트할 애플리케이션의 복잡성은 사용할 부하 테스트 도구를 결정하는 데 큰 역할을 합니다. 복잡한 웹 애플리케이션의 경우 다양한 사용자 행동을 시뮬레이션할 수 있는 도구가 필요할 수 있습니다. 간단한 API를 테스트하는 경우 경량의 사용이 쉬운 도구가 충분할 수 있습니다.

4. 지원되는 프로토콜 및 기술 확인

다른 도구는 다른 프로토콜 및 기술을 지원합니다. 선택하는 부하 테스트 도구가 HTTP, WebSocket, FTP 등 애플리케이션에서 사용하는 프로토콜을 처리할 수 있는지 확인하십시오. 브라우저 기반 테스트 또는 모바일 애플리케이션 테스트를 지원하는 도구가 필요할 수도 있습니다.

5. 개발 프로세스와의 통합 고려

부하 테스트 도구를 CI/CD 파이프라인에 통합하는 것은 자동화를 위해 중요합니다. 기존 인프라와 개발 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 도구를 선택합니다. 이는 테스트 프로세스를 간소화하고 지속적인 성능 검증을 가능하게 합니다.

6. 클라우드 기반 기능 및 확장성

클라우드 기반 도구는 테스트를 쉽게 확장할 수 있다는 이점을 제공합니다. 물리적 인프라에 투자하지 않고도 여러 지리적 위치에서 많은 수의 가상 사용자를 시뮬레이션할 수 있습니다. 트래픽량이 증가함에 따라 확장성 확보를 위해 클라우드 실행의 유연성을 제공하는 도구를 찾으십시오.

7. 비용 및 라이센스 모델

비용은 부하 테스트 도구 선택 시 중요한 요소가 될 수 있습니다. 오픈 소스 도구는 더 많은 유연성과 비용 절감을 제공하지만 추가 설정 및 유지 관리가 필요할 수 있습니다. 상용 도구는 일반적으로 더 많은 지원을 제공하지만 라이센스 비용이 발생할 수 있습니다. 예산 및 전체 소유 비용을 평가합니다.

8. “공구 상자” 접근 방식을 취하세요

하나의 도구만으로 모든 요구를 충족할 것이라고 기대하기보다는 공구 상자 접근 방식을 취하세요. 다양한 시나리오를 위해 서로 다른 도구를 사용합니다. 예를 들어, API 부하 테스트를 위해 하나의 도구를 사용하고, 브라우저 기반 테스트를 위해 또 다른 도구를 사용하며, 모바일 트래픽을 시뮬레이션하기 위해 또 다른 도구를 사용할 수 있습니다.

효과적인 부하 테스트를 위한 주요 관행

필요한 도구를 선택한 후에는 효과적인 부하 테스트를 보장하기 위한 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다:

명확한 목표 및 종료 기준 설정: 부하 테스트의 목표와 측정하려는 내용을 정의합니다. 확장성, 복원력 또는 최대 부하에서의 성능을 테스트하고 있나요?
현실적인 테스트 시나리오 사용: 더미 데이터나 비현실적인 시나리오를 사용하는 것을 피합니다. 실제 사용자 행동 및 생산 트래픽 패턴에 기반하여 테스트를 진행하십시오.
트래픽 이해: 생산 환경과 트래픽 패턴을 이해하십시오. 실제 사용 사례를 반영하기 위해 적절한 동시성 수준과 상승 시간을 설정합니다.
CI/CD와 자동화: 부하 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 성능 테스트가 정기적인 개발 프로세스의 일환이 되도록 합니다.
클라이언트 측 성능 모니터링: 서버 측 메트릭에만 집중하지 마십시오. 네트워크 성능 및 클라이언트 측 메트릭을 모니터링하여 애플리케이션의 행동에 대한 종합적인 시각을 확보합니다.
분석 및 최적화: 테스트를 실행한 후 결과를 분석하여 병목 현상을 식별합니다. 여기에는 서버, 데이터베이스 및 네트워크 계층 최적화 및 프론트 엔드 성능 개선이 포함됩니다.
수정 후 재테스트: 부하 테스트는 지속적인 프로세스여야 합니다. 시스템을 최적화한 후, 변경 사항이 긍정적인 영향을 미쳤는지 확인하기 위해 재테스트합니다. 생산 환경을 모니터링합니다.

올바른 부하 테스트 도구 선택에 체계적인 접근 방식을 취하고 이러한 모범 사례를 따름으로써, 조직은 시스템이 실제 트래픽 및 사용자 부하를 처리하는 데 잘 준비되었는지 확인할 수 있습니다.

결론

소프트웨어 테스트의 성능 테스트 영역에서 올바른 도구 선택은 애플리케이션 신뢰성과 확장성을 확보하는 데 중요합니다. JMeter 소프트웨어 다운로드부터 스트레스 테스트 소프트웨어 PC까지, 이 글에서 논의된 도구들은 웹사이트 부하 테스트, API 부하 테스트 및 소프트웨어 테스트에서의 스트레스 테스트를 포함한 다양한 요구에 부응하고 있습니다. JMeter, Locust 및 Artillery.io와 같은 오픈 소스 옵션은 유연성과 강력한 기능을 제공하고, Taurus 및 Ddosify와 같은 도구는 복잡한 워크플로를 단순화하고 현대 개발 파이프라인에 매끄럽게 통합됩니다.

초보자든 경험이 많은 성능 테스터든, 이러한 부하 테스트 도구, 성능 테스트 도구 및 웹사이트 테스트 도구는 시스템 성능을 테스트하고 웹사이트를 스트레스 테스트하며 부하를 효과적으로 테스트하는 방법에 대한 솔루션을 제공합니다. 이러한 도구를 활용함으로써 팀은 다양한 상황에서 애플리케이션이 최적의 성능을 발휘하도록 보장할 수 있습니다. 소프트웨어 테스트에서의 볼륨 테스트부터 침투 부하 테스트에 이르기까지 말입니다.