1. 테스트 세팅

a. VM 인프라 구성

역할	인스턴스 스펙	설명
FastAPI 서버	e2-medium (vCPU 1~2 (공유 코어 1개), RAM 4GB)	GCS에서 이미지 70~100개 다운로드 처리
K6 서버	n2-standard-4 (vCPU 4, RAM 16GB)	테스트 트래픽 생성기

b. Cloud Storage 구성

• 버킷 이름: my-bucket1008
• 경로: test-images/image_001.jpg ~ image_100.jpg
• 스펙: Standard Tier (전송 성능 최적화됨)

c. FastAPI 서버 코드 요약

@app.get("/images")
def get_images(file_names: List[str] = Query(...)):
    for file_name in file_names:
        blob = bucket.blob(f"test-images/{file_name}")
        _ = blob.download_as_bytes()  # GCS에서 이미지 다운로드
    return JSONResponse(status_code=200, content={"message": f"이미지 {len(file_names)}장 로딩 완료"})

• 요청당 70~100장의 이미지 다운로드
• 실패 시 즉시 500 응답 반환

d. K6 부하 테스트 스크립트

export const options = {
  vus: 30,             // 동시 가상 유저 수
  duration: '10m',     // 테스트 시간
};

function getRandomImageList() {
  const total = Math.floor(Math.random() * 31) + 70; // 70~100개
  ...
}

export default function () {
  const query = getRandomImageList();
  const res = http.get(`${BASE_URL}/images?${query}`);
  check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200 });
  sleep(Math.random() * 2 + 3);
}

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2. 테스트 결과 요약

• 평균 응답 시간(P95): 약 4.9초

• 요청 성공률: 100%

  지표	수치
  P95 응답 시간	약 4.9초
  실패율	0%

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3. 회고

• 사진 처리량이 우리 서비스의 예상 요청 규모에 비해 커서 현실성 있는 예측이 어려움
• 부하 테스트 이후, 테스크별 cpu, gpu 리소스 사용량 테스트 결과 부하 테스트에 사용한 fast api 인스턴스는 충분치 않다는 판단을 하게 되어 적정 인스턴스로 교체 후, 재테스트 요함
• 처리 속도가 너무 느리기 때문에 요청 규모와 인스턴스 유형을 변경하고 처리 속도 재확인한 후, 여전히 지연 시간이 길면 병목 개선 방안 탐색 요함
• k6 서버는 인스턴스 스펙이 과했음을 알게 되어 vCPU2, mem 4gb의 인스턴스로 교체 요함