Lambda向け負荷テストのアプローチ

準備段階

1. テスト環境の分離

   • 本番環境とは別のAWSアカウントまたはリージョンでテスト環境を構築
   • 本番DBへの影響を避けるためにテスト用DBを用意

2. テストシナリオ設計

   • 実際のユーザーパターンを反映したシナリオ作成
   • APIエンドポイントごとの予想最大負荷の定義
   • ユーザー数増加のステップ（例：10→100→1000ユーザー）

ツール選択

1. AWS専用ツール

   • AWS Lambda Power Tuning: 最適なメモリ設定を見つける
   • AWS X-Ray: トレース分析に活用

2. 負荷テストツール

   • Artillery: JavaScript/YAMLベースでLambda連携が容易
   • Locust: Pythonベースで柔軟なテストシナリオ
   • JMeter: 詳細なテスト設定が可能

テスト実施のステップ

1. 段階的負荷増加

   • 少ない並列リクエストから開始し徐々に増加
   • リクエスト数/秒を段階的に上げていく

2. 監視するメトリクス

   • Lambda実行時間とメモリ使用量
   • コールドスタート頻度
   • エラー率と429エラー(スロットリング)
   • APIゲートウェイのレイテンシ
   • DB接続プールの状態

3. ボトルネック特定

   • APIゲートウェイのスロットリング
   • Lambdaの同時実行数制限
   • DB接続プール枯渇
   • 外部API依存の遅延

最適化ポイント

1. Lambda設定最適化

   • メモリ割り当て調整
   • タイムアウト設定の見直し
   • プロビジョンドコンカレンシーの検討

2. コネクションプール管理

   • DBコネクションプールの適切なサイジング
   • コネクション再利用の実装

3. キャッシュ戦略

   • 頻繁にアクセスされるデータのキャッシュ導入

コスト管理

• 負荷テスト中のコスト監視（予想外の請求を防ぐ）
• 最適なLambda設定（メモリと実行時間のバランス）の検証

このアプローチで段階的に負荷をテストし、システムの制限を把握した上で最適化を進めることができます。