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APIモニタリング

APIパフォーマンステスト：最新APIにおける重要な考慮事項

機能テストに合格したAPIでも、負荷がかかると深刻な不具合が発生する可能性があります。ここでは、実際の障害モードを明らかにするパフォーマンス テストの設計方法をご紹介します。

9〜14分
デントン千倉

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    機能テストをすべてクリアしたAPIでも、負荷がかかるとシステムをダウンさせてしまう可能性があります。パフォーマンステストは、ユーザーが気づく前にその問題を発見するためのものです。

    • 負荷テスト、ストレステスト、耐久テストはそれぞれ異なる疑問に答えるものであり、いずれか1種類のテストしか実施しないということは、故障のカテゴリ全体をテストしないままにしてしまうことを意味します。

    • 現実的なテストデータと交通パターンこそが、自信を与えてくれる性能テストと、誤った安心感を与える性能テストとの違いを生み出すのです。

    • 負荷増加に伴う応答時間の劣化は、多くの場合非線形です。トラフィックが2倍になった時点では問題なく動作するシステムでも、3倍になると崩壊する可能性があります。

    • パフォーマンス テストを CI/CD パイプラインに組み込むことで、本番環境でのインシデント発生時ではなく、コード変更の段階でリグレッションを検出できます。

    APIパフォーマンステストは、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）がさまざまな条件下でどの程度優れたパフォーマンスを発揮するかを判断することに重点を置いています。APIは異なるソフトウェアコンポーネントやサービスを接続するため、テストによってソフトウェアアプリケーションがスムーズで効率的なユーザーエクスペリエンスを提供できることが保証されます。

    この記事では、API パフォーマンス テストの重要性、主要な指標、および 

    重要なベストプラクティス。現代の状況におけるAPIパフォーマンステストの様々な側面を検証します。目的は、WebアプリケーションとAPIの最高品質と信頼性を確保するための洞察と戦略を提供することです。

    APIパフォーマンステストの主要概念の概要

    この記事で取り上げられている主なトピックは以下のとおりです。 

    ベストプラクティス 詳細説明
    APIパフォーマンステストが重要な理由パフォーマンス監視は、導入後の運用と継続的なアプリケーションの成功を支えます。潜在的な問題を事前に解決し、製品の品質と健全性を主要な関係者に伝達します。
    APIパフォーマンステストにおける主要指標APIのパフォーマンスは、応答時間、稼働時間、HTTPステータスコードなどの指標に対する閾値とアサーションを組み合わせて測定されます。 
    APIパフォーマンステスト用の実際のユーザーデータユーザーのトラフィックを保存・収集することで、アプリケーションの実際の使用状況を反映した、最も現実的なテストシナリオを作成できます。
    パフォーマンス指標からSLOとSLAを導き出す適切な測定基準とコンテキストを用いてSLO（サービスレベル目標）とSLA（サービスレベル契約）をテストすることで、APIの高いサービスレベルを保証できます。
    テスト活動に合成モニタリングを含めること。シナリオがより現実的であればあるほど、監視によって実際の問題が検出される可能性が高くなります。合成モニターはこの原則に基づいており、エンジニアはAPIの実際の使用状況に合致したテストを作成できます。
    テスト作業には、多層的なインフラストラクチャ監視を含めてください。ロードバランサー、データベース、CDNなど、さまざまなインフラストラクチャ層を監視することで、パフォーマンス テストの結果や潜在的な欠陥の根本原因について、より深い洞察が得られます。
    あらゆる種類のAPIをサポートREST、GraphQL、SOAPなど、複数の種類のAPIをサポートすることで、最大限の柔軟性を実現できます。
    マイクロサービスとサーバーレスコンピューティングのサポート マイクロサービスとサーバーレスコンピューティングは、ソフトウェアシステム設計における比較的新しい要素です。これらの要素と設計をサポートするツールは、組織内での互換性を最大限に高めます。

    APIパフォーマンステストが重要な理由

    パフォーマンスの監視は、アプリケーションがデプロイ後に成功し、長期にわたって最適に動作することを保証する上で極めて重要です。パフォーマンスは、ユーザーエクスペリエンス、システムの信頼性、そして製品全体の評価に直接影響を与えます。パフォーマンスが低下したり、最悪の場合は完全に停止したりすると、ユーザーは製品を使用できなくなります。APIパフォーマンス監視は、アプリケーションの運用状況と効率性に関する継続的な洞察を提供し、重大な混乱を引き起こす可能性のあるより大きな問題へのエスカレーションを防ぎます。 

    パフォーマンス監視のもう一つの重要な側面は、問題解決におけるプロアクティブな役割です。パフォーマンス監視ツールは、異常、異常なパターン、パフォーマンスのボトルネックを検出し、開発者が問題を迅速に解決できるようにします。プロアクティブなアプローチは、アプリケーションの信頼性を向上させ、製品に対するユーザーの信頼と安心感を高めます。これは、些細な問題でも重大なダウンタイムやユーザーの不満につながる可能性がある、変化の激しいテクノロジー業界において非常に貴重です。 

    最後に、パフォーマンス監視は、製品の品質と健全性をより多くの関係者に伝える上で非常に重要な役割を果たします。具体的なデータと洞察を提供することで、関係者にアプリケーションの現状を知らせることができます。これにより、部門横断的なチームにおける透明性の文化を醸成し、開発目標がビジネス目標や顧客の期待と整合していることを確実にすることができます。 

    APIパフォーマンステストにおける主要指標

    APIのパフォーマンス測定は、応答時間、稼働時間、HTTPステータスコードなどのさまざまな指標を評価する多面的なプロセスです。開発者は、各指標に対して特定のしきい値とアサーションを設定することで、パフォーマンスのベンチマークを確立し、逸脱を監視し、改善策を実施できます。APIパフォーマンス監視に関する前の章では、すべてのパフォーマンス指標について詳細に説明しましたので、以下では概要のみを説明します。

    応答時間

    応答時間は非常に重要です。なぜなら、APIがリクエストを処理して応答を返す速度を測る指標であり、ユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えるからです。応答時間が遅いと、ユーザーの不満につながり、アプリケーションの利用頻度が低下する可能性があります。 

    HTTPステータスコード

    HTTP ステータス コードの成功は、API のパフォーマンスを測定する上で不可欠です。これらのコードは、API リクエストの成功または失敗に関する即時フィードバックを提供するため、API とクライアント間の通信の問題を迅速に特定できます。これらのステータス コードを監視することで、開発者は API の健全性を追跡し、問題を診断できます。 

    稼働時間

    稼働率とは、APIの可用性と信頼性を長期的に測定し、APIが稼働していてユーザーがアクセスできる頻度を示す指標です。高い稼働率は、特にアプリケーションの重要な機能を支えるAPIにとって、ユーザーの信頼と満足度を維持するために不可欠です。

    APIパフォーマンステストのベストプラクティス

    APIパフォーマンステストの取り組みを最適化するために、以下の戦略をお勧めします。

    #1 APIパフォーマンステスト用のリアルユーザーデータ

    開発者は、実際のユーザーのトラフィックを収集・分析し、アプリケーションの実際の使用状況を忠実に再現したテスト環境を構築します。実際のユーザーデータは、一般的な使用パターン、典型的なユーザーワークフロー、システム内の潜在的な負荷ポイントなど、ユーザーがアプリケーションとどのようにやり取りしているかについての貴重な洞察を提供します。開発者は、多様なユーザーインタラクションを正確に反映したテストを設計し、アプリケーションが実際のシナリオで徹底的に検証されていることを保証できます。

    テスト作成に実ユーザーデータを使用する利点は多岐にわたります。例えば、組織は

    • 初期開発段階では想定されていなかった可能性のある特定のシナリオ（例えば、異常なユーザー行動やまれな操作の組み合わせなど）を特定し、再現する。
    • ユーザーエクスペリエンスを最適化し、実際のフィードバックに基づいてアプリケーションを微調整する。
    • 現実的な負荷条件下でパフォーマンスのボトルネックや拡張性の問題を明らかにし、より堅牢で回復力のあるアプリケーションを実現します。

    実際のユーザーデータを用いてテストシナリオを作成することは、アプリケーションが厳密かつ現実的にテストされることを保証する効果的な戦略です。このアプローチは、実際のユーザー行動の複雑さと予測不可能性を取り入れているため、理論的なテストモデルやシミュレーションによるテストモデルを超越しています。

    #2 パフォーマンス指標からSLOとSLAを導き出す

    応答時間、エラー率、スループット、稼働時間などの要素を包括的にテストすることで、サービスレベル目標（SLO）とサービスレベル契約（SLA）を評価できます。組織は、特定の指標目標を設定し、それに従うことで、サービス品質の明確なベンチマークを確立できます。適切なテスト結果を使用し、API固有のニーズと使用パターンに合わせてそれらを文脈化することは、高いレベルのサービスを保証するために不可欠です。 

    組織は、包括的な指標に基づいて現実的かつ意欲的なSLO（サービスレベル目標）とSLA（サービスレベル契約）を設定することで、ユーザー満足度と長期的な成功を確保します。継続的なテストは、APIが進化するユーザーのニーズを満たし、デジタル環境のダイナミックな変化に対応し続けることを保証します。 

    SLAおよびSLO測定をサポートするAPIパフォーマンステストツールを使用すると効果的です。 

    #3 テスト活動に合成モニタリングを含める

    合成モニタリング API とのユーザーインタラクションをシミュレートするプロセスであり、制御された、かつ本番環境に近いテスト環境を提供します。ユーザーの典型的な行動や、API へのアクセス時のさまざまな条件を再現することで、API のパフォーマンス、信頼性、機能性を包括的に評価できます。高度な合成監視ツールでは、以下のことが可能です。 

    • さまざまなクライアントタイプに対応した監視シナリオを設定し、ユーザーアプリケーションパスのさまざまな段階をテストします。 
    • DNSやCDNなどの中間サービスをテストする
    • 異なる地理的場所からのAPIリクエストをシミュレートする。 
    • 24時間体制で稼働することは、世界中のユーザーにサービスを提供するアプリケーションにおいて、ピーク時以外の時間帯にテストを行う上で非常に重要です。

    開発者は、すべての合成モニターの包括的な概要を把握できます。たとえば、以下は複数のモニターの概要ダッシュボードです。テストのパフォーマンス、改善点、トリガー時間や実行回数などのテスト統計に関する重要な情報が含まれています。

    APIパフォーマンステストにおける合成モニタリング

    アプリケーションのアップグレード後、過去のパフォーマンスデータを追跡し、一貫性をテストすることができます。このような現実的なテストは、特定の複雑なユーザー操作でのみ発生する可能性のある問題を検出するために不可欠であり、幅広いシナリオにおいてAPIが堅牢かつ信頼性の高い状態を維持することを保証します。つまり、合成モニターの利点は、詳細かつ現実的なテストシナリオを作成し、APIを実際の運用における複雑さに備えさせ、最終的に、よりスムーズで信頼性の高いユーザーエクスペリエンスを実現できる点にあります。

    #4 テスト作業にマルチレベルのインフラストラクチャ監視を含める

    マルチレベルインフラストラクチャ監視は、組織のテクノロジースタックのさまざまなレイヤーを詳細に分析する、包括的なパフォーマンス分析手法です。ITチームは、ロードバランサー、データベース、CDNなどのコンポーネントを監視することで、これらの要素がどのように相互作用し、APIパフォーマンス全体にどのような影響を与えるかをより深く理解することができます。この手法は、システムの健全性とパフォーマンスを包括的に把握するために不可欠です。

    例えば、ロードバランサーはネットワークトラフィックの分散と高可用性の確保において重要な役割を果たし、データベースはデータ保存とデータ取得プロセスの中核を担います。これらのレイヤーを個別に、そして総合的に監視することで、パフォーマンスのボトルネックを特定し、システムの非効率性を明らかにし、あるレイヤーが別のレイヤーに与える影響を理解することができます。このような詳細な分析は、ITインフラストラクチャの信頼性と安定性を確保する上で不可欠です。

    さらに、マルチレベルのインフラストラクチャ監視は、潜在的な欠陥の根本原因の診断に役立ちます。各レイヤーの詳細なビューにより、IT プロフェッショナルは、ネットワーク、サーバー、アプリケーション コード、データベースのいずれであっても、問題の発生源まで追跡できます。また、予測分析も可能になり、チームは潜在的な問題が大きな問題に発展する前に予測して軽減することができます。たとえば、サーバー負荷とデータベース パフォーマンスのリアルタイム データは、潜在的なダウンタイムや速度低下を予測するのに役立ちます。 

    本質的に、多層的なインフラストラクチャ監視とは、現状維持だけを意味するものではありません。システムのパフォーマンスと信頼性を積極的に向上させ、インフラストラクチャが組織の目標をサポートし、将来の技術変化に適応できるようにすることを目的としています。

    APIパフォーマンステストソリューションの主な機能

    上記で概説した基本事項に加え、現代のトレンドでは、APIパフォーマンス テスト ソリューションが以下の点をサポートすることが求められています。

    あらゆる種類のAPIをサポート

    APIにはさまざまな形式があり、それぞれにプロトコルとユースケースがあります。たとえば、

    • シンプルさと柔軟性で知られるRepresentational State Transfer（REST）は、Webサービスやモバイルアプリケーションで広く利用されている。
    • API向けのクエリ言語およびランタイムであるGraphQLは、相互に関連するデータを持つ複雑なシステムにおいて、より効率的なデータロードを実現できることから、注目を集めている。 
    • シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（SOAP）は、高い処理能力を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションでよく好まれます。 セキュリティ そして、トランザクションの信頼性。 
    • gRPCは、最新の高性能RPC（リモートプロシージャコール）フレームワークであり、特にマイクロサービスアーキテクチャに適しています。複数のプログラミング言語をサポートすることで、サービス間の効率的な通信を可能にします。

    APIパフォーマンステストツールは、これらのAPIすべてをサポートすることで、その有用性を大幅に向上させます。これにより、さまざまな運用面で異なるAPIアーキテクチャを利用する組織に、最大限の柔軟性を提供します。

    複数のAPIタイプをサポートするこの汎用性は、単なる互換性の問題にとどまりません。組織が多様なデジタルエコシステムをシームレスに統合・管理できるようにすることを目的としています。これにより、管理プロセスが簡素化され、複数のツールを使用する必要性が減り、監視と保守の実践における一貫性が確保されます。 

    さらに、このような包括的なサポートは、組織のテクノロジースタックの将来性を確保する上で不可欠です。組織が成長し、ニーズが変化するにつれて、追加ツールや既存のインフラストラクチャへの大幅な変更を必要とせずに、さまざまなAPIタイプに対応し、組み込むことができる能力は、大きな利点となります。 

    マイクロサービスおよびサーバーレスコンピューティング環境での作業

    マイクロサービスアーキテクチャは、アプリケーションをより小さく独立したコンポーネントに分割し、各コンポーネントが特定の機能を実行します。このモジュール化されたアプローチにより、個々のマイクロサービスを個別に開発、デプロイ、スケーリングできるため、メンテナンスが容易になり、アップデートが迅速になり、拡張性が向上します。一方、サーバーレスコンピューティングは、サーバー層を抽象化することで、開発者が基盤となるインフラストラクチャを気にすることなくコードの開発に専念できるようにし、このアプローチをさらに一歩進めます。このモデルはイベント駆動型アーキテクチャに非常に効率的で、コードの実行時にのみリソースが消費されるため、コスト削減にもつながります。

    こうした最新アーキテクチャを採用する組織にとって、マイクロサービスAPIやサーバーレスコンピューティング環境で構築されたAPIのテストをサポートするツールは不可欠です。これらのツールは、システムのより動的で分散的な性質を管理・監視できる能力を備えている必要があります。

    例えば、マイクロサービスでは、異なるAPIが様々なプログラミング言語で記述され、異なるデータストレージ技術を使用する可能性があるため、こうした異質性に対応するためのツールが必要となります。同様に、サーバーレス関数は急速にスケールアップおよびスケールダウンするため、リアルタイムの監視とパフォーマンス指標を提供するテストツールが必要です。

    これらのアーキテクチャをサポートすることで、APIパフォーマンステストツールは、組織がマイクロサービスとサーバーレスコンピューティングの可能性を最大限に活用できるようにします。組織は、変化する市場ニーズや技術革新に俊敏かつ迅速に対応し、変化の激しいソフトウェア開発の世界で競争優位性を維持することができます。

    結論

    APIパフォーマンステストは、現代のソフトウェア開発の基盤となるものです。アプリケーションがユーザーやステークホルダーの期待を満たし、さらにそれを上回ることを保証します。テスト作成に実際のユーザーデータを活用し、合成モニターを戦略的に実装し、多層インフラストラクチャ監視を統合することで、APIパフォーマンステストの効果を高めることができます。APIパフォーマンステストツールは、マイクロサービスやサーバーレスコンピューティングで使用されるものを含め、さまざまなAPIタイプをサポートする必要があります。これらの原則に従うことで、組織はパフォーマンス指標から意味のあるSLOとSLAを導き出し、デジタル時代のダイナミックな要求に合致した高レベルのサービスを保証できます。この包括的なパフォーマンス監視アプローチは、現在の課題に対処し、将来のイノベーションとソフトウェア品質およびユーザー満足度の継続的な改善への道を開きます。

    本番環境で使用する前にAPIをテストし、本番環境使用後は徹底的に監視してください。

    LogicMonitorは、パフォーマンス テストと本番環境の監視との間の連携を強化することで、実際の負荷がかかった状態でAPIがどのように動作するかを正確に把握できるようにします。

    よくあるご質問

    負荷テストとストレステストの違いは何ですか?

    負荷テストでは、想定されるトラフィック量またはピーク時のトラフィック量を目標値として設定し、通常の運用条件下でのAPIのパフォーマンスを測定し、パフォーマンス目標を満たしていることを検証します。ストレステストでは、APIに想定される処理能力を超える負荷をかけ、限界点を見つけて障害発生時の挙動を把握します。負荷テストはSLAを満たしているかどうかを示し、ストレステストはSLAを超えた場合に何が起こるかを示します。

    APIパフォーマンステストでは、どの程度の負荷をシミュレートすべきでしょうか？

    まず想定される平均トラフィックから始め、次にピーク負荷でテストを行い、安全マージンとしてピーク負荷の2～3倍の負荷でテストを行います。合成された均一な負荷ではなく、実際のトラフィックプロファイリングデータ（エンドポイント分布、リクエストサイズ、認証パターン）を使用してください。非現実的なテストトラフィックは誤った自信につながります。季節的なピークがある場合は、そのレベルで具体的にテストを実施してください。

    APIパフォーマンステストに認証を含めるにはどうすればよいですか？

    テスト実行中に認証を行うのではなく、テスト実行前に認証トークンまたはAPIキーを事前に生成してください。これにより、認証オーバーヘッドによるレイテンシ結果の歪みを回避し、認証サービスの過負荷を防ぐことができます。OAuthフローの場合は、事前にトークンプールを生成し、トークンの有効期限（TTL）がテスト期間全体にわたって十分長いことを確認してください。

    APIのパフォーマンステストはCI/CDパイプラインで実行すべきでしょうか？

    はい、軽量なパフォーマンス テストを CI に統合することは、コード変更レベルでのリグレッションを検出する上で最も効果的な方法の 1 つです。すべてのパイプラインの主要エンドポイントに対して、スモークレベルの負荷テストを実行してください。実行時間が長くなっても許容されるプレプロダクション環境では、定期的に、またはメジャー リリース前に、本格的な負荷テストとストレス テストを実行してください。

    デントン千倉著

    テクニカルライター

    デントン・チクラは、テクニカルライターであり、長年にわたりオブザーバビリティを推進してきた人物です。彼は、サイト信頼性エンジニアやエンジニアリングチームがインターネットの回復力を強化するツールや機能を発見できるよう支援することに注力しています。監視、パフォーマンス、インフラストラクチャの交差点で活動し、複雑なシステムをより理解しやすく使いやすいものにすることで、高度な技術的詳細と実際の運用とのギャップを埋めています。彼の目標は、チームがより迅速に構築し、問題を早期に発見し、よりスマートに復旧できるよう支援し、最終的にはインターネットをすべての人にとってより良く、より信頼性の高い場所にすることです。

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