이 문서에서는 Azure Load Testing에서 AI 기반 실행 가능한 인사이트를 사용하여 애플리케이션의 성능 문제를 식별하고 해결하는 방법을 알아봅니다. 이 기능은 AI를 사용하여 테스트 실행 데이터를 분석하여 대기 시간 급증, 처리량 감소 또는 백 엔드 리소스 병목 상태와 같은 주요 문제를 강조 표시하고 권장되는 다음 단계를 제공합니다.
테스트가 완료된 후 테스트 실행 대시보드에서 직접 실행 가능한 인사이트를 볼 수 있습니다.
필수 조건
- 활성 구독이 있는 Azure 계정. Azure 구독이 없는 경우, 시작하기 전에 무료 계정을 만드십시오.
- Azure Load Testing 리소스입니다. 부하 테스트 리소스를 만들려면 부하 테스트 만들기 및 실행을 참조하세요.
- 테스트 실행에 사용하도록 설정된 서버 쪽 메트릭입니다. 최상의 결과를 보려면 Azure Load Testing을 사용하여 서버 쪽 애플리케이션 메트릭 모니터링을 참조하세요.
테스트 실행에 대한 실행 가능한 인사이트 보기
완료된 테스트에 대한 실행 가능한 인사이트를 보려면 다음을 수행합니다.
Azure Portal에서 Azure Load Testing 리소스로 이동합니다.
테스트를 선택하고 관련 테스트 실행을 선택합니다.
Azure Load Testing은 요청 시 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. 테스트 실행 대시보드를 처음 방문하는 경우 AI 요약 및 인사이트 섹션을 확장하고 인사이트 생성을 선택합니다.
팁 (조언)
최상의 인사이트를 위해 서버 쪽 메트릭을 구성합니다. AI 엔진은 클라이언트 쪽 데이터와 서버 쪽 데이터를 상호 연결하여 보다 정확한 진단 및 권장 사항을 생성합니다.
서비스는 인사이트를 생성하고 동일한 섹션에 요약 및 주요 인사이트를 표시합니다. 자세히 살펴보려면 자세한 인사이트 보기를 선택합니다.
자세한 인사이트 보기에서 테스트 중에 무엇이 잘못되었는지 살펴보고 증거를 지원하고 권장되는 다음 단계를 살펴볼 수 있습니다.
주의
AI에서 생성된 인사이트가 항상 정확하지는 않을 수 있습니다. 증거를 검토하고 애플리케이션의 원격 분석으로 유효성을 검사하는 것이 좋습니다.