부하테스트 모니터링 툴 정리

프로젝트/ACC Load Test Project

부하테스트 모니터링 툴 정리

dayeonsheep 2025. 3. 27. 10:58

모니터링이 필요한 이유

사전 분석을 통해 장애를 방지
다운 타임 최소화로 손실 방지
생산성 및 성능의 향상
모니터링을 통해 IT 비용 예산 수립 가능
데이터 기반의 의사결정 가능

인프라 수준에서의 모니터링

IaaS수준에서 제공되는 서비스에 대한 모니터링
서버의 상태나 시스템에서 발생한 이벤트를 모니터링 할 수 있음
데이터베이스 혹은 네트워크 흐름을 모니터링하여 병목 지점을 찾을 수 있음

애플리케이션 수준에서의 모니터링

분산된 여러 클라우드 기반 앱을 한 시스템 혹은 대시보드에서 모니터링
인프라 수준 지표 뿐 아니라 비즈니스 트랜잭션 및 코드레벨까지 모니터링
각 서비스 구간 별로 성능을 기록해 병목을 파악하고 대응(Trace-span 구조)

로그 수준에서의 모니터링

애플리케이션 혹은 액세스 로그 등의 요소를 수집하여 로그와 메트릭을 조합하여 특정 시점에 발생한 오류에 대해 인사이트를 찾아낼 수 있음

**모니터링에 SLI/SLO* 를 적용하는 방법**

Observability = 모니터링을 통해 왜 현상이 일어났는지 분석하고 해결하는 접근방식

시스템의 SLI들을 모니터하고 측정하기
SLI를 SLO와 비교해서 대응이 필요한지 판단하기
대응이 필요한 경우, SLO를 달성하기 위해 어떻게 대응할지 판단하기
대응하기

SLI
- SLI: 서비스에 대한 수준을 측정한 지표
Ex) 1주인 간 10분의 장애로 서비스를 사용 못했을 경우, 가용성을 계산
1주일(7x24x60) - 10분 / 1주일 = 99.9007%의 가용성

- 평균값이나 중간값보단 Percentile에 따른 분포로 사용하는 것을 추천

시스템에 따른 SLI로 사용할 만한 지표
- B2C 서비스: 가용성, 응답시간, 처리량
- 스토리지 시스템: 가용성, 응답시간, 내구성
- ML 시스템: 서빙 응답시간, 학습시간, 처리량, 가용성, 서빙 정확도

SLO
- SLO: 서비스에 대한 수준에 대한 목표치

- SLO=SLI<=목표값 OR 하한값<=SLI<=상한값
- 측정방식과 유효 값의 기준이 명확해야 함
- SLO는 서비스의 사용자관점에서 서비스에 얼마나 영향을 주는 지에 대한
- 관점에서 결정

SLO에 대한 5가지 조언
1. 현재의 성능을 기준으로 목표치를 설정하지 말 것
2. 최대한 단순하게 생각할 것
3. 현실성 있는 목표치를 설정할 것
4. 시스템의 특성을 잘 확인할 수 있는 가능한 적은 수의 SLO를 설정할 것
5. 처음부터 완벽하게 하려고 하지 말 것

부하테스트에서 많이 쓰이는 모니터링 툴

모니터링 툴	주요 특징
Prometheus	시계열 기반 모니터링, Grafana와 연계 가능
Grafana	데이터 시각화 및 대시보드 제공
Kibana (ELK 스택)	ElasticSearch와 연계하여 로그 분석
Datadog	클라우드 및 온프레미스 환경의 실시간 모니터링
New Relic	애플리케이션 성능 및 인프라 모니터링
AWS CloudWatch	AWS 리소스 모니터링 및 로그 분석
Google Cloud Operations (Stackdriver)	GCP 환경에서 실시간 모니터링 제공
Azure Monitor	Azure 클라우드 환경 전반적인 모니터링
Nagios	오픈소스 서버 및 네트워크 모니터링
Zabbix	엔터프라이즈급 서버 및 네트워크 모니터링
APM	응용 소프트웨어의 성능과 서비스 가용성을 모니터링하고 관리하는 도구

부하테스트 툴과 연결하기 가장 적합한 모니터링 툴

부하테스트 툴	적합한 모니터링 툴	이유
JMeter	Prometheus + Grafana	JMeter 플러그인(Prometheus Listener) 제공, 실시간 시각화
k6	Prometheus + Grafana	k6는 natively Prometheus에 메트릭 전송 가능
Gatling	ELK Stack (Kibana)	Gatling의 로그 데이터를 ElasticSearch로 전송 가능
Locust	Prometheus + Grafana	Locust에서 Prometheus로 메트릭 전송 가능
Artillery	Datadog / AWS CloudWatch	Artillery의 JSON 로그 데이터를 Datadog으로 전송 가능
nGrinder	Prometheus + Grafana	nGrinder에서 Prometheus로 모니터링 가능

가장 추천하는 조합

JMeter + Prometheus + Grafana → 실시간 부하 모니터링 & 시각화 최적화
k6 + Prometheus + Grafana → Prometheus와의 네이티브 연동이 뛰어나며 대규모 테스트 가능
Gatling + ELK (ElasticSearch + Kibana) → 로그 분석이 중요한 환경에 적합

1. JMeter + Prometheus + Grafana → 실시간 부하 모니터링 & 시각화 최적화

왜 좋을까?
✅ JMeter는 가장 널리 사용되는 부하테스트 도구로, 다양한 프로토콜(HTTP, FTP, JDBC 등)을 지원하고 UI 기반이라 접근성이 좋음.
✅ Prometheus는 시계열 데이터 수집이 강력해서 JMeter의 성능 데이터를 실시간으로 저장하고 처리 가능.
✅ Grafana는 Prometheus 데이터를 시각화하는 데 최적화되어 있어서 JMeter의 테스트 결과를 한눈에 보기 쉽게 대시보드로 구성할 수 있음.
✅ JMeter-Prometheus Listener 플러그인을 사용하면 별도의 코드 수정 없이 메트릭을 Prometheus로 전송할 수 있어 연동이 편리함.

💡 추천하는 환경:

실시간 성능 모니터링이 중요한 경우
HTTP, FTP, DB 등 다양한 프로토콜을 테스트해야 하는 경우
UI 기반의 쉬운 설정이 필요한 경우

2. k6 + Prometheus + Grafana → Prometheus와의 네이티브 연동이 뛰어나며 대규모 테스트 가능

왜 좋을까?
✅ k6는 Go 언어 기반이라 가볍고 성능이 뛰어나며, CLI 기반이라 CI/CD 파이프라인과 쉽게 통합 가능.
✅ Prometheus와 네이티브 연동(내장 지원) 가능해서 별도 플러그인 설치 없이도 쉽게 데이터를 전송할 수 있음.
✅ Grafana에서 Prometheus 데이터를 활용하여 실시간 대시보드를 만들 수 있음.
✅ 대규모 부하(수천~수만 개의 동시 사용자)를 효율적으로 생성할 수 있어 고성능 테스트에 적합.

💡 추천하는 환경:

CI/CD 파이프라인과 통합해서 자동화된 부하테스트를 실행하려는 경우
수만 개 이상의 동시 사용자를 시뮬레이션해야 하는 경우
스크립트 기반(코드 중심)으로 테스트 환경을 구성하려는 경우

3. Gatling + ELK (ElasticSearch + Kibana) → 로그 분석이 중요한 환경에 적합

왜 좋을까?
✅ Gatling은 Scala 기반의 부하테스트 도구로, 코드 기반 시나리오 작성이 가능하고 비동기 방식으로 높은 성능을 보장.
✅ Gatling은 로그 기반의 분석이 강력하며, 대량의 테스트 데이터를 기록할 수 있음.
✅ ElasticSearch는 대량의 로그 데이터를 빠르게 검색하고 분석할 수 있음.
✅ Kibana는 ElasticSearch 데이터를 시각화하는 강력한 툴로, Gatling 테스트 결과를 직관적으로 분석 가능.
✅ Gatling의 테스트 결과를 JSON 형태로 ElasticSearch에 저장하고, Kibana를 활용해 다양한 필터링과 분석 가능.

💡 추천하는 환경:

API 테스트 및 시나리오 기반 성능 분석이 필요한 경우
로그 데이터를 기반으로 한 상세한 성능 분석이 필요한 경우
ElasticSearch/Kibana를 이미 사용하고 있는 환경

비교 요약

조합	특징	추천 환경
JMeter + Prometheus + Grafana	실시간 부하 모니터링 & 대시보드 최적화	다양한 프로토콜 지원, UI 기반, 실시간 성능 모니터링
k6 + Prometheus + Grafana	Prometheus와의 네이티브 연동 + 대규모 테스트 가능	고성능 테스트, CI/CD 자동화, 대규모 동시 사용자 테스트
Gatling + ELK (ElasticSearch + Kibana)	로그 기반 분석이 강력	API 성능 분석, 대량의 로그 데이터 분석, Kibana 활용

실시간 성능 분석이 필요하면? JMeter + Prometheus + Grafana
CI/CD 및 대규모 부하테스트가 필요하면? k6 + Prometheus + Grafana
상세 로그 분석이 필요하면? Gatling + ELK

+ 모니터링 도구 - APM

Application Performance Management의 약자로, 응용 소프트웨어의 성능과 서비스 가용성을 모니터링하고 관리하는 도구
애플리케이션의 성능을 심층적으로 분석하는 도구로, 주로 부하테스트 중 애플리케이션 내부에서 발생하는 성능 병목을 분석할 때 적합
종류
- 제니퍼
- Elastic APM
- 와탭
- scouter *
- PinPoint
  - Java로 작성된 대규모 분산 시스템용 APM 도구
  - Transaction 추적을 제공
  - 임계치를 설정하여, Event 발생 시 SMS 또는 Email을 통해 알림을 받음
  - 우아한 형제들, 네이버, NHN 등에서 사용중

🔍 Scouter란?

Scouter는 오픈소스 APM(Application Performance Management) 도구로, Java 기반 애플리케이션의 성능 모니터링에 강점을 가진다. 실시간 트랜잭션 추적, SQL 분석, WAS(Web Application Server) 모니터링 기능을 제공하며, 경량(가벼운)하면서도 강력한 성능 분석 기능을 제공하는 것이 특징이다.

Scouter가 적합한 부하테스트 상황

1️⃣ Java 기반 웹 애플리케이션의 성능 분석

Scouter는 Java 애플리케이션(WAS, Spring Boot 등)의 성능을 상세히 분석할 수 있음
부하테스트 중 특정 API 요청이 느려지거나 CPU 사용량이 급증하는 경우, 실시간 트랜잭션 분석 및 SQL 실행 시간 모니터링이 가능

🛠 추천 조합:
✅ JMeter + Scouter → Java 기반 웹 서비스 부하테스트 후 성능 병목 분석
✅ k6 + Scouter → REST API 성능 분석

2️⃣ 실시간 트랜잭션 추적이 필요한 경우

부하테스트 도구(JMeter, k6 등)를 사용하여 다량의 요청을 보낼 때,
어떤 요청이 가장 느리고, 병목이 어디서 발생하는지 실시간으로 확인 가능
요청이 많아질수록 특정 메서드, SQL 쿼리, GC(Garbage Collection)에서 병목이 발생하는지 추적 가능

🛠 추천 조합:
✅ Gatling + Scouter → TPS(초당 트랜잭션 수)가 중요한 환경에서 API 병목 분석

3️⃣ 경량 APM이 필요한 경우 (낮은 오버헤드)

일부 APM(예: 제니퍼, Elastic APM)은 에이전트가 무겁거나 많은 리소스를 소모할 수 있음
Scouter는 경량(Lightweight) APM이므로, WAS의 리소스를 과도하게 점유하지 않음
따라서 부하테스트 중 APM 자체가 성능 저하를 일으키는 문제를 방지할 수 있음

🛠 추천 조합:
✅ JMeter + Scouter → 부하테스트 수행 중 APM 오버헤드가 적어야 하는 경우

4️⃣ SQL 쿼리 및 DB 병목 분석이 필요한 경우

Scouter는 DB의 실행 쿼리를 실시간으로 분석할 수 있음
부하테스트 중 어떤 SQL이 성능 저하를 유발하는지 추적 가능
Index 최적화, Query 튜닝이 필요한 경우 활용 가능

🛠 추천 조합:
✅ k6 + Scouter → 부하테스트 후 SQL 튜닝 및 DB 성능 최적화

Scouter가 적합하지 않은 상황

1. Java 이외의 애플리케이션 모니터링

Scouter는 Java 기반 애플리케이션에 특화되어 있으며,
Python, Node.js, Go 등의 애플리케이션 모니터링에는 적합하지 않음
→ 다양한 언어를 지원하려면 Elastic APM, Datadog APM 같은 멀티언어 지원 APM 필요

2. 클라우드 네이티브 환경 (쿠버네티스, 마이크로서비스)과의 연동 부족

Scouter는 기본적으로 클라우드 네이티브(Kubernetes, Microservices) 환경을 고려한 설계가 아님
→ MSA(마이크로서비스 아키텍처) 및 컨테이너 기반 환경에서는 Prometheus + Grafana + OpenTelemetry 조합이 더 적합

3. 프론트엔드 성능 모니터링 부족

Scouter는 백엔드(WAS, DB) 성능 모니터링에 강점이 있지만,
프론트엔드(RUM, Real User Monitoring) 기능은 부족함
→ 프론트엔드 성능도 함께 분석하려면 Elastic APM이 더 적합

결론: Scouter는 Java 기반 애플리케이션의 성능 분석에 최적화된 APM

✅ Java 기반 WAS(Spring Boot, Tomcat)에서 성능 병목을 분석할 때 효과적
✅ 경량 APM이 필요할 때 유용 (오버헤드 적음)
✅ 부하테스트 후 SQL 튜닝, GC 최적화 등 내부 성능 분석에 강점

🚫 하지만, 클라우드 네이티브 환경(Kubernetes, MSA) 및 비(非) Java 애플리케이션에는 적합하지 않음

🛠 추천 조합:

JMeter + Scouter → Java 웹 서비스 부하테스트 후 성능 병목 분석
k6 + Scouter → REST API 성능 및 DB 최적화
Gatling + Scouter → TPS 높은 환경에서 트랜잭션 분석

Scouter는 Java 애플리케이션 성능 분석이 중요한 부하테스트 상황에서 유용한 APM 도구

APM이 부하테스트에서 적합한 상황

1. 애플리케이션 내부의 병목 분석이 필요한 경우

부하테스트는 보통 요청량이 많아지면서 CPU, 메모리, DB 연결, GC(Garbage Collection) 등의 문제를 유발함
APM을 사용하면 어떤 코드, 쿼리, 트랜잭션이 가장 많은 리소스를 사용하고 있는지 분석 가능
예시: 제니퍼, Elastic APM, 와탭 등을 사용하여 특정 API의 응답 시간이 느려지는 원인 파악

2. DB 쿼리 및 트랜잭션 성능 분석이 필요한 경우

부하테스트 중 데이터베이스의 응답 속도가 느려지는 경우, APM을 통해 가장 오래 걸리는 SQL 쿼리를 추적 가능
예시: Elastic APM → 어떤 SQL이 가장 많은 부하를 주는지 분석 후, 인덱스 최적화 가능

3. 부하테스트 중 특정 API의 성능 문제를 상세하게 파악할 때

Prometheus, Grafana 같은 모니터링 툴은 TPS(초당 트랜잭션 수), 평균 응답 시간 등을 알려주지만
APM은 특정 API 요청이 왜 느려지는지 코드 레벨에서 분석 가능
예시: 제니퍼, 와탭 → API 호출이 많을 때 특정 함수에서 병목이 발생하는지 실시간 추적

4. 사용자 경험과 연결된 성능 모니터링이 필요한 경우

부하테스트 중 실제 사용자 경험이 어느 정도 저하되는지(페이지 로딩 속도, 오류 발생 비율 등)를 확인할 때 유용
예시: Elastic APM의 RUM(Real User Monitoring) → 부하테스트 중 실제 프론트엔드 성능도 함께 모니터링 가능

APM이 부하테스트에서 적합하지 않은 상황

1. 대규모 분산 부하를 직접 생성하는 역할

APM은 자체적으로 부하를 발생시키는 기능이 없음
→ JMeter, k6, Gatling 같은 부하 생성 도구와 함께 사용해야 함

2. 시스템 전체 리소스(CPU, 메모리, 네트워크) 모니터링

APM은 애플리케이션 내부의 성능 문제를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있음
→ 서버/컨테이너의 CPU, 메모리 사용량을 모니터링하려면 Prometheus, Grafana가 필요함

APM 도구 특징 추천 사용 사례

제니퍼 (Jennifer)	국내에서 많이 사용, 실시간 트랜잭션 분석 강점	웹 서비스/API의 응답 속도 분석
Elastic APM	ELK 스택과 통합 가능, 오픈소스	DB 성능 최적화, 프론트엔드와 백엔드 통합 모니터링
와탭 (Whatap)	클라우드 기반, 다양한 플랫폼 지원	클라우드 기반 MSA(마이크로서비스) 성능 분석

APM과 부하테스트 도구 조합 추천

JMeter + Elastic APM → 부하테스트 수행 후, API 및 DB 병목 분석
k6 + 제니퍼 → 프론트엔드와 백엔드 성능을 동시에 모니터링
Gatling + 와탭 → 클라우드 네이티브 환경에서 성능 최적화

APM은 부하테스트의 "결과 분석"에 필수적인 도구

APM은 부하테스트 중 발생하는 응답 지연, DB 병목, 코드 레벨의 성능 문제를 분석하는 데 필수적이며,
부하테스트 도구(JMeter, k6 등)와 함께 사용하면 부하를 생성하고 그 영향을 상세히 분석하는 최적의 조합이 됨

Fluentd, OpenTelemetry, Grafana Loki, falco 등도 오픈소스고 observability에 많이 쓰이는데 부하테스트에 적합한지 궁금해짐

데독이나 ELK나 CSP사에서 제공하는 모니터링 툴은 돈이...

크레딧이 많다면 한 번에 관리할 수 있는 managed service를 쓰는 것이 좋지만

절약해~~ 크레딧이 읎다~~

1. Fluentd → 부하테스트 모니터링에 적합할까?

✅ Fluentd의 특징

로그 수집 및 처리에 특화된 오픈소스 데이터 수집기
다양한 소스(JMeter, k6, Gatling 등)에서 로그 데이터를 가져와 저장/분석 가능
ElasticSearch, Loki, Prometheus 등 여러 데이터 저장소와 연동 가능

❌ 부하테스트 모니터링에 적합하지 않은 이유

주요 목적이 로그 수집 및 변환이지 실시간 성능 모니터링이 아님
- 부하테스트는 응답 시간, 처리량(throughput), TPS(Transactions Per Second) 등의 성능 지표를 측정하는 게 핵심
- Fluentd는 로그를 모아 저장하고 변환하는 역할이므로, 직접적인 성능 모니터링에는 부족함
Fluentd 자체는 데이터를 시각화하거나 분석하는 기능이 없음 (Grafana, Kibana 등과 연동해야 가능)

✅ 언제 부하테스트에 유용할까?

부하테스트 중 애플리케이션 및 시스템 로그 분석이 중요한 경우
성능 이슈가 발생했을 때 서버 로그를 상세히 분석해야 하는 경우

💡 대체할 수 있는 조합:
→ JMeter/k6/Gatling + ELK(Stack) 또는 Loki (로그 분석이 핵심이라면)
→ Prometheus + Grafana (성능 모니터링이 더 중요하다면)

2. OpenTelemetry → 부하테스트 모니터링에 적합할까?

✅ OpenTelemetry의 특징

= 오픈 트레이싱(Open Tracing) + 오픈 컨세서스(Open Consesus)
분산 추적(Distributed Tracing)과 메트릭 수집에 특화
Prometheus, Jaeger, Zipkin 등 다양한 백엔드와 연동 가능
API 요청의 흐름을 추적하여 성능 병목을 분석 가능
Instrumenting (계측): 이 단계에서는 애플리케이션 또는 시스템에
측정 도구를 설치.
이를 통해 Trace, Metric, Log와 같은 Telemetry 데이터를 수집.
예를 들어, 웹 애플리케이션에서 사용자의 요청 시간이나 서버의 응답 시간을 측정.
Generating (생성): Telemetry 데이터가 실제로 생성되는 단계.
예를 들어, 사용자의 요청에 대한 로그 파일이 생성되거나,
시스템의 CPU 사용량과 같은 메트릭 데이터가 생성.
Collecting (수집): 생성된 데이터를 수집하는 단계.
수집된 데이터는 로컬 또는 클라우드 기반 저장소에 저장.
Exporting (내보내기): 수집된 데이터를 다른 시스템이나 도구로 전송하는 과정. 이를 통해 데이터 분석, 모니터링, 경고 설정 등의 목적으로 데이터를 활용.

❌ 부하테스트 모니터링에 적합하지 않은 이유

목표가 다름:
- OpenTelemetry는 애플리케이션 내부의 서비스 간 호출(tracing)과 메트릭을 수집하는 것이 주 목적
- 반면, 부하테스트는 시스템 전체의 성능을 측정하는 것이 핵심 (예: TPS, 응답 시간, 처리량 등)
트랜잭션 분석에는 유리하지만, 부하테스트 성능 메트릭 분석에는 직접적이지 않음
- 예를 들어, OpenTelemetry로 API 요청이 어디서 병목이 발생하는지 추적할 순 있지만, 부하테스트에서 중요한 전체적인 성능 지표(TPS, 응답 속도 등)를 실시간으로 시각화하는 기능은 부족

✅ 언제 부하테스트에 유용할까?

마이크로서비스 아키텍처에서 부하테스트를 할 때 각 서비스 간 요청 흐름을 추적하여 병목을 분석하고 싶을 때
부하테스트 실행 후, 특정 서비스에서 병목이 발생하는 이유를 찾고 싶을 때
부하테스트 자체보다, 애플리케이션의 내부 트랜잭션 추적이 더 중요할 때

💡 대체할 수 있는 조합:
→ 부하테스트 성능 모니터링: Prometheus + Grafana
→ 서비스 호출 흐름 분석: OpenTelemetry + Jaeger

3. Grafana Loki는 부하테스트 모니터링에 적합할까?

✅ Loki의 특징

로그 수집 및 저장을 위한 경량 솔루션 (ElasticSearch보다 가벼움)
Prometheus와 자연스럽게 연동되어 메트릭과 로그를 함께 분석 가능
JMeter, k6, Gatling 등의 로그 데이터를 수집할 수 있음

❌ 부하테스트 모니터링에 적합하지 않은 이유

로그 기반 솔루션이므로 실시간 성능 메트릭(TPS, 응답 시간, 처리량) 분석에는 부족
- 부하테스트의 핵심은 메트릭(응답 시간, TPS 등) 분석인데, Loki는 메트릭보다 로그 분석에 초점이 맞춰져 있음
Prometheus와 함께 사용해야 강력한 모니터링 가능
- Loki는 자체적으로 부하테스트 데이터를 시각화하는 기능이 약하고, Prometheus와 Grafana를 함께 사용해야 효과적임

✅ 언제 부하테스트에 유용할까?

부하테스트 중 애플리케이션 로그와 성능 데이터를 동시에 분석해야 하는 경우
ElasticSearch(ELK)보다 가벼운 로그 분석 솔루션을 원하는 경우

💡 추천 조합:
→ Loki + Prometheus + Grafana (로그 분석과 성능 모니터링을 함께 하고 싶다면)
→ Prometheus + Grafana (성능 모니터링이 더 중요하다면)

4. Falco는 부하테스트 모니터링에 적합할까?

✅ Falco의 특징

CNCF에서 관리하는 실시간 보안 및 런타임 위협 탐지 도구
커널 수준에서 시스템 호출(syscalls) 을 감시하여 의심스러운 동작을 탐지
Kubernetes, 컨테이너, 클라우드 환경에서 보안 이벤트를 실시간으로 모니터링
특정 조건(예: 비정상적인 네트워크 트래픽, 루트 권한 변경 등)에 대해 경고(Alert) 발생

❌ 부하테스트 모니터링에 적합하지 않은 이유

1️⃣ Falco의 주 목적은 보안 탐지

부하테스트에서는 성능 지표(응답 시간, TPS, 처리량 등)를 모니터링하는 것이 핵심
반면, Falco는 CPU, 메모리 등의 리소스 모니터링보다는 보안 이벤트 탐지에 초점을 맞추고 있음

2️⃣ 성능 메트릭을 직접 제공하지 않음

Prometheus, Grafana와 달리 TPS, 응답 속도, 요청 수 등과 같은 부하테스트 성능 지표를 수집하지 않음
Falco는 로그 기반 보안 이벤트(alert)만 제공하므로 성능 분석에는 부적합

3️⃣ 보안 로그를 분석하는 데는 유용하지만, 성능 최적화와는 다름

부하테스트가 진행될 때, 비정상적인 시스템 호출(예: CPU 급상승, 권한 변경 등)을 탐지할 순 있음
하지만, 부하테스트의 핵심인 성능 모니터링(처리량, 지연 시간 분석)에는 직접적인 도움을 주지 않음

언제 부하테스트와 함께 사용할 수 있을까?

Falco 자체는 부하테스트 성능 모니터링에는 적합하지 않지만, 부하테스트 중 발생하는 보안 이벤트를 감시하는 데 유용할 수 있음.

예를 들어:
✔️ 부하테스트 중 이상 징후 탐지 (예: 비정상적인 시스템 호출, 컨테이너 침입 등)
✔️ DDoS 시뮬레이션과 같은 보안 관련 부하테스트 수행 시 보안 로그 분석
✔️ 서버 과부하 상태에서 발생하는 보안 위협(권한 변경, 민감한 파일 접근 등) 감지

추천 조합:
🚀 Falco + Prometheus + Grafana → 부하테스트 중 보안 이벤트도 함께 모니터링하고 싶다면
🚀 Falco + ELK(Stack) → 보안 로그 분석 및 시각화가 필요하다면

도구 부하테스트 모니터링 적합 여부 이유

Prometheus + Grafana	✅ 매우 적합	성능 지표(TPS, 응답 시간, 처리량)를 실시간 수집 및 시각화 가능
Fluentd	❌ 덜 적합, ⚠️ 조건부 적합	로그 수집이 목적이며 성능 모니터링에는 직접적이지 않음, 로그 분석 집중이라면 조건부 적합
OpenTelemetry	❌ 덜 적합	서비스 간 호출 흐름 추적이 목적이며, 부하테스트 메트릭 분석에는 부족
Grafana Loki	⚠️ 조건부 적합	로그 기반 분석에는 유용하지만, 성능 메트릭 분석은 Prometheus가 더 적합
Falco	❌ 적합하지 않음	보안 이벤트 탐지용이며, 성능 모니터링 기능이 없음