LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · 강의

부하 테스트 및 용량 계획

LLM 애플리케이션에 현실적인 트래픽을 시뮬레이션하고 한계점을 찾으며, 부하가 걸려도 프로덕션이 빠르고 예산 범위 안에서 운영되도록 용량을 계획합니다.

부하 테스트 및 용량 계획은(는) CoddyKit의 무료 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Why Load Test LLM Apps?

LLM apps behave differently under load than typical web services: token generation is slow, requests are long-lived, and upstream provider rate limits add a hard ceiling.

Load testing reveals how your system degrades before real users do.

Key Metrics

Track these under load:

Throughput — requests or tokens per second
Latency percentiles — p50, p95, p99
Error rate — timeouts, 429s
Time to first token for streaming

Open vs Closed Load Models

Two ways to generate load:

Closed — fixed number of virtual users, each waits for a response before sending the next
Open — requests arrive at a fixed rate regardless of responses

Open-model tests better expose queue buildup.

Realistic Workloads

Use realistic prompts. A test with tiny prompts hides cost; production prompts include long retrieved context. Sample real queries and vary input length to mimic actual token distributions.

Percentile Latency in Code

Averages lie; percentiles tell the truth about tail latency.

def percentile(values, p):
    s = sorted(values)
    idx = int(round((p/100) * (len(s)-1)))
    return s[idx]

lat = [120, 130, 140, 900, 150]
print('p95 =', percentile(lat, 95))

Finding the Breaking Point

Ramp the request rate gradually until latency or error rate crosses your SLO. That inflection point is your saturation capacity. Run below it in production with headroom.

Estimating Required Capacity

Use Little's Law: concurrency = arrival rate x average latency. Estimate how many concurrent slots you need for peak traffic.

def concurrency(rps, avg_latency_s):
    return rps * avg_latency_s

print('Need', concurrency(50, 2.0), 'concurrent slots')

Accounting for Provider Limits

Your effective capacity may be capped by the LLM provider's tokens-per-minute and requests-per-minute limits, not your servers. Plan around those quotas and request increases ahead of launches.

Headroom and Autoscaling

Run at a target utilization (often 60-70 percent) so spikes do not immediately saturate. Configure autoscaling on a leading signal like queue depth, since CPU is a poor proxy for LLM load.

Soak and Spike Tests

Beyond steady ramps, run:

Soak — sustained load for hours to catch leaks
Spike — sudden surge to test autoscaling reaction

From Test to Plan

Turn results into a capacity plan: peak rps, required concurrency, provider quota needs, scaling rules, and a cost estimate. Re-test after major changes since model and prompt changes shift the numbers.

Quick Check

Test your understanding of capacity planning.

Recap

You learned to load test LLM apps with realistic workloads, track latency percentiles and error rate, find the saturation point, and size capacity with Little's Law. Account for provider quotas, keep headroom, autoscale on queue depth, and run soak and spike tests.

자주 묻는 질문

“부하 테스트 및 용량 계획” 강의는 무료인가요?

네 — “부하 테스트 및 용량 계획” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“부하 테스트 및 용량 계획”에서 뭘 배우나요?

LLM 애플리케이션에 현실적인 트래픽을 시뮬레이션하고 한계점을 찾으며, 부하가 걸려도 프로덕션이 빠르고 예산 범위 안에서 운영되도록 용량을 계획합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“부하 테스트 및 용량 계획” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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