k6 메트릭 해석
k6의 상세 메트릭과 사용자 지정 태그를 이해하고, 이를 시각화하여 인사이트를 얻는 방법을 학습합니다.
k6 메트릭 해석은(는) CoddyKit의 무료 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
What are k6 Metrics?
When you run a k6 performance test, it generates various metrics. These are numerical values that describe your system's behavior under load.
Understanding these metrics is crucial for identifying performance bottlenecks, verifying service level agreements (SLAs), and ensuring your application can handle expected traffic.
Key Metric: Request Duration
One of the most important built-in k6 metrics is http_req_duration. This measures the total time it takes for an HTTP request to complete.
- It starts when the request is sent.
- It ends when the full response is received.
- It directly reflects the response time users experience.
Key Metrics: VUs & Iterations
Other fundamental metrics help you understand the load:
vus(Virtual Users): Shows the number of virtual users currently active during the test.iterations: Counts how many times your test script'sdefaultfunction has been executed.
These metrics help you see if your test is applying the intended load.
Key Metrics: Data Transfer
Understanding network usage is also vital. k6 provides metrics for data transfer:
data_sent: The total number of bytes sent by k6 during the test.data_received: The total number of bytes received by k6.
These metrics help analyze bandwidth consumption and identify potentially large responses.
Understanding Metric Aggregations
k6 doesn't just give raw values; it aggregates them. Common aggregations include:
avg(average)min(minimum)max(maximum)p(XX)(percentile, e.g.,p(90),p(95))
Percentiles are especially important as they represent the experience of a certain percentage of your users, ignoring extreme outliers.
Beyond Built-in: Custom Metrics
While k6's built-in metrics are powerful, you might need to track specific application-level events or durations. This is where custom metrics come in.
You can create your own metrics to gain deeper insights into your system's unique behavior. Common types are Counter, Gauge, Rate, and Trend.
Adding a Custom Metric
Here's how to add a Trend custom metric to measure the duration of a specific operation within your script. This helps track performance beyond just HTTP requests.
import { Trend } from 'k6/metrics';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
const myCustomTrend = new Trend('custom_operation_duration');
export default function () {
const startTime = Date.now();
http.get('https://test.k6.io/contacts.php');
const endTime = Date.now();
myCustomTrend.add(endTime - startTime); // Add duration in milliseconds
sleep(1);
}Categorizing with k6 Tags
Tags are key-value pairs that provide metadata for your metrics. They allow you to categorize and filter your results for more granular analysis.
k6 automatically adds tags like url and status. You can also add custom tags to differentiate metrics for different parts of your application or specific user flows.
Applying Custom Tags
Custom tags are very useful for breaking down metrics. For example, you can tag requests based on the page or API endpoint they hit, allowing you to analyze performance per feature.
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
export default function () {
// Tagging requests to different pages
http.get('https://test.k6.io/', {
tags: { page_name: 'homepage' },
});
http.get('https://test.k6.io/news.php', {
tags: { page_name: 'news_page' },
});
sleep(1);
}Visualizing Your k6 Metrics
While k6's console output is useful, visualizing your metrics makes analysis much easier. Tools like Grafana (often paired with InfluxDB or Prometheus) are excellent for this.
k6 can export results directly to these systems, allowing you to create dashboards that show trends, spikes, and performance regressions over time.
Metric Interpretation Challenge
Consider the k6 output snippet below:
http_req_duration{status=200, scenario=default, my_tag=checkout}......: avg=350ms min=100ms med=300ms p(90)=550ms p(95)=600ms max=1200msWhat does p(95)=600ms primarily tell you about the checkout requests?
Recap: Interpreting k6 Metrics
You've learned how to interpret k6's powerful metrics!
- Built-in metrics like
http_req_duration,vus, anddata_sent/receivedgive foundational insights. - Aggregations, especially percentiles, provide a realistic view of user experience.
- Custom metrics and tags allow for deep, granular analysis of specific application behaviors.
- Visualization tools are essential for making sense of complex test results.
Mastering metric interpretation is key to successful performance testing!
자주 묻는 질문
“k6 메트릭 해석” 강의는 무료인가요?
네 — “k6 메트릭 해석” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“k6 메트릭 해석”에서 뭘 배우나요?
k6의 상세 메트릭과 사용자 지정 태그를 이해하고, 이를 시각화하여 인사이트를 얻는 방법을 학습합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“k6 메트릭 해석” 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 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.