負荷テスト・シミュレーター
1分以内にプロフェッショナルな load test シナリオを構築：VU、ramp-up、plateau、トラフィック分布、専門家アドバイス。
Quick glossary
VU (Virtual User)
Virtual user simulated in parallel by k6/JMeter/Gatling. Load metric #1.
Ramp-up
Progressive climb from 0 → target load. Gives autoscalers time to react.
Plateau
Load held at target. Where you measure stability and SLOs.
P95 (latency)
95% of requests answer faster than this. Better than average for UX.
P99 (latency)
Catches the slowest requests (cold-starts, GC pauses, locks). Reveals anomalies.
RPM / RPS
Requests per minute (or per second). Effective throughput absorbed by the system.
Throughput
Volume of requests handled over time. Measure on plateau, not peak.
SLO
Service Level Objective. Numeric target to honor (e.g. P95 ≤ 500ms, errors ≤ 1%).
プロジェクトコンテキスト
コンテキストが詳細なほど、アドバイスは鋭くなります
Everything flows through a single deployable. Typical bottlenecks: shared DB, locks, transactions too wide.
テストパラメーター
目標負荷と継続時間を設定
ユーザーシナリオ
パーセンテージの合計は100％（現在：100％）
推定総ボリューム
~52 500
20分間 (ramp-up + plateau)
目標負荷
500
Throughput
3 000/min
総時間
20 分
％の一貫性
100%
合計100％
シナリオ別内訳
Timintアプリでプロ版へ
結果を分析（P95/P99、エラー、スコア）、専門家の修正アドバイスを取得、スタイリッシュなPDF監査レポートを生成。
✅ 自動計算されたパフォーマンススコア
✅ パフォーマンスとクラウドの専門家アドバイス
✅ グラフ付きPDFレポート + プロフィール保存
Detailed shot plan
Total and per-scenario load at each ramp-up step, then on plateau
| Phase | Timing | Total VU | Total req/min | search-cart (75%) | checkout (20%) | signup (5%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ramp-up step 1/4 (25%) | T+1.3 分 | 125 | 750 | 94 ·563 | 25 ·150 | 6 ·38 |
| Ramp-up step 2/4 (50%) | T+2.5 分 | 250 | 1 500 | 188 ·1 125 | 50 ·300 | 13 ·75 |
| Ramp-up step 3/4 (75%) | T+3.8 分 | 375 | 2 250 | 281 ·1 688 | 75 ·450 | 19 ·113 |
| Ramp-up step 4/4 (100%) | T+5.0 分 | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Sustained plateau | T+5→20 分 | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Estimated volume: ~7 500 actions during ramp-up + ~45 000 actions during plateau = ~52 500 requests total. | ||||||
Risks per critical service
4 service(s) checked — each exposed service has its own risk profile
Risk認証
Auth saturation = session blocks and refresh-token loops. Watch: users-table DB pool, JWT cache, /login throttling.
Risk検索
Search latency → instant cart abandonment. Bottlenecks: Elasticsearch / Algolia indexes, facet queries, full-text scans.
RiskCheckout
Checkout failure = direct revenue loss. Measure the full funnel (cart → shipping → payment → confirmation).
Risk決済
PSP error = lost payments or double charges. Idempotency keys are mandatory, PSP A → B failover in < 60s.
Expert recommendations — モノリス
DevOps, SRE and Solution Architect tips tailored to your architecture
🛠️ DevOps & Cloud scale
- •Profile the 10 most expensive endpoints before the test (APM: Datadog, NewRelic, Sentry Performance)
- •Enable DB slow query log and archive it during the test for post-mortem analysis
- •Provision +30% CPU/RAM during the test if stateful — otherwise scale horizontally with round-robin LB
- •Freeze deployments and disable cron jobs during the test window
⚙️ SRE / Platform
- •Define the 4 golden signals BEFORE the test: latency, traffic, errors, saturation
- •Alert on SLOs (P95, error rate), not raw CPU thresholds
- •Prepare a read-only degraded DB mode in case of unexpected saturation
- •Test rollback of the previous deployment in under 5 minutes
🏛️ Solution architect
- •Identify bounded contexts (DDD) to prepare a potential split into modular monolith
- •Progressively move heavy jobs (PDFs, emails, exports) to a queue + worker
- •Externalize sessions to Redis before scaling horizontally (stateless first)
- •Measure operational cost per feature to target the next split
Expert advice tailored to the project — EC
Recommendations specific to the business constraints of your project type
Ready-to-copy k6 code
Script auto-generated with your parameters + scenarios + SLO thresholds
import http from 'k6/http';
import { sleep, group } from 'k6';
export const options = {
stages: [
{ duration: '1.3m', target: 125 },
{ duration: '1.3m', target: 250 },
{ duration: '1.3m', target: 375 },
{ duration: '1.3m', target: 500 },
{ duration: '15m', target: 500 },
],
thresholds: {
http_req_duration: ['p(95)<500', 'p(99)<1500'],
http_req_failed: ['rate<0.01'],
},
};
export default function () {
group('search-cart', () => {
// 75% du trafic — 375 VU cible · 2250 req/min
// TODO: implement requests for the search-cart scenario
});
group('checkout', () => {
// 20% du trafic — 100 VU cible · 600 req/min
// TODO: implement requests for the checkout scenario
});
group('signup', () => {
// 5% du trafic — 25 VU cible · 150 req/min
// TODO: implement requests for the signup scenario
});
sleep(10.0);
}Pre-shot checklist
Tick before launching to avoid false alarms
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Generate a public link to send to your team, client or board
The link will be public. Only the values entered here will be published. No personal data beyond the optional name.
よく計画された load test は本番障害の10分の1のコスト。ここで設計し、お使いのツール（k6、JMeter、Locust）で実行し、Timintアプリで分析。共有可能な監査レポートが得られます。
Timint Smart Tips
AI決済サービスを選択：PSPのサンドボックスを使用し、3DS retries / idempotency keys を計画してください。
EC + 検索：人気facetをインデックス化し、頻出クエリに短時間キャッシュを有効化。
Timintアプリをダウンロードして結果を分析し、PDF監査レポートを生成してください。
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