インフラが消えると、パフォーマンスエンジニアが頼りにしていた前提も消えます。AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions といったサーバーレスコンピューティングは無限のスケーラビリティと運用負荷のゼロ化を約束します。しかし実際には、従来のサーバーの定常負荷モデルを、はるかに動的で予測不可能なものに置き換えてしまいます。
ある関数はゼロから数百のインスタンスへミリ秒単位でスケールし、同じように素早く消えます。キャッシュはリセットされ、ランタイムは再初期化されます。メトリクスはシステムのダッシュボードではなくプロバイダの API に散らばります。
その弾力性は強力ですが、従来の負荷試験のルールをすべて壊してしまいます。
サーバーレスアプリケーションが実際のトラフィックにどれだけ耐えられるかを理解するには、サーバーのない世界で「負荷」を定義し、シミュレートし、解釈する方法を再考する必要があります。
本記事ではサーバーレス負荷テストの世界を概観し、適切に実施するために必要なことを説明します。
サーバーレスがテストモデルをどう変えるか
サーバーレスはコードがどこで実行されるかだけでなく、負荷下でのパフォーマンスの振る舞いそのものを変えます。
すべてのサーバーレス関数はその仕事を完了するまでしか存在しません。スピンアップして実行し、消えます—つまり各リクエストは異なる初期状態の新しいインスタンスに到達する可能性があります。一定期間の非アクティブのあと最初に呼び出されると、プラットフォームはリソースを割り当てコードをメモリに読み込む必要があり、これをコールドスタートと呼びます。以降の呼び出しは同じ「ウォーム」コンテナを再利用しますが、それも追い出されることがあります。
従来の負荷試験はサーバーを事前にウォームにして一定の負荷をかけ続ける前提でした。サーバーレスシステムでは同時実行数は固定されず、トラフィックの変化に応じて各関数インスタンスが出入りします。
エージェントをインストールしたり CPU グラフを監視したりすることはできません。本当の洞察は CloudWatch や Application Insights といったプロバイダのメトリクスからしか得られません。
基本的に—サーバーレスでのパフォーマンスは動的で分散しており、間接的に計測されます。だからこそ、テストにはまったく異なる考え方が必要なのです。
サーバーレス負荷テストのよくある落とし穴
経験豊富なパフォーマンスチームでも、関数のテストではつまずきます。罠は微妙ですがコストは大きいです。
1. コールドスタートを無視する
多くのチームは同じインスタンスを再利用してウォームな実行だけを測定します。実ユーザーにはそのような贅沢はありません。コールドスタート時のレイテンシスパイクは、特に低トラフィックのエンドポイントではユーザー体験を左右します。
2. スロットリングを見落とす
サーバーレスプラットフォームは同時実行の制限を課します。AWS Lambda のデフォルトはアカウントあたり 1,000 の同時実行（リージョン単位）、Azure Functions はプランによって異なります。これを超えるとリクエストはキューに入るか、静かにドロップされ、結果が誤って良好に見えることがあります。
3. 関数を孤立して扱う
関数自体は無限にスケールするように見えても、それが書き込むデータベースはそうではありません。下流の依存（RDS、Cosmos DB、Redis など）が持続的なバースト下で実際のボトルネックになります。
4. 応答時間だけを測る
サーバーレスでのパフォーマンスは多次元です。実行時間、呼び出しの同時性、コストはすべて動的に変わります。スケールが非効率な「速い」テストでも、クラウドコストで破産することがあります。
5. イベントソースとトリガーを無視する
多くの負荷テストは関数を直接呼び出し、API Gateway、キュー、ブロブイベントといった実際のエントリポイントをバイパスします。これによりイベントの逆シリアライズ、認証、ルーティングに伴うレイテンシを見逃します—これらは実世界のパフォーマンスで重要な要素です。
6. 観測性なしでテストする
関数は儚く、ログも同様です。CloudWatch、Application Insights、分散トレーシングがないと、応答時間は見えてもその背後にある「なぜ」—コールドスタート、依存遅延、スロットリングイベント—は見えません。
7. コストをパフォーマンス指標として忘れる
サーバーレス環境ではパフォーマンスと価格は切り離せません。メモリを増やせば実行時間は短くなるが費用は増える、同時実行を増やせばスループットは増えるがスケーリング課金が発生する。コストの動態を無視すると運用上の非効率を隠してしまいます。
サーバーレスシステムを効果的にテストするには、これらの見えないレイヤーすべてを考慮に入れる必要があります。無視すればメトリクスは嘘をつきます—関数が失敗していなくても。
効果的なサーバーレス負荷テストの設計
従来の負荷テストは一定のランプと予測可能なサーバーを前提に構築されています。サーバーレスはそのルールを守りません。各関数呼び出しは短命なイベントであり、外部シグナル（API コール、メッセージキュー、ファイルアップロード）によってトリガーされます。アーキテクチャ自体がイベント駆動で、弾力的、ステートレスであるということは、効果的なテストはシステムが実際に使われる方法を反映しなければならないということです。過去のインフラと同じように振る舞わせるのではなく、実際の使用パターンを模倣することが重要です。
サーバーレス負荷テストは、定常的なトラフィックをシミュレートすることではなく、バースト的で予測不能なワークロードをとらえることに成功があります。正しいやり方は次のとおりです：
呼び出しパターンを現実的にモデル化する
本番で使われるのと同じイベントソース（API Gateway、ストレージイベント、キューコンシューマー）を通じて負荷をトリガーしてください。エンドポイントに直接ループで呼び出す合成的な方法は、プラットフォームレベルのスロットリングやシリアライズのオーバーヘッドを見逃しがちです。
コールドとウォームの実行を別々にシミュレートする
呼び出しの間隔を空けたりリージョンを分けたりして意図的にコールドスタートを発生させます。次に持続的なバーストを実行してウォーム状態の安定性を測定します。両方の条件を理解することが、異なるトラフィックレベルでのユーザー体験を予測する唯一の方法です。
短く密度の高いテストを使う
サーバーレスワークロードはバースト弾力性のために設計されており、マラソンのような長時間実行向けではありません。1〜2 分の高同時実行のテストは、30 分の耐久試験よりもスケーリングパターンとボトルネックを明らかにします。
同時実行階層に渡って測定する
10、100、1,000、さらにそれ以上のレベルでテストを実行してください。各閾値が新たなスケーリング挙動—コールドスタートの飽和、スロットリングの発生、関数間のリソース競合—を露呈します。
パフォーマンスと一緒にコストを追跡する
各結果はレイテンシと金額の相関を示すべきです。AWS と Azure は実行時間とメモリ割当で課金するため、コストはパフォーマンス指標であり、後回しにしてはいけません。
サーバーレス負荷テストの効果的な設計とは、インフラのベンチマークではなくイベントモデル化に思考を転換することです。サーバーがどれだけ長く稼働できるかを測るのではなく、関数がどれだけ速くスケールし、回復し、繰り返せるかを測るのです。これが正しくできれば、サーバーレスのテストは検証を超え、運用上のインテリジェンスになります。
AWS Lambda と Azure Functions：テスト前に知っておくべきこと
両プラットフォームは「サーバーレス」を謳っていますが、負荷下での挙動は異なります。簡単な参照表を以下に示します：
| 側面 | AWS Lambda | Azure Functions |
| コールドスタート | VPC 内では遅く、プロビジョンドコンカレンシーを使うと高速化される | プレミアムおよび専用プランでより高速 |
| 同時実行の制限 | リージョンごとにソフトリミットで 1,000（増加申請可能） | プラン依存で、しばしばリージョンごと |
| スケーリングのトリガー | 呼び出しごとのイベント | キューの深さや HTTP リクエストに基づく |
| メトリクスアクセス | CloudWatch、X-Ray | Application Insights、Log Analytics |
| チューニングレバー | メモリ、タイムアウト、プロビジョンドコンカレンシー | プラン階層、事前ウォームされたインスタンス |
- AWS のプロビジョンドコンカレンシーは関数を事前にウォームにして、コールドスタートを軽減しますがコストがかかります。
- Azure はプレミアム関数で同様の利点を提供し、より透明なスケーリング制御を備えています。
- これらのニュアンスを理解することで、テストパラメータをプロバイダの制限に合わせ、誤検知や不要な支出を避けることができます。
サーバーレス負荷テスト用ツール
サーバーレス環境で負荷テストを実行するのは、単にスクリプトをエンドポイントに向けるより複雑です。各プロバイダはランタイムを異なって抽象化し、関数をトリガーしてパフォーマンスデータを収集するための固有の API を公開します。選ぶツールが、どれだけ正確にトラフィックをシミュレートできるか、そして実際に何が起きているかをどれだけ可視化できるかを決めます。
多くのエンジニアリングチームはまずオープンソースのフレームワークから始めます。柔軟でスクリプト可能、CI/CD パイプラインに自然に組み込めます。
- Artillery（オープンソース） – Node.js ベースの負荷テストフレームワークで、AWS Lambda や Azure Functions の呼び出しをサポートします。ペイロードをシミュレートし、レイテンシを測定し、カスタムスクリプトを通じてコールドスタート挙動を分析するのに適しています。
- k6（オープンソース） – 開発者向けに作られた k6 はコードから分散負荷を生成しやすく、Function URL や API Gateway エンドポイントとクリーンに統合できます。実行時間、エラー率、スループットの詳細なメトリクスを提供します。
- JMeter（オープンソース） – 古典的な Java ベースツールは、API Gateway や Azure エンドポイントを通じた同期 HTTP テストで依然有用です。関数レベルのメトリクスを直接露出はしませんが、プラグインエコシステムでプロバイダ監視 API と統合して深い可視化を得ることができます。
- AWS Step Functions / Azure Logic Apps – これらのネイティブオーケストレータは、同じクラウドリージョン内から現実的なトラフィックのバーストをシミュレートでき、ネットワークレイテンシを最小化し、同時実行時のスケーリング挙動を露呈させます。
オープンソースツールは強固な基盤を提供しますが、スクリプト作成、インフラ設定、継続的なメンテナンスが必要です。関数のパフォーマンスは測れますが、必ずしもユーザー体験を測れるわけではありません。
そこでLoadViewがそのモデルを拡張します。LoadView は次を補完します：
- 実ブラウザと複数リージョンにまたがるクラウド分散負荷生成
- API、マイクロサービス、サーバーレスバックエンド全体のエンドツーエンド可視化
- 手動インストルメンテーション不要のレイテンシ、スループット、スケーリング挙動の自動可視化
オープンソースフレームワークと LoadView を組み合わせれば、コードベースの実験の柔軟性と、本番品質の検証に必要な可視性とスケールを両立できます。
テスト結果の解釈：応答時間を超えて
サーバーレスのテストは膨大なメトリクスを生みますが、単なる速度だけでは物語の全ては語れません。インフラが弾力的で不透明であるため、本当の洞察は相関から生まれます：コールドスタート、同時性、コストが負荷に応じてどのように動くかを結びつけることです。関数が個別では速く見えても、トラフィックが拡大するとスロットリングや過剰な支出を引き起こすことがあります。
実際のパフォーマンスストーリーを見つけるには、次の項目を追跡・可視化してください：
- コールドスタートレイテンシ – 最初の呼び出しとその後の呼び出しの差分。
- 実行時間のばらつき（p50/p90/p99） – ジッターはスケーリングの問題やメモリプレッシャーを示します。
- 同時実行の利用状況 – どれだけ早くスロットリング限界やプロバイダキャップに近づくか。
- エラーの分類 – ユーザーエラー、スロットリング、実行タイムアウトを区別すること。
- コストのスケーリング – 呼び出し率の増加とともに支出がどのように増えるかを評価すること。
これらを同時にプロットすると弾力性カーブが得られます—パフォーマンス、信頼性、コストが分岐し始める点です。そのカーブこそがサーバーレスパフォーマンステストの核心です：あなたのアーキテクチャが優雅にスケールし続けるポイントと、経済的に破綻し始めるポイントを分けるものです。閾値を理解することが、リアクティブな監視から真のパフォーマンスエンジニアリングへとあなたを導きます。
継続的検証のベストプラクティス
サーバーレスアプリケーションは常に進化します。依存関係、ランタイム、メモリ割当はデプロイごとに変わり、ある週に完璧に動いていたものが次の週にひっそりと劣化することもあります。信頼を維持するには継続的な検証が必要です—一度きりのテストではなく運用上の規律です。
CI/CD に負荷テストを自動化する
負荷テストをデプロイパイプラインの一部として扱い、後回しにしないでください。各リリース候補で自動的にパフォーマンスチェックをトリガーして、問題が本番前に表面化するようにします。
リリース後にコールドスタートを監視する
コード変更、新しい依存、ランタイム更新は初期化時間を変え得ます。コールドスタートの頻度と期間をファーストクラスのパフォーマンス指標として追跡し、回帰を早期に検出してください。
構成変更後に再テストする
メモリ、タイムアウト、同時実行設定を調整すると、関数のコストとパフォーマンスプロファイル全体が変わります。各変更に対してターゲットを絞った負荷テストを実施し、改善が負荷下でも保持されることを確認してください。
リージョンと環境を比較する
リージョンによるレイテンシ、リソース制限、スケーリング挙動はプロバイダや地理で異なります。比較テストを実行して異常を特定し、グローバル整合性を確保してください。
履歴ベースラインを維持する
過去のテストデータを保存してレビューし、パフォーマンスのドリフトを理解してください。サーバーレスの回帰は静かに起きることが多く—関数は実行されるが遅く、または高コストになっていることがあります。ベースラインはこれらの変化を可視化します。
継続的な検証は、儚いシステムを予測可能に保つための要です。それによりサーバーレスパフォーマンステストは単なる一回限りの演習から、アーキテクチャと共に進化する持続的なフィードバックループへと変わります。
結論：サーバーがなくても負荷テストは重要
サーバーレスはパフォーマンスエンジニアリングの必要性をなくすわけではなく、その定義を変えます。
コードは依然として実行され、ユーザーは待ち、コストはスケールします。違いはこれらすべてがあなたの制御外の抽象レイヤーの後ろで発生することです。
効果的なサーバーレス負荷テストはその現実を受け入れることです：コールドスタート、同時性、下流の耐障害性に焦点を当て、単なるスループットだけでなく全体の振る舞いを測定すること。
適切なテスト設計とクラウドネイティブなツールセットがあれば、ユーザーが体験する前に関数の挙動を定量化できます—サーバーがなくなっても、あなたは依然としてパフォーマンスの証明が必要なのです。
LoadView のようなプラットフォームはそのギャップを埋め、AWS Lambda や Azure Functions に対して分散されたユーザーレベルの負荷テストを提供します。サーバーがなくなっても、スケールすることを証明する必要は変わりません。