イベントやキャンペーントラフィックを控えたサービス
想定流入と購入転換率から負荷モデルを作り、イベント前に限界点を確認できるよう支援します。
02おすすめの対象
想定流入と購入転換率から負荷モデルを作り、イベント前に限界点を確認できるよう支援します。
データベース、キャッシュ、外部連携を一つずつ遮断し、復旧手順が実際に機能するかの確認を支援します。
区間別の応答時間と資源使用量を併せて収集し、推測ではなく測定で原因を絞り込めるよう支援します。
03主なサービス
01
通常負荷、限界負荷、長時間の連続実行を分け、それぞれ異なる目的で検証します。負荷生成にはJMeterを用い、対象の要件に応じて選定します。瞬間的な最大値だけでなく、数日続いたときに現れる資源リークまで確認できます。
02
依存サービスの遅延や停止、インスタンス終了を意図的に発生させ、復旧動作を観察します。障害文書に記載された手順が実環境でも成立するかを事前に確認できます。
03
収集した指標を区間別に分解し、どの資源が先に限界に達するかを特定します。増設規模とコード改善項目を根拠とともに比較し、予算を決められます。
サービスの仕組み
実際のリクエスト構成で負荷をモデル化し、ボトルネックの原因仮説と改善効果を再検証します。
04差別化
各項目を裏づける成果物を併せて記載しています。
仮想ユーザー数と実際のリクエストパターンを組み合わせ、本番環境に即した負荷モデルを設計します。本番ログから時間帯別の流入分布、機能別の呼び出し比率、検索やカートなど処理負荷の高いリクエストの割合を分析します。これらをテストに反映し、測定した限界値を容量設計と運用計画の判断基準として提供します。
裏づける成果物
実績 · アーティストプラットフォーム
アーティストプラットフォーム A社 — 文書のないコードを逆設計し全機能を検証
コードをリバースエンジニアリングして要件を復元し、復元した基準で全機能を検証しました。
詳しく見る性能テストの結果を、次のスプリントで実行する改善課題にまとめます。ボトルネックごとに原因仮説、検証方法、想定作業量を添えて優先順位を定めます。増設で対応する項目とコード修正が必要な項目を分け、容量計画と開発計画に反映できる形で提供します。
裏づける成果物
05導入の流れ
各段階の終わりに、合意した範囲と成果物が手元に残ります。
ステップ 01
製品フローとリリース計画を併せて確認し、影響の大きい失敗ポイントを着手5営業日以内に絞り込みます。
成果物リスクマップと検証優先順位
ステップ 02
要件、テスト、欠陥、リリース判断を一つの追跡表でつなぎ、判定基準を着手2週間以内に確定します。
成果物テスト戦略書と判定基準
ステップ 03
合意した基準で検証を実施し、週1回同じ様式で欠陥と残存リスクを報告します。
成果物実行レポートと欠陥台帳
ステップ 04
テスト資産と運用方法を社内チームへ引き継ぎ、引き継ぎ後4週間は問い合わせ対応を継続します。
成果物再利用可能なテスト資産と引き継ぎ書
06契約形態
07提供水準
5営業日
着手後のリスクマップ確定
週1回
欠陥・残存リスクの報告
4週
引き継ぎ後の質問対応
分散ストレージ製品がどこまで耐えるかを実測する必要があった案件です。
実施内容実利用パターンを負荷モデルに移し、通常域と限界域を分けて測り、最初に限界に達する資源を特定しました。
残すもの増設で解くものとコードで解くものを分けた改善リストと、運用で使う容量基準が残りました。
引き継いだ開発成果物には文書がなく、コードだけがありました。
実施内容コードをリバースエンジニアリングして要件を復元し、復元した基準で全機能を検証しました。
残すもの何がどう動くのかが文書として残り、その上でポイントチャージ・管理機能を続けて開発しました。
約1,900件の旅行商品を人が表計算で一つずつ管理していました。
実施内容収集器に負荷をかけて限界を確認し、DBと収集結果の整合性を併せて検証しました。
残すもの機能ではなくデータが食い違う箇所を見つけ出し、その上で商品変動管理が自動で回るようになりました。
ノーコードテスト自動化ツールの日本リリースを控え、ローカライズ検証を担う組織が必要でした。
実施内容日本語検証ケース1,000件余りを作成して実行し、表記と動作が食い違う箇所を探しました。
残すもの7か月間でローカライズ欠陥150件余りがリリース前に見つかり、検証ケースは次バージョンでも使う資産として残りました。
リリースを控えたiOS・Androidアプリとサーバーを、開発と分離した立場から確認する必要がありました。
実施内容セキュリティ点検項目70件余りでアプリとサーバーを併せて検証し、欠陥を深刻度と再現条件付きで報告しました。
残すものアプリとサーバーで欠陥20件余りが見つかり、リリース前に全件の対応が確認されました。
商品の変更を人が追いかけなくて済むように。収集・保存・表示・広告連携をつなぎ、データが正しいかと処理の限界を併せて確認しました。
09よくある質問
可能であれば同一仕様の別環境を使用します。本番で実施せざるを得ない場合は、対象範囲、中止基準、即時停止の担当を先に定め、トラフィックの少ない時間帯に制限した負荷から開始します。
まず責任境界を分けます。社内チームが継続する領域と当社が引き受ける領域を文書で区分し、欠陥重要度の基準と報告様式は一つに統一してリリース判断に同じ根拠を用います。
可能です。ただし実行頻度と保守コストを併せて検討し、優先度の高いフローから適用します。画面変更が頻繁な領域はAPIレベルに置き換えるか手動検証として残します。
導入の流れの各段階で定めた成果物をそのまま提供します。レポートは文書ファイルと元データを併せてお渡しし、テストケースと自動化スクリプトはリポジトリのアクセス権とともに引き継ぎます。
リモートを基本とし、常駐にも対応します。社内ネットワークからしか使えない試験環境では、アカウント権限と持出禁止項目を先に決め、常駐人数と期間を調整します。
週1回、同じ様式で欠陥と残存リスクを報告します。各欠陥に重要度と再現条件を付け、リリース可否も整理し、承認者が同じ根拠で判断できるようにします。
導入の流れの最初の段階で診断結果を共有し、それを根拠に範囲と日程を合意してから実行します。完成した提案依頼書は不要で、要件が整理されていない状態でも現在の環境と目標だけで着手できます。
2026-08-28 · 読了31分
訪問者数をRequest Mixへ置き換え、Pass/Fail基準を先に宣言したうえで、環境の指紋と12段階の負荷手順、ワークシートで検証済みの持続容量を残します。
2026-09-26 · 読了17分
AI生成ケースでは、検証する要件の根拠、制御する条件、観測する結果、不合格の判定基準を先に確認します。
2026-09-26 · 読了19分
本番エラーを回帰テストにするには、記録から再現条件を抽出し、期待動作を定め、修正前には期待を違反し修正後には満たすか確認します。
2026.06.24
出荷日が決まった状態で外部検収を入れるか判断するための時期、預かるもの、範囲の切り方と必要な日程を説明します。
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