企業 AI 智慧溝通與數位轉型系列課程

主機網站壓力測試(Stress Testing)
一次到位驗證高流量極限,確保網站不掉單

Cloudmax 匯智雲端與資安經驗豐富,ISO 27001 團隊為您量測極端連線負載,提前排除瓶頸與風險


常見痛點解答

預防高峰當機
模擬突發 2–5 倍流量,找出 CPU/記憶體/連線數瓶頸
最佳化雲資源
測後可精準調整 Auto-Scaling,避免過度布建造成 30% 以上成本浪費
保障客戶體驗與 SLA
先測再上線,維持 99.9% 服務可用度

Stress vs. Load vs. Performance?

Stress 測極限

暴衝流量直到崩潰點

Load 測日常載荷

模擬預期同時使用人數

Performance 測效率

評估回應時間 / 吞吐量

服務範疇

每一項服務皆由 Cloudmax 壓力測試專家團隊 規劃與複核;團隊成員具備多年雲端部署、效能調優與大型專案經驗,測試流程參考 ISO/IEC 29119 軟體測試標準與業界最佳實務,並依實際專案需要導入資安與合規控制要點。

目的

驗證電商、活動頁、會員系統等「前端+後端」完整鏈路在高併發讀寫下的極限與穩定度。

核心測項

  • 併發使用者(VU)逐步拉升至預期流量 2–5 倍
  • 關鍵流程腳本:首頁載入 → 搜尋 → 加入購物車 → 結帳
  • 95th/99th 回應時間、RPS、錯誤率(4xx/5xx)、Largest Contentful Paint (LCP)

交付成果

  • 壓力曲線對照圖 + 前端體驗指標
  • 資源瓶頸(API、資料庫、CDN、第三方服務)定位報告
  • 前端優化建議:圖片壓縮、Lazy Load、快取策略

目的

針對實體伺服器或 VM,找出 CPU、記憶體、I/O 飽和點,並驗證 OS / 中介軟體調優效果。

核心測項

  • CPU 利用率階梯式提升至 95 %以上
  • 記憶體洩漏與 Swap 觸發監控
  • Disk IOPS、網路頻寬與 IRQ 額度

交付成果

  • 飽和閾值與對應負載模型(Threads / Forks)
  • 核心參數建議:uLimit、TCP keep-alive、ThreadPool size
  • 降頻、擴容或容器化遷移的成本效益分析

目的

模擬全球流量同時湧入公有雲(AWS / Azure / GCP)架構,驗證 Auto Scaling、CDN、RDS、Serverless 觸發邏輯與費用影響。

核心測項

  • 多區域注流:北美、亞太、歐洲節點同時送壓
  • Auto Scaling 冷啟時間、Scaling policy 觸發指標
  • 雲端計費:高峰 1 小時資源成本與平常日比較

交付成果

  • 可用度與延遲熱圖(Latency Heatmap)
  • 建議的 ASG 最小/最大節點、CDN TTL、Lambda Concurrency 限制
  • 雲費用最佳化(FinOps)報告與 ROI 估算

目的

針對微服務、API Gateway、Message Queue、資料庫叢集等「多元組合」環境,評估服務間鏈路在尖峰流量時的可靠度與回應時間。

核心測項

  • Service chain A → B → C 全鏈路呼叫延遲
  • 隊列長度(Kafka / RabbitMQ / SQS)與耗盡警戒線
  • Circuit Breaker、Retry、Rate Limit 策略有效性

交付成果

  • 拓撲依賴圖+瓶頸服務識別
  • 建議的分流(Sharding)或 Cache 前置方案
  • Chaos Engineering 測試腳本(可選)與後續治理建議

加值服務

  • DevOps Pipeline 整合
  • 複測可享優惠價格

藉由以上四大範疇,Cloudmax 能全面覆蓋您從單一網站到複雜雲原生架構的所有壓力測試需求,協助企業在高流量沖擊下依然維持 99.9% 以上的可用度與優質使用者體驗。

Cloudmax 測試流程

  1. 1

    需求訪談

    釐清高峰人數 & 關鍵交易

  2. 2

    腳本設計

    JMeter 支援 DevOps CI/CD

  3. 3

    雲端分布式注流

    多區域節點同時送壓

  4. 4

    即時監控 & 警示

    監控雲端資源使用儀表

  5. 5

    瓶頸剖析 & 報告

    24小時內交付優化建議

立即預約免費諮詢,守護企業資安第一步!

我們的信賴價值(EEAT)

大型零售雙 11

實戰驗證的資安防禦效能,穩穩撐起雙 11 高流量壓力

1

承載大流量、高併發需求的效能表現

在高併發情境下成功定位資料庫鎖競爭導致的效能瓶頸
2

↓ 45%

優化後 CPU 使用率大幅降低
3

0 錯誤

訂單高峰期間零錯誤率

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