k6 で複数シナリオを同時実行し、Grafana OSS でダッシュボードを分けて可視化してみた

製造ビジネステクノロジー部の小林です。

前回の記事では、EC2 上で k6 を実行し、InfluxDB + Grafana OSS でリアルタイムに可視化する環境を構築しました。

実際の負荷テストでは、複数のシナリオを同時に実施したいケースもあります。そこで今回は、2 つのシナリオを並列実行し、それぞれのメトリクスを Grafana の異なるダッシュボードで個別に可視化する方法をご紹介します。

前提条件

• k6 実行環境: Graviton EC2
• OS: Amazon Linux 2023（ARM）
• Grafana OSS が EC2 上で起動済み
• InfluxDB が EC2 上で起動済み
• Grafana への接続: VSCode ターミナルから SSM ポートフォワーディング経由でアクセス（ポート 3000）

Grafana へのアクセスは以下のコマンドでポートフォワーディングを開始します。

aws ssm start-session \
  --target <EC2 インスタンス ID> \
  --document-name AWS-StartPortForwardingSession \
  --parameters "portNumber=3000,localPortNumber=3000"

実行結果

Starting session with SessionId: XXXXXXXXX-XXXXXXXXnj7vivo2eak2j6u
Port 3000 opened for sessionId XXXXXXXXX-XXXXXXXX26bnj7vivo2eak2j6u.
Waiting for connections...

この状態で、ブラウザから http://localhost:3000 にアクセスすると Grafana の画面が表示されます。

複数シナリオを同時に走らせたい

負荷テストの実施時に、以下のような要件が生じることがあります。

• 通常処理とコールバック処理など、複数の API に同時に負荷をかけたい
• それぞれの結果を混ぜずに、個別のダッシュボードで確認したい
• テストは EC2 上でバックグラウンド実行して、SSH を切断しても継続させたい

k6 のデフォルト設定では、複数プロセスが同じデータベースに書き込むため、メトリクスが混在し、シナリオの区別が困難になります。

InfluxDB の データベースをシナリオごとに分ける

k6 実行時のコマンドに、--out influxdb=http://localhost:8086/<データベース名> の データベース名を変えるだけで、データを完全に分離できます。あとは Grafana のデータソースとダッシュボードをそれぞれ作成するだけです。

やってみた

nohup でバックグラウンド並列実行

InfluxDB では、書き込み時にデータベースが存在しない場合は自動的に作成されます。そのため、事前に CREATE DATABASE を実行する必要はありません。

また、通常、k6 run はフォアグラウンドで実行されるため、SSH 接続が切断されるとテストも終了してしまいます。nohup を使用することで、SSH 接続を切断した後もテストを継続して実行できます。

# 通常 API のランピングテスト
nohup k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/k6_ramping_api dist/api-ramping.js > k6-logs_ramping_api_$(date +%Y%m%d-%H%M%S).log 2>&1 &

# コールバック処理 API のランピングテスト
nohup k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/k6_ramping_api_callback dist/api-callback-ramping.js > k6-logs_ramping_api_callback_$(date +%Y%m%d-%H%M%S).log 2>&1 &

コマンドの各オプション解説

確認

ps aux | grep k6

2 プロセスが起動していれば OK です。

Grafana にデータソースを 2 つ追加

前回の記事では k6 という データベース名でデータソースを 1 つ作成しました。今回はデータベースごとにデータソースを追加します。
左メニューから Connections → Data Sources → Add new data source で InfluxDB を選択し、それぞれ以下の設定で保存します。

通常 API 用

• Name: influxdb-api
• URL: http://localhost:8086
• Database: k6_ramping_api

コールバック処理用

• Name: influxdb-api-callback
• URL: http://localhost:8086
• Database: k6_ramping_api_callback

それぞれ Save & Test で Data source is working と表示されれば OK です。

ダッシュボードをシナリオごとにインポート

公式ダッシュボード（ID: 2587）を 2 回インポートします。インポート時のデータソース選択をそれぞれ変えるだけです。

1 回目: データソース =k6_ramping_api、ダッシュボード名 = influxdb-api

1 つ目のダッシュボードが作成できました。

2 回目: データソース = k6_ramping_api_callback、ダッシュボード名 = influxdb-api-callback

2 つ目のダッシュボードも作成できました。

2 つのダッシュボードが作成できていますね！

このようにタブで分けると監視しやすいかもしれません。
（左：influxdb-api 、右：influxdb-api-callback）

まとめ

InfluxDB のデータベースを分けるのは、コマンドの データベース名を変えるだけなのでとても簡単でした。シナリオが増えても同じ手順でスケールできます。この記事がどなたかの参考になれば幸いです！