• 용어 정의: 소프트웨어나 시스템 인프라에 사전 정의된 처리 임계치를 극단적으로 초과하는 과도한 작업 부하(Load)나 데이터 트래픽을 의도적으로 인가하여, 아키텍처의 최종 한계점(Breaking Point)을 식별하고 한계 초과 시 시스템이 얼마나 안전하게 동작을 제어하거나 자원을 방어해 내는지(Graceful Degradation) 평가하는 극한계 검증 기법입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 막대한 GPU 연산이 요구되는 엔터프라이즈 AI 시스템은 돌발적인 트래픽 폭증 시 순간적인 메모리 부족(OOM)이나 병목 현상으로 인해 플랫폼 전체가 마비될 치명적 위험을 내포하고 있습니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 통제된 샌드박스 환경에서 예상 최대치의 수 배에 달하는 동시 다발적 추론 요청을 주입하여 아키텍처의 물리적 한계 용량을 선제적으로 측정하고 병목 리소스를 튜닝해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 프로덕션 인프라의 트래픽 비수기를 활용해 프로비저닝된 클라우드 자원에 가상 부하를 점진적으로 인가함으로써, 시스템의 수평적 자동 확장(Auto-scaling) 임계치 및 트래픽 스로틀링(Throttling) 방어 기제가 실시간 라이브 환경에서도 완벽히 작동하는지 지속 검증해야 합니다.

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