실시간 네트워크 응답성 테스트 및 시각화: Python을 활용한 방법

네트워크 성능은 사무실이나 홈 오피스 환경에서 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 실시간 서비스나 크리티컬한 애플리케이션을 운영하는 경우, 네트워크 응답성은 서비스 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 네트워크 응답성을 테스트하고, 결과를 분석 및 시각화하는 방법을 소개하고자 합니다.

 

1. 네트워크 응답성 테스트 자동화

Python의 subprocess 모듈을 활용하여 ping 명령을 자동화하고, 연속적인 성공을 측정하는 스크립트를 개발할 수 있습니다. 이 스크립트는 특정 IP 주소에 대해 지정된 횟수만큼 ping을 성공적으로 수행할 때까지 계속합니다. 다음은 해당 기능을 수행하는 코드의 간략한 예입니다:

def ping_test(ip_address, required_successes=10, timeout=120):
    start_time = time.time()
    attempts = 0
    consecutive_successes = 0

    while time.time() - start_time < timeout and consecutive_successes < required_successes:
        result = subprocess.run(['ping', '-n', '1', ip_address], stdout=subprocess.PIPE)
        output = result.stdout.decode()
        if "Received = 1" in output:
            consecutive_successes += 1
        else:
            consecutive_successes = 0
        time.sleep(1)

 

2. 결과 로깅 및 시각화

테스트 결과를 파일에 로깅하고, 이를 분석하여 그래픽으로 시각화할 수 있습니다. 이 과정은 데이터를 기록하고 후속 분석을 용이하게 하는 데 중요합니다. 파일에 결과를 기록하는 함수와, Matplotlib을 사용하여 성공적인 ping 시간의 분포를 시각화하는 방법은 다음과 같습니다:

def ping_test_and_log(ip_address, filename="combined_ping_results.txt"):
    with open(filename, 'a') as file:
        file.write(f"\nPing Test Started at {datetime.now()}\n")
        # 결과 기록
        file.write("Test Summary\n")

def plot_ping_results(analysis_results):
    plt.hist([res['Success Times'] for res in analysis_results], bins=30)
    plt.title('Distribution of Successful Ping Times')
    plt.show()

 

3. 실습을 통한 이해

이 코드를 사용하여 실제 네트워크 환경에서 다양한 시간대에 ping 테스트를 수행하고, 결과를 비교함으로써 네트워크 성능의 변동성을 관찰할 수 있습니다. 또한, 이러한 자동화된 테스트는 네트워크 인프라의 문제를 사전에 진단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.