작업 폴더 열기
스크립트와 결과를 둘 폴더를 고르세요. 파일 도구는 그 안에서만 동작해요.
워크플로
디스크 속도 테스트: 반복 가능한 실행을 단계별로
03
내 드라이브와 내 연결 확인하기
디스크 속도 테스트는 큰 파일에서의 순차 속도와 작은 읽기·쓰기가 많은 경우의 랜덤 속도를 측정해요. 두 값은 서로 다른 숫자예요. 이 가이드는 먼저 내 드라이브를, 그다음 공유기를 ping으로 확인하고 둘 다 기록해요. CPU benchmark 비교 사이트에는 다른 사람의 하드웨어와 설정만 나오므로, 직접 기록한 실행이 더 중요해요.
테스트 설명하기
어떤 드라이브인지, 테스트 파일은 얼마나 큰지, 몇 번 실행할지 말해 주세요. 기록할 설정의 이름도 알려 주세요.
각 단계 승인하기
Ask first 모드에서는 OK를 누르기 전에 카드를 하나씩 읽으세요. 모든 파일 쓰기는 diff로 나타나요.
결과 확인하기
기록된 숫자를 콘솔 출력과 직접 비교한 다음, 실행을 반복해서 값이 얼마나 퍼지는지 보세요.
예시: bench.py의 시간 측정 패턴
bench.py를 실행하고 중앙값을 오늘 설정과 함께 results.csv에 추가해 줘.
- write_file
bench.py저장됨 - Shell
python bench.pyexit 0 - append_file
results.csv행 추가됨 - read_file
results.csv읽음
다음 단계 전에 OK를 기다리고 있어요거부수락
bench.py
import time
def work():
total = 0
for i in range(1000000):
total += i * i % 7
return total
work() # warm-up call, not timed
runs = []
for n in range(5):
start = time.perf_counter()
work()
runs.append(time.perf_counter() - start)
runs.sort()
print("median seconds:", runs[2])bench.py는 CPU 시간 측정 예시로, 디스크 테스트에도 그대로 쓸 수 있는 패턴을 보여 줘요. 워밍업 호출 한 번, 시간 측정 5번, 그다음 중앙값이에요. 네트워크를 쓰지 않고 파일도 쓰지 않아요.
초보자를 위한 두 가지 확인
큰 파일로 드라이브 테스트하기
디스크 벤치마크 결과를 읽기 전에 테스트 파일 크기부터 확인하세요. RAM이나 캐시보다 커야 하고, 그렇지 않으면 드라이브가 아니라 캐시를 측정하게 돼요. 쓰는 디스크 테스트 명령을 에이전트에게 알려 주거나 짧은 Python 스크립트를 쓰게 하고, 뭔가 실행되기 전에 diff를 읽으세요. 그다음 Shell이 실행하고 종료 코드를 알려 줘요. 순차 속도와 랜덤 속도는 따로 기록하고, 끝나면 테스트 파일을 삭제하고, 중요한 데이터의 유일한 사본이 있는 드라이브는 절대 테스트하지 마세요. 실행을 5번 반복해서 중앙값을 직접 확인하세요.
내 PC와 공유기 사이의 네트워크 지연 시간 테스트
지연 시간은 작은 메시지의 왕복 시간이에요. 에이전트에게 공유기나 내 서버 주소를 붙여 ping -n 20을 실행해 달라고 하면 Shell이 시간을 출력해요. 그다음 write_file이 그 내용을 latency.txt로 저장하고 grep이 시간이 담긴 줄을 뽑아 줘요. 경로의 홉을 보고 싶다면 같은 주소로 tracert를 추가하세요. 트래픽은 작고 짧게 유지하고, 내 것이 아닌 서버를 향하게 하지 마세요. 같은 확인을 며칠 동안 반복하면 지연 시간이 어떻게 변하는지 보여요. ping은 실행한 순간의 왕복 시간만 보여 줄 뿐 VPS가 계속 켜져 있었는지는 알려 주지 않아요. 그래서 VPS 가동 시간 벤치마크에는 이 확인 이상의 것이 필요해요. 오늘 파일을 이전 파일과 비교하고 숫자는 직접 확인하세요.
