キャパシティ (キャパシティ) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

キャパシティ (キャパシティ) の読み方

日本語表記

容量 (ヨウリョウ)

英語表記

capacity (キャパシティ)

キャパシティ (キャパシティ) の意味や用語解説

IT分野における「キャパシティ」とは、システムやその構成要素が持っている「容量」や「能力」、または「処理能力」を指す。これは、どれだけのデータ量を保持できるか、あるいはどれだけの「仕事」を単位時間あたりにこなせるかを示す概念である。ITシステムが安定して動作し、求められる性能を発揮するためには、このキャパシティが適切であることが不可欠である。ハードウェアからソフトウェア、ネットワークに至るまで、システムのあらゆる側面でキャパシティという概念が用いられ、システム設計、運用、そして将来の拡張性を考える上で極めて重要な要素となる。 システムのキャパシティは、様々な観点から評価される。まず、物理的なリソースに関するキャパシティが挙げられる。 中央演算処理装置（CPU）のキャパシティは、その処理能力を意味する。これは主に、クロック周波数（処理速度）、コア数（同時に処理できる作業の数）、そしてスレッド数によって決定される。CPUのキャパシティが不足すると、多くの計算処理が必要なアプリケーションの応答が遅くなったり、同時に多数のユーザーからのリクエストを処理しきれなくなったりする。結果として、システム全体のパフォーマンスが低下し、ユーザー体験を損なうことにつながる。 メモリ（RAM）のキャパシティは、データを一時的に記憶する容量である。ギガバイト（GB）単位で表されることが多い。アプリケーションが実行時に使用するデータや、オペレーティングシステムが動作するために必要な情報がここに格納される。メモリのキャパシティが不足すると、システムはストレージデバイスの一部を仮想メモリとして利用する「スワップ」と呼ばれる現象が発生する。ストレージはメモリと比較してデータアクセス速度が格段に遅いため、このスワップが多発すると、システムの処理速度が著しく低下し、動作が重くなる。 ストレージ（HDDやSSD）のキャパシティは、データを永続的に保存する容量である。テラバイト（TB）やギガバイト（GB）単位で表される。データベース、ファイル、ログファイルなど、システムが生成または利用するあらゆるデータがここに保存される。ストレージのキャパシティには、保存容量だけでなく、データへの読み書き速度（I/O性能）も含まれる。特にデータベースなど、頻繁にデータの読み書きが発生するシステムでは、I/O性能がシステム全体のボトルネックとなることが多く、そのキャパシティが重要視される。読み書き速度はIOPS（Input/Output Operations Per Second）や転送速度（MB/s）などで評価される。 ネットワークのキャパシティは、単位時間あたりに転送できるデータ量、つまり帯域幅（バンド幅）を指す。これはbps（bits per second）などの単位で表される。Webサービス、リモートアクセス、データ転送など、システムが外部と通信する際にはネットワークが利用される。ネットワークのキャパシティが不足すると、通信速度が遅延し、データのダウンロードやアップロードに時間がかかったり、リアルタイム性が求められるアプリケーションの動作が不安定になったりする。 次に、ソフトウェアやサービスレベルに関するキャパシティも存在する。 Webサーバーやアプリケーションサーバーのキャパシティは、同時に処理できるリクエスト数や同時接続ユーザー数、単位時間あたりの処理量（スループット）などで評価される。これらのキャパシティが不足すると、アクセス集中時にサーバーが応答不能になったり、サービスが停止したりする可能性がある。 データベースサーバーのキャパシティは、格納できるデータ量だけでなく、同時に実行可能なクエリ数やトランザクション処理能力も含む。データベースは多くのITシステムの根幹をなすため、そのキャパシティ不足はシステム全体に深刻な影響を及ぼし、データの読み書きが遅延したり、データの一貫性が損なわれたりするリスクがある。 システムの設計段階で、将来の利用状況や予測される負荷を考慮し、必要なキャパシティを見積もるプロセスを「キャパシティプランニング」と呼ぶ。キャパシティが不足していると、サービスの品質低下、ユーザー満足度の低下、最悪の場合にはシステム停止やビジネス機会の損失につながる。一方で、過剰なキャパシティは、不要なハードウェア投資やクラウドサービス利用料の増加といったコストの無駄を生じさせる。 そのため、初期コストと運用コスト、そして将来的なシステムの成長を見越した「スケーラビリティ」（拡張性）を考慮した設計が重要となる。スケーラビリティとは、システムの負荷が増大した場合に、リソースを柔軟に増減させて対応できる能力を指す。特にクラウドコンピューティングの普及により、必要な時に必要なだけリソースを増減させる「オンデマンドスケーリング」が容易になり、キャパシティプランニングのアプローチも多様化している。 稼働中のシステムでは、CPU使用率、メモリ使用量、ディスクI/O、ネットワークトラフィック、アプリケーションのレスポンスタイムといった各種パフォーマンス指標を継続的に監視（モニタリング）することが不可欠である。これらの監視データから、現在のキャパシティが適切であるか、あるいは将来的に不足する可能性がないかを評価し、必要に応じてリソースの増強や構成の最適化を検討する。また、システムに意図的に負荷をかけてその限界性能を把握する「負荷テスト」や「ストレステスト」を実施することで、潜在的なキャパシティ不足を事前に特定し、対策を講じることも有効な手段である。 キャパシティは、ITシステムが安定したサービスを提供し続けるための基盤となる概念であり、システムエンジニアが常に意識し、計画し、そして適切に管理すべき極めて重要な要素である。その適切な管理は、システムの信頼性、性能、そしてコスト効率を大きく左右することになる。