【ITニュース解説】Understanding High Availability day 44 of system design basics

可用性とは、システムがどれだけの時間、正常に動作し、ユーザーが利用できる状態にあるかを示す指標である。これは通常、パーセンテージで表され、特定の期間におけるシステムの稼働時間を示している。正式には「稼働時間 ÷ (稼働時間 + 停止時間)」という計算式で定義される。稼働時間とは、システムが機能し、アクセス可能な状態にある時間を指し、停止時間とは、障害やメンテナンス、その他の問題によりシステムが利用できない時間を指す。例えば、99.9%の可用性を持つシステムは、年間で9時間未満しか停止しないことを意味し、99.99%の可用性では、年間で1時間未満にまで停止時間を短縮できる。これは、わずかなパーセンテージの違いが、実際の運用において大きな差を生むことを示している。

可用性はしばしば「ナイン（9）」の数で表現される。ナインの数が一つ増えるごとに、システムの信頼性が飛躍的に向上し、停止時間が大幅に削減される。例えば、99%（ツーナイン）は年間約3.65日の停止時間に相当する。これが99.9%（スリーナイン）になると、年間約8.76時間、99.99%（フォーナイン）では年間約52.6分、さらに99.999%（ファイブナイン）では年間約5.26分と、停止時間は劇的に減少する。それぞれのナインの追加は、一桁分の改善を意味し、フォーナインの可用性はスリーナインの可用性よりも10倍信頼性が高いと言える。このように、ビジネス要件に応じて適切な可用性レベルを設定することは非常に重要である。

システムの高可用性を実現するためには、いくつかの重要な戦略がある。一つ目は「冗長性」である。これは、システムの主要なコンポーネントが故障した場合に備えて、予備のコンポーネントを用意しておくことで、サービスの中断を防ぐ手法である。具体的には、複数のサーバーを用意してリクエストを処理する「サーバー冗長性」、データの可用性を確保するために複数のデータベースでデータを保持する「データベース冗長性」、さらには地域的な大規模障害に備えて、複数の地理的な地域にシステムリソースを分散配置する「地理的冗長性」などがある。これにより、単一障害点（システム全体を停止させる原因となる一点）を排除し、システムの堅牢性を高める。

二つ目の戦略は「ロードバランシング」である。これは、 incomingトラフィック（ユーザーからのリクエストなど）を複数のサーバーに分散させることで、特定のサーバーに負荷が集中するのを防ぎ、システム全体のパフォーマンスと可用性を向上させる技術である。ロードバランサーには、専用の物理機器を使用する「ハードウェアロードバランサー」と、HAProxyやNginx、AWS Elastic Load Balancerのようなソフトウェアベースのツールを使用する「ソフトウェアロードバランサー」がある。これにより、どのサーバーが処理能力に余裕があるかを見て、効率的にタスクを割り振ることが可能になる。

三つ目の戦略は「フェイルオーバーメカニズム」である。これは、システムの一部に障害が発生した際に、自動的にバックアップシステムに切り替える機能である。例えば、「アクティブ-パッシブフェイルオーバー」では、通常は主系システムのみが稼働し、バックアップの待機系システムは待機状態にあるが、主系に障害が発生すると待機系が自動的に起動して処理を引き継ぐ。一方、「アクティブ-アクティブフェイルオーバー」では、すべてのコンポーネントが常に稼働しており、負荷を共有しているため、一部に障害が発生しても残りのコンポーネントがシームレスに処理を引き継ぐことができる。

四つ目の戦略は「データレプリケーション」である。これは、データの可用性を確保するために、複数の場所にデータを複製する手法である。データのコピーをリアルタイムで行う「同期レプリケーション」は、常にデータの一貫性を保証するが、パフォーマンスに影響を与える可能性がある。一方、コピーを遅延させて効率を重視する「非同期レプリケーション」は、わずかなデータ不整合の可能性はあるものの、書き込み性能への影響が少ないという特徴がある。どちらの手法を選ぶかは、データの重要度とシステムの要件によって異なる。

五つ目の戦略は「監視とアラート」である。これは、システムの状態を継続的に監視し、問題が発生した場合に早期に検知して関係者に通知することで、迅速な対応を可能にする手法である。コンポーネントが正常に動作していることを定期的に知らせる「ハートビート信号」、自動的にシステムコンポーネントの健全性を確認する「ヘルスチェック」、そして問題発生時に管理者などに通知する「アラートシステム」（PagerDutyやOpsGenieなど）を組み合わせることで、システムの異常をいち早く察知し、大きな障害に発展する前に対処できる。

高可用性システムを設計するためのベストプラクティスも存在する。まず、「障害を前提とした設計」が重要である。システム内のあらゆるコンポーネントがいつか故障するという前提に立ち、それに対応する冗長性をあらかじめ組み込んでおくべきである。次に、「ヘルスチェックの実装」は、システムが常に健全な状態にあるかを確認し、問題の早期発見に繋がる。さらに、「複数のアベイラビリティゾーンの使用」は、複数のデータセンターにシステムを分散配置することで、特定の地域で発生した大規模な障害によるシステム停止リスクを低減する。

また、「カオスエンジニアリング」を実践することは、システムの回復力をテストするために有効である。これは意図的にシステムに障害を注入し、予期せぬ問題が発生しないか、そしてシステムがどのように回復するかを検証する手法である。さらに、「サーキットブレーカー」は、問題のあるサービスが全体のシステムに cascading failure（連鎖的な障害）を引き起こすのを防ぐための仕組みである。これは、電力回路のブレーカーと同様に、異常なサービスからのリクエストを一時的に遮断し、他の正常なサービスへの影響を最小限に抑える。

「キャッシングの賢明な使用」も重要である。頻繁にアクセスされるデータを一時的に保存しておくことで、バックエンドシステムへの負荷を軽減し、システムの応答速度と可用性を向上させることができる。そして、「キャパシティプランニング」は、予期される負荷だけでなく、突然のアクセス集中（スパイク）にもシステムが耐えられるように、十分なリソースを確保しておくことを意味する。これらのベストプラクティスを組み合わせることで、より堅牢で信頼性の高いシステムを構築することが可能となる。

高可用性は、サービスを継続的に利用可能にし、ユーザーに途切れることのない体験を提供するために不可欠な要素である。冗長性、ロードバランシング、フェイルオーバーメカニズム、データレプリケーションといった戦略を効果的に活用し、障害を前提とした設計や継続的な監視などのベストプラクティスを遵守することで、停止時間を最小限に抑え、信頼性の高いシステムを構築できる。システムエンジニアを目指す上で、これらの概念を理解し、実践できる能力は非常に重要となる。