スケーリングとは、既存のシステムにリソースを追加して容量を増やすか、負荷を複数のマシンに分散させることで、増大するニーズに対応するためのリソース調整を指します。
企業が成長するにつれて、データ処理のニーズも拡大します。
スケーリングは、ITシステムが増大する負荷を処理しつつ、パフォーマンス、信頼性、コスト効率を維持するために不可欠です。
スケーラビリティが企業にとって重要な理由
企業は膨大なデータを生成し、そのアプリケーションはしばしば予測不可能な、変動する負荷に対応する必要があります。
スケーラビリティがあれば、企業は現在の需要を満たしつつ、将来の成長に備えることができます。
スケーラブルなインフラは、ビジネスの継続性を向上させ、ダウンタイムを減らし、変化する市場条件や顧客ニーズに迅速に適応できるため、競争力を維持するのに役立ちます。
垂直スケーリングと水平スケーリングの基本とその違い
垂直スケーリングと水平スケーリングは、ITインフラを成長させるための2つの主要な方法です。
垂直スケーリング（スケールアップ）
既存のサーバーにCPU、RAM、ストレージなどのリソースを追加して、その処理能力を高めることを指します。これは1台のマシンの容量を増やすシンプルな方法ですが、物理的な限界があります。
水平スケーリング（スケールアウト）
負荷を複数のシステムに分散するためにマシンを追加することを意味します。
これにより、スケーラビリティが大幅に向上し、サーバーがダウンした場合のバックアップも提供されます。この方法は複雑ですが、柔軟性、冗長性、回復力が向上します。
どちらを選ぶか、または両方を組み合わせるかは、ビジネスのパフォーマンス要件、コスト制約、将来の成長予測など、特定のニーズに依存します。
垂直スケーリングの理解
データベースやアプリケーションマネジメントにおいて垂直スケーリングはどのような意味を持つのか？
垂直スケーリング（スケールアップ）は、既存のシステムにCPU、RAM、ストレージなどのリソースを追加して、より多くの処理を可能にします。
これにより、サーバーは内部コンポーネントをアップグレードすることで、より多くの作業を処理できます。
特に、オンプレミスのインフラや、ハードウェアのアップグレードが簡単な環境で一般的です。
例えば、圧縮や暗号化などの高負荷な処理のためにサーバーを強化したり、メモリを増やして大量のデータを高速に処理したりできます。
また、データベース管理においても、メモリや計算能力を増強することで、大規模なデータセットや複雑なクエリに対応できます。
大きなアーキテクチャ変更が不要なため、実装が容易であるのも特徴です。
垂直スケーリングがパフォーマンスとスケーラビリティの課題を解決する方法
垂直スケーリングは、既存のサーバーを強化することで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
垂直スケーリングのメリットとデメリット
メリット
- シンプルさ：システムの変更が最小限で、実装が容易かつ迅速であり、運用の中断が少ない。
- 即時のパフォーマンス向上：CPUやメモリ、ストレージを追加するだけで、すぐにパフォーマンスが向上する。
- 小規模なクラスターではコスト効率が良い：少ないマシンで処理可能なワークロードに最適。
デメリット
- ハードウェアの限界：ハードウェアのアップグレードには物理的な限界があり、最終的にはボトルネックが発生する。
- ダウンタイムが必要：サーバーをスケールアップする際、通常はシステムを一時的に停止する必要があるため、ダウンタイムを計画しなければならない。
- 大規模なシステムには高コスト：マシンのアップグレードは、多数のマシンに負荷を分散するよりもコストが高くなる可能性がある。
垂直スケーリングは、短期から中期的なパフォーマンス向上には有効ですが、成長が進む企業にとっては、最終的に水平スケーリングが適している場合が多いです。
水平スケーリングの理解
垂直スケーリングとの違い
水平スケーリング（スケールアウト）は、システムに複数のマシンを追加し、ワークロードを複数のサーバーやノードに分散させることです。
垂直スケーリングが1台のマシンにリソースを追加するのに対し、水平スケーリングは複数のマシンを協調させることで、より大きなまたは変動するワークロードに対応します。
垂直スケーリングがハードウェアの制約に左右される一方で、水平スケーリングではシステムがはるかに大きく成長できます。
クラウド環境では、複数のサーバーが協力して負荷を分散し、データ管理や稼働率を向上させるために、水平スケーリングが一般的に使用されます。
水平スケーリングがデータ管理とアプリケーションパフォーマンスに与えるメリット
- 高いスケーラビリティ：マシンを追加することで、企業は成長や予測不可能なワークロードを容易に処理できる。
- フォールトトレランスと冗長性：負荷を複数のマシンに分散させることで、1つのノードが故障してもシステム全体が停止するリスクを軽減。
- パフォーマンスの向上：負荷を複数のサーバーに分散させることで、ボトルネックを減らし、特にデータ集約型のアプリケーションでのパフォーマンスを改善。
- スケール時のコスト効率：クラウド環境では、必要に応じてリソースを割り当てることができ、自動スケーリング機能を活用してリソースの無駄を防げる。
水平スケーリングがもたらす課題と、その解決策
- 複雑性の増加：複数のサーバーを管理するのは難しいが、ロードバランサーやKubernetesのようなオーケストレーションプラットフォームが管理を簡素化する。
- データ整合性の維持：分散システムではノード間でデータを同期させるのが困難だが、分散データベースやレプリケーション技術によってデータの一貫性を保つことができる。
- ネットワーク遅延：マシン間の通信が増えると、特に地理的に離れた場所でネットワーク遅延が発生することがあるが、シャーディングやエッジコンピューティングを利用してデータを生成場所に近いところで処理することで、遅延を削減できる。
- コスト管理：水平スケーリングを正しく行わないと、リソースの過剰利用によってコストが膨らむ可能性があります。しかし、自動スケーリングや監視ツールを活用すれば、動的にスケールさせながらリソース使用を最適化することでコストを抑えることが可能です。
水平スケーリングは、長期的な成長や大量のデータ、可用性の高いシステムが必要な組織にとって、持続可能かつ柔軟で回復力のあるソリューションとなります。
今日の複雑なジョブに適しており、拡大を続ける企業にとって特に有効です。
垂直スケーリングと水平スケーリング
垂直スケーリングと水平スケーリングの違い
垂直スケーリングと水平スケーリングの主な違いは、システムをどのように強化するかにあります。
- 垂直スケーリングは、サーバーにリソース（CPU、RAM、ストレージ）を追加することで性能を向上させます。
- 水平スケーリングは、複数のマシンやノードを追加して負荷をシステム全体に分散し、コンピューティング能力と冗長性を高めます。結果的に負荷分散が可能になります。
つまり、垂直スケーリングは予測可能なサーバー上のワークロードに適しており、水平スケーリングは動的で成長する環境に向いています。
これらのスケーリング戦略は、アプリケーションやデータベースのパフォーマンスにどのような影響を与えるか？
アプリケーションパフォーマンス
- 垂直スケーリング: 高い計算能力やメモリが必要なアプリケーションに最適で、即座にリソースを増強できます。
- 水平スケーリング: タスクを複数のノードに分散させる分散型のワークロードに向いており、必要な場所でパフォーマンスを向上させます。
データベースパフォーマンス
- 垂直スケーリング: ストレージ、メモリ、または処理能力をアップグレードすることで、予測可能な読み書き操作のパフォーマンスを改善できますが、スケーリングの限界があり、より大きなデータセットではボトルネックが生じる可能性があります。
- 水平スケーリング: データを複数のノードに分散し、シャーディングやレプリケーションなどの技術を使用して容量とフォールトトレランスを向上させます。これにより、ダウンタイムのリスクが軽減され、大規模なデータセットでもパフォーマンスが向上します。
どのユースケースでどちらのスケーリング戦略が好まれるのか？
垂直スケーリングが好まれる場合
- アプリケーションの成長やリソースのニーズが予測可能である
- システムの単純さが重要で、複数のサーバーを管理する必要がない
- ワークロードがサーバーの容量内に収まり、ハードウェアのアップグレードで対応できる
- 高可用性が問題でない
水平スケーリングが好まれる場合:
- システムが急速に増加する、または変動するワークロードに対応する必要がある
- 高可用性とフォールトトレランスが求められる（例えば、eコマース、ソーシャルメディア、クラウドアプリケーション）
- 大量の同時ユーザーを処理する必要がある
- 大規模で増大するデータセットを効率的に扱うための分散データベースが必要
- 長期的なスケーラビリティが優先事項で、ハードウェアの限界に制約されない
多くの場合、企業はシンプルさを重視してまず垂直スケーリングを選び、需要が増大するにつれて水平スケーリングに移行するハイブリッドアプローチを採用します。
事例: 垂直スケーリングと水平スケーリングのユースケース
垂直スケーリングのユースケース
垂直スケーリング（スケールアップ）は、予測可能なワークロードを持つ企業でよく使用されます。
一例として、低遅延と高パフォーマンスが必要な金融サービス業界では、既存のインフラの計算能力を増強し、取引処理を改善するために垂直スケーリングが行われます。
例えば、大手銀行がピーク時の取引量を処理するためにデータベースサーバーにCPUやメモリを追加し、パフォーマンスを維持しながら株式取引や資金移動を効率的に行っています。
水平スケーリングのユースケース
水平スケーリング（スケールアウト）は、信頼性が必要な企業でよく使用されます。
Aerospikeのユースケースを紹介しましょう。
例えば、広告コンテンツを提供する企業Criteoは、グローバルユーザーベースを管理するためにマイクロサービスアーキテクチャを採用し、数千台のサーバーにワークロードを分散させています。
これにより、サーバーが過負荷になることを防ぎ、トラフィックの多い状況でもスムーズなストリーミングとダウンタイムの削減を実現しています。
これらのスケーリング戦略から学べる教訓
ビジネスニーズに合ったスケーリング戦略を選ぶ
ワークロード、トラフィック、成長を評価し、適切な戦略を選択することが重要です。
垂直スケーリングは予測可能な需要に適しており、水平スケーリングは急速な成長や動的なトラフィックに向いています。
長期的なスケーラビリティを計画する:
垂直スケーリングは即座に効果を発揮しますが、限界があります。
Criteoのように成長を見込む企業は、将来の需要に対応するために早期に水平スケーリングを計画する必要があります。
自動化ツールに投資する
水平スケーリングの管理は複雑ですが、AWS Auto ScalingやAerospike Kubernetes Operatorのようなツールを使用すれば、リソース管理を自動化してプロセスを簡素化できます。
冗長性とフォールトトレランスを考慮する:
水平スケーリングによる冗長性は、ダウンタイムを防ぐのに役立ちます。
Criteoのように、サーバーの地域ごとの障害が他の地域に影響を与えない設計は、システムの信頼性を大幅に向上させます。
Aerospikeのスケーリングへのアプローチ
Aerospikeは、垂直スケーリングと水平スケーリングの両方をサポートしています。
垂直スケーリング
Aerospike Databaseは、CPU、RAM、SSDなどのサーバーリソースを最適化し、データベースのパフォーマンスを向上させます。
オフ・ザ・シェルフのハードウェアを使用し、インフラを再構築することなく即座にスループットを改善することができます。
水平スケーリング
Aerospikeの分散アーキテクチャにより、ノードを追加してデータをクラスタ全体に自動的に分散できます。
これにより、パフォーマンスの一貫性が保たれ、クラスタの可用性が向上します。企業が成長するにつれて、負荷の増加に対応するためにノードを追加できます。
Aerospikeのデータ管理ソリューションがスケーラビリティの課題に最適な理由
Aerospikeは、垂直スケーリングと水平スケーリングの両方のニーズに対応しています。
ハイブリッドメモリアーキテクチャ
インデックスをDRAMに置き、データはSSDに保存しつつ、メモリ速度で読み書きを行うことで、パフォーマンスを最適化し、コストを削減します。
このアプローチは、垂直スケーリングをより容易にし、速度を犠牲にすることなくストレージ効率を提供します。
スマートクライアント技術
Aerospikeのスマートクライアント技術は、水平スケーリングされたシステムで負荷をバランスさせ、ボトルネックを減らし、レイテンシーを改善します。
これにより、ノードを追加するたびにパフォーマンスが低下するのではなく、逆にシステム全体のパフォーマンスが向上することを確実にします。
強力な整合性モデル
Aerospikeは、すべてのノードでリアルタイムのデータ整合性を保つため、アプリケーションがデータの不整合を許容できない場合でも信頼性を提供します。
高可用性とフォールトトレランス
Aerospikeは、レプリケーションと自動データ再分散を活用し、ノードの追加や削除時にダウンタイムを減らします。
これにより、大規模で常時稼働するアプリケーションに対して中断のないサービスを提供できます。
クラウドとオンプレミスの統合
Aerospikeは、クラウド環境とオンプレミスの両方に対応しており、AWSやGoogle Cloudのような環境での自動スケーリングもサポートします。
これにより、需要に応じてリソースを柔軟に調整でき、必要な分だけリソースを使用できます。
Aerospikeの技術は、スケーリング時にどのようにコストを節約するのか？
Aerospikeは、パフォーマンスとコスト効率を最大化し、企業がより少ないコストで効果的にスケーリングできるよう支援します：
SSDsを活用したコスト効率の高いスケーリング
Aerospikeのハイブリッドメモリアーキテクチャは、コストの高いDRAMに依存するのではなくSSDを活用し、リアルタイムアプリケーション向けに高いパフォーマンスを維持しながら、垂直スケーリングのコストを削減します。
効率的なリソース利用
Aerospikeのスマートクライアント技術は、クラスターのリソースを効率的に使用し、負荷を最適なノードに振り分けます。これにより、リソースの無駄を減らし、スループットを向上させることで、水平スケーリング時のコストを抑えることができます。
クラウド環境での弾力的なスケーリング
Aerospikeは、KubernetesやAWS Auto Scalingのようなツールと統合し、需要に応じた動的なリソース割り当てを可能にします。これにより、企業は必要なリソースのみを使用し、コストを最適化することができます。
Aerospikeのアプローチは、今日のデータ集約型アプリケーションのニーズを満たすために設計されています。垂直スケーリングで即座にパフォーマンスを向上させ、水平スケーリングで長期的な成長に対応することで、スピード、信頼性、コスト効率を実現します。
垂直スケーリング vs. 水平スケーリング：まとめ
正しいスケーリング戦略を選ぶことは、ビジネスの長期的な成功にとって重要です。垂直スケーリング、水平スケーリング、またはその両方を組み合わせたアプローチにより、企業は現在のニーズに応えつつ、成長に備えることができます。
適切なスケーリング戦略がない場合、企業はパフォーマンスのボトルネックやダウンタイムのリスクを抱えることになります。しかし、よく計画されたスケーリング戦略は、ワークロードが増大してもサービスの質を維持し、顧客の期待に応え、市場機会を最大限に活用することが可能になります。
Aerospikeは、企業が競争の激しいデータ主導の世界で成功するために必要なパフォーマンスと柔軟性を提供します。
垂直スケーリングと水平スケーリングを理解し、Aerospikeのソリューションを活用することで、企業はインフラを現在のニーズと将来の成長に向けて効率的に調整することができます。
本ブログは2024年9月24日「Vertical vs. horizontal scaling explained」の翻訳です。
