高可用性を実現するためのアーキテクチャの決定版ガイド

高可用性を理解する

高可用性 (HA) は、計画的および計画外のイベント中の継続的な動作と最小限のダウンタイムを保証するソフトウェア システムの特性であり、信頼性が高く一貫したユーザー エクスペリエンスを提供します。高可用性は、顧客への中断のないサービスを必要とする企業やソフトウェア サービスにとって重要です。特に今日の競争の激しい市場では、短いダウンタイムでも収益、評判、顧客満足度に大きな影響を与える可能性があります。

高可用性の主な目的は、システムの復元力を高め、ハードウェアまたはソフトウェアの誤動作、ネットワークの停止、その他の予期せぬイベントなどのさまざまな障害シナリオでも動作を継続できるようにすることです。高可用性は、そのような障害の影響を防止または軽減し、障害から迅速に回復するためのソフトウェア システムのアーキテクチャ、インフラストラクチャ、および運用の設計に焦点を当てています。

高可用性設計の重要な原則

高可用性を実現するソフトウェア システムを設計する際には、考慮すべき重要な原則がいくつかあります。これらの原則は、システムのアーキテクチャと実装を導き、望ましいレベルの回復力、堅牢性、耐障害性を実現します。これらの重要な原則を詳しく見てみましょう。

• 単一障害点の排除:単一障害点 (SPOF) は、障害が発生した場合にシステム全体をダウンさせる可能性があるシステム内のコンポーネントです。高可用性を実現するには、システムのあらゆるレベルで冗長性とフォールト トレランスを導入することにより、これらの SPOF を特定して排除することが不可欠です。
• 冗長性とレプリケーションの採用:高可用性を実現するには、冗長性とレプリケーションが不可欠です。アプリケーション コンポーネントとデータのインスタンスを複数持つことにより、1 つ以上のコンポーネントに障害が発生した場合でもシステムは動作を継続できます。
• 負荷分散とトラフィック管理の実装:受信リクエストとトラフィックを複数のリソースまたはインスタンスに効率的に分散することで、インスタンスの過負荷を防止し、リソース使用量を最適化し、システムのパフォーマンスと可用性を向上させることができます。
• フェイルオーバーとリカバリの自動化:自動化されたフェイルオーバーとリカバリのメカニズムは、手動介入なしで障害を検出し、正常なインスタンスへのフェイルオーバー プロセスを開始します。これにより、システム メンテナンスの速度と効率が向上し、ダウンタイムが短縮されます。
• 積極的な監視と警告:システムの問題や障害を早期に検出できるように、監視と警告のメカニズムを導入する必要があります。このデータは、根本原因の特定、自動回復プロセスのトリガー、および高可用性の維持に役立ちます。
• 障害に対する計画とテスト:さまざまな障害シナリオを徹底的に計画し、テストして、さまざまな条件下でもシステムの回復力と高可用性を維持できるようにします。これには、パフォーマンス テスト、カオス エンジニアリング、フェイルオーバーと回復のテストが含まれます。

冗長性とレプリケーション

冗長性とレプリケーションは、高可用性設計の重要な側面です。冗長性とは、アプリケーション コンポーネントの複数のインスタンスを使用してリクエストを処理できるようにすることを指しますが、レプリケーションでは、システム コンポーネント全体にデータの複数のコピーが作成されます。冗長性とレプリケーションは両方とも、コンポーネント障害の影響を軽減し、システムの継続性を維持するのに役立ちます。高可用性システムに冗長性とレプリケーションを実装する場合、考慮すべき点がいくつかあります。

• アプリケーションの冗長性: Web サーバーやアプリケーション サーバーなどのアプリケーション コンポーネントの複数のインスタンスを展開することで、単一コンポーネントの障害に対する回復力が提供されます。アプリケーションの冗長性は、インスタンスが連携して受信リクエストを処理するクラスタリングによって実現されることがよくあります。
• データ レプリケーション:データ レプリケーションには、異なるストレージ デバイスまたは場所にまたがる同じデータの複数のコピーの作成と維持が含まれます。これにより、データ ストレージ コンポーネントの障害に対するフォールト トレランスが提供されます。データ レプリケーションは、必要なデータ一貫性やシステム遅延のレベルに応じて、同期レプリケーションや非同期レプリケーションなどのさまざまな手法を使用して実装できます。
• 地理的冗長性:データセンターの障害時でも高可用性を確保するには、複数の地理的場所またはリージョンにインスタンスとデータをデプロイすることが不可欠です。地理的冗長性は、データセンター全体に影響を与える可能性のある大規模な停止に対するフォールト トレランスを提供します。
• コンポーネント レベルの冗長性:インフラストラクチャ内の単一障害点を排除するには、コンポーネント レベルでの冗長性の導入を検討してください。これには、ソフトウェア システムの継続的な動作を保証するための冗長電源、ネットワーク スイッチ、ロード バランサー、その他のインフラストラクチャ コンポーネントが含まれる場合があります。

冗長性とレプリケーションを効果的に理解して実装することで、継続的な運用を維持し、予期しないイベントから迅速に回復できる可用性の高いソフトウェア システムを実現できます。

ロードバランシングとトラフィック管理

負荷分散とトラフィック管理は、高可用性 (HA) アーキテクチャの重要なコンポーネントです。その主な目標は、受信リクエストとトラフィックをソフトウェア システム内の複数のインスタンスまたはリソースに最適に分散し、過負荷を防止し、リソース使用量を最適化し、システムのパフォーマンスと可用性を向上させることです。

ロードバランサ

ロード バランサは、HA システムのトラフィック管理の中核要素です。これらはクライアントリクエストを受信し、リクエストを処理するために最も適切なサーバーまたはインスタンスにインテリジェントにルーティングします。ロード バランサーはハードウェア ベースまたはソフトウェア ベースにすることができ、通常、レイヤー 4 (トランスポート層) やレイヤー 7 (アプリケーション層) など、さまざまな OSI モデル層で動作します。各リクエストに最適なターゲットを決定するために、次のようないくつかの負荷分散アルゴリズムを使用できます。

• ラウンド ロビン:現在の負荷に関係なく、プール内のすべてのサーバーにリクエストを均等に分散します。
• 最小接続数:接続数が少ないサーバーは負荷が低いとみなして、アクティブな接続数が最も少ないサーバーにリクエストをルーティングします。
• 最小応答時間:サーバーの負荷とネットワーク遅延の両方を考慮して、応答時間が最も短いサーバーにリクエストを割り当てます。
• ハッシュベース:クライアントの IP アドレスやリクエスト パラメータなどのハッシュ値に基づいてリクエストを特定のサーバーにルーティングし、一貫した割り当てとサーバー側のキャッシュの効果的な使用を保証します。

トラフィック管理テクニック

HA アーキテクチャで効果的なトラフィック管理を行うには、リソースの使用量を最適化し、ダウンタイムを最小限に抑え、継続的な運用を維持するためのいくつかの技術が必要です。一般的に使用されるテクニックには次のようなものがあります。

• 水平スケーリング:ワークロードに基づいてアプリケーション コンポーネントのインスタンスを追加または削除し、トラフィックの変動に効果的に対応する動的なスケーリング機能を提供します。
• レート制限:リクエストの受け入れまたは処理のレートに制限を適用し、サービス拒否攻撃を防止し、クライアント間のリソースの公平な使用を確保します。
• スロットル:高負荷状態またはシステムの健全性が低下した場合にリクエストが処理される速度を減らし、安定性を維持し、サーバーの過負荷を防ぎます。
• アドミッション コントロール:システムが極度のストレスにさらされている場合、またはリソース使用率が事前定義されたしきい値に達した場合にリクエストを拒否し、安定性を確保し、致命的な障害を防ぎます。

自動フェイルオーバーとリカバリ

自動フェイルオーバーとリカバリは、手動介入なしで障害を検出し、正常なインスタンスへのリクエストのシームレスな移行を促進するため、高可用性を維持するために重要です。また、ダウンタイムを削減し、ユーザー サービスの中断を制限しながら、障害が発生したコンポーネントを復元する回復プロセスも開始します。

フェイルオーバー戦略

ソフトウェア システムのアーキテクチャと要件に応じて、次のようなさまざまなフェイルオーバー戦略を実装できます。

• アクティブ/パッシブ:この戦略では、プライマリ インスタンスに障害が発生した場合にスタンバイ インスタンスが引き継ぐことができます。パッシブ インスタンスは、アクティブ インスタンスから更新データとレプリケーション データを定期的に受信し、データの一貫性を確保し、フェイルオーバー中の中断を最小限に抑えます。
• アクティブ-アクティブ:すべてのインスタンスがリクエストをアクティブに処理し、ワークロードを共有します。 1 つのインスタンスに障害が発生した場合、残りのインスタンスはリクエストの処理を続行し、負荷はそれらの間で再分散されます。このアプローチでは、アクティブ/パッシブ戦略と比較して、耐障害性とリソース使用率が向上します。

回復プロセス

自動化された回復プロセスは、障害が発生したコンポーネントを復元し、高可用性レベルを維持するのに役立ちます。それらには次のものが含まれます。

• ヘルスチェック:インスタンスとコンポーネントの健全性を定期的にチェックし、問題を特定し、必要に応じて回復プロセスを開始します。
• 自動スケーリング:ワークロードに基づいてインスタンスを自動的にプロビジョニングまたはプロビジョニング解除し、事前定義されたレベルのリソース容量を維持し、障害が発生したインスタンスを置き換えます。
• 自動データ回復:ストレージ障害またはデータ破損が発生した場合に、バックアップまたはレプリカからデータを自動的に回復します。

監視と警告

高可用性を維持するには、監視とアラートが不可欠です。これらにより、システムの問題や障害を早期に検出でき、根本原因を特定し、自動回復プロセスをトリガーするための貴重なデータが提供されます。効果的な監視および警告システムにより、ダウンタイムが削減され、継続的な運用が保証されます。

監視

包括的な監視戦略は、次のようなシステムのさまざまな側面をカバーする必要があります。

1. インフラストラクチャのメトリクス: CPU 使用率、メモリ消費量、ディスク容量、ネットワーク スループット、その他のインフラストラクチャ関連のメトリクスを監視することで、潜在的なボトルネックやリソースの制約を迅速に特定できます。
2. アプリケーション メトリック:リクエスト レート、エラー レート、応答時間などのアプリケーション レベルのメトリックを監視して、パフォーマンスの問題や潜在的な障害を検出できます。
3. カスタム メトリクス:個々のアプリケーションに合わせたビジネス固有のメトリクスを監視して、システム パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに関する貴重な洞察を得ることができます。

これらのメトリクスを効果的に監視するには、オープンソース監視ソリューション (Prometheus、Grafana など)、商用監視ツール (Datadog、New Relic など)、クラウドネイティブ サービス (Amazon CloudWatch など) など、さまざまなツールやプラットフォームを利用できます。 、Google Stackdriver）。

警告

アラート システムは、システム内の潜在的な問題や障害を関連チームに通知し、迅速な対応を可能にしてダウンタイムを最小限に抑える必要があります。効果的なアラート戦略には次のものが含まれます。

1. しきい値ベースのアラート:特定のメトリックが事前定義されたしきい値を超えたときに生成されるアラートは、システム内の潜在的なパフォーマンスの問題または障害を通知します。
2. 異常検出アラート:システムのパフォーマンスが通常の動作から大きく逸脱した場合にトリガーされるアラートは、従来のしきい値ベースのアラートでは捕捉できない可能性がある問題の可能性を示します。
3. アラートの優先順位付け:最も重要な問題に迅速に対処できるように、重大度と影響に基づいてアラートに優先順位を付けます。
4. アラート通知:アラートが優先通信チャネル (電子メール、SMS、モバイル アプリ通知、チャット統合など) 経由で適切なチームに配信されるようにします。高可用性アーキテクチャの一部として効果的な監視およびアラート戦略を実装することは、システムの安定性を維持し、ダウンタイムを最小限に抑え、シームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するために重要です。

AppMasterのノーコードプラットフォームを使用すると、高負荷のシナリオでも高可用性の実現に役立つ、スケーラブルで復元力のあるアプリケーションを迅速に作成できます。アプリケーションを最初から生成するプラットフォームの機能により、技術的負債が排除され、高可用性のベスト プラクティスのシームレスな統合が可能になります。 AppMasterを利用してソフトウェア システムのアーキテクチャを改善し、あらゆる状況で継続的な動作を保証します。

高可用性システムのテスト

高可用性システムを徹底的にテストすることは、計画外の障害や需要の増加時に、システムが望ましいレベルの継続運用を維持できることを確認するために不可欠です。さまざまなテスト手法を実装すると、脆弱性や改善の余地がある領域を特定し、ソフトウェア システムの信頼性が高く、現実のシナリオに対応できることを確認できます。

性能試験

パフォーマンス テストは、さまざまなワークロード下での高可用性システムの応答性、拡張性、安定性を測定するために不可欠です。これは、システムがパフォーマンス基準を満たしているかどうかを判断し、アーキテクチャ内のボトルネックを特定し、パフォーマンスを向上させるための最適化作業を開始するのに役立ちます。

ストレスおよび負荷試験

ストレスおよび負荷テストでは、トラフィックやリクエスト量の増加など、コンポーネントに対する追加の圧力にシステムがどの程度対処できるかについての洞察が得られます。ストレス テストは、システムの限界を超えて、高ストレスまたはピーク負荷条件下での動作を観察することに重点を置いています。逆に、負荷テストは、負荷レベルを最大容量まで増加させながら、通常は長期間にわたってシステムをテストすることを扱います。ストレス テストと負荷テストは両方とも、ピーク時のボリュームに耐える高可用性システムの能力を理解して最適化し、システムの安定性を確保し、最適なパフォーマンスを維持するために重要です。

カオスエンジニアリング

カオス エンジニアリングは、ソフトウェア システムに意図的に障害を導入することでシステムの回復力を高めるために使用される手法です。さまざまな種類の計画的および計画外のインシデントを制御された方法でシミュレートすることで、システムを強制的に適応させて自動的に回復させ、システムのフォールト トレランスと堅牢性を向上させます。

このプロアクティブなアプローチにより、実際のインシデントに発展して計画外のダウンタイムが発生する前に、弱点、脆弱性、潜在的な障害点を特定して対処することができます。カオス エンジニアリングは、高可用性ソフトウェア システム、特に障害や依存関係がより複雑になる可能性がある分散システムの効果的なテスト方法です。

フェイルオーバーとリカバリのテスト

フェイルオーバーとリカバリのテストは、高可用性システムが障害を迅速に検出し、中断することなく冗長コンポーネントまたはバックアップ コンポーネントに切り替えることができることを確認するために非常に重要です。このタイプのテストは、コンポーネントに意図的に障害を引き起こし、システムの応答を監視することによって実行されます。理想的には、システムは、ユーザー エクスペリエンスや機能に影響を与えることなく、正常なコンポーネントにシームレスにフェールオーバーできる必要があります。

フェイルオーバーが完了すると、リカバリテストでは、障害が発生したコンポーネントを修復するか新しいコンポーネントと交換することにより、システムが障害状態からスムーズに復元できるかどうかを確認し、データの一貫性を維持し、ユーザーへの影響を最小限に抑えます。

高可用性へのAppMasterの貢献

AppMasterは、アプリケーション開発を合理化するために設計されたno-codeプラットフォームで、プロセスをより迅速に、よりコスト効率よく、幅広い顧客が利用できるようにします。このプラットフォームは、高可用性アーキテクチャを実装し、アプリケーションの信頼性と堅牢性を確保する上でいくつかの利点を提供します。

柔軟でスケーラブルなアプリケーション アーキテクチャ

AppMaster柔軟でスケーラブルな高性能アプリケーションを作成するためのツールを顧客に提供します。このプラットフォームはGo (golang) 言語を使用してステートレス バックエンド アプリケーションを生成し、エンタープライズや高負荷のユースケースに直面する場合に優れたスケーラビリティを実現します。プライマリ データ ストアとしてのPostgresql互換データベースのサポートにより、 AppMasterを使用して開発されたアプリケーションの堅牢性と高可用性機能がさらに強化されます。

迅速なアプリケーション開発

AppMaster使用すると、迅速なアプリケーション開発が可能になり、プロセスにおける技術的負債が軽減されます。このプラットフォームを使用すると、開発者は視覚的にデータ モデルを作成し、ビジネス プロセスを設計し、アプリケーション コンポーネントを作成し、迅速に反復して、30 秒以内に新しいアプリケーション バージョンを生成できます。ブループリントを変更するたびに、 AppMasterアプリケーションを最初から生成し、技術的負債を排除し、高可用性アプリケーションの信頼できる強力な基盤を確保します。

自動化されたワークフローのサポート

AppMasterテスト、展開、監視などのタスクの自動化されたワークフローの構成を容易にします。統合開発環境 (IDE) により、さまざまな環境でコードと構成をプロモートするための自動プロセスのセットアップが簡単になり、一貫性と信頼性の高い展開が可能になります。これにより、アプリケーション開発ライフサイクルが合理化され、ソフトウェア システムの高可用性の維持と向上に役立ちます。

AppMaster開発者や企業が高可用性のベスト プラクティスを採用し、回復力、信頼性、スケーラブルなソフトウェア ソリューションを提供できるようにする包括的なno-codeプラットフォームを提供します。 AppMaster 、技術的負債を排除しながらアプリケーション開発を簡素化することに重点を置いており、現代のビジネスの要求を満たす高可用性ソフトウェア システムの構築において顧客をサポートできる有利な立場にあります。