SAシステムアーキテクチャ · 性能・拡張性の設計

オートスケーリング

Auto Scaling

おーとすけーりんぐ

負荷状況に応じてサーバやコンテナの台数を自動的に増減させる仕組み。CPU使用率やリクエスト数などのメトリクスに基づいてスケールアウト・スケールインを行う。クラウド環境でのコスト最適化と性能確保に不可欠。

共有:

関連キーワードの用語

システムの処理速度、応答時間、スループット、同時接続数などに関する要件。業務のピーク時の処理量や許容される応答時間を定量的に定義し、システム方式設計の基準とする。

OS上にアプリケーションとその実行環境を隔離して動作させる軽量な仮想化技術。Docker等が代表的。仮想マシンに比べてオーバーヘッドが小さく、起動が高速で、可搬性に優れる。

将来の業務量やユーザ数の増加を予測し、必要なシステム資源（CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク帯域等）を事前に計画すること。過剰投資と性能不足の両方を避けるために、適切なサイジングを行う。

データベースの検索性能を向上させるために、テーブルの列にインデックス（索引）を設定する設計。B-tree、ハッシュ、ビットマップなどの種類がある。検索は高速化するが更新時のオーバーヘッドが増えるため、適切な列選択が重要。

システムの応答時間、スループット、リソース使用量などが性能要件を満たしているかを検証するテスト。通常の負荷条件下での性能を測定し、ボトルネックの特定と性能チューニングにつなげる。

想定される最大負荷をかけた状態でシステムが正常に動作するかを検証するテスト。同時接続ユーザ数やトランザクション量を段階的に増加させ、性能の限界点や劣化傾向を把握する。