スケーラビリティ

処理量や利用者数の増加に応じて、システムの処理能力を拡張できる性質。サーバの台数を増やすスケールアウトと、CPUやメモリを増強するスケールアップがあり、クラウドでは需要に合わせて資源を短時間で増減できる。

将来の業務量や利用者数の変化を予測し、システムに求められる性能を満たすために必要なCPU、メモリ、ストレージ、回線などの資源の量を見積もって計画すること。現状の資源の使用状況を監視して傾向を把握し、サイジングやスケールアウト・スケールアップの判断に生かす。

データの保管場所や運用・管理の主体を特定の国や地域の中に限定し、その国の法令に従って運用されるクラウド。国外の法令に基づくデータの開示要求などのリスクを避け、データ主権を確保する目的で、政府機関や重要インフラなどで求められる。

クラウドサービスなど外部のサービスを業務に利用することに伴うリスク。事業者側の障害や情報漏えい、サービスの終了、データの保存場所や管理状況が見えにくいことなどがあり、契約内容や責任の分担を確かめて管理する。

複数のサーバの記憶領域を束ねて、1つの大きなファイルシステムとして提供するオープンソースの分散ファイルシステム。メタデータを管理する専用のサーバを持たず、ハッシュ計算でファイルの格納先を決めるため、単一障害点がなく、サーバを追加して容量を拡張できる。

一意のキーと、それに対応する値の組だけでデータを管理するNoSQLデータベース。キーを指定した読み書きに機能を絞ることで、高速な応答と、サーバを増やして処理能力を上げるスケールアウトを実現する。値の中身による検索や複雑な問合せには向かず、セッション情報やキャッシュの保存に使われる（Redis、Amazon DynamoDBなど）。

1つのデータベースのデータを、シャードキー（顧客IDなど）の値の範囲やハッシュ値で複数のサーバ（シャード）に水平分割して格納すること。書込みも含めて処理をサーバ間に分散でき、サーバを増やして性能と容量を伸ばせる。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは難しくなり、データの偏り（ホットスポット）やシャードの追加時の再配置にも対処が要る。