キャパシティプランニング

2025年11月4日

キャパシティプランニング

英語表記: Capacity Planning

概要

仮想化技術（VMware, Hyper-V, KVM）におけるキャパシティプランニングは、現在の仮想マシンのリソース利用状況を「モニタリング」し、将来的な需要増加や負荷変動を予測して、必要な物理リソース（CPU、メモリ、ストレージ）を事前に確保・最適化する管理プロセスです。これは、リソースの過不足を防ぎ、サービスの安定稼働とコスト効率を両立させるための、仮想マシンの管理における非常に重要な予測活動なのです。適切な計画を行うことで、リソースの枯渇によるシステム停止を回避し、サービス品質保証（SLA）の維持を目指します。

詳細解説

キャパシティプランニングは、仮想マシンの管理において、予測に基づいて賢く行動するための羅針盤のような役割を果たします。特に仮想化環境では、複数の仮想マシン（VM）が限られた物理リソース（ホストサーバ）を共有するため、リソースの競合（コンテンション）が発生しやすく、計画的な管理が不可欠となります。この活動は、まさしく「仮想化技術（VMware, Hyper-V, KVM） → 仮想マシンの管理 → モニタリング」という階層の中で、モニタリングの結果を未来へ活かすフェーズに位置づけられます。

目的と重要性：バランスの追求

キャパシティプランニングの最大の目的は、仮想化環境におけるサービス品質保証（SLA）の維持と、TCO（総保有コスト）の最適化という、二律背反のバランスを取ることです。

パフォーマンスの維持: リソースが不足すれば、VMの動作が遅延したり、重要な業務システムが停止したりするリスクがあります。これを未然に防ぎます。
コストの最適化: リソースを過剰に用意しすぎると、物理サーバやライセンス費用が無駄になり、投資が無駄になってしまいます。必要な時に、必要な量だけリソースを準備することで、投資の効率を高めます。

モニタリングデータの活用と動作原理

この計画の出発点は、まさに「モニタリング」です。仮想環境のモニタリングツール（例：VMware vRealize Operations, Hyper-V Performance Monitorなど）から収集される過去の時系列データが、分析の基礎となります。

具体的には、以下の主要なメトリクスが時系列で分析されます。
* CPU利用率: ピーク時の利用傾向や、利用率のベースライン（平常時の基準値）の推移。
* メモリ消費: 実際に使用されている量、そして特に重要なのが、リソース競合の兆候を示すスワップやページングの発生状況です。
* ストレージI/O: ディスクへの読み書きの頻度と遅延（レイテンシ）。レイテンシの増加は、将来的なストレージ性能不足の重要なサインとなります。

これらのデータに基づき、機械学習や統計的手法を用いて、将来的なユーザー数の増加、新しいアプリケーションの導入、季節的な負荷変動（例：月末のバッチ処理、キャンペーン期間）などを加味し、「いつまでに、どの程度のリソース（物理サーバの増設やストレージの拡張）が必要になるか」を予測します。この予測こそが、管理者が次の管理アクションを取るための重要なインプットとなるのです。

仮想化特有の管理アクション

予測の結果、リソース枯渇が懸念される場合、管理者は単に物理サーバを増設するだけでなく、以下のような「仮想マシンの管理」アクションを実行します。

VMの移動と負荷分散: 負荷の高いVMを、リソースに余裕のある別のホストサーバへ移動させます（VMwareのvMotionやHyper-Vのライブマイグレーション）。これは短期的なキャパシティ調整として非常に有効です。
リソースの再サイジング: 稼働中のVMの中で、過去のデータから見て過剰にリソースが割り当てられているもの（オーバープロビジョニング）を見つけ出し、割り当てを削減（ダウンサイジング）します。これにより、他のVMのためにリソースを解放し、ホストサーバ全体の利用効率が向上します。
リソースプール戦略の見直し: 重要なシステムに確実にリソースが割り当てられるよう、リソースプールの予約、制限、共有値（Shares）の設定を調整します。

これらの管理アクションは、すべてモニタリングデータとキャパシティプランニングによる予測に基づいており、仮想化環境の安定稼働を支える両輪の関係にあると言えるでしょう。計画的な予測がないと、適切な管理も実行できませんからね。