スケーラビリティ

2025年11月6日

スケーラビリティ

英語表記: Scalability

概要

スケーラビリティとは、システムの処理能力を、需要の増減に応じて柔軟に拡大・縮小できる能力のことです。特にコンテナオーケストレーションの文脈では、急激なアクセス増加や負荷変動に対応するため、アプリケーションのインスタンス数（コンテナやPod）を自動的に調整できる性質を指します。これは、従来のインフラストラクチャ管理における最大の「課題と背景」の一つであり、システムが常に安定したパフォーマンスを維持するために、オーケストレーションが果たすべき中心的な「役割」です。

詳細解説

オーケストレーションにおけるスケーラビリティの背景と目的

現代のWebサービスやアプリケーションは、トラフィックが時間帯やイベントによって大きく変動するのが一般的です。例えば、キャンペーン開始時やニュースがバズったときなど、予測不能なアクセス集中が発生します。

従来のシステム運用では、こうしたピーク負荷に備えて、常に最大の処理能力を持つサーバーリソースを事前に確保する必要がありました。これは「課題」であり、リソースが遊んでいる時間が多いにもかかわらず、高額なコストを払い続ける非効率な状態を生み出していました。また、もしピークを読み誤ると、システムダウンや処理遅延が発生し、ユーザーの信頼を失うことにもつながります。

オーケストレーションによる課題解決（水平スケーリング）

KubernetesやOpenShiftといったオーケストレーションツールは、この課題を解決するために「水平スケーリング」（Horizontal Scaling）を主要なアプローチとして採用しています。

水平スケーリングとは、単一のサーバーの能力を向上させる「垂直スケーリング」（Vertical Scaling）とは異なり、アプリケーションを構成するインスタンス（コンテナやPod）の数を増やすことで、全体の処理能力を向上させる手法です。これにより、負荷を複数の小さな単位に分散させることができます。

オーケストレーションの「役割」は、この水平スケーリングを完全に自動化することにあります。

仕組みと主要コンポーネント

Kubernetesでは、スケーラビリティを担保する主要なコンポーネントとして「Horizontal Pod Autoscaler (HPA)」が利用されます。

メトリクスの監視: HPAは、デプロイされているPodのCPU使用率、メモリ使用量、あるいはカスタムメトリクス（例：1秒あたりのリクエスト数）を継続的に監視しています。
閾値の評価: 事前に設定された閾値（例：PodのCPU使用率が70%を超えた場合）と現在のメトリクスを比較します。
自動調整: 閾値を超えて負荷が高い状態が継続した場合、HPAは新しいPodを自動的に起動し、負荷を分散させます。逆に、負荷が低下した場合は、リソースの無駄遣いを防ぐためにPodを自動的に停止・削除します（スケールダウン）。

この自動調整機能により、インフラストラクチャの運用者が手動で介入することなく、アプリケーションが常に最適なリソース量で稼働し続けることが保証されます。この柔軟性、すなわち「伸縮自在性（エラスティシティ）」の確保こそが、オーケストレーションの最大のメリットであり、コスト最適化と安定稼働を両立させる「役割」を果たしているのです。この機能がないと、現代のクラウドネイティブなサービスは成り立たないと言っても過言ではありません。

具体例・活用シーン

スケーラビリティの概念は、私たちが普段利用するデジタルサービスにおいて、目に見えない形で非常に重要な役割を果たしています。

1. 巨大ECサイトのセール対応

課題と背景: 毎年恒例の「ブラックフライデー」や「サイバーマンデー」では、通常時の数百倍のアクセスが数時間のうちに集中します。従来のシステムでは、この短期間のピークのために、年間を通して巨大なサーバーを用意しておく必要がありました。
オーケストレーションの役割: Kubernetesを利用している場合、セール開始と同時にCPU使用率が急上昇すると、HPAが検知し、数分でPodの数を10個から100個に自動で増やします。これにより、大量の注文処理が滞りなく行われます。セールが終了し、負荷が通常レベルに戻ると、Podの数は自動的に元の数に戻り、不要なクラウド料金の発生を防ぎます。

2. コンサートチケット販売の比喩（自動で増える窓口）

スケーラビリティを理解するために、人気アーティストのチケット販売を想像してみてください。

垂直スケーリング（従来型）: チケット販売開始に備えて、窓口担当者（サーバー）を一人、超高速で対応できる達人（高性能なCPU）に置き換えるイメージです。しかし、どれほど達人でも、同時に数万人の対応はできません。
水平スケーリング（オーケストレーション）: 販売開始の瞬間に、システムがアクセス数を検知し、自動的に窓口（Pod）を次々と増設していくイメージです。需要が高まるにつれて、窓口の数が10個、50個、100個と動的に増えます。そして、販売が落ち着けば、増設された窓口は自動で閉じられます。
オーケストレーションは、この「窓口の増設・撤去」を瞬時に判断し、実行する管理システムです。これにより、ユーザーは「つながりにくい」と感じることなく、サービスを利用できるのです。この動的な対応力こそが、私たちが目指すべき理想のインフラだと強く感じます。

資格試験向けチェックポイント

IT系の資格試験、特に基本情報技術者試験や応用情報技術者試験において、スケーラビリティはクラウドや仮想化技術の重要な要素として頻出します。「オーケストレーションの役割」や「課題と背景」と結びつけて理解することが重要です。

水平スケーリングと垂直スケーリングの区別:
- 水平（スケールアウト）：インスタンス（台数）を増やすこと。オーケストレーションの主軸であり、より柔軟でコスト効率が良いとされます。
- 垂直（スケールアップ）：単一インスタンスの性能（CPU、メモリ）を向上させること。
オートスケーリングの目的: 負荷に応じてシステムリソースを自動的に増減させる機能であり、システムの可用性（Availability）向上とコスト最適化を両立させることを目的としています。
Kubernetesの関連機能: Kubernetesにおける水平スケーリングの自動化を実現するコンポーネント名として、「Horizontal Pod Autoscaler (HPA)」は必ず覚えておくべき重要用語です。
試験での問われ方: 「クラウドコンピューティングの利点として、急激なトラフィック増加に対応できる柔軟なリソース調整機能は何か？」といった形で、スケーラビリティやエラスティシティ（伸縮自在性）が問われることが多いです。この柔軟性が、オーケストレーションが解決する「課題」そのものであると理解しておきましょう。