高可用性

2025年11月6日

高可用性

英語表記: High Availability

概要

高可用性（HA）とは、システムが予期せぬ障害や負荷の増大によって停止することなく、継続してサービスを提供し続けられる能力を指します。これは、現代のデジタル社会において、サービスの停止が許されないという大きな「課題」に対応するために、オーケストレーションシステムが解決すべき最も重要な「役割」の一つです。KubernetesやOpenShiftといったオーケストレーション環境では、単一障害点（SPOF）を排除し、一部のコンポーネントが故障しても、ユーザーが利用可能な状態を自動的に維持することを目的としています。この能力こそが、オーケストレーションがインフラ管理の進化において不可欠となった背景を形作っています。

詳細解説

高可用性を実現することは、単にシステムを動かし続けるという以上の意味を持ちます。これは、サービスレベル契約（SLA）を遵守し、ユーザー体験を損なわないための事業継続性の確保そのものです。オーケストレーションの文脈において、高可用性の実現は主に「冗長化」と「自動復旧」という二つの柱で成り立っています。

1. 冗長化（Redundancy）

オーケストレーションシステムは、アプリケーションを実行するコンテナ（Pod）を複数、異なる物理サーバー（ノード）に分散配置します。これは「レプリカ」と呼ばれ、一つのPodがダウンしても、残りのPodがすぐにトラフィックを引き継げるように備える仕組みです。

課題と背景との関連性: 従来のサーバー管理では、障害が発生した場合、手動で予備機に切り替える必要がありましたが、これは時間と人的リソースを要する大きな課題でした。オーケストレーションは、この冗長化のプロセスを宣言的に（Desired Stateとして）定義し、自動で維持することで、この課題を解決する役割を担っています。

2. 自動復旧（Self-Healing）

Kubernetesのコントローラーマネージャーは、常にシステムの状態を監視しています。ノードが故障したり、Podが応答しなくなったりした場合（これは「課題」です）、オーケストレーションシステムは即座にそれを検知し、故障したコンポーネントを停止させ、正常なノード上に新しいコンポーネントを自動的に再構築・再起動します。これを「自己修復機能」と呼びます。

監視の重要性: この自動復旧を可能にするのが、Liveness Probe（死活監視）やReadiness Probe（準備完了監視）です。これらのプローブがアプリケーションの健康状態を詳細にチェックし、異常を検知した際にオーケストレーションシステムに通知します。
コントロールプレーンのHA: 高可用性を語る上で忘れてはならないのが、Kubernetes自体の中枢（コントロールプレーン）のHAです。APIサーバーやetcd（クラスタの状態を保存するデータベース）が停止すれば、アプリケーションのPodが動いていても、クラスタ全体の管理ができなくなります。そのため、これらのコンポーネントも複数台に冗長化し、異なるサーバーに分散配置することが求められます。これは、オーケストレーションシステムが自身の「役割」を継続的に果たすための基盤となる、非常に重要な設定です。

高可用性は、単なる機能ではなく、オーケストレーションシステムがインフラ運用の複雑な「課題」を自動化によって解決し、安定稼働という価値を提供する「役割」そのものであると理解できます。手動運用では実現が難しかったレベルの耐障害性を、標準機能として提供している点は本当に驚きです。

具体例・活用シーン

高可用性の概念は、私たちが日常的に利用するサービスにおいて、裏側で非常に重要な役割を果たしています。

活用シーン：ECサイトのブラックフライデー

大規模なECサイトが、年間で最もアクセスが集中するセール期間（例：ブラックフライデー）を迎えたと想像してください。この時、もしアプリケーションを動かしているサーバーが一台故障したらどうなるでしょうか？従来のシステムであれば、サイト全体がダウンし、数億円の機会損失が発生する「課題」に直面します。

オーケストレーションによる解決: Kubernetesで管理されていれば、ECサイトのアプリケーションPodは常に複数（たとえば10個）稼働しています。もしそのうちの1つが動いているノードが故障しても、残りの9個が稼働を継続するため、ユーザーはサービスが止まったことに気づきません。さらに、Kubernetesは故障したPodを検知し、自動的に新しいPodを起動して元の10個の状態（Desired State）に戻します。これは、オーケストレーションの自動復旧という「役割」が高可用性を実現している典型例です。

アナロジー：高度に自動化された交通管制システム

高可用性を理解するための身近なメタファーとして、「高度に自動化された交通管制システム」を考えてみましょう。

従来のシステム（手動運用）は、一人の管制官がすべての信号機を手動で操作しているようなものです。もし管制官が倒れたり、一つの信号機が故障したりすれば、現場に人が駆けつけるまで大渋滞が発生します。これはサービス停止という「課題」そのものです。

一方、オーケストレーションシステム（Kubernetes）は、AIが管理する分散型の交通管制システムのようなものです。

冗長化: すべての交差点に予備の信号機（レプリカ）が設置されています。
死活監視: 各信号機にはセンサーがあり、故障を瞬時にAIに伝えます。
自動復旧: センサーが「信号機Aが故障した」と通知すると、AI（コントローラー）は人間が介入する前に、即座に予備の信号機Bに切り替え（フェイルオーバー）、同時に故障した信号機Aの交換プロセスを開始します。

このシステムでは、信号機が一つや二つ故障しても、交通の流れ（サービス）は止まりません。Kubernetesが提供する高可用性とは、このように「人間が気づかない速さで、システムが自律的に問題に対処する」能力なのです。これにより、システム管理者にとっての運用負荷という「課題」が劇的に軽減されます。

資格試験向けチェックポイント

高可用性（HA）は、ITの基礎概念としてITパスポートから応用情報技術者試験まで幅広く出題されます。特にオーケストレーションの文脈と結びつけて出題される場合、その自動化の側面が問われます。

| 試験レベル | 頻出用語と問われるポイント |
| :— | :— |
| ITパスポート | 冗長化、フェイルオーバー：システムを二重化する目的は何か？（高可用性の確保）。予備機に切り替わる動作を何と呼ぶか？といった基礎的な定義が問われます。 |
| 基本情報技術者 | RTO/RPO、稼働率：高可用性を測る指標であるRTO（目標復旧時間）とRPO（目標復旧時点）の定義。稼働率（MTBFやMTTR）を用いた計算問題が出題されることがあります。HAはシステムの「役割」を評価する上で必須の知識です。 |
| 応用情報技術者 | クラスタリング、フォールトトレランス、ディザスタリカバリ（DR）：Kubernetesやクラウド環境における複数のデータセンターを跨いだHA構成（マルチAZ構成）の設計思想。また、HAとDR（災害対策）の違いを問う問題や、オーケストレーションによる自動スケーリングがHAにどう貢献するかといった、複合的な知識が問われます。 |
| 特記事項 | オーケストレーションの文脈では、HAは「手動で対応していた障害復旧プロセスを、システムが自動的に行う」という自動化のメリットとセットで出題されることが非常に多いです。自己修復機能やレプリカセットの役割をしっかり理解しておきましょう。 |