将来を見据えたアプリの構築: 長期的な成功のためのスケーラビリティの考慮

変化する顧客の需要に合わせてアプリを拡張することで、コストとパフォーマンスを最適化します。

導入

新しいアプリをリリースする予定でも、既存のアプリの急激な成長を想定する場合でも、「アプリのスケーリング」を知っておく必要があります。

あなたの製品が、Candy Crush Saga、Pokemon Go、Instagram、Snapchat のように、毎分何百万回もダウンロードされる次の大ヒット商品になることを想像してみてください。

あなたのアプリは、この増加した負荷をどれだけスムーズに処理できるでしょうか? Netflix のようにシームレスな体験になるでしょうか、それともパフォーマンスの低下やアプリの信頼性の低さにより、ユーザーをイライラさせる体験にするつもりでしょうか?

スケーラビリティは、持続可能なビジネス成長の鍵です。これは、単に成功が訪れたときに検討するトピックではなく、アプリケーションの運命を決定する基盤です。

Candy Crush Saga は、わずか 1 年で収益が 12 倍に増加しました。しかし、さらに印象的なのは、この成長をコストの 6 倍の増加だけで実現し、営業利益がほぼ 70 倍に増加したことです。

これがスケーラビリティが持つ力です!

このブログでは、アプリのスケーリングに関する細かい詳細から、アプリのスケーリング中に予想される課題まで、あらゆることを取り上げます。

アプリケーションのスケーラビリティとは何ですか?

スケーラビリティとは、アプリケーションの柔軟性です。

変化する需要レベルに適応することが重要です。アプリケーションは、速度、機能性、信頼性を損なうことなく、ユーザー数に関係なく一貫して最高クラスのパフォーマンスを提供する必要があります。

アプリのスケーリングには、水平スケーラビリティと垂直スケーラビリティの 2 種類があります。

垂直スケーリングと水平スケーリング

水平スケーラビリティ:システムに新しいリソースを追加します。

垂直スケーラビリティ:既存のリソースをさらに強力にアップグレードします。

Google、Facebook、Amazon、Zoom などのテクノロジー大手は、水平スケーリングを採用しています。水平スケーリングはコストがかかり、複雑で、メンテナンスが必要ですが、ダウンタイムが短縮され、柔軟性が向上します。SAP ERP やMicrosoft Dynamicsなどの ERP ソフトウェアは、垂直スケーリングのメリットを享受できます。

スケーラビリティ メトリック

スケーラビリティ メトリックは、アプリケーションのスケーラビリティを測定するために使用されるパフォーマンス メトリックです。標準メトリックには、応答時間、スループット、リソース使用率、エラー率などがあります。

これらの指標について簡単に説明しましょう。

• 応答時間:アプリがリクエストを処理して応答するまでにかかる時間。
• スループット:アプリがリクエストを処理できる速度。
• リソース使用率: CPU、メモリ、ネットワークなどのリソースの使用率。
• アプリの可用性:アプリケーションが動作し、アクセス可能な時間の割合。スケーラビリティ インデックス: パフォーマンスの変化と負荷の変化の比率。

スケーラビリティが重要な理由

何百万人ものユーザーを満足させたいなら、アプリの拡張が鍵となります。

残念なことに、いくつかの企業は土壇場でのスケーラビリティの問題に不意を突かれました。

Pokémon GO は、一夜にして人気を博したとき、スケーラビリティの低さという問題に直面しました。ゲームのサーバーが過負荷に対処できず、クラッシュやダウンタイムが頻繁に発生しました。同様に、Twitter も数百万のユーザーがアプリ上で会話を始めたときにクラッシュしました。

ありがたいことに、スケーラビリティに関する成功事例を書いたアプリもあります。

スケーラブルなアプリの最も良い例は Zoom です。ロックダウン中に Zoom のユーザー数は 1,000 万人から 2 億人に急増しました。オフィスは仮想会議室に移行していましたが、Zoom は中断のないサービスでこれをシームレスに促進しました。

Zoom の急速な拡張能力により、わずか 2 年で時価総額は 6 億 2,300 万ドルから 41 億ドルにまで成長しました。

アプリにとってスケーラビリティが重要な理由は次の 3 つです。

1. ユーザーの要求に応えるスケーラビリティにより、新しくて魅力的な機能をアプリに構築して統合できます。これにより、アプリは迅速に反応し、変化するユーザー要件に適応し、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より多くのユーザーを引き付けることができます。Netflix をご覧ください。このアプリケーションは、増え続けるユーザーベースに簡単に対応し、新しい機能を頻繁にリリースし、完璧なユーザー エクスペリエンスを提供します。

   
   

2. コスト効率のスケーラビリティとは、インフラストラクチャ リソースを増やさずに成長に対応することを意味します。自動スケーリングにより、負荷が増加したときにアプリケーションをスケールアップでき、トラフィックが減るとコストを大幅に変更することなくリソースをスケールダウンできます。ブラック フライデーのラッシュは、自動スケーリングが電子商取引サイトにどのように役立つかを示す優れた例です。

   
   

3. 競争上の優位性スケーラブルなアプリにより、あらゆる規模の組織が変化する市場動向に迅速に適応できます。新興企業でも、老舗企業でも、スケーラビリティにより変化する顧客のニーズに対応し、顧客の忠誠心と信頼を獲得できます。

   アプリのスケーリングがなぜ重要なのかがわかったので、スケーラブルなアプリを構築する方法を理解しましょう。

スケーラブルなアプリケーションをどのように構築しますか?

アプリケーションの規模に関係なく、スケーラビリティを考慮して設計および開発する必要があります。

スケーラブルなアプリケーションを構築するための 8 つのヒントを紹介します。

1. アプリのスケーラビリティのニーズを評価する

すべてのアプリが拡張可能であるとは限りません。

アプリケーションを設計する際にはスケーラビリティを考慮することが推奨されますが、すべてのアプリケーションでその機能が必要なわけではないことを知っておく必要があります。

たとえば、携帯電話でカレンダー、電卓、メモなどを使用する場合、厳格なスケーラビリティ計画は必要ありません。

したがって、最初で最も重要なことは、アプリケーションにスケーラビリティが必要かどうかを判断することです。

考慮すべき領域としては、予想されるユーザー数の増加、ピーク使用状況、ダウンタイムなどが挙げられます。要件をより深く理解することで、情報に基づいた意思決定が可能になります。

2. 最初からスケーラビリティを考慮した設計

スケーラビリティは後から考えるものではありません。

トラフィックが爆発的に増加し、アプリケーションがおかしくなったときに、それをテーブルに持ち込まないでください。それは、膨大なダウンタイムと多くのユーザーの失望を意味します。

アプリケーションの非常に初期の計画段階では、スケーラビリティ要件を明確にする必要があります。これらの要件に応じて、アーキテクチャ、インフラストラクチャ、および技術スタックを選択します。

3. スケーラブルなアーキテクチャを使用する

スケーラブルなアーキテクチャは、スケーリングされたアプリの基盤を形成します。

たとえば、疎結合をサポートするアーキテクチャを選択すると、新しい機能を迅速に修正したり、リリースしたりできるようになります。アーキテクチャのモジュール性により、さまざまなコンポーネントが分離され、各コンポーネントを個別に拡張できるようになります。

マイクロサービス、コンテナ化、サーバーレス コンピューティング、イベント駆動型アーキテクチャなどの実証済みのアーキテクチャ パターンは、シームレスなアプリのスケーリングを可能にします。Camunda の調査によると、約 63% の組織がマイクロサービス アーキテクチャを採用しています。

マイクロサービス アーキテクチャは分散環境を作成し、開発チームがサービスを独立して分離、再構築、再実装、管理できるようにします。

4. クラウドサービスを活用する

クラウド コンピューティングにより、アプリケーションのスケーリングがこれまで以上に簡単になりました。

Netflix は、AWS クラウド プラットフォーム戦略の助けを借りて、スケーラビリティの概念を導入しました。AWS を使用すると、リソースに無制限にアクセスでき、アプリケーションは必要に応じてリソースを増減できます。

たとえば、アプリケーションの使用需要が高まった場合、AWS は需要に対応するために必要なリソースを自動的にスケーリングできます。この動的なスケーラビリティにより、トラフィックのピーク時でも完璧なアプリケーション パフォーマンスが保証されます。

5. 効率的なキャッシュ戦略を使用する

キャッシュにより、アプリの速度とユーザー エクスペリエンスが向上します。

キャッシュは、ユーザーが情報にすばやくアクセスできるようにする技術です。関連情報をメモリに配置することでサーバーの負担が軽減され、待ち時間が短縮され、速度とパフォーマンスが向上します。

Redis や Memcached などのキャッシュ サーバーは、頻繁にアクセスされるデータをメモリ内に保持します。ページ、オブジェクト、データベースなど、いくつかのキャッシュ タイプがあります。アプリのスケーラビリティのニーズに基づいて、適切なキャッシュ戦略を選択できます。

6. 適切なデータベース最適化を選択する

データベースのスケーラビリティはアプリケーションの心臓部です。

しかし、データベースがスケーラブルであるということはどういう意味でしょうか?

スケーラブルなデータベースとは、パフォーマンスや信頼性を犠牲にすることなく、リソースを拡張したり、複数のサーバーにワークロードを分散したりすることで、増加したデータ量、ユーザー トラフィック、処理要求を効率的に処理できるシステムを指します。

データベースのスケーラビリティとは、アプリケーションのデータベースを制御された方法で拡張し、より多くのユーザーやトランザクションを正常に処理できるようにする能力を指します。正規化、インデックス作成、パーティション分割、キャッシュは、データベース操作を強化するために使用できる戦略の一部です。

7. マップのスケーラビリティ メトリック

スケーラビリティ メトリックは、アプリケーションの有効性を評価するのに役立つ指標です。

主要なメトリックには、応答時間、スループット、リソース使用量、フォールト トレランス、水平および垂直のスケーラビリティなどがあります。これらのメトリックを使用して、パフォーマンスのベースラインと、アプリケーションの拡張時に改善が必要になる可能性のある領域を決定します。

このプロアクティブな戦略を採用することで、最高のパフォーマンスを維持し、混雑を回避し、費用を効率的に管理して、ユーザー満足度を向上させ、アプリケーションの拡張を容易にすることができます。

8. 継続的な監視と最適化

最高のパフォーマンスを達成するには、堅牢な IT インフラストラクチャを構築するだけでは不十分です。継続的な注意、継続的なスケーラビリティ テスト、および管理が必要です。

AppDynamics、Scout、Dynatrace などの高度な追跡ツールを使用すると、スケーラビリティを効果的に監視できます。これらのアプリは、CPU、メモリ使用量、ネットワーク帯域幅などの重要なメトリックを追跡するのに役立ちます。

アプリケーションのスケーラビリティに関する問題

今日の急速な進化の時代では、巨大企業でさえも規模拡大の課題に直面しています。Twitter がサービス停止に陥ったり、Netflix が 3 日連続でダウンしたりと、テクノロジーの巨大企業にとってスケーラビリティは常に懸念事項となっています。

そこで、歴史を踏まえて、知っておくべきスケーラビリティの問題をいくつか挙げます。

1. ボトルネック

ボトルネックとは、アプリのパフォーマンスやデータフローが制限される状況のことです。これは、車が大きな高速道路から狭い道路に移動するときに交通が制限されるようなものです。

ボトルネックにより、アプリケーションの最適な機能が妨げられます。

ボトルネックは、アプリのスケーリングにおいてさまざまな原因から発生する可能性があります。ハードウェアの制限、非効率的なアルゴリズムとデータ構造、データベースのパフォーマンスの低下、ネットワークの問題など、さまざまな制約が原因となる場合があります。

不適切なリソースのプロビジョニングや負荷分散も、パフォーマンスのボトルネックを引き起こす可能性があります。

2. リソース競合

リソースの競合によりアプリのパフォーマンスが低下します。

リソース競合は、インフラストラクチャが不十分であったり、リソースが不足している場合に発生します。このような状況では、複数のプロセスがリソースを奪い合います。

クラウド サービスを活用することは、リソースの競合を克服する最善の方法の 1 つです。多くの成功したアプリは、リソースの割り当てと管理に AWS のスケーラビリティを活用しています。

3. モノリシックアーキテクチャ

モノリシックなインフラストラクチャは拡張が困難です。

モノリシック インフラストラクチャでは、すべてのコンポーネントが密接に結合されているため、個々のコンポーネントを分離して拡張することが困難です。これにより、新機能追加のボトルネックの特定が妨げられ、応答時間が遅くなります。

マイクロサービスまたはコンテナ化に移行することは、スケーラビリティにとって賢明な選択です。

4. オーバープロビジョニング

オーバープロビジョニングとは、必要以上に構築することを意味します。

たとえば、現在アプリのアクティブ ユーザーが 10 人いるのに、1,000 万人のユーザーをサポートするためにインフラストラクチャに投資している場合、これはオーバープロビジョニングと呼ばれます。

大きいほど良いとされる世界では、オーバープロビジョニングは安全な賭けです。ただし、サーバー、ストレージ、ネットワーク帯域幅などのリソースを過剰に割り当てると、リソースの無駄やコストの増加につながる可能性があります。

その結果、リソースが十分に活用されず、非効率になります。予測分析などの最新ツールを活用して負荷を予測すると、過剰プロビジョニングを排除するのに役立ちます。

5. 非効率的なアルゴリズム

アルゴリズムはアプリケーションの頭脳です。

適切に構造化されたアルゴリズムは、シンプルで正確、高速で保守しやすいプログラムを生成します。効果のないアルゴリズムは、システムの効率を低下させ、アプリケーションに不具合を引き起こし、拡張性を損ないます。

アプリのアルゴリズムを分析して速度、メモリ使用量、その他の品質要因を分析し、最適なパフォーマンスを確保します。プロファイリング ツールを使用してコードのリソース使用率を把握し、コード レビューとリアルタイム テストを実施してアルゴリズムを評価します。

結論

スケーラビリティは、時代の試練に耐えるアプリケーションを作成するための鍵です。

Friendster、Myspace、Orkut などの人気プラットフォームの軌跡は、長期にわたってユーザーの満足度と関連性を維持する上でモバイル アプリのスケーラビリティが重要であることを浮き彫りにしています。

今日のダイナミックな時代において、成功するアプリは 100 人のユーザーから 1,000 万人のユーザーまで拡張できる必要があります。ただし、スケーラビリティの重要性を認識するだけでは十分ではありません。最初から適切な戦略を採用することが重要です。

スケーラブルであるということは、大規模なインフラストラクチャを自由に使えるということではありません。適切なアーキテクチャと技術スタックを選択し、クラウド コンピューティングを活用し、データベースを最適化し、キャッシュ戦略を使用し、スケーラビリティ メトリックを評価することを意味します。

よくある質問

1. データベースがスケーラブルであるとはどういう意味ですか?

スケーラビリティとは、データ、トランザクション、またはユーザーの規模の増加に対応するデータベースの能力を指します。つまり、データベースに対する需要が増大しても、互換性、品質、または可用性に影響を与えることなく、データベースを拡張 (単一サーバーの容量を増やす) または拡張 (複数のサーバーにワークロードを分散) することができます。

2. モバイル アプリ開発におけるスケーラビリティをどのように評価しますか?

モバイル アプリ開発におけるスケーラビリティを推定するには、いくつかの要素を評価する必要があります。

• パフォーマンス メトリック:さまざまな負荷下での応答時間、読み込み時間、サーバー応答などの現在のアプリ パフォーマンス メトリックを監視します。

• ストレス テスト:ストレス テストを実施して、極端な条件下でのアプリのパフォーマンスを確認し、ボトルネックを特定します。

• リソース使用率:さまざまな負荷下でアプリが CPU、メモリ、ネットワーク リソースをどのように使用するか分析します。

• アーキテクチャのレビュー:アプリのアーキテクチャがモジュール化されており、リソースやインスタンスを追加することで増加した負荷を処理できることを確認します。

• データベースの負荷:ユーザー数やデータ数の増加に応じてデータベース クエリがどのように拡張されるかを見積もり、シャーディング、インデックス作成、読み取りレプリカなどのデータベース スケーリング ソリューションを計画します。

  
  

3. データマイニング手法のスケーラビリティとは何を指しますか?

増大するデータ量を効率的に処理する能力です。これには、パフォーマンスを大幅に低下させることなく大規模なデータセットを処理し、増大するにつれてより複雑で多様なデータを管理し、CPU、メモリ、ストレージなどの計算リソースを効果的に活用するメソッドの能力が含まれます。

4. ビジネスにおいてスケーラビリティとは何を意味するのでしょうか?

ビジネスにおいて、スケーラビリティとは、パフォーマンスを損なったり収益を失ったりすることなく、企業が成長し、増加する需要を管理する能力を指します。これには、企業の拡大に合わせて業務効率を維持または向上すること、スタッフ、在庫、資本などの増加するリソースを効果的に管理すること、新しい市場や地域にうまく参入する能力を持つことが含まれます。

5. クラウド コンピューティングの使用は、データ ウェアハウスのスケーラビリティにどのような影響を与えますか?

クラウド コンピューティングは、スケーラビリティの面でデータ ウェアハウスの効率を高めます。新しいハードウェア リソースに投資する代わりに、データ ウェアハウスは現在の需要に応じて迅速にスケールアップまたはスケールダウンできます。クラウド プラットフォームにより、データ ウェアハウスは複数のノードで分散コンピューティング技術を使用して大量のデータを処理できるようになります。

6. クラウド コンピューティングにおけるスケーラビリティとは何ですか?

クラウド コンピューティングのスケーラビリティとは、アプリケーションのワークロードに基づいて増加するリソースのニーズをサポートする機能です。これは、需要に応じてリソースが自動的に調整される弾力性を指します。水平スケーリングではサービス インスタンスの数が増加し、垂直スケーリングではインスタンスの容量が増加します。