データ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理

第Ⅱ部分散データ

技術が成功を収めるには、宣伝よりも現実が優先されなければならない。自然を欺くことはできないのだから。

――Richard Feynman, “Rogers Commission Report”（1986）

本書の第Ⅰ部では、単一のマシンにデータが保存されるような場合にあてはまるデータシステムについて論じました。そして第Ⅱ部ではもう一段高い視点から疑問を発しましょう。データの保存と抽出に複数のマシンが必要になると、どういったことが起こるのでしょうか？

複数のマシンに渡ってデータベースを分散したい理由はいくつもあります。

スケーラビリティ

データの量、読み取りの負荷、書き込みの負荷が単一のマシンの手には余るほどになってきたら、複数のマシンに負荷を分散させるという方法があります。

耐障害性/高可用性

1台のマシン（あるいは複数のマシンやネットワーク、あるいはデータセンター全体）がダウンしてもアプリケーションが動作し続けなければならないのであれば、複数のマシンを使って冗長性を持たせることができます。1台に障害が起きても、他のマシンが代理を務めてくれます。

レイテンシ

ユーザーが世界中にいるなら、世界中の様々な場所にサーバーを配置して、それぞれのユーザーが地理的に近いデータセンターからレスポンスを受けられるようにできます。こうすることで、ユーザーが地球を半周してくるネットワークパケットを待たずにすむようになります。

Ⅱ.1　高負荷に対応するスケーリング

必要なことが高負荷に対応するためのスケーリングだけなのであれば、最もシンプルなアプローチは今よりも強力なマシンを購入することです（これは垂直なスケーリングあるいはスケールアップと呼ばれることもあります）。多くのCPU、多くのRAMチップ、多くのディスクを1つのオペレーティングシステムの下に集結させ、さらに高速なインターコネクトがあれば、任意のCPUが任意のメモリやディスクにアクセスできるようになります。この種の ...