ストーリー

垂直スケーリング（Scale Up）

既存のサーバーのスペックを上げる方法です。CPUコア数、メモリ容量、ディスク速度を増強します。

// 垂直スケーリングのイメージ
const verticalScaling = {
  before: { cpu: '4 cores', memory: '16GB', disk: 'SSD 500GB' },
  after:  { cpu: '16 cores', memory: '64GB', disk: 'NVMe 2TB' },
  cost: '月額 $100 → $800',
};

適したケース

• データベースサーバー（スケールアウトが困難）
• 初期フェーズの小規模サービス
• レガシーシステムの延命

水平スケーリング（Scale Out）

サーバーの台数を増やして負荷を分散する方法です。

// 水平スケーリングのイメージ
const horizontalScaling = {
  before: { servers: 1, specPerServer: '4 cores, 16GB' },
  after:  { servers: 4, specPerServer: '4 cores, 16GB' },
  totalCapacity: '4倍',
  cost: '月額 $100 → $400（線形増加）',
};

             ┌──────────┐
             │   Load   │
             │ Balancer │
             └────┬─────┘
           ┌──────┼──────┐
           ▼      ▼      ▼
       ┌──────┐┌──────┐┌──────┐
       │App 1 ││App 2 ││App 3 │
       └──────┘└──────┘└──────┘
           │      │      │
           └──────┼──────┘
                  ▼
            ┌──────────┐
            │ Database │
            └──────────┘

適したケース

• Webアプリケーションサーバー
• APIサーバー
• マイクロサービスアーキテクチャ
• 高可用性が求められるサービス

ロードバランサー

水平スケーリングの要。複数のサーバーに対してリクエストを分散します。

// ロードバランシングアルゴリズム
enum LoadBalancingAlgorithm {
  ROUND_ROBIN = 'round-robin',           // 順番に振り分け
  LEAST_CONNECTIONS = 'least-connections', // 接続数が少ないサーバーへ
  IP_HASH = 'ip-hash',                   // IPアドレスで固定
  WEIGHTED_ROUND_ROBIN = 'weighted',     // 重み付きラウンドロビン
}

// 各アルゴリズムの特性
const algorithms = {
  roundRobin: {
    pros: '均等分散、シンプル',
    cons: 'サーバー性能差を考慮しない',
    useCase: '同一スペックのサーバー群',
  },
  leastConnections: {
    pros: '実際の負荷に基づく分散',
    cons: '接続数の追跡が必要',
    useCase: '処理時間にばらつきがあるAPI',
  },
  ipHash: {
    pros: '同一ユーザーが同一サーバーへ',
    cons: '負荷が偏る可能性',
    useCase: 'セッション固定が必要な場合',
  },
};

オートスケーリング

負荷に応じて自動的にサーバー台数を増減します。

// オートスケーリング設定の例
interface AutoScalingConfig {
  minInstances: number;     // 最小台数: 2
  maxInstances: number;     // 最大台数: 20
  desiredInstances: number; // 目標台数: 4

  scalingPolicies: {
    scaleOut: {
      metric: string;       // 'CPUUtilization'
      threshold: number;    // 70%
      cooldown: number;     // 300秒（5分）
      adjustment: number;   // +2台
    };
    scaleIn: {
      metric: string;       // 'CPUUtilization'
      threshold: number;    // 30%
      cooldown: number;     // 600秒（10分）
      adjustment: number;   // -1台
    };
  };
}

const config: AutoScalingConfig = {
  minInstances: 2,
  maxInstances: 20,
  desiredInstances: 4,
  scalingPolicies: {
    scaleOut: {
      metric: 'CPUUtilization',
      threshold: 70,
      cooldown: 300,
      adjustment: 2,
    },
    scaleIn: {
      metric: 'CPUUtilization',
      threshold: 30,
      cooldown: 600,
      adjustment: -1,
    },
  },
};

スケーリングの注意点

使い分けの判断フロー

スケーリングが必要
  │
  ├─ アプリケーションはステートレスか？
  │   ├─ Yes → 水平スケーリングが第一候補
  │   └─ No  → ステートレス化を検討、または垂直スケーリング
  │
  ├─ ダウンタイムは許容できるか？
  │   ├─ Yes → 垂直スケーリングも選択肢
  │   └─ No  → 水平スケーリング（ローリングデプロイ）
  │
  └─ 将来のトラフィック増加は予測可能か？
      ├─ 急激な増加 → 水平スケーリング + オートスケーリング
      └─ 緩やかな増加 → 垂直スケーリングで当面対応可能

まとめ

チェックリスト

• 垂直/水平スケーリングのメリット・デメリットを説明できる
• ロードバランシングアルゴリズムの種類を理解した
• オートスケーリングの設定ポイントを把握した
• ユースケースに応じたスケーリング戦略を選択できる

次のステップへ

次は「ステートレス設計」を学びます。水平スケーリングの前提条件であるステートレスなアプリケーション設計を理解しましょう。

推定読了時間: 40分