はじめに
本資料の目的
本資料は、AWS（Amazon Web Services）を使ったシステムの「可用性」について、実務で役立つ考え方と手法をわかりやすくまとめます。設計の基本から冗長化、マネージドサービスの活用、監視と復旧のポイントまでを網羅し、日常運用に役立つ知識を提供します。
対象読者
クラウドでサービスを運用するエンジニアや設計者、運用担当者を主な対象とします。用語は必要最低限にし、具体例で補足しますので、AWS経験が浅い方でも理解しやすい内容にしています。
可用性とは何か（簡単な定義）
可用性とは「システムが利用者に対してサービスを提供できる状態」を指します。例えばウェブサイトが常に応答する、データが失われない、障害が起きても速やかに復旧する、といった点が含まれます。日常例としては、銀行ATMやECサイトの停止が顧客に与える影響を想像するとわかりやすいです。
本資料の使い方
各章は独立して読めますが、順に読むと設計から運用までの流れがつかめます。具体的な設定値や構成例も示しますので、自分のシステムに合わせて採用・調整してください。
可用性設計の基本：システム停止を防ぐAWSの考え方
可用性とは
可用性とは、必要なときにシステムを使える割合を指します。稼働率（例：99.9%）で表現します。100%はほぼ達成できないため、目標値を決めて設計します。
SLAと設計の違い
AWSは各サービスにSLA（サービス品質の約束）を提示しますが、無停止を保証しません。SLAは目安であり、運用側は冗長化、監視、復旧手順を用意する必要があります。例として、単一サーバーにWebサイトを置くとそのサーバー障害で停止しますが、複数台に分散すれば停止リスクを下げられます。
マルチAZの考え方
マルチAZは同一リージョン内の異なるデータセンターにシステムを配置する方式です。障害時に別AZへ切り替えてサービスを継続できます。具体例：Webサーバーを複数AZに配置し、ロードバランサーで振り分ける。RDSは同期レプリカで自動フェイルオーバーします。
監視と復旧計画
可用性は設計だけでなく監視が重要です。監視で異常を早期に検知し、自動アラートや自動復旧を組みます。障害時の手順（誰が何をするか）を文書化し、定期的に訓練してください。
メリットと注意点
メリット：サービス継続性が高まり、利用者への影響を小さくできます。注意点：コストが増え、構成が複雑になります。必要な可用性レベルとコストを比較し、最適化して設計してください。
AWSの冗長化とその必要性
冗長化とは
冗長化は同じ機能を複数の場所や装置に用意して、障害が起きてもサービスを続ける仕組みです。例えばサーバーを2台以上用意し、1台が止まっても残りで処理を続けます。可用性と耐障害性を高める基本的な考え方です。
マルチリージョン構成
複数のリージョンにシステムを分散します。リージョン単位の災害や停止に強くなります。例として、東京リージョンと米国リージョンに同じデータを置き、片方が使えなくなってももう片方に切り替えます。遠隔地に置くため遅延やデータ同期の設計に注意が必要です。
マルチAZ構成
同一リージョン内の異なるアベイラビリティゾーン（AZ）にリソースを置きます。電源やネットワークの局所的障害に備えられます。RDSのマルチAZやELBを使えば自動でフェイルオーバーします。
実装の具体例
- ストレージ: S3やレプリケーションでデータを複製します。\n- データベース: マスター/スタンバイ構成やリードレプリカを用意します。\n- ネットワーク: DNSフェイルオーバー（Route 53）やロードバランサーで振り分けます。
注意点とトレードオフ
冗長化は可用性を高めますが、コストが増えます。運用も複雑になります。データ整合性や切り替え手順を事前に検証し、監視とバックアップを充実させることが重要です。
AWSにおける可用性の重要性と高可用性実現の方法
可用性が重要な理由
可用性とは、ユーザーがサービスを利用できる状態を保つことです。ダウンタイムは売上や信頼を失わせます。企業は障害発生時でも業務を継続できる設計を求められます。実務では「いつか壊れる」を前提に考えると、備えが行いやすくなります。
高可用性を実現する基本対策
- マルチAZ（同一リージョン内の別物理施設）: 例えば、RDSのマルチAZは自動でフェイルオーバーし、単一障害点を避けます。\
- マルチリージョン: 地域全体の障害に備えて、別リージョンにリードレプリカや待機系を用意します。\
- 耐久性の高いストレージ: S3やEBSスナップショットを使い、データ損失を防ぎます。
可用性を高める運用面の施策
- 自動スケーリング: 負荷増に応じてサーバー台数を増減し、性能低下を防ぎます。\
- 監視とアラート: CloudWatchやログ監視で異常を早期検知し、ヘルスチェックで自動復旧を促します。\
- 障害時の自動化: 起動スクリプトや構成管理で短時間で代替リソースを投入できます。
設計の心構えと継続的改善
設計は常に失敗を想定して行います。障害対応手順を定期的に実行し、復旧時間や影響範囲を測定して改善します。小さな障害から学び、運用ルールや構成をアップデートすることが長期的な可用性向上につながります。
Amazon OpenSearch Serviceの可用性とスケーラビリティ
概要
Amazon OpenSearch Serviceは、複数のアベイラビリティゾーン（AZ）にインフラとデータを分散して、堅牢な可用性を提供します。標準で99.9%の可用性を目指し、Multi‑AZ with Standbyを使うと99.99%まで向上できます。
可用性の仕組み
ノードやデータを複数AZに分散して障害耐性を高めます。例えば1つのAZで停止が起きても、他のAZのノードが引き続き検索や書き込みに応答します。インデックスにレプリカを持たせることで、単一ノード障害でのデータ欠損を防げます。
スケーラビリティ
ノード数は最大1,002台、ストレージは最大25PBまで拡張できます。負荷が増えたらノードを追加し、インデックスのシャード設計を見直して処理を分散します。例えばECサイトなら、更新が多い時間帯にノードを増やして応答性を保ちます。
セキュリティと接続
アクセス制御、暗号化（転送中と保存時）、VPC接続、AWS IAM連携などの機能で安全に運用できます。細かなアクセス権限を設定して不要なアクセスを防ぎます。
監視と運用のポイント
CloudWatchと連携してメトリクスやログを収集し、CPUやメモリ、ディスク使用率、検索レイテンシを監視します。アラートで異常を早期に検知し、自動スケールや運用手順で対応します。
OpenSearchにおけるデータノード数と可用性向上の具体的手法
目的
OpenSearchでの可用性を高めるには、データの複製とノード配置を工夫します。ノード障害時にも検索や書き込みを継続できる構成を目指します。
基本の考え方
- レプリカ(複製)を作成し、別ノードに配置します。これにより一つのノードが落ちてもデータにアクセスできます。
- データノードは3台以上にします。3台あれば同時に1台が落ちても残りでサービスを維持できます。
推奨構成（例）
- 3つのアベイラビリティゾーンに各1台ずつデータノードを配置します。ゾーン障害に備えます。
- インデックスのレプリカ数を1以上に設定し、レプリカを異なるノードに分散します。
- クラスタ安定性向上のため専用マスターノードを3台用意します。これで選挙や管理処理が安定します。
設定手順（概略）
- AWSコンソールまたはTerraformでドメインを作成し、ノード数とゾーン分散を指定します。
- インデックス設定でreplica数を確認・変更します。再配分が自動で行われます。
- 専用マスターノードを3台設定し、役割を分けます。
運用のポイント
- スナップショットで定期的にバックアップを取得します。
- ノード追加・削除はローリングで行い、サービス停止を避けます。
- 定期的にフェイルオーバーをテストして、想定通りに復旧するか確認します。
