冗長化とは？ わかりやすく10分で解説

冗長化とは

冗長化とは、IT用語として広く用いられる概念で、システムや設備に対して、性能や構成、データ内容が同一のスペア（予備）を準備することです。特にネットワークやコンピュータシステムにおいて冗長化が重要視されます。

仮にシステムや設備にトラブルが発生した際に、業務の停止や損失を最小限に抑えるために、冗長化が利用されます。

冗長化の具体的な手法としては、ある機器の予備を同じ場所にストックしておくこと、ネットワーク経路のバックアップを持つこと、またはデータを複数の場所にコピーして保存することなどがあります。

冗長化の目的と必要性

冗長化の主な目的は、業務の継続性を確保し、システム全体の信頼性を高めることです。そのために、一部のシステムや設備が障害を起こしても、予備のシステムまたは設備がすぐにその役割を引き継ぐようにする必要があります。

冗長化はまた、サーバーやネットワークが過負荷になったときにも重要となります。複数のネットワークルートを持つことや、負荷分散技術を使用することで、一部が高負荷状態となった場合でも全体のパフォーマンスを落とさずに済むのです。

しかし、冗長化にはコストと運用の観点からの欠点もあります。冗長な設備やシステムを維持するための費用や、それらの設備を常に最新の状態に保つための管理負担は無視できません。

IT領域での冗長化の重要性

IT領域では、冗長化が極めて重要な役割を果たします。システムの冗長化が適切に行われている場合、どんなトラブルが起こってもシステムのダウンタイムが最小限に抑えられます。これにより、ビジネスにおける機会損失のリスクを軽減することができます。

また、IT領域ではサイバーセキュリティも重要な課題となっています。冗長化は、サイバー攻撃やその他の予期せぬ障害からシステムを保護するためにも必要不可欠な措置といえます。

したがって、現代のビジネス環境では、IT領域における冗長化の重要性を理解し、適切な戦略と実装を行うことが求められます。

冗長化の基本的なプロセス

冗長化の基本的なプロセスは次の通りです。
最初に、同一の設備やシステムを二つ用意します。これらは互いに「冗長」であると言えます。

次に、これらのシステムのうちひとつ（プライマリシステム）が設定され、通常の業務を行います。もう一つのシステム（バックアップシステム）は待機状態となり、プライマリシステムからのデータをリアルタイムで受け取る構成となります。

プライマリシステムに障害が発生した時、バックアップシステムが自動的にプライマリシステムの役割を引き継ぎます。これにより、システム全体がダウンすることなく業務を続行することが可能となるわけです。

冗長化の主要な種類

ITの世界では、さまざまな形式の冗長化が実装されています。以下では、その代表的な3つについて解説します。

アクティブ・スタンバイ型

アクティブ・スタンバイ型の冗長化は、稼働中の主システムと待機中の補助システムを持つ方式です。主システムがトラブルに見舞われたときに、スムーズに補助システムに切り替えることが可能です。これによって、業務の中断時間を最小限に抑えることができます。

しかし、待機中のシステムが無駄になる可能性があるというデメリットも存在します。それが常時稼働しないため、資源の無駄遣いにつながることがあります。

また、主システムと補助システムの間で同期を取る必要があるため、その手間とコストも考慮する必要があります。

アクティブ・アクティブ型

アクティブ・アクティブ型の冗長化は、複数のシステムを常時稼働し、負荷を均等に分散させ、一部分が障害を起こしても他の部分で処理を継続する方式です。

この方式のメリットは、システムの全体的な処理能力を向上することができ、障害対応時のスムーズな切り替えが可能です。

だが、複数のシステムを同時に稼働させるため、構築と運用のコストが高いというデメリットが存在します。また、データの同期性を保つためには、高度な技術が必要となります。

マスター・スレーブ型

マスター・スレーブ型の冗長化は、複数のシステムの中から一つを主とし（マスター）、他を従（スレーブ）とする方式です。主システムが一部分の障害を起こした際に、該当部分を従システムが引き継ぐことで業務の継続を図ります。

こちらのメリットは、システム全体の中断を防ぐだけでなく、データの整合性を保つことが可能な点です。

一方で、マスターが全体的に故障した場合、全体のシステムが停止するリスクがあるというデメリットも考慮する必要があります。

また、歴史的・文化的な背景を考慮して、「プライマリ」と「セカンダリ」、「リーダー」と「フォロワー」、「コントローラ」と「ワーカー」などといった言葉に置き換える動きが近年進んでいます。

特徴を理解して冗長化を選ぶ

以上からわかるように、冗長化は業務継続性の確保と負荷対策に重要な役割を果たします。しかし、それぞれの冗長化方式にはメリットだけでなく、主にコストや運用の難易度、データの同期性などデメリットも存在します。

そのため、冗長化を導入する際には、目的、予算、技術力などを考慮し、最適な冗長化方式を選択する必要があります。

最終的には、各冗長化の方式の利点と限界を理解し、自分自身のシステムやビジネスのニーズに最も適した選択をすることが最も重要です。

冗長化の関連する技術

システムの冗長化を成功させるためには、単に予備のシステムを設けるだけでなく、それを効果的に運用するための多様な技術が必要となります。ここでは、特に効果的な技術であるミラーリング、バックアップ、ロードバランシング、フェイルオーバーとフェイルバックについて説明します。

ミラーリングについて

ミラーリングはシステム故障対策の一環として多くの現場で利用されています。ミラーリングとは、データ更新の際に複数の保存先に同時に保存することで、一つの保存先にトラブルが発生した場合でも他の保存先からデータを取得し、業務を継続できるようにする技術のことを指します。

もしも対象となるデータが大量であれば、その全てをミラーリングするのは難しいかもしれません。しかし、最低限ビジネスにとって重要なデータを保護する、適切な範囲を見極めることが求められます。

また、ミラーリングは冗長化技術の一つですが、単体で使用しても大きな結果を生み出すことができます。しかし最大のメリットを得るためには、他の冗長化技術と組み合わせて使用することが一般的です。

バックアップについて

次に、バックアップについては、ミラーリングと同様に、データを複数の場所に保存するものの、それは定期的なスケジュールに従って行われるという点で異なります。

バックアップは、ハードウェアの故障やシステム障害のような予期せぬ問題に対処する方法として重要です。万が一の場合、バックアップからデータを回復することで業務継続が可能となります。

なお、バックアップの取得頻度や保存期間、保存形式などは業務内容やデータの重要性により変わるため、これらも成熟したBCP（事業継続計画）を作る上では重要な検討事項となります。

ロードバランシングについて

次にロードバランシングは、複数のサーバーやネットワークに等しくトラフィックを分配し、システムの負荷を均等化するための技術です。これにより、一部のサーバーやネットワークだけに負荷が偏らないようにし、システムのダウンタイムを防止します。

ロードバランシングはハードウェアとソフトウェアの両方で実現可能です。ハードウェアは通常、高性能かつ高価ですが、ソフトウェアは低価格で、設定の自由度も高いという特徴があります。

もっとも、いずれの手段によるロードバランシングも、設定が適切でなければシステム全体のパフォーマンスを低下させる可能性があるため、その実装と運用には注意が必要です。

【参考】負荷分散装置（ロードバランサー）とは？ わかりやすく10分で解説

フェイルオーバーとフェイルバックについて

フェイルオーバーとは、システムや機器の障害発生時に自動的に別のシステムや機器へ切り替える仕組みを指します。この切り替えは自動的に行われ、ユーザーへのサービス提供に影響を最小限に抑えます。

一方、その切り替えたシステムから元のシステムへと戻す動作をフェイルバックと呼びます。元のシステムの修復や保守が終わった後、サービスをスムーズに移行させるためにフェイルバックは重要です。

これらフェイルオーバーとフェイルバックは、冗長化システムの運用において、システム障害時の影響を最小化するための重要な機能です。

【参考】フェールオーバーとは？ 役割・仕組み・機能をわかりやすく解説

冗長化の実装と運用

情報システムの設計において、冗長化は業務の継続性と信頼性を確保するための必須の要素です。本章では、冗長化の設計と構築、運用と保守、トラブルシューティング、および品質評価と改善について詳しく解説します。

冗長化の設計と構築

冗長化の設計は、トラブル時でも業務が停止しないシステムを構築するための重要なステップです。予備の設備が存在することで、主要な設備が故障しても業務を継続できます。これにより、大切な情報が失われることを防ぎます。

設計の際は、予測可能なトラブルを想定し、それに対する対策を施します。具体的には、どの部分を冗長化するか、並列化するか、負荷を分散させるかなどの選択を行います。

また、設計後の構築フェーズでは、設計通りの冗長化が行われているかを確認します。適切なテストを行い、予備のシステムが正常に動作することを確認する必要があります。

冗長化の運用と保守

冗長化したシステムの運用は、データの一貫性を保つために重要です。データの一貫性を保つためには、全てのシステムが最新の状態を維持していることが必要です。

保守活動は、予備のシステムが常に正常に動作することを確認するために行います。定期的な動作チェックや設備の更新などが含まれます。

また、冗長化したシステムの運用には、適切なモニタリングとログの管理も必要です。これにより、エラーや故障が発生した際に迅速に対応できます。

トラブルシューティングと冗長化

冗長化は、トラブルが発生した際にシステムの稼働を続けるためのものです。しかし、必要に応じてトラブルシューティングを行い、問題を解決します。

トラブルの発生源を特定し、適切なアクションをとるためには、システムのログやモニタリングデータを確認します。これにより、迅速な対応が可能となります。

システムが冗長化されていても、完全にトラブルから防げるわけではありません。トラブルが発生した際には、予備のシステムに切り替え、主システムの復旧を行います。

冗長化の品質評価と改善

冗長化の効果を確認するために、品質評価が必要です。これは、冗長化が適切に行われているか、また、業務における冗長化の有効性を評価するためのものです。

品質評価には、システム全体の稼働率やデータの一貫性、復旧時間などの指標が用いられます。これを基に冗長化の状況を評価し、改善点を導き出します。

評価結果に基づき、冗長化の構成を見直したり、新たな冗長化策を追加したりすることで、システムの信頼性と可用性を更に向上させることが可能です。

冗長化の具体的な活用例

冗長化は、さまざまな産業や業界で活用されています。消費者の手元に届く製品やサービスを安定して供給するために、製造業や流通業でも利用されていますし、働き方改革やテレワークの普及に伴い、IT業界でも導入が進んでいます。以下では、特に代表的な例としてクラウドコンピューティング、データセンター、ネットワークインフラストラクチャ、データベース管理について具体的な活用例を解説します。

クラウドコンピューティングと冗長化

クラウドコンピューティングの分野では、データロスやダウンタイムを防ぐために冗長化は欠かせません。複数のデータセンターにデータを分散保存することで、一つのデータセンターが停止しても他のデータセンターからデータを取得し、サービスを継続できます。

また、仮想化技術を活用した冗長化も一般的です。一台の物理サーバー上で複数の仮想サーバーを稼働させ、一つの仮想サーバーが停止した場合でも他の仮想サーバーで業務を継続することができます。

さらに、ロードバランサーを使用して複数のサーバーにトラフィックを分散し、全体の負荷を均等にすることも一般的な冗長化の手法です。

データセンターでの冗長化

データセンターでは、ハードウェアの故障、電源の停電、ネットワークの障害など、さまざまな問題が発生する可能性があります。これらの問題からサービスを保護するために、データセンターではさまざまなレベルで冗長化が行われています。

ストレージの冗長化は、データの損失を防ぐために欠かせません。RAID（Redundant Array of Independent Disks）という技術を用いることで、複数のディスクにデータを分散保存し、一つのディスクが故障しても他のディスクからデータを復元することができます。

また、電源や冷却システム、ネットワーク接続などの設備も冗長化されます。これにより、各種設備が一部故障した場合でも、データセンター全体としては正常に稼働し続けることができます。

ネットワークインフラストラクチャでの冗長化

ネットワークインフラストラクチャにおける冗長化は、通信の途切れを避け、データが確実に送受信されることを保証します。ここでの冗長化はルーターやスイッチ、通信路などが対象となります。

ネットワーク機器の冗長化には、複数の機器を設置し、一つが故障した場合でも他の機器が業務を続けるという方式が採られます。これにより、ネットワークのダウンタイムを防ぐことができます。

通信路の冗長化には、データ通信会社を複数使う多キャリア方式や、同じキャリアでも通信ルートが異なるルートダイバーシティ方式などがあります。これらにより、物理的なケーブル切断や通信会社のネットワークトラブルからも業務を守ることが可能です。

データベース管理での冗長化

データベース管理の分野でも冗長化は欠かせません。データベースが蓄積するデータは非常に重要であり、その損失は企業活動に大きな影響を及ぼす可能性があるからです。

データベースの冗長化には、主にレプリケーションとミラーリングの二つの手法があります。レプリケーションは、データベースの内容を複製し、複数のデータベースサーバーに分散させる方法です。一方、ミラーリングは、データの書き込み操作を複数のディスクで同時に行う方法です。

どちらの手法も、一つのデータベースサーバーやディスクが停止した場合でも、他のデータベースサーバーやディスクからデータを取り出し、業務を続行することができます。

冗長化の展望

冗長化の技術は、情報社会の発展と共に、絶えず進化し続けています。未来の冗長化はどのような姿をしているのでしょうか。それについて考え、解説していきます。

IT製品やサービスの品質向上、業務の効率化、リスクの軽減などを目指す中で、冗長化の果たす役割は大きくなっていくことでしょう。これからの冗長化は、単に業務継続性を確保するだけでなく、システム全体のパフォーマンスを最大化する役割を担うかもしれません。

それでは、次々に出てくる新しい技術の中で、どのように冗長化は進化していくのか。それぞれの観点から見ていきましょう。

進化する冗長化の技術

新しい技術の導入が進むことで、冗長化の形や方法も変化し進化します。クラウド技術の発展により、物理的な制約から解放され、より手軽に冗長性を確保することが可能になっています。

また、AIや機械学習技術の進化によって、よりスマートな冗長化が可能になるでしょう。これらの技術により、自動的にシステムの状態を学習し、最適な冗長化を自動実施することも夢ではないでしょう。

次世代の冗長化では、これらの進化した技術と相まってより高度な冗長化が期待されています。

インテリジェントな冗長化の可能性

AIや機械学習が進化することで、冗長化はよりインテリジェントになる可能性があります。これは、AIがシステムの状態を学習し予測し、事前に冗長化を行うことで災害時の業務の停止を未然に防ぐ可能性を示唆しています。

さらに、AIは個々のシステムやデバイスの状態を把握し、必要なときにしか冗長化を行わない「適応的冗長化」を実現することも考えられます。これにより、リソースの無駄を減らしつつ、システムのパフォーマンスを最大化することが可能になるでしょう。

これらの技術によって、冗長化は単なる「保険」から、「パフォーマンス向上のツール」に進化するかもしれません。

エッジコンピューティングと冗長化

次世代のネットワーク技術であるエッジコンピューティングは、冗長化の未来を大きく左右する要素の一つかもしれません。エッジコンピューティングは、データをリアルタイムに処理するため、その場で必要な冗長化を行うことが求められます。

このエッジコンピューティングと冗長化が組み合わさることで、データの安全性を保ちつつ、リアルタイム性を確保する新たな冗長化が生まれるかもしれません。

また、エッジコンピューティングとAIを組み合わせた冗長化では、現場の状況をリアルタイムに反映した冗長化が可能になり、業務の効率化やリスク軽減に大きく寄与するでしょう。

冗長化が向かう未来

新しい技術の進化と共に、冗長化はますます進化していくことでしょう。AIやエッジコンピューティングの進化は、これからの冗長化に大きな影響を与えるはずです。

未来の冗長化は、単なる業務継続性の保証だけでなく、業務効率化やシステムパフォーマンスの最大化など、より高度な役割を果たすことが期待されています。

しかし、それぞれの技術の進化に伴って、冗長化の技術や方法も適応し進化していくことが求められます。冗長化の未来は、情報社会の要請と共に、持続的な進化を遂げることでしょう。