DAIMU / SOLUTIONS / SOL_06

SRE・システム安定化

カオスエンジニアリング（Chaos Engineering）を導入し、
実際の障害シナリオをシミュレーションして自己修復能力を検証
01
// RESILIENCE

安定性とは「問題が起きないこと」ではなく、「問題発生時にも稼働し続けること」

大規模システムにおいて、障害は避けられません。システムの安定性の違いは、障害の有無ではなく、障害発生時のシステムの振る舞いにあります。

  • サービスインスタンスの異常終了
  • ネットワークのジッターや部分的遮断
  • 下流依存サービスの応答遅延や失敗
  • リソース枯渇や突発的な負荷スパイク
CORE
>> SHOCK ABSORPTION
02
// CHAOS ENGINEERING

なぜテストと監視だけでは不十分なのか

従来のテストでは、「実際の障害発生時に、システムが本当に期待通りに縮退運転（Degrade）できるか」という重要な問いに答えることができません。これこそがカオスエンジニアリングの存在意義です。

injectFault(Service_A);
if (System.isStable() && Degrade.isActive()) {
  return SUCCESS;
}
  • 障害は例外ではなく「常態」である
  • 安定性は実験を通じて検証されなければならない
  • システムは障害下でも予測可能に振る舞うべきである
OK
OK
OK
OK
!!
OK
OK
OK
OK
>> CONTROLLED FAULT INJECTION
03
// SCENARIO DESIGN

障害演習シナリオの設計アプローチ

実際のプロジェクトにおいて、障害演習はランダムに行うものではなく、明確な目的を持って実施されます。各演習は、特定のシステム仮説を検証するためのものです。

  • 重要サービスインスタンスの停止
  • ネットワーク遅延とパケットロスのシミュレーション
  • 依存サービスのタイムアウトや例外応答
  • データストアやキャッシュノードの異常
  • トラフィック急増とリソース枯渇シナリオ
OK
FAIL
OK
OK
>> FAULT ISOLATION (BULKHEADS)
04
// SELF HEALING

「失敗後のシステム状態」への注視

安定したシステムの特徴は「ゼロ障害」ではなく、障害が制御可能な範囲に限定され、かつ自己修復能力を備えていることです。

  • 障害は迅速に隔離されているか
  • 縮退運転とサーキットブレーカーは期待通り機能したか
  • システムは自動的に回復するか
  • 障害が連鎖的な問題を引き起こしていないか
AUTO RECOVERY
>> SELF HEALING MECHANISM
05
// ITERATION

演習結果からシステム改善へ

障害演習の価値は「演習そのもの」ではなく、演習後のエンジニアリングアクションにあります。演習を重ねるごとに、システムの安定性は確実に向上します。

  • 誤ったアーキテクチャ仮説の修正
  • 欠落していた縮退パスの補強
  • アラート閾値と対応フローの調整
  • システム復旧速度の最適化
LOOP
>> CONTINUOUS IMPROVEMENT
// ADDITIONAL SPECS

06 / 自己修復機能の構成要素

これらの能力は設計書の中だけでなく、実際の障害下で検証されなければなりません。

  • ヘルスチェックと自動置換
  • サーキットブレーカー、レート制限、縮退戦略
  • 状態隔離と冪等性設計

07 / 演習の頻度と境界制御

目標は、ビジネスリスクを増大させることなく、システムのレジリエンスを高めることです。

  • テストまたはステージング環境での先行検証
  • 本番環境での制御された小規模演習
  • 演習ウィンドウとロールバック条件の明確化

08 / 適用シナリオ

カオスエンジニアリングは、複雑な分散システムにおいて最も効果を発揮します。

  • 可用性要件の高い基幹業務システム
  • 高並列・分散システム
  • 依存関係が複雑でコンポーネント数が多いシステム

09 / エンジニアリング価値

「安定性」を単なるスローガンから、検証可能な指標へと変えます。

  • 実際の障害演習を通じて隠れたリスクを発見
  • 異常事態におけるシステムの予測可能性を向上
  • 長期稼働システムのための工学的安全境界を構築

10 / 長期的技術パートナーシップ

安定性は一過性のプロジェクトではなく、継続的なエンジニアリングの実践です。

  • 定期的なシステム安定性仮説の評価
  • システムの進化に伴う障害モデルの更新
  • 演習結果のアーキテクチャおよび実装へのフィードバック

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