はじめのProfessional Cloud Data Engineer認定取得講座⑬Bigtable、Bigtableレプリケーション活用術、Bigtableのストレージ選択ガイドについて説明します！

今回も、Professional Cloud Data Engineer認定取得するために、私が勉強した内容をアウトプットしていきます。

今回は、Bigtable、Bigtableレプリケーション活用術、Bigtableのストレージ選択ガイドについて説明します！

ぜひ、最後までご覧いただけると嬉しいです！

Bigtable

Bigtableは、大規模な分析およびオペレーショナルなワークロードに対応するために設計された、フルマネージドのNoSQLワイドカラムデータベースです。Google社内で検索、アナリティクス、マップ、Gmailといった多くの主要サービスを支える強力なテクノロジーを基盤としています。

Bigtableの主な利点

Bigtableを導入することで、特にセルフマネージドのHBaseと比較した場合、多くのメリットを享受できます。

• 卓越したスケーラビリティ：Bigtableは、ペタバイト規模のデータまでシームレスにスケールし、1秒あたり数百万回のリクエストを低レイテンシで処理する能力を持ちます。クラスタ内のノード数に応じてパフォーマンスが直線的に向上し、設計上のボトルネックが存在しません。
• 管理の簡素化：フルマネージドサービスであるため、アップグレードや再起動といった煩雑な管理作業はGoogleによって透過的に行われます。また、データの耐久性も自動的に維持されるため、インフラの心配をすることなく開発に集中できます。
• 柔軟な運用：最も大きな特長の一つは、ダウンタイムなしでクラスタサイズを変更できることです。例えば、夜間のバッチ処理などで大規模な負荷がかかる際に一時的にクラスタを拡張し、処理が終われば元に戻すといった柔軟な運用が可能です。

HBaseとは

HBaseは、Apache Hadoop上に構築された分散型のカラム指向データベースで、大規模な構造化データのリアルタイム処理を可能にします。GoogleのBigtableにインスパイアされて開発されており、スケーラビリティと高い可用性を特徴とします。データはテーブル、行、カラムファミリーの形式で管理されます。HadoopのHDFSと連携し、大量データの格納や分析に利用されます。BigtableはHBaseと高い互換性があり、移行や連携も容易です。

Bigtableの主なユースケース

その高いパフォーマンスとスケーラビリティから、Bigtableは多様なシナリオで活用されています。

• 時系列データ：サーバーのCPUやメモリ使用状況、IoTデバイスからのセンサーデータなど、時間の経過と共に生成されるデータの格納・分析に適しています。
• マーケティングデータ：購入履歴や顧客の行動ログといった膨大なデータを分析し、パーソナライズされたサービスを提供するための基盤として利用されます。
• 金融データ：取引履歴、株価、為替レートなど、高スループットの読み書きが求められる金融アプリケーションに最適です。
• IoTデータ：スマートメーターや家電製品など、多数のデバイスから送られてくる使用状況レポートを一元的に管理・処理します。
• グラフデータ：ソーシャルグラフのように、エンティティ間の関係性を表現するデータの格納にも利用できます。

Bigtableの事例

Bigtableは、Google のサービスで使用されています。例えば、以下のようなサービスと用途です。

このように、Bigtable は世界中で利用されている Google サービスの基盤として活用されています。数十億行規模のデータを扱えるスケーラビリティや、リアルタイムの書き込み・高速な読み取りといった特長により、ユーザーに快適なサービス体験を提供しています。

Bigtableのアーキテクチャ

Bigtableの強力な機能は、洗練されたアーキテクチャによって支えられています。

• 負荷分散：すべてのノードで均等なパフォーマンスが得られるように、負荷を自動的に分散します。
• データの耐久性と整合性：レプリケーション機能により、複数のゾーンやリージョンにデータのコピーを保持し、高い可用性と耐久性を実現します。単一クラスタでは強い整合性を、複数クラスタ間では結果整合性を提供します。
• セキュリティと暗号化：IAM（Identity and Access Management）ロールによる厳格なアクセス制御に加え、承認済みビューを作成することで、さらに細かいデータアクセス制御が可能です。データはデフォルトで暗号化され、顧客管理の暗号鍵（CMEK）にも対応しています。
• バックアップとリカバリ：テーブルのスキーマとデータを簡単にバックアップし、必要に応じて復元することができます。
• 変更データキャプチャ（CDC）：変更ストリーム機能を利用して、データの変更をリアルタイムで取得し、他のシステムとの連携やストリーミング分析に活用できます。

Bigtableのまとめ

Bigtableは、Googleが提供するフルマネージドなNoSQLワイドカラムデータベースで、大規模かつ高スループットなワークロードに最適です。卓越したスケーラビリティと柔軟な運用性を備え、HBaseとの互換性も高いため、移行や統合も容易です。時系列データやIoT、金融、マーケティングなど多様なユースケースに対応し、Googleの主要サービスを支える堅牢なアーキテクチャが魅力です。

Bigtableレプリケーション活用術

Bigtableは、ペタバイト級のデータを扱う大規模なアプリケーションで、一貫して高いパフォーマンスを発揮するように設計されています。

そのBigtableの数ある機能の中でも特に強力なのが、複数の地域（リージョン）にまたがってデータの複製をリアルタイムに作成・維持する「レプリケーション」機能です。

本記事では、Google Cloudの公式ドキュメントを基に、このBigtableレプリケーションがビジネス上のどのような課題を解決し、どのようなユースケースで真価を発揮するのかを詳しく解説します。

Bigtableの「レプリケーション」とは？

Bigtableのレプリケーションは、あるインスタンス内の複数のクラスタ（それぞれが異なるリージョンに存在する）に、同じデータを同期的に複製する機能です。クライアントからの書き込みは、まず1つのクラスタに送られ、その後、他のすべてのクラスタに自動的に複製されます。

この機能により、主に2つの大きなメリットが得られます。

1. 高可用性 (High Availability)：1つのリージョンで障害が発生しても、アプリケーションからのリクエストを自動的に正常なクラスタに振り向ける（フェイルオーバー）ことで、サービスを停止させることなく継続できます。
2. 読み取りパフォーマンスの向上：ユーザーがいる場所から最も近いクラスタからデータを読み取ることで、ネットワークの遅延（レイテンシ）を最小限に抑え、高速なレスポンスを実現します。

レプリケーションが活きる4つの主要ユースケース

それでは、このレプリケーション機能が具体的にどのような場面で役立つのか、主要な4つのユースケースを見ていきましょう。

1. 分析ワークロードとアプリケーショントラフィックの分離

シナリオ：ユーザーにリアルタイムでデータを返すアプリケーション（OLTP）と、その裏で大規模なデータ分析や機械学習のバッチ処理（OLAP）が動いているシステム。

課題：もし両者が同じデータベースクラスタを共有していると、大規模なバッチ処理がリソースを大量に消費し、ユーザー向けアプリケーションのレスポンスが遅延するなどのパフォーマンス問題を引き起こす可能性があります。

解決策：レプリケーションを利用して、1つのクラスタをアプリケーションからのリクエスト処理専用、もう1つのクラスタをバッチ分析専用に割り当てます。Bigtableの「アプリプロファイル」でルーティングポリシーを設定することで、トラフィックをそれぞれのクラスタに振り分け、互いのワークロードが干渉しないように分離できます。これにより、安定したサービス提供と効率的なデータ分析を両立できます。

2. 可用性の向上とリアルタイムバックアップ

シナリオ：サービス停止がビジネスに深刻な影響を与える金融取引システムや、ミッションクリティカルなSaaSアプリケーション。

課題：単一のリージョンでシステムを運用している場合、そのリージョンで広域なネットワーク障害や自然災害が発生すると、サービス全体が停止してしまいます。

解決策：複数のリージョンにクラスタを複製しておくことで、1つのクラスタが利用不能になっても、アプリケーションからのトラフィックは即座に別の正常なクラスタへ自動的にフェイルオーバーします。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、サービスの継続性を大幅に高めることができます。また、この構成は地理的に離れた場所にデータのコピーを保持するため、災害対策（DR）やほぼリアルタイムのバックアップとしても機能します。

3. グローバル規模での高速なデータアクセス

シナリオ：世界中のユーザーに向けてサービスを展開するオンラインゲーム、SNS、Eコマースサイト。

課題：ユーザーがデータベースから物理的に遠い場所にいると、データの読み取りに時間がかかり、アプリケーションの動作が遅く感じられます。これはユーザー体験（UX）の悪化に直結します。

解決策：北米、ヨーロッパ、アジアなど、主要な大陸にそれぞれBigtableクラスタを配置し、レプリケーションを構成します。アプリケーションは、ユーザーのリクエストを最も近いクラスタにルーティングするように設定します。これにより、世界中のどこからアクセスしても、ユーザーは常に低レイテンシで高速なデータアクセスが可能になり、快適なサービス体験を提供できます。

4. ダウンタイムを最小限に抑えたデータセンター移行

シナリオ：アプリケーションの拠点を、あるリージョンから別のリージョンへ移動させる必要がある場合。

課題：データベースの移行は、サービスのダウンタイムを伴う複雑でリスクの高い作業になりがちです。

解決策：Bigtableのレプリケーション機能を使えば、この移行をスムーズに行えます。まず、移行先のリージョンに新しいクラスタを追加し、レプリケーションを開始します。データが完全に同期されたことを確認した後、アプリケーションの接続先を新しいクラスタに切り替えます。その後、問題がなければ古いクラスタを削除します。この手順により、サービスを停止することなく、安全かつ確実にデータベースの拠点を移行できます。

Bigtableレプリケーション活用術のまとめ

Bigtableのレプリケーション機能は、高可用性と高速なレスポンスを両立させる強力な仕組みです。複数リージョンへのデータ複製により、障害時のフェイルオーバーや災害対策にも対応できます。
また、分析処理とのワークロード分離や、グローバルな低レイテンシアクセスも実現可能です。クラウド時代における柔軟かつ信頼性の高いデータ基盤として、幅広い活用が期待されます。レプリケーションを活用することで、Bigtableの真価を最大限に引き出すことができます。

Bigtableのストレージ選択ガイド

Bigtableは、その強力なパフォーマンスとスケーラビリティを最大限に引き出すためには、基盤となるストレージの選択が極めて重要です。Bigtableでは、SSD（ソリッドステートドライブ）とHDD（ハードディスクドライブ）の2種類のストレージタイプが提供されており、それぞれに異なる特性と最適な用途があります。

この記事では、公式ドキュメントを基に、SSDとHDDの違いを徹底比較し、ワークロードに最適なストレージを選択するためのポイントを分かりやすく解説します。

SSDストレージ：パフォーマンス最優先の選択

SSDストレージは、ほとんどのユースケースにおいて、最も効率的でパフォーマンスに優れた選択肢です。

特徴

• 圧倒的な速度と低レイテンシ：SSDはHDDに比べて読み書きの速度がはるかに速く、レイテンシ（応答時間）が非常に短いのが最大の特徴です。パフォーマンスも安定しており、予測可能性に優れています。
• 高いスループット：ノードあたりのスループット（単位時間あたりの処理能力）が高く、CPU性能を限界まで使い切ることができます。
• ランダムアクセス性能：個々の行を高速に読み取るランダムアクセスが得意です。

最適なユースケース

SSDは、速度と応答性が求められるあらゆるワークロードに適しています。

• ユーザー向けリアルタイムアプリケーション：SNSのタイムライン、金融取引システム、オンラインゲームのバックエンドなど、ユーザーへの直接的なレスポンス速度がサービス品質に直結する場合。
• レイテンシに敏感なサービス：広告配信プラットフォームやリアルタイムのパーソナライゼーションなど、ミリ秒単位の応答が求められるシステム。
• 頻繁な読み書き処理：小さなデータを高頻度で更新するようなIoTのデータストリーム処理や時系列データの分析。

一言でいうと、「速度」と「応答性」がビジネス要件であるならば、迷わずSSDを選択すべきです。

HDDストレージ：コスト効率最優先の選択

HDDストレージは、特定の条件下で、SSDよりも大幅にコストを抑えて大量のデータを保存できる選択肢です。

特徴

• 優れたコスト効率：GBあたりのストレージコストがSSDよりも格段に安価です。
• バッチ処理性能：大量のデータを一度にスキャンするようなシーケンシャルな読み書きは得意です。
• 限定的なランダムアクセス性能：個々の行をランダムに読み取る速度は非常に遅く、SSDの5%程度の性能しか出ない場合があります。

最適なユースケース

HDDストレージは、以下の条件をすべて満たすような、特定のワークロードに適しています。

1. 保存するデータ量が非常に大きい（目安として10TB以上）。
2. レイテンシ要件が厳しくないバッチ処理が中心である。
3. 個々の行を高速に読み取る必要がない（大量のスキャンや書き込みが主体のワークロード）。

具体的な例としては、以下のようなケースが挙げられます。

• 大規模なバッチ分析：データサイエンティストが利用する、一括でのデータスキャンや機械学習のETL処理。
• データアーカイブ：アクセス頻度は低いものの、コンプライアンス等のために長期間保存する必要がある履歴データ。

一言でいうと、「コスト」を最優先し、かつワークロードが「大量データのバッチ処理」に限定される場合の選択肢です。

比較表：SSD vs HDD

以下は、SSDとHDDの比較表です。

選択する上での最重要注意点

Bigtableのストレージタイプを選ぶ上で、絶対に知っておかなければならないことがあります。

ストレージタイプは、インスタンス作成後に変更できないということです。

これは非常に重要な制約です。インスタンスを作成する際にSSDかHDDかを選択したら、後から「やっぱりHDDからSSDに変えたい」ということは不可能なのです。もし変更が必要になった場合は、新しいストレージタイプで別のインスタンスを作成し、手動でデータを移行するという大掛かりな作業が発生します。

そのため、インスタンスを作成する前に、自身のアプリケーションのワークロード（読み書きの頻度、レイテンシ要件、データ量）を慎重に評価することが不可欠です。

Bigtableのストレージ選択ガイドのまとめ

Bigtable のストレージ選択は、システムの性能とコストに直結する重要な判断です。高速な応答性が求められる場合は SSD、コスト重視かつバッチ処理中心の用途では HDD が最適です。それぞれの特性を理解し、ワークロードに応じた選択が求められます。
特に注意すべき点として、ストレージタイプはインスタンス作成後に変更できません。そのため、事前の要件整理と選定判断が、後悔しない構成設計の鍵となります。

まとめ

今回は、下記３点について説明しました。

1. Bigtable
2. Bigtableレプリケーション活用術
3. Bigtableのストレージ選択ガイド

今回は、「Bigtable」、「Bigtableレプリケーション活用術」、「Bigtableのストレージ選択ガイド」について説明しました。
Bigtableは、高スループットとスケーラビリティを備えたGoogleの堅牢なNoSQLデータベースで、多様なユースケースに対応します。レプリケーション機能により、可用性やレスポンス性能を高めつつ、グローバル展開や災害対策も可能です。
さらに、SSDとHDDというストレージ選択は、パフォーマンスとコストに大きく影響するため、用途に応じた適切な判断が重要です。これらの機能を理解し活用することで、Bigtableの持つ本来の性能を最大限に引き出すことができます。

これからも、Macのシステムエンジニアとして、日々、習得した知識や経験を発信していきますので、是非、ブックマーク登録してくれると嬉しいです！

それでは、次回のブログで！