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【2章】データベースリライアビリティエンジニアリング【スライド】

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【2 章】データベースリライアビリティエンジニアリングの読書メモを、輪読会のためにスライド化したものです。
メモよりは分かりやすいはず……。

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DBRE 輪読会 vol.02

2021/07/01

~サービスレベルマネジメント~

サービスレベルマネジメント

サービスがあるべき運用レベルを見定めること。
これがサービスの設計、ビルド、デプロイにあたって最初にすべきことです。

この章で学ぶこと

  • サービスの運用レベルについて、何をどのように定義するか
  • 定義した運用レベルを満たしているか、どう測定・監視するか

目次

  1. SLO とは
  2. SLO の指標と定義
  3. SLO に基づいた監視とレポート
  4. まとめ

目次

  1. SLO とは
  2. SLO の指標と定義
  3. SLO に基づいた監視とレポート
  4. まとめ

1. SLO とは

  • SLO (Service level Objective)
    • 設計及び運用に関して遵守すべき数値目標をまとめたもの
  • SLA (Service Level Agreement)
    • SLA には SLO が特定のレベルを満たすことを約束する契約が規定されている

1. SLO とは

SLA の例)

width:1000px

参考: Amazon Compute サービスレベルアグリーメント

1. SLO とは

サービスレベルマネジメントは理解・設定が難しい

  • 98%のユーザーは 99.99%の可用性、2%には 30%しか提供できない
  • DB において、
    • 1 日分のデータが消失したが影響範囲が特定テーブルだけの場合
    • ユーザーがその損失に気づかない場合は?
  • API サービスの SLO において、ユーザーの行う無効・不正なリクエストは、どう取り扱うべきか
  • エラー発生率は全体の時間で平均して算出するのか、閾値を超えた数をカウントするのか

1. SLO とは

重要なのは、

その指標がユーザー体験、ひいてはユーザー満足度を反映

しているかどうか

目次

  1. SLO とは
  2. SLO の指標と定義
  3. SLO に基づいた監視とレポート
  4. まとめ

2. SLO の指標と定義

SLO はサービスが持つ特性によって変わる。
ただし、SLO の中心として考えるべきはあくまでもユーザー

  • 代表的な 3 つの指標
    • レイテンシ
      • 1 リクエストに対するレスポンスにかかる時間
    • 可用性
      • システムが利用可能である状態を、%で示したもの
    • スループット
      • 一定時間において正常に処理されたリクエストの数

2.1. レイテンシ

別名:レスポンスタイム、RTT(ラウンドトリップタイム)

  • 1 リクエストに対するレスポンスにかかる時間を表す
  • エンドツーエンドで測定するのがもっとも望ましい

レイテンシが 100 ミリ秒を超えると、ビジネスに多くの影響を及ぼす

  • Amazon: サイト表示が 0.1 秒遅くなると、売り上げが 1%減少し、
    1 秒高速化すると 10%の売上が向上する
  • Google: サイト表示が 0.5 秒遅くなると、検索数が 20%減少する

2.1. レイテンシ

  • ネットワークの通信速度は 0 にはならない
  • レイテンシの実測値のうち、極端に高いものは取り除く

これにより SLO は、以下のようになる

リクエストの 99%において、レイテンシは 25 ミリ秒から 100 ミリ秒の間でなければならない

w:600 center

2.2. 可用性

  • システムが利用可能である状態を、時間軸に対して%で示したもの
  • レイテンシと合わせて評価されるべき指標

w:1000 center

2.2. 可用性

SLO の具体的な表記は以下のようになる

  • 数週間の時間軸で捉えた場合、それぞれの 1 週間あたりの可用性を計算して、その平均が 99.9%であること
  • 障害が発生した場合、10.08 分以内に復旧すること
  • ダウンタイムとは全体のユーザー数の 5%以上に影響を与える事象
  • 1 年に 1 回は 4 時間のダウンタイムを許容。ただし、以下を満たす
    • 2 週間前にユーザーへ通知
    • 1 度にユーザー数の 10%以上に影響を与えない

2.3. スループット

一定時間において正常に処理されたリクエストの割合のこと
サービスが対応可能な最大値を設定する

例) システムが 1 秒間に 50 件のレスポンスを返せる場合は

50 件/秒

と表記

2.4. 耐久性

ストレージに対して一定の成功率で書き込みができるかどうか

例: Amazon S3 の耐久性

2.5. 費用対効果

費用は、1 ページビューや 1 購読数、購入 1 件といった行動に対して効果として測定される

何のために費用をかけたのか、認識することが重要

  • ex.
    • EC サイト: トランザクション数
    • コンテンツプロバイダ: ページビュー
    • オンラインサービス: ユーザー数

2.6. サービスを運用するために求められること

  • 新しいサービスの場合

    • 運用の指針となる SLO を定義
    • SLO として参照されるメトリクスに対して、
      目標及び実測値を適切に評価できる監視システムを設定

2.6. サービスを運用するために求められること

  • 既存サービスの場合
    • サービスの過去と現在の状態を踏まえ、今までに達成した SLO と違反した SLO に対して、定期的なレビューを行う
  • サービスに付随する問題
    • サービスレベルに影響をあたえうる不安要素を整理し、
      特定の不具合に対する回避策や修正度合いを検討する

2.7. SLO を定義する際に注意すること

  • ユーザー中心
    • ユーザーにとって最も失われてはならないものから、
      SLO を組み立てる
  • あれもこれもと欲張らない
    • 注目すべき指標のリストは、ダッシュボード 1 ページに収まる
      簡潔なものとする
      • たくさんあると、大切な指標を見逃してしまう
  • SLO は定期的に見直す
    • ビジネスの段階によって、SLO に求められる内容が変わる

目次

  1. SLO とは
  2. SLO の指標と定義
  3. SLO に基づいた監視とレポート
  4. まとめ

3. SLO に基づいた監視とレポート

重要なのは
達成を妨げる潜在的なリスクを洗い出しその対策をすること

SLO 遵守のために、アラートを受ける前から不測の事態に対応する

そのために、以下の 3 つを考える

  • 収集と分析の自動化
  • 問題発生時のアラートの対応とその後のレポート
  • 分析結果の視覚化

3.1. 可用性の監視

  • RUM(Real User Monitoring)
    • ユーザーからのリクエストに対するエラー発生率
    • 累積したデータから近い将来のエラー発生率を予測する
    • 上記から週あたりのダウンタイムを超過しないか判断する
    • 潜在的な問題に対し、データドリブンな観点から目を光らせ、
      深刻な障害を未然に防ぐ

3.1. 可用性の監視

  • 定点モニタリング (Synthetic Monitoring)
    • 故意に作成したデータセットを用いたテストを走らせる
    • カバレッジ計測にその効果を発揮する
      • チューニングされたクエリとカバレッジによって、異なる時間、地域の測定を行う

3.2. レイテンシの監視

リクエストの 99%において、レイテンシは 25 ミリ秒から 100 ミリ秒の間でなければならない

レイテンシの SLO が上記の場合、

  • HTTP のリクエストログを、時系列のデータとして保存する
  • 上位 1%のデータを分析から除外する
  • 1 秒毎におけるデータの 99%が 100 ミリ秒を超えていた場合、
    SLO 違反としてダウンタイムを計上する

3.3. スループットの監視

スループットの監視には以下が必要。

  • 測定
  • 収集
  • 可用性とレイテンシの SLO と絡めたレビュー

秒単位でトランザクション数を記録しておく。

3.4. 費用対効果の監視

  • ストレージ、CPU、メモリ等々で
    どれだけコストが発生しているのかを読み解く
  • サービスを運営する人件費も考慮し、定期的に見直す

3.4. 費用対効果の監視

サービスが生み出した価値と、それにかかる費用をエンジニアが理解することで、技術的な観点から無駄を省き、燃費のよいアーキテクチャを設計する動機が生まれ、結果的に効率のよいコスト削減ができるようになるでしょう。

4. まとめ

SLO を定義管理することは、インフラストラクチャを設計し運用する上での要石です。
サービス対するすべての施策は、SLO を遵守するための手段に過ぎません。
SLO が日々の活動全ての基礎なのです。

参考

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