「監視疲れ」「運用での失敗」はなぜ起こる？ 『インフラ・クラウド大全』の著者が教える、バックエンドエンジニアが陥る落とし穴と回避策

バックエンドエンジニアにとってのインフラ課題は、一言で言うと「知るべきことの範囲が格段に広がり、複雑化した」ことに尽きます。昔のCGI（※1）のように、一つのプログラムをサーバーに置けば動く、という時代とは全く異なります。

現代のシステムはマイクロサービス化によって、小さなプログラムが多数連携して一つのサービスを構成する「横の複雑性」を持っています。

その通りです。さらにクラウドの普及により、物理サーバーの上にOSとプログラムがあるだけの単純な構造ではなくなりました。仮想化レイヤー、コンテナレイヤー、各種マネージドサービスなどが何層にも重なる「縦の複雑性」も増しています。技術の進化で便利になった反面、その仕組みをきちんと理解しようとすると、以前より遥かに多くの知識が求められるのが現状です。

その通りです。インフラやクラウドが複雑で難しいと感じて、学ぶ前から諦めてしまうエンジニアは少なくありません。ですが、どんなに複雑に見える技術も、元はすべて人間が作ったものです。一つひとつ丁寧に見ていけば、必ず仕組みは理解できますし、専門家でなくても対処は可能なんです。

この本には、その広大なインフラやクラウドの世界を諦めずに学ぶための「最初の地図」になってほしい、という思いを込めました。

特にトラブルシューティングやパフォーマンスチューニングといった領域では、自分が直接関係ないと思っている分野の知識が不可欠になることがよくあります。この本が、そうした領域横断的な理解への「取っ掛かり」となり、先輩と会話したり、より深く学んだりするための起点になれば嬉しいですね。

バックエンドエンジニアが特に壁を感じやすいのは、サーバー構成やネットワーク設計といった、システム全体のアーキテクチャを考える部分です。

そこでは、単にコードを書くだけでなく、「システムを止めないか（可用性）」「アクセスに耐えられるか（キャパシティ）」「将来スケールできるか（スケーラビリティ）」といった、アプリケーション開発とは全く異なる視点が求められます。多くの方が、この思考の切り替えで苦労されている印象ですね。

おっしゃる通りです。特に今はネットワークも無線が当たり前なので、物理的な感覚が薄れ、体感として学びにくい領域になっているのは間違いありませんね。

だからこそ、学習する際は自分が今直接触れている実務範囲から、少しずつ外側に知識を広げていくのがおすすめです。例えば、プログラムを起動する際に何気なく設定しているポート番号が何なのか、といった身近なところから概念に繋げていくと、理解しやすいと思います。

実行基盤となるサーバー1台の中での「データの流れ」を把握できるようになることですね。どこから来たデータが、どういうルートを通り、物理的に何を経由して、どう返っていくのか。これがわかっていると、トラブルシューティングの際に「どこまでは正常に動いているか」という切り分けができます。

「データの流れ」が分かると、次のアクションに繋がる会話ができるようになるので、まずはここを理解するのが非常に重要です。

「学習スタイルによる」というのが正直なところです。ただ、多くの人にとっては、AWSやGoogle Cloudが提供しているクイックスタートガイドなどを参考に、まずクラウドで「動くもの」に触れてみて、それを分解しながら仕組みを理解していく方が、挫折しにくいでしょう。

もちろん、基礎から体系的に学びたい探求心の強い方は、オンプレミスの知識から入るのも良いと思います。いずれにせよ、実際に手を動かす実践は必須です。

大前提として理解するべきなのは「止まらないシステムはあり得ない」ということです。物理的なものである以上、必ずいつかは壊れます。ですから、壊れにくくすることも大事ですが、それ以上に「いかに早く異常を検知し、迅速に切り離し、早く回復させるか」という自己修復の考え方がセオリーになります。

常に近くでチェックして、すぐにリアクションすることが求められるので、人間がやるのは現実的ではありません。そこで、ロードバランサー（※2）やクラウドのヘルスチェック機能、nginx（※3）といった近接するレイヤーで常に監視を行い、異常を検知したら即座に対象を切り離して回復処理を自動で実行する、という仕組みを構築するのが一般的です。いわば「自己修復」の機能ですね。

最近はマネージドサービスに可用性を高めるオプションが組み込まれていることが多いので、まずはそれを活用するのが基本です。その上で費用を抑えたい場合は、「許容できるダメージはどの程度か」を明確にすることが重要になります。

つまり、止まらないことが絶対ではなく、例えば「月に1回30分停止する」というリスクがビジネスにどれだけ影響を与えるかをシミュレーションする。その影響度に応じて、リスクを「受容する」のか、「緩和する」のかを選択すれば良いのです。

その通りです。多くのクラウドの可用性機能も、「止めない」ことより「自動で早く回復する（1〜3分程度）」ことを提供している場合が多いです。どのプランを選ぶかは、結局のところコストとリスク許容度のバランスで決まります。

必ずしも完全な冗長構成を目指す必要はなく、代替手段として「性能は落ちるが手作業で業務を継続する」といった選択肢も設計に含めることができます。

現実的には「なんとなくの基準」で運用されていることが多いのが実情です。しかし、年に1回など定期的に、重要システムと、あると便利なツールを分類し直し、それぞれのビジネス価値に見合った基準に見直していくプロセスが理想ですね。

これはエンジニアだけでなく、ビジネスサイドも巻き込んで、システムの価値をすり合わせていくことが大切です。

ここでも基本に忠実に「データの流れに沿って、一つずつ区間計測していく」のが原理原則です。どこまでは速くて、どこからが遅いのかを地道に特定していく。遠回りに見えるかもしれませんが、結果的にはこれが一番の近道になることがほとんどです。

まさにそうです。安定して期待通りの結果を出すためには、原理原則に則って、計測に基づいた切り分けをすることが非常に重要です。計測には事前準備が要りますが、最近のクラウドサービスは、利用状況を計測する機能が標準で備わっていることが多いので、計測基盤が何もないということは減ってきましたね。

システムによりますが、ケースとして多いのはCPUとディスクI/O（※4）ですね。CPUは、低コストのインスタンスを使っていると性能が頭打ちになったり、共有基盤で他の利用者の影響を受けたりすることがあります。一方でディスクI/Oは、ローカルの開発環境が高速なため、本番環境との差に気づかず、うっかり遅延を発生させてしまうケースがありがちです。

ただ、先入観を持つのは禁物です。必ず一度はすべてのリソースを俯瞰して、診断にバイアスがかからないようにすることが大切です。

トラブルシューティングやチューニングは、領域をきれいに分割するのが難しい分野です。処理の流れは、人間が決めた役割分担をまたいで進んでいきますからね。「ここからはあなたの仕事」と線を引くのではなく、それぞれの専門性を持ち寄って、処理フロー全体で協力して当たるのが最良の結果に繋がると思います。

そもそも「運用で失敗したら、それは技術的に成功していない」と私は考えています。なぜそうした認識のズレが起こるかというと、ゴール設定が狭いからです。使える状態になって初めてプロジェクトは成功と言えるはずなのに、開発と運用が分断されていると、そうした失敗が起こりがちです。

アプリケーションがThe Twelve-Factor App（※5）のような原則に沿って設計されていれば、大きな問題は起きにくいです。その上で鍵となるのが、チームの力ですね。コンテナ化を進めると、アプリケーション開発者と、OSやコンテナといったインフラ領域がより密接になります。

そこで重要になるのが、開発者とインフラ担当者がそれぞれの専門領域に閉じこもるのではなく、互いの領域に関心を持ち、協力し合える文化です。例えば、開発者は「自分の書いたコードがコンテナ上でどう動くのか」を理解しようと努め、インフラ担当者は「そのアプリケーションにとって最適な環境は何か」を一緒に考える。そうした建設的な歩み寄りが、移行プロジェクトの成功を左右します。

背伸びをしすぎたり、過度に「正しさ」を追求したりすると、現状とのギャップが大きくなり失敗の要因になります。理想を掲げることは大切ですが、まずは現実的な一歩を踏み出すことが重要です。 例えば、いきなり全てのサービスをKubernetes上で動かすのではなく、まずは一つのアプリケーションだけコンテナ化してみる。あるいは、今ある運用上の課題（例えば「デプロイに時間がかかる」など）を一つだけ解決するところから始めるのが現実的です。

まさにその点が重要で、そもそもKubernetesは、「それでないと駄目な理由」がある場合に選択すべきものです。可能であれば、Amazon ECS（※7）などのよりシンプルなサービスで運用を優先し、規模や要件がKubernetesを必要とする段階になってから採用を判断するのがスマートだと思います。

この二つは別のテーマなので、基本的には分離して進めるべきです。一つの変更が大きければ大きいほど、リスクは増大します。プラクティスとしては、変更を小さく刻んでいくのが鉄則ですね。

まず、監視が何もない状態が一番危険です。もし本当に何も監視していないのであれば、ユーザー視点に近い外形監視や合成監視から始めるのが良いでしょう。

内部の監視については、クラウド付属の機能や、DatadogなどのオブザーバビリティSaaSが提供する標準的な項目から着手するのが手堅いですね。

クラウドサービスのおかげで、メトリクス（※8）の取得自体はできていることが多いです。しかし、障害に気づくきっかけがユーザーからの申告、というケースは散見されますね。

そうした場合は、監視のアプローチを変えることが効果的です。内部のサーバーの状態を見るだけでなく、あたかも一人のユーザーのように、定期的に外からサービスにアクセスしてみて、正常な応答が返ってくるかを確認するフローを追加することをおすすめします。

「アラート疲れ」を避けるための最も重要な原則は、「何がアラートの対象になるべきか」を見極めることです。例えば、多くの現場でやりがちなのが、CPU使用率のような内部リソースの状況をアラートの基準にしてしまうことです。しかし、これは本質的に重要度が低い。唯一の例外は、ストレージ使用量のように、完全に枯渇するとサービスが停止してしまうものです。

本当にアラートを出すべきなのは、レスポンスタイムの悪化やエラー率の上昇といった、ユーザー体験に直接影響するものです。極端な話、CPU使用率が100%でも、ユーザーへの応答が速いのであれば、それはリソースを効率的に使えている良い状態と言えます。内部リソースの状況だけで、エンジニアを夜中に呼び出すようなアラートを鳴らすべきではありません。

知見があまりないのであれば、最初はSaaSの利用を推奨します。機能が充実しており、サポートも受けられます。監視基盤の運用負荷はできるだけ下げ、サービス本体の開発にリソースを集中させるべきです。OSSの活用は、知見が溜まったり、コスト要件が明確になったりしてから検討するのが良いでしょう。

少し体育会系に聞こえるかもしれませんが、努力、根性、執念といった、物事を諦めずにやり抜く力は、これからも不可欠だと思います。生成AIの登場で、世の中にある知見をそれなりの形に組み上げることは、非常に効率的にできるようになりました。

しかし、プロフェッショナルとして、ただ組み上げるだけでなく、それに責任を持ち、状況や顧客に合わせて「プラスワンの価値」を加えることが求められます。そこは非常に苦労する部分ですが、この最後のひと押しをやり抜く力が、エンジニアとしてのバリューになり、信頼に繋がるのだと思います。

もちろん、新しい技術を学び続け、古いやり方に固執しない柔軟性も大切です。その上で、ユーザーに本当に良いものを届けるために、最後まで粘り強くやり抜くこと。その姿勢こそが、これからもエンジニアとして輝き続けるための鍵になるのだと思います。