Compute Engine と Spanner を使用したグローバル デプロイ

Last reviewed 2025-05-27 UTC

このドキュメントでは、 Google Cloudのグローバル トポロジで Compute Engine VM と Spanner を使用する多層アプリケーションのリファレンス アーキテクチャについて説明します。また、他の Google Cloud インフラストラクチャ サービスを使用するアーキテクチャの構築に役立つガイダンスも提供します。ここでは、クラウド アプリケーション用のグローバル アーキテクチャを構築する際に考慮すべき設計要素について説明します。このドキュメントは、クラウド アーキテクトを対象としています。

このアーキテクチャは、グローバル デプロイ アーキタイプに対応しています。世界中のユーザーにサービスを提供し、複数のリージョンの停止に対する高可用性と堅牢性を必要とするアプリケーションには、このアーキタイプをおすすめします。このアーキテクチャは、ネットワーク、アプリケーション、データベースの各レベルで柔軟なスケーリングをサポートしています。これにより、パフォーマンス、可用性、スケーラビリティを損なうことなく、使用量に応じて費用を調整できます。

アーキテクチャ

次の図は、複数の Google Cloudリージョンにグローバルに分散されたインフラストラクチャで実行されるアプリケーションのアーキテクチャを示しています。

Compute Engine と Spanner を使用したグローバル デプロイ アーキテクチャ。

このアーキテクチャでは、グローバル ロードバランサが、可用性、容量、トラフィックの送信元との近接性に基づいて適切なリージョンのウェブサーバーに受信リクエストを分散します。クロスリージョン内部ロード バランシング レイヤは、可用性と容量に基づいて、ウェブサーバーから適切なアプリケーション サーバーへのトラフィック分散を処理します。アプリケーション サーバーは、すべてのリージョンで利用できる同期的に複製されたデータベースに対して、データの書き込みと読み取りを行います。

このアーキテクチャには、次の Google Cloud リソースが含まれています。

コンポーネント 目的
グローバル外部ロードバランサ

グローバル外部ロードバランサは、ユーザーのリクエストを受信してアプリケーションに分散します。グローバル外部ロードバランサは単一のエニーキャスト IP アドレスをアドバタイズしますが、このロードバランサは、Google Front End（GFE）に多数のプロキシが存在することを前提として実装されています。クライアント リクエストはクライアントに最も近い GFE に転送されます。

実際の要件に応じて、グローバル外部アプリケーション ロードバランサまたはグローバル外部プロキシ ネットワーク ロードバランサを使用できます。詳細については、ロードバランサを選択するをご覧ください。

分散型サービス拒否（DDoS）攻撃やクロスサイト スクリプティング（XSS）などの脅威からアプリケーションを保護するために、Google Cloud Armor セキュリティ ポリシーを使用できます。
ウェブ階層のリージョン マネージド インスタンス グループ（MIG）

アプリケーションのウェブ階層は、リージョン MIG の一部である Compute Engine VM にデプロイされます。これらの MIG はグローバル ロードバランサのバックエンドです。

各 MIG は、3 つの異なるゾーン内の Compute Engine VM で構成されています。これらの VM には、アプリケーションのウェブ階層の独立したインスタンスがホストされます。
クロスリージョン内部ロード バランシング レイヤ

クロスリージョン バックエンドを使用する内部ロードバランサが、任意のリージョンのウェブ階層の VM からすべてのリージョンのアプリケーション階層の VM へのトラフィック分散を処理します。

実際の要件に応じて、クロスリージョン内部アプリケーション ロードバランサまたはクロスリージョン内部プロキシ ネットワーク ロードバランサを使用できます。詳細については、ロードバランサを選択するをご覧ください。
アプリケーション階層のリージョン MIG

アプリケーション階層は、リージョン MIG の一部である Compute Engine VM にデプロイされます。これらの MIG は、内部ロード バランシング レイヤのバックエンドです。

各 MIG は、3 つの異なるゾーン内の Compute Engine VM で構成されています。各 VM には、アプリケーション階層の独立したインスタンスがホストされます。
Spanner マルチリージョン インスタンス

アプリケーションは、マルチリージョンの Spanner インスタンスに対してデータの書き込みと読み取りを行います。このアーキテクチャのマルチリージョン構成には、次のレプリカが含まれています。

  • 4 つの読み取り / 書き込みレプリカ。2 つのリージョンの各ゾーンに 1 つずつ存在します。
  • ウィットネス レプリカ。3 つ目のリージョンに存在します。
Virtual Private Cloud（VPC）ネットワークとサブネット

アーキテクチャ内のすべてのリソースは単一の VPC ネットワークを使用します。VPC ネットワークには次のサブネットがあります。

  • ウェブサーバー VM 用のサブネット。各リージョンに 1 つずつ存在します。
  • アプリケーション サーバー VM 用のサブネット。各リージョンに 1 つずつ存在します。
  • クロスリージョン内部ロードバランサ用のプロキシ専用サブネット。各リージョンに 1 つずつ存在します（このアーキテクチャ図には示されていません）。

単一の VPC ネットワークを使用する代わりに、各リージョンに個別の VPC ネットワークを作成し、Network Connectivity Center を使用してネットワークを接続することもできます。

使用するプロダクト

このリファレンス アーキテクチャでは、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

  • Compute Engine: Google のインフラストラクチャで VM を作成して実行できる、安全でカスタマイズ可能なコンピューティング サービス。
  • Cloud Load Balancing: 高パフォーマンスでスケーラブルなグローバル ロードバランサとリージョン ロードバランサのポートフォリオ。
  • Spanner: スケーラビリティに優れ、グローバルな整合性を備えたリレーショナル データベース サービス。

設計上の考慮事項

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して、システム設計、セキュリティとコンプライアンス、信頼性、費用、運用効率、パフォーマンスに関する特定の要件を満たすアーキテクチャを開発するためのガイダンスを示します。

システム設計

このセクションでは、グローバル デプロイに使用する Google Cloud リージョンの選択と、適切な Google Cloudサービスの選択に役立つガイダンスを示します。

リージョンの選択

アプリケーションをデプロイする Google Cloud リージョンを選択する場合は、次の要素と要件を考慮してください。

これらの要素や要件の中には、トレードオフを伴うものもあります。たとえば、費用対効果の最も高いリージョンが、温室効果ガス排出量が最も少ないリージョンとは限りません。詳細については、Compute Engine のリージョン選択に関するベスト プラクティスをご覧ください。

コンピューティング インフラストラクチャ

このドキュメントのリファレンス アーキテクチャでは、アプリケーションの特定の階層に Compute Engine VM を使用しています。アプリケーションの要件に応じて、他の Google Cloud コンピューティング サービスを選択できます。

  • コンテナ: Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタでは、コンテナ化されたアプリケーションを実行できます。GKE は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するコンテナ オーケストレーション エンジンです。
  • サーバーレス: インフラストラクチャ リソースの設定や運用ではなく、データとアプリケーションに IT の労力を集中させたい場合は、Cloud Run などのサーバーレス サービスを使用します。

VM、コンテナ、サーバーレス サービスのどれを使用するかの決定には、構成の柔軟性と管理上の労力とのトレードオフが伴います。VM とコンテナは比較的柔軟に構成できますが、リソースの管理責任はユーザーにあります。サーバーレス アーキテクチャでは、必要となる管理作業が最も少ない事前構成されたプラットフォームにワークロードをデプロイします。Google Cloudのワークロードに適したコンピューティング サービスの選択の詳細については、 Google Cloudでのアプリケーションのホスティングをご覧ください。

ストレージ サービス

このドキュメントに示すアーキテクチャでは、VM にリージョン Persistent Disk ボリュームを使用しています。リージョン Persistent Disk ボリュームを使用すると、リージョン内の 2 つのゾーン間でデータの同期レプリケーションを行うことができます。Persistent Disk ボリュームのデータは、リージョン間で複製されません。

マルチリージョン デプロイ用の他のストレージ オプションには、Cloud Storage デュアルリージョン バケット、マルチリージョン バケットがあります。デュアルリージョン バケットまたはマルチリージョン バケットに保存されるオブジェクトは、少なくとも 2 つの地理的な場所に冗長的に保存されます。メタデータはリージョン間で同期的に書き込まれ、データは非同期で複製されます。デュアルリージョン バケットの場合は、ターボ レプリケーションを使用して、リージョン間で高速なレプリケーションを実現できます。詳細については、データの可用性と耐久性をご覧ください。

リージョン内の複数の VM（ウェブ階層やアプリケーション階層のすべての VM など）間で共有されるファイルを保存するには、Filestore Enterprise インスタンスを使用します。Filestore Enterprise インスタンスに保存されたファイルは、リージョン内の 3 つのゾーン間で同期して複製されます。このレプリケーションにより、ゾーンの停止に対する高可用性と堅牢性が確保されます。Filestore インスタンスには、共有構成ファイル、一般的なツールとユーティリティ、一元化されたログを保存し、そのインスタンスを複数の VM にマウントできます。

マルチリージョン ワークロードのストレージを設計する場合は、ワークロードの機能特性、復元力の要件、パフォーマンスの期待値、費用目標を考慮します。詳細については、クラウド ワークロードに最適なストレージ戦略の設計をご覧ください。

データベース サービス

このドキュメントのリファレンス アーキテクチャでは Spanner を使用します。Spanner は、グローバルに分散され、同期的に複製される、水平スケーリングが可能なフルマネージド データベースです。リージョン間の強力な整合性を必要とするミッション クリティカルなデプロイには、マルチリージョン Spanner 構成をおすすめします。Spanner は、フェイルオーバー、メンテナンス、サイズ変更で、ダウンタイムのないクロスリージョン同期レプリケーションをサポートします。

実際の要件に応じて選択可能な他のマネージド データベース サービスについては、Google Cloud データベースをご覧ください。マルチリージョン デプロイ用にデータベースを選択して構成する場合は、リージョン間のデータ整合性に関するアプリケーションの要件を考慮し、パフォーマンスとコストのトレードオフに注意してください。

外部ロード バランシング オプション

グローバル外部ロードバランサを使用するアーキテクチャは、デプロイの信頼性を高めるために役立つ特定の機能をサポートしています。このドキュメントのアーキテクチャも同様です。たとえば、グローバル外部アプリケーション ロードバランサを使用する場合は、Cloud CDN を使用してエッジ キャッシングを実装できます。

アプリケーションで Transport Layer Security（TLS）を特定のリージョンで終端する必要がある場合や、特定のリージョンからコンテンツを配信する必要がある場合は、Cloud DNS とリージョン ロードバランサを使用して、トラフィックを別のリージョンに転送できます。リージョン ロードバランサとグローバル ロードバランサの違いについては、次のドキュメントをご覧ください。

セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して、ワークロードのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの要件を満たすグローバル トポロジをGoogle Cloud で設計し、構築する際に考慮すべき要素について説明します。

外部の脅威からの保護

分散型サービス拒否（DDoS）攻撃やクロスサイト スクリプティング（XSS）などの脅威からアプリケーションを保護するために、Google Cloud Armor セキュリティ ポリシーを使用できます。個々のポリシーは、評価すべき特定の条件と、その条件が満たされた場合に実行するアクションを指定する一連のルールです。たとえば、受信トラフィックの送信元 IP アドレスが特定の IP アドレスまたは CIDR 範囲と一致する場合に、このトラフィックを拒否するようにルールで指定できます。事前に構成されたウェブ アプリケーション ファイアウォール（WAF）ルールを適用することもできます。詳細については、セキュリティ ポリシーの制限をご覧ください。

VM に対する外部アクセス

このドキュメントで説明するリファレンス アーキテクチャでは、Compute Engine VM にインターネットからのインバウンド アクセスは必要ありません。VM に外部 IP アドレスを割り当てないでください。プライベートの内部 IP アドレスしか持たない Google Cloud リソースは、Private Service Connect またはプライベート Google アクセスを使用して、特定の Google API やサービスにアクセスできます。詳細については、サービスのプライベート アクセス オプションをご覧ください。

このリファレンス アーキテクチャの Compute Engine VM など、プライベート IP アドレスのみを持つ Google Cloud リソースからの安全なアウトバウンド接続を可能にするには、Secure Web Proxy または Cloud NAT を使用します。

サービス アカウントの権限

アーキテクチャの Compute Engine VM では、デフォルトのサービス アカウントを使用するのではなく、専用のサービス アカウントを作成して、サービス アカウントがアクセスできるリソースを指定することをおすすめします。デフォルトのサービス アカウントには、このインスタンスで必要のない幅広い権限が含まれていますが、専用のサービス アカウントは、必要な権限のみを持つように調整できます。詳細については、サービス アカウントの権限を制限するをご覧ください。

SSH セキュリティ

このアーキテクチャの Compute Engine VM への SSH 接続のセキュリティを強化するには、Cloud OS Login API を使用して Identity-Aware Proxy（IAP）転送を実装します。IAP を使用すると、ユーザー ID と Identity and Access Management（IAM）ポリシーに基づいてネットワーク アクセスを制御できます。Cloud OS Login API を使用すると、ユーザー ID と IAM ポリシーに基づいて Linux SSH アクセスを制御できます。ネットワーク アクセスの管理の詳細については、SSH ログイン アクセスを制御する際のベスト プラクティスをご覧ください。

セキュリティ上のその他の考慮事項

ワークロードのアーキテクチャを構築する際は、エンタープライズ基盤のブループリントと Google Cloud Well-Architected Framework: セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスで提供されているプラットフォーム レベルのセキュリティのベスト プラクティスと推奨事項を検討してください。

信頼性

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して、 Google Cloudでグローバル デプロイ用に信頼性の高いインフラストラクチャを構築して運用する際に考慮すべき設計要素について説明します。

MIG の自動スケーリング

複数のリージョン MIG でアプリケーションを実行すると、分離されたゾーンやリージョンが停止しても、アプリケーションを引き続き使用できます。ステートレス MIG の自動スケーリング機能を使用すると、アプリケーションの可用性とパフォーマンスを予測可能なレベルで維持できます。

ステートレス MIG の自動スケーリングの動作を制御するには、CPU の平均使用率などの目標使用率の指標を指定します。ステートレス MIG にスケジュール ベースの自動スケーリングを構成することもできます。ステートフル MIG は自動スケーリングできません。詳細については、インスタンスのグループの自動スケーリングをご覧ください。

MIG サイズの上限

MIG のサイズを決める際は、MIG で作成できる VM の数のデフォルトと上限を考慮してください。詳細については、MIG の VM を追加または削除するをご覧ください。

VM の自動修復

アプリケーションをホストする VM が動作しており利用可能な場合でも、アプリケーション自体に問題がある場合があります。アプリケーションでフリーズやクラッシュが発生したり、メモリ不足になることがあります。アプリケーションが期待どおりに応答しているかどうかを確認するには、MIG の自動修復ポリシーの一部としてアプリケーション ベースのヘルスチェックを構成します。特定の VM 上のアプリケーションが応答しない場合、MIG はその VM を自動修復します。自動修復の構成の詳細については、高可用性のための VM の修復についてをご覧ください。

VM の配置

このドキュメントで説明するアーキテクチャでは、アプリケーション階層とウェブ階層は、複数のゾーンに分散された Compute Engine VM で実行されます。このように分散することで、ゾーンの停止に対するアプリケーションの耐性が強化されます。

アーキテクチャの堅牢性を向上させるには、スプレッド プレースメント ポリシーを作成して MIG テンプレートに適用します。MIG は VM を作成する際、異なる物理サーバー（ホスト）の各ゾーンに VM を配置するため、VM は個々のホストの障害に対する耐性が強化されます。詳細については、スプレッド プレースメント ポリシーを作成して VM に適用するをご覧ください。

VM のキャパシティ プランニング

VM をプロビジョニングする必要があるときに Compute Engine VM の容量を使用できるようにするには、予約を作成します。予約することで、選択したマシンタイプの指定した数の VM に対して、特定のゾーンでの容量が保証されます。予約は、プロジェクトに固有のものにすることも、複数のプロジェクトで共有することもできます。予約の詳細については、予約タイプを選択するをご覧ください。

ステートフル ストレージ

アプリケーション設計におけるベスト プラクティスは、ステートフルなローカル ディスクを必要としないようにすることです。ただし、要件が存在する場合は、VM の修復または再作成時にデータが保持されるように、永続ディスクをステートフルに構成できます。ただし、ブートディスクはステートレスのままにし、新しいバージョンとセキュリティ パッチで最新のイメージに更新できるようにすることをおすすめします。詳細については、MIG でのステートフル永続ディスクの構成をご覧ください。

データの耐久性

バックアップと DR を使用すると、Compute Engine VM のバックアップを作成、保存、管理できます。Backup and DR は、アプリケーションで読み取り可能な元の形式でバックアップ データを保存します。必要に応じて、長期バックアップ ストレージのデータを直接使用することで、ワークロードを本番環境に復元し、データの準備や移動を回避できます。

Compute Engine には、Persistent Disk ボリュームに保存されているデータの耐久性を確保するために、次のオプションが用意されています。

データベースの信頼性

マルチリージョン Spanner インスタンスに保存されたデータは、複数のリージョンに同期して複製されます。前述のアーキテクチャ図に示す Spanner 構成には、次のレプリカが含まれています。

  • 4 つの読み取り / 書き込みレプリカ。2 つのリージョンの各ゾーンに 1 つずつ存在します。
  • ウィットネス レプリカ。3 つ目のリージョンに存在します。

マルチリージョン Spanner インスタンスへの書き込みオペレーションは、少なくとも 3 つのレプリカ（2 つのリージョンにまたがる個々のゾーンにあるレプリカ）でオペレーションが commit された後に承認されます。ゾーンまたはリージョンで障害が発生した場合、Spanner は最新の書き込みオペレーションのデータを含むすべてのデータにアクセスし、読み取りリクエストと書き込みリクエストの処理を継続します。

Spanner は、コンピューティング リソースとストレージ リソースが分離された分散ストレージを使用します。HA またはスケーリングのためにコンピューティング容量を追加するときに、データを移動する必要はありません。新しいコンピューティング リソースは、必要なときに最も近い Colossus ノードからデータを取得します。これにより、フェイルオーバーとスケーリングが高速化され、リスクが軽減されます。

Spanner は、トランザクション処理システムの直列化可能性よりも厳密なプロパティである外部整合性を提供します。詳しくは次の記事をご覧ください。

信頼性に関するその他の考慮事項

ご自身のワークロード用のクラウド アーキテクチャを構築する際には、次のドキュメントに記載されている信頼性関連のベスト プラクティスと推奨事項を確認してください。

費用の最適化

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して構築したグローバル Google Cloud トポロジの設定と運用の費用を最適化するためのガイダンスを示します。

VM マシンタイプ

VM インスタンスのリソース使用率を最適化できるように、Compute Engine には推奨のマシンタイプが用意されています。この推奨事項を参照して、ワークロードのコンピューティング要件と一致するマシンタイプを選択します。リソース要件を予測できるワークロードの場合は、ニーズに合わせてマシンタイプをカスタマイズし、カスタム マシンタイプを使用することで費用を節約できます。

VM プロビジョニング モデル

アプリケーションがフォールト トレラントである場合、Spot VM を使用すると、アプリケーション階層とウェブ階層で VM の Compute Engine にかかる費用を削減できます。Spot VM の費用は、通常の VM よりも大幅に低くなります。ただし、Compute Engine は処理能力を調整するため、Spot VM をプリエンプティブに停止または削除する場合があります。

Spot VM は、プリエンプションを許容でき、高可用性の要件がないバッチジョブに適しています。Spot VM は、通常の VM と同じマシンタイプ、オプション、パフォーマンスを提供します。ただし、ゾーンのリソース容量が制限されている場合は、必要な容量が再び使用可能になるまで、MIG が指定のターゲット サイズに自動的にスケールアウトできない可能性があります（つまり、VM を作成できない可能性があります）。

VM リソースの使用率

ステートレス MIG の自動スケーリング機能により、アプリケーションはトラフィックの増加を適切に処理でき、リソースの必要性が低いときに費用を削減できます。ステートフル MIG は自動スケーリングできません。

データベースの費用

Spanner を使用すると、データベースの費用を予測できます。指定したコンピューティング容量（ノード数または処理単位数）によってストレージ容量が決まります。読み取りと書き込みのスループットは、コンピューティング容量に比例してスケーリングされます。使用した分のみ料金が発生します。ワークロードのニーズに合わせて費用を調整する必要がある場合は、Spanner インスタンスのサイズを調整できます。

サードパーティのライセンス

サードパーティのワークロードを Google Cloudに移行する場合は、お客様所有ライセンスの使用（BYOL）で費用を削減できる可能性があります。たとえば、Microsoft Windows Server VM をデプロイする場合、サードパーティ ライセンスの追加費用が発生するプレミアム イメージを使用する代わりに、カスタム Windows BYOL イメージを作成して使用できます。この場合、 Google Cloudで使用する VM インフラストラクチャに対してのみ課金されます。この戦略により、サードパーティ ライセンスに対するこれまでの投資の価値を継続的に現金化できます。BYOL 方式を採用する場合は、次の推奨事項がコスト削減に役立つ可能性があります。

  • カスタム マシンタイプを使用して、メモリとは別に必要な数のコンピューティング CPU コアをプロビジョニングします。これにより、サードパーティのライセンス費用を必要な CPU コア数に制限できます。
  • 同時マルチスレッディング（SMT）を無効にして、コアあたりの vCPU 数を 2 から 1 に減らします。

サードパーティ製データベース（Microsoft SQL Server など）を Compute Engine VM にデプロイする場合は、サードパーティ ソフトウェアのライセンス費用を考慮する必要があります。マネージド データベース サービス（Cloud SQL など）を使用する場合、データベース ライセンス費用はサービスの料金に含まれています。

費用に関するその他の考慮事項

ワークロードのアーキテクチャを構築する際には、Google Cloud Well-Architected Framework: Cost optimization に記載されている一般的なベスト プラクティスと推奨事項も検討してください。

業務の効率化

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して、効率的に運用できるグローバル Google Cloud トポロジを設計および構築する際に考慮すべき要素について説明します。

VM 構成の更新

MIG 内の VM の構成（マシンタイプやブートディスク イメージなど）を更新するには、必要な構成を持つ新しいインスタンス テンプレートを作成し、そのテンプレートを MIG に適用します。MIG は、選択した更新方法（自動または選択）を使用して VM を更新します。可用性と業務の効率化の要件に基づいて、適切な方法を選択してください。これらの MIG の更新方法について詳しくは、MIG で新しい VM 構成を適用するをご覧ください。

VM イメージ

VM では、Google 提供の公開イメージを使用するのではなく、アプリケーションに必要な構成とソフトウェアを含むカスタム OS イメージを作成して使用することをおすすめします。カスタム イメージは、カスタム イメージ ファミリーにまとめることができます。イメージ ファミリーは、そのファミリー内の最新のイメージを指すため、特定のイメージ バージョンへの参照を手動で更新しなくても、インスタンス テンプレートやスクリプトでそのイメージを使用できます。カスタム イメージを定期的に更新して、OS ベンダーから提供されるセキュリティ アップデートとパッチを含める必要があります。

確定的なインスタンス テンプレート

MIG に使用するインスタンス テンプレートに、サードパーティ ソフトウェアをインストールする起動スクリプトが含まれている場合は、そのスクリプトでソフトウェア バージョンなどのソフトウェア インストール パラメータを明示的に指定します。そうしないと、MIG が VM を作成するときに、VM にインストールされるソフトウェアに一貫性がなくなる可能性があります。たとえば、インスタンス テンプレートに Apache HTTP Server 2.0（apache2 パッケージ）をインストールする起動スクリプトが含まれている場合は、このスクリプトで、インストールする apache2 バージョン（バージョン 2.4.53 など）を正確に指定してください。詳細については、確定的なインスタンス テンプレートをご覧ください。

Spanner への移行

MySQL、SQL Server、Oracle Database などの他のデータベースから Spanner にデータを移行できます。移行プロセスは、移行元のデータベース、データのサイズ、ダウンタイムの制約、アプリケーション コードの複雑さなどの要因によって異なります。Spanner への移行を効率的に計画し、実装できるように、 Google Cloudやさまざまなサードパーティ ツールが用意されています。詳細については、移行の概要をご覧ください。

データベース管理

Spanner では、レプリケーションやフェイルオーバーを構成したり、モニタリングする必要はありません。同期レプリケーションと自動フェイルオーバーが組み込まれています。データベースのメンテナンスとフェイルオーバーのダウンタイムは発生しません。運用の複雑さをさらに軽減するために、自動スケーリングを構成できます。自動スケーリングを有効にすると、インスタンス サイズを手動でモニタリングしてスケーリングする必要がなくなります。

運用上のその他の考慮事項

ワークロードのアーキテクチャを構築する際には、Google Cloud Well-Architected Framework: Operational excellence で説明されている運用効率に関する一般的なベスト プラクティスと推奨事項を検討してください。

パフォーマンスの最適化

このセクションでは、このリファレンス アーキテクチャを使用して、ワークロードのパフォーマンス要件を満たすグローバル トポロジをGoogle Cloud で設計、構築する際に考慮すべき要素について説明します。

ネットワーク パフォーマンス

アプリケーション階層とウェブ階層内で VM 間のネットワーク レイテンシを低くする必要があるワークロードの場合は、コンパクト プレースメント ポリシーを作成して、これらの階層に使用される MIG テンプレートに適用できます。MIG は VM を作成すると、互いに近くにある物理サーバーに VM を配置します。コンパクト プレースメント ポリシーは VM 間のネットワーク パフォーマンスの向上に役立ちます。スプレッド プレースメント ポリシーは、前述のように VM の可用性の向上に役立ちます。ネットワーク パフォーマンスと可用性のバランスを最適にするために、コンパクト プレースメント ポリシーを作成するときに、VM を配置する距離を指定できます。詳細については、プレースメント ポリシーの概要をご覧ください。

Compute Engine には、下り（外向き）ネットワーク帯域幅の VM ごとの上限があります。この上限は、VM のマシンタイプと、トラフィックがソース VM と同じ VPC ネットワーク経由でルーティングされるかどうかによって異なります。特定のマシンタイプを使用する VM の場合、ネットワーク パフォーマンスを向上させるために、Tier_1 ネットワーキングを有効にして下り（外向き）の最大帯域幅を増やすことができます。

コンピューティング パフォーマンス

Compute Engine には、VM で実行するワークロード用に、事前定義済みのカスタマイズ可能なマシンタイプが幅広く用意されています。パフォーマンス要件に基づいて適切なマシンタイプを選択します。詳細については、マシン ファミリーのリソースと比較ガイドをご覧ください。

VM のマルチスレッディング

Compute Engine VM に割り当てる各仮想 CPU（vCPU）は、単一のハードウェア マルチスレッドとして実装されます。デフォルトでは、2 つの vCPU が 1 つの物理 CPU コアを共有します。高度な並列演算や浮動小数点計算を実行するアプリケーション（遺伝子配列分析や財務リスク モデリングなど）では、各物理 CPU コアで実行されるスレッド数を減らすことでパフォーマンスを改善できます。詳細については、コアあたりのスレッド数を設定するをご覧ください。

VM のマルチスレッディングは、サードパーティ ソフトウェア（データベースなど）のライセンスに影響する場合があります。詳細については、サードパーティ ソフトウェアのライセンスに関するドキュメントをご覧ください。

Network Service Tiers

Network Service Tiers を使用すると、ワークロードのネットワーク費用とパフォーマンスを最適化できます。プレミアム ティアまたはスタンダード ティアを選択できます。プレミアム ティアは、Google のグローバル バックボーンを使用してトラフィックを配信し、パケットロスとレイテンシを最小限に抑えます。スタンダード ティアでは、 Google Cloud ワークロードが実行されているリージョンに最も近いエッジ ポイント オブ プレゼンス（PoP）で、ピアリング、インターネット サービス プロバイダ（ISP）、またはトランジット ネットワークを使用してトラフィックが配信されます。パフォーマンスを最適化するには、プレミアム ティアを使用することをおすすめします。コストを最適化するには、スタンダード ティアを使用することをおすすめします。

このドキュメントのアーキテクチャでは、外部 IP アドレスを持ち、複数のリージョンにバックエンドがあるグローバル外部ロードバランサを使用します。このアーキテクチャでは、プレミアム ティアを使用する必要があります。信頼性の高い Google のグローバル バックボーンを使用するプレミアム ティアにより、パケットロスとレイテンシを最小限に抑えることができます。

リージョン外部ロードバランサを使用し、Cloud DNS を使用してトラフィックをリージョンに転送する場合は、実際の要件に応じてプレミアム ティアまたはスタンダード ティアを選択できます。スタンダード ティアの料金は、プレミアム ティアよりも低く設定されています。スタンダード ティアは、パケットロスの影響を受けにくく、低レイテンシ要件のないトラフィックに適しています。

Spanner のパフォーマンス

Spanner インスタンスをプロビジョニングするときに、インスタンスのコンピューティング容量をノードまたは処理ユニットの数で指定します。Spanner インスタンスのリソース使用率をモニタリングし、予想される負荷とアプリケーションのパフォーマンス要件に基づいて容量をスケーリングします。Spanner インスタンスの容量は手動または自動でスケーリングできます。詳細については、自動スケーリングの概要をご覧ください。

マルチリージョン構成では、Spanner は複数のリージョンにデータを同期的に複製します。このレプリケーションにより、複数のロケーションからの低レイテンシの読み取りオペレーションが可能になります。クォーラム レプリカが複数のリージョンに分散しているため、書き込みオペレーションのレイテンシは高くなります。マルチリージョン構成での読み取り / 書き込みトランザクションのレイテンシを最小限に抑えるため、Spanner はリーダー認識ルーティングを使用します（これはデフォルトで有効になっています）。

Spanner インスタンスとデータベースのパフォーマンスを最適化するための推奨事項については、次のドキュメントをご覧ください。

キャッシュ

アプリケーションが静的なウェブサイト アセットを提供し、アーキテクチャにグローバル外部アプリケーション ロードバランサが含まれている場合は、Cloud CDN を使用することで、定期的にアクセスされる静的コンテンツをユーザーの近くにあるキャッシュに保存できます。Cloud CDN は、ユーザー側のパフォーマンスの向上、バックエンドでのインフラストラクチャ リソース使用量の削減、ネットワーク配信費用の削減に役立ちます。詳細については、ロード バランシングのためのウェブ パフォーマンスの加速とウェブ保護の向上をご覧ください。

パフォーマンスに関するその他の考慮事項

ワークロードのアーキテクチャを構築する際には、Google Cloud Well-Architected Framework: Performance optimization に記載されている一般的なベスト プラクティスと推奨事項も検討してください。

次のステップ

寄稿者

著者:

その他の寄稿者:

  • Ben Good | ソリューション アーキテクト
  • Daniel Lees | クラウド セキュリティ アーキテクト
  • Gleb Otochkin | Cloud アドボケイト、データベース
  • Justin Makeig | プロダクト マネージャー
  • Mark Schlagenhauf | テクニカル ライター、ネットワーキング
  • Sekou Page | アウトバウンド プロダクト マネージャー
  • Steve McGhee | 信頼性アドボケイト
  • Victor Moreno | プロダクト マネージャー、クラウド ネットワーキング