モノリシックからマイクロサービスへ: いつ、なぜ、どのように移行するか

公開: 2022-12-28

モノリシック アプリケーションを同等のマイクロサービスに移行する決定を下す前に、賢明に考える必要があります。 移行ステップを実行する適切な時期を見逃すと、競合他社に大きく後れをとってしまう可能性があります。

近年、モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャへの移行が、ソフトウェア開発の一般的な傾向になっています。 組織がアプリケーションのスケーラビリティと柔軟性を向上させようとしているため、モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャへの移行はますます一般的なオプションになっています。 しかし、この移行とは正確には何であり、それが組織にとって正しい選択である理由は何ですか?

この記事では、モノリシック、N 層、およびマイクロサービス アーキテクチャの違いについて説明します。 また、マイクロサービス アーキテクチャに移行する時期と方法についても説明します。

飛び込みましょう!

モノリシック アーキテクチャとは

モノリシック アーキテクチャは、アプリケーション全体が単一の自己完結型ユニットとして構築されるソフトウェア設計パターンです。 モノリシック アーキテクチャでは、ユーザー インターフェイス、ビジネス ロジック、データ ストレージなど、アプリケーションのすべてのコンポーネントが 1 つのコードベースに結合されます。

モノリシック アーキテクチャ

長所

  • シンプルさ:モノリシック アーキテクチャは理解しやすく、操作も簡単です。
  • 簡単な展開:モノリシック アプリケーションは 1 つのユニットであるため、簡単に展開できます。
  • パフォーマンスの向上:モノリシック アプリケーション内のコンポーネント間の通信が高速になり、パフォーマンスが向上します。
  • コスト削減:モノリシック アーキテクチャは、他のアーキテクチャよりも開発コストが低い場合があります。
  • 慣れ:多くの開発者はモノリシック アーキテクチャに精通しており、このアプローチを好む可能性があります。

短所

  • 柔軟性の問題: 1 つのコンポーネントを変更すると、モノリシック アーキテクチャのシステム全体に影響を与える可能性があります。
  • スケーリングの問題:モノリシック アプリケーションをスケーリングするには、システム全体をスケーリングする必要があります。
  • メンテナンス コストの増加:モノリシック アーキテクチャを維持するには、アプリケーションが成長して複雑になるにつれて、コストと時間がかかる可能性があります。
  • コードの再利用の制限:モノリシック アーキテクチャのさまざまなアプリケーション部分でコードを再利用するのは簡単ではない場合があります。

多層アーキテクチャとは?

多層アーキテクチャでは、システムをいくつかの層または層に分割します。 これらのレイヤーは連携して特定の機能を実行します。 まず、各レイヤーは、システムの特定の 1 つの側面を担当します。 次に、タスクを達成するために互いに通信します。

全体として、このアーキテクチャは問題を分離し、特定のタスクごとにレイヤーを使用します。 たとえば、次の図は、典型的な MVC アプリケーションの 3 層アーキテクチャを示しています。 モデル レイヤーはデータ ソースを処理し、ビューはプレゼンテーション レイヤーとして機能します。 コントローラーは、モデルとビュー レイヤーの間のハンドラーとして機能します。

多層アーキテクチャ
典型的な 3 層 MVC アーキテクチャ

長所

  • セキュリティの向上:さまざまなアプリケーション層により、攻撃者が機密データや機能にアクセスすることが難しくなります。
  • スケーラビリティの向上:層を個別にスケーリングできるため、システムの使用量や負荷の増加に簡単に対処できます。
  • 保守性の向上:多層アーキテクチャでの関心の分離により、さまざまなアプリケーション部分の保守と更新が簡素化されます。
  • 柔軟性の向上:モジュラー アーキテクチャにより、機能を追加または変更する際の柔軟性が向上します。 さらに、他のシステムとの統合も容易になります。
  • 強化されたコードの再利用:レイヤード デザインはモジュール性をサポートします。 異なるプレゼンテーション レイヤーで同じビジネス ロジック レイヤーを使用できます。

短所

  • 複雑さの増大:複数の層を使用すると、システムが複雑になり、理解と保守が難しくなる可能性があります。
  • 開発時間の増加:多層アーキテクチャの構築は、追加のレイヤーとそれらの間の通信により、単一層アーキテクチャよりも時間がかかる場合があります。
  • 展開と構成の労力の増加:多層システムの展開と構成は、単一層システムよりも時間がかかり、複雑になる可能性があります。
  • ハードウェアとインフラストラクチャの要件の増加: 多層アーキテクチャを適切に実行するには、より多くのハードウェアとインフラストラクチャ リソースが必要になる場合があります。
  • テスト作業の増加:多層システムのテストは、追加のレイヤーとそれらの間の通信により、より複雑で時間がかかる場合があります。

マイクロサービス アーキテクチャとは

マイクロサービス アーキテクチャは、アプリケーションを、API を介して通信する小さな独立したサービスに分割します。

マイクロサービス
マイクロサービス

このアプローチにより、各サービスを個別に開発および展開できるため、柔軟性とスケーラビリティが向上します。 さらに、需要に応じたスケールアップまたはスケールダウンが容易になります。 したがって、マイクロサービス アーキテクチャは、必要に応じてリソースをすばやく割り当てたり割り当て解除したりできるクラウドベースの環境に特に適しています。

長所

  • スケーラビリティ:マイクロサービスは独立してスケーリングできるため、必要に応じてアプリケーションの特定の部分をスケーリングできます。
  • 回復力: 1 つのマイクロサービスに障害が発生しても、他のサービスは引き続き機能します。 これにより、アプリケーションの全体的な回復力が向上します。
  • モジュール性:各マイクロサービスを個別に開発、テスト、デプロイできます。 したがって、個々のサービスの変更または更新がより管理しやすくなります。
  • 柔軟性:マイクロサービスを使用すると、サービスごとに異なるテクノロジを柔軟に選択できます。 これにより、各ジョブに最適なツールを使用できます。
  • 展開の容易さ:マイクロサービスを個別に展開できるため、新しいバージョンのアプリケーションを簡単に展開できます。

短所

  • 複雑さの増大: 複数の独立したサービスの管理は、より複雑になる可能性があります。
  • より高いリソース要件: 多くのサービスを実行すると、より多くのリソースとインフラストラクチャが必要になる場合があります。
  • 通信オーバーヘッドの増加: サービス間の通信には API が必要です。
  • テストと展開の複雑さの増加: 多くのサービスのテストと展開は複雑になる可能性があります。

モノリシック vs. マルチティア vs. マイクロサービス

次の表は、すべての主な違いをまとめたものです。 –

比較指標モノリシック アーキテクチャ多層アーキテクチャマイクロサービス アーキテクチャ
複雑最も単純なより複雑最も複雑
ネットワーク トラフィック最小限最小 (層が同じネットワーク上にある限り) 最大
開発時間レッサーモノリシック以上多層以上
コードの再利用レッサー最大最小
DevOps への依存いいえいいえ高い
グローバルなテストとデバッグの難しさいいえいいえはい
スケーラビリティの容易さレベル低い中くらい高い
展開時間以下高い以下
保守・更新の容易度低い中くらい高い
市場投入までの時間もっとゆっくりもっとゆっくりもっと早く
耐障害性レベル低い低い高い
モジュール性レベル低い中くらい高い
展開の独立性レベル低い低い高い
モノリシック、マルチティア、およびマイクロサービス アーキテクチャの比較

モノリシックからマイクロサービスへ: 移行を行う適切な時期はいつですか

IsItTheRightTime

モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャへの移行の決定は、アプリケーション固有のニーズと目標に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 移行を行うかどうかを決定する際に考慮すべきいくつかの要因を次に示します。

  • アプリケーションのサイズと複雑さ:アプリケーションが大規模で複雑で、多くのコンポーネントが相互接続されている場合、マイクロサービス アーキテクチャを使用すると、開発と保守が容易になる場合があります。 ただし、アプリケーションが比較的小さく単純な場合は、モノリシック アーキテクチャで十分な場合があります。
  • 必要なレベルのスケーラビリティ:変化する要求に対応するためにアプリケーションを迅速かつ簡単にスケーリングする必要がある場合は、マイクロサービス アーキテクチャが適している可能性があります。 マイクロサービスは独立してスケーリングできるため、必要に応じてアプリケーションの特定の部分をスケーリングできます。
  • 必要なレベルの柔軟性:アプリケーション全体に影響を与えることなく、アプリケーションの個々のコンポーネントを変更または更新できるようにする必要がある場合は、マイクロサービス アーキテクチャを選択することをお勧めします。 これは、各マイクロサービスを個別に開発、テスト、デプロイできるためです。
  • 開発と保守に利用できるリソース:マイクロサービス アーキテクチャを開発および保守するためのスキルとリソースを備えた大規模なチームがある場合は、アプリケーションに適している可能性があります。 ただし、チームが小規模であるか、必要なスキルが不足している場合は、モノリシック アーキテクチャの方が管理しやすい場合があります。

モノリシックからマイクロサービスへ: 成功の旅

最終的に、モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャに移行するかどうかの決定は、アプリケーション固有のニーズと目標によって異なります。 各アーキテクチャ スタイルの長所と短所を慎重に評価し、アプリケーションのニーズに最も適したものを選択することが不可欠です。

大企業が移行の決定を下す方法を評価するための実用的なケース スタディを期待するかもしれません。 Amazon と Netflix のケース スタディについて説明し、移行の適切な時期をどのように特定したかを理解しましょう。

アマゾンのケーススタディ

Amazon は有名な小売大手であり、当初は Web サイトにモノリシック アーキテクチャを使用していました。 しかし、コード ベースが拡大し、プラットフォームで作業する開発者の数が増えるにつれて、依存関係を解きほぐし、プラットフォームに変更や更新を加えることがますます困難になりました。 これにより、開発の遅れとコーディングの課題が発生し、急速に拡大する顧客ベースのニーズを満たすためにプラットフォームを拡張することも困難になりました。

これらの課題に対処するために、Amazon はモノリシック アプリケーションを、独立して実行されるより小さなサービス固有のアプリケーションに分割しました。 これには、ソース コードを分析し、単一の機能目的を果たすコード ユニットを引き出して、それらを Web サービス インターフェイスにラップし、各サービスの所有権を開発者チームに割り当てることが含まれていました。

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出典:リアルタイムの Amazon サービス依存関係グラフ

マイクロサービス アプローチにより、Amazon はプラットフォームの変更や更新を簡単に行うことができました。 さらに、特定のコンポーネントのオンデマンド スケーリングが可能になりました。 移行にはさまざまな課題が伴いますが、マイクロサービス アーキテクチャのメリットは多大です。 Amazon の e コマース プラットフォームは現在、毎日 25 億を超える製品検索を処理しており、数十万の販売者からの数百万の製品が含まれています。

ネットフリックスのケーススタディ

Netflixは、今日非常に人気があり、有名な会社です。 190 か国で利用でき、2022 年の時点で 2 億 2,300 万人を超える有料ユーザーがいます。

ネットフリックス

2008 年、Netflix は大規模なデータベースの破損に直面し、問題は 3 日間続きました。 これは、会社がモノリシック設計の単一点障害の問題に気付いたポイントでした。 そのため、Netflix は Amazon Web サービスを使用して、モノリシック アーキテクチャからクラウド マイクロサービス アーキテクチャに徐々に移行しました。

Netflix は、顧客向けアプリと非顧客向けアプリを移行するのに何年もかかりました。 それでも、メリットは非常に大きいです。 同社の月間視聴時間は 2008 年から 2015 年の間に 1000 倍に急増し、高い収益と利益をもたらしました。

アプリケーションをモノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャに手動で移行する方法

アプリケーションをモノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャに (手動で) 移行するには、複数の手順に従うことができます。

  1. アプリケーションのビジネス機能を特定する:移行プロセスの最初のステップは、アプリケーションのさまざまなビジネス機能を特定することです。 このステップでは、これらの機能を独立したマイクロサービスとして実装できるかどうかを分析します。
  2. アプリケーションをマイクロサービスに分割する: アプリケーションのビジネス機能を特定したら、アプリケーションのマイクロサービスへの分割を開始できます。 これには、さまざまな機能を独立したサービスに分離するためのコード ベースのリファクタリングが含まれる場合があります。
  3. マイクロサービス間のインターフェイスを設計する:各マイクロサービスは、明確に定義されたインターフェイスまたは API を介して他のマイクロサービスと通信する必要があります。 これらのインターフェースを慎重に設計して、使用と保守が容易になるようにすることが重要です。
  4. マイクロサービスの実装:アプリケーションをマイクロサービスに分割し、それらの間のインターフェイスを設計したら、それらの実装を開始できます。 これには、マイクロサービス アーキテクチャに適合するように、新しいサービスの構築や既存のコードのリファクタリングが含まれる場合があります。
  5. マイクロサービスのテストとデプロイ: マイクロサービスを実装したら、それらが期待どおりに機能していることを確認するために徹底的にテストすることが不可欠です。 その後、マイクロサービスを個別またはグループとして本番環境にデプロイできます。
  6. データを移行する:アプリケーションでデータベースまたはその他のデータ ストレージ システムを使用している場合は、データをモノリシック アプリケーションからマイクロサービスに移行する必要があります。 さらに、マイクロサービス アーキテクチャに適合するように、新しいデータ モデルを設計するか、既存のデータをリファクタリングする必要がある場合があります。

全体として、モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャへの移行は、複雑で時間がかかる場合があります。 確実に成功させるには、移行を慎重に計画して実行することが不可欠です。

モノリシックからマイクロサービスへの移行のための便利なツール

モノリシック アプリケーションをマイクロサービスに分解するプロセスに役立つツールがいくつかあります。 たとえば、IBM の Mono2Micro、Decomposition Tool、および Decomposer は、分解プロセスに役立つ最も一般的なツールです。

これらのツールは、マイクロサービスを識別してコードをリファクタリングするための一連の自動化または半自動化されたメカニズムを提供します。 さらに、マイクロサービスをホストするために必要なインフラストラクチャのセットアップと管理を支援します。

モノリシックからマイクロサービスへの移行のための自動分解: 未来のトレンド

人工知能と機械学習の最近のブームは、私たちのタスクを実行するための従来のアプローチに革命をもたらしました。 機械が複雑なモノリシックからマイクロサービスへの分解タスクを実行できたら素晴らしいと思いませんか?

AI を使用してモノリシック アプリケーションをマイクロサービスに分解するのは簡単に思えるかもしれません。 それでも、それは挑戦に満ちた道です。 そのため、このタスクに関する完全な研究はわずかしかありません。

アブドラら。 アル。 Web アプリケーションをマイクロサービスに自動分解するための教師なし学習アプローチを提案しました。 次の概念図は、自動分解プロセスの全体的な動作を示しています。

自動分解
出典: Abdullah, M.、Iqbal, W.、および Erradi, A. (2019)。 Web アプリケーションをマイクロサービスに自動分解するための教師なし学習アプローチ。 システムとソフトウェアのジャーナル、151、243-257。

自動分解プロセスは、3 つの簡単な手順に従います。

ステップ 01: URI アクセス ログにアクセスする

Web サイトのすべての Web ページには、固有の Uniform Resource Identifier (URI) があります。 幸いなことに、このようなアプリケーションをホストする Web サーバーは、これらの URI へのアクセス ログ (応答時間やドキュメント サイズなど) を保持しています。 最初のステップは、これらのアクセス ログを収集することです。

ステップ 02:クラスタリング ML アルゴリズムを適用する

クラスタリング アルゴリズムは、一連のデータ ポイントを指定して、類似した性質のデータ ポイントを持つ K 個のクラスターを作成する教師なし機械学習手法です。 このクラスタリング アルゴリズムは、過去のアクセス ログ データを入力すると、同様のアクセス時間と応答ドキュメント サイズを持つ URI のクラスタを作成します。

ステップ 03:クラスターからマイクロサービスへのデプロイ

URI のクラスターごとにマイクロサービスを作成できます。 その後、これらのマイクロサービスを任意のクラウド インフラストラクチャにデプロイできます。

注:この自動分解手法は、モノリシック Web アプリケーションに固有のものであり、その時代の最新の傾向についてのアイデアを提供するためにのみ提示されています。

モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャに移行するためのベスト プラクティス

モノリシック アーキテクチャからマイクロサービス アーキテクチャに移行する際に従うべきベスト プラクティスを次に示します。

  • 小さく始める:多くの場合、アプリケーションの自己完結型の小さな部分をマイクロサービス アーキテクチャに移行することから始めるのが最善です。 これにより、アプリケーションの大部分に取り組む前に、プロセスから学び、必要な調整を行うことができます。
  • 適切なマイクロサービスを特定する:アプリケーションのビジネス機能を慎重に特定します。 また、これらの機能が独立したマイクロサービスとして実装可能かどうかを判断する必要もあります。
  • 明確なインターフェースを設計する: マイクロサービス間のインターフェースが明確に定義され、使いやすいものであることを確認します。 これにより、マイクロサービスの開発と保守が容易になります。
  • コンテナーを使用する:コンテナーを使用すると、マイクロサービスのデプロイと管理が容易になり、マイクロサービスとその依存関係を単一の自己完結型ユニットにまとめてパッケージ化できます。
  • マイクロサービスに適したインフラストラクチャを使用する:マイクロサービス アーキテクチャをサポートするには、マイクロサービスによって生成される複雑さとトラフィックの増加を処理できるインフラストラクチャが必要になります。 これには、サービス メッシュ、API ゲートウェイ、分散トレースなどのテクノロジの使用が含まれる場合があります。
  • 徹底的にテストする:マイクロサービスを徹底的にテストして、期待どおりに機能し、それらの間のインターフェイスが正しく機能していることを確認します。
  • マイクロサービスの監視と管理:パフォーマンスと正常性を監視し、問題が発生した場合に適切な措置を講じることが重要です。 これには、ログ分析、パフォーマンス監視、エラー追跡などのツールの使用が含まれる場合があります。

つまり、慎重な計画と実行が、移行を成功させる鍵となります。 これらのベスト プラクティスに従うことで、移行がスムーズに進み、まさに目的を達成することができます。

結論

マイクロサービス アーキテクチャは、現代のクラウド コンピューティング時代において最も柔軟でスケーラブルなアーキテクチャです。 アプリケーション全体に影響を与えることなく、必要に応じてアプリケーションの特定の部分をスケーリングし、個々のサービスを変更または更新できます。 ただし、開発と保守がより複雑になることもあります。

最終的に、アーキテクチャ スタイルの選択は、アプリケーションの特定のニーズと目標によって異なります。 考慮すべき要因には、アプリケーションのサイズと複雑さ、必要なスケーラビリティと柔軟性のレベル、および開発と保守に利用できるリソースが含まれます。