現代社会において、Web サービスやアプリケーションの信頼性は、ビジネスの成功に不可欠な要素です。顧客満足度、収益、さらには企業の評判にまで影響を与える重要な要素であり、常に高いレベルを維持する必要があります。しかし、システムの複雑化や変化の速度が加速度的に増す中、信頼性を確保することはますます困難になっています。
そこで注目されるのが、SRE （Site Reliability Engineering：サイト信頼性エンジニアリング）です。SRE は、システムやサービスが期待通りに機能し続けることを保証するための実践的な方法論であり、単にシステムを「動かす」だけでなく、安定稼働と継続的な価値提供に重点を置いています。
本記事では、SRE の基礎知識から具体的な導入方法、成功事例まで幅広く解説します。SRE の経験が初めての方でも、理解を深め、実践に役立てられる内容となっています。ぜひ最後までお読みください。
目次
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SRE におけるツールと技術
信頼性の高いシステムを維持するためには、適切なツールと技術の選定が不可欠です。近年、SRE ツールはクラウドサービスとして提供されるケースが増えており、AWS 、Google Cloud 、Azure といった主要なクラウドサービスプロバイダ（ CSP ）はいずれも SRE に役立つツール群を提供しています。
特に、オープンソースと親和性が高くコストパフォーマンスに優れる Google Cloud は、SRE ツール選定において特におすすめです。
ここでは、主に Google Cloud サービスを活用した SRE ツールをご紹介します。
モニタリングとアラートシステム
信頼性の高いシステムを維持するためには、システムの状態を常に把握し、問題発生時に迅速に対応することが重要です。 そのためには、モニタリングとアラートシステムが不可欠です。
モニタリングとアラートシステムとは、システムの各種指標を収集・分析し、問題発生時にアラートを発信するツール群です。 これらのツールを活用することで、以下のようなメリットを得られます。
- システム全体の可視化
システムメトリクス、アプリケーションログ、カスタムメトリクスなど、多様な指標を収集・可視化することで、システム全体の状態を常に把握できます。
- 問題の迅速な検知
異常検知機能やしきい値ベースの検知機能により、問題発生を迅速に検知できます。
- 迅速な対応
アラート機能により、問題発生時に関係者に通知し、迅速な対応を促します。
Google Cloud では、モニタリングとアラートシステムとして、Cloud Monitoring と Cloud Logging の2つのツールを提供しています。
Cloud Monitoring
概要
Cloud Monitoring は、Google Cloud とその他の環境の監視を統合的に行うサービスです。
指標、イベント、メタデータ を収集し、ダッシュボード、グラフ、アラート で分析情報を生成します。
主な機能
- データ収集
エージェント、ストリーミング、API など、さまざまな方法を用いてデータを収集します。これにより、Google Cloud サービス、サードパーティ製サービス、オンプレミス環境といった豊富なデータソースから必要なデータを効率良く収集することが可能です。
- カスタムメトリックとログの統合
Cloud Logging から Cloud Monitoring へログをエクスポートし、それらのログからカスタムメトリックを作成することができます。これにより、特定のイベントやパターンの監視とアラート設定が可能になり、システムの状態をより詳細に追跡し、必要な時に迅速に対応できるようになります。
- データ分析
リアルタイム分析を通じて問題を迅速に検知し、統計分析によってデータの傾向を把握することができます。さらに、異常検知を利用することで潜在的な問題を早期に発見することが可能です。
- 可視化
統合されたダッシュボードを用いてシステム全体を俯瞰し、豊富なテンプレートを活用して用途別に迅速に可視化することができます。また、カスタムダッシュボードを作成することで、独自の視覚化が行えます。
- 通知
閾値を超えた場合にメール、Slack 、PagerDuty など豊富な通知チャネルを通じて関係者に迅速に通知し、問題の深刻度に応じて通知先をエスカレートすることができます。
- 監視の自動化と API 統合
スケーリングポリシーの調整や通知の送信などの監視タスクを自動化し、豊富なAPI が提供されることでシステムの柔軟な管理と運用が実現されます。
利点
- 可視性の向上
Google Cloud とその他の環境を統合的に監視することで、システム全体の状況を一元的に把握できます。
- 問題の迅速な解決
詳細な分析機能を利用して問題を迅速に特定し、対処することが可能です。
- ダウンタイムの削減
異常検知とアラート機能を活用することにより、システムダウンタイムを効果的に削減できます。
- 運用効率の向上
統合ダッシュボードとアラート機能を通じて、日々の運用管理の手間を軽減し、効率を高めることができます。
Cloud Logging
概要
Cloud Logging は、Google Cloud 上で稼働するアプリケーションやシステムのログデータを収集・分析・管理するためのフルマネージドサービスです。ログの保存、検索、分析、モニタリング、アラート発信などを行うことができます。
主な機能
- ログ収集
エージェント、ストリーミング、API などさまざまな方法を用いてログを自動的に収集し、Google Cloud サービス、AWS サービス、オンプレミス環境など、豊富なログソースから必要なデータを効率的に集めます。
- ログ検索
ログをリアルタイムに検索することができ、フルテキスト検索でログ全文を調べ上げ、フィルタリング機能を使って条件に合致するログを絞り込むことが可能です。
- ログ分析
ログをリアルタイムに分析し、統計分析でログの傾向を把握、異常検知機能によって異常なログエントリを早期に発見します。
- ログエクスポート
BigQuery 、Cloud Storage 、サードパーティー製サービスなど、豊富なエクスポート先へログデータをエクスポートし、JSON 、CSV 、Protobuf など、柔軟なフォーマットに対応しています。
利点
- 可視性の向上
Google Cloud や AWS などのログを統合的に管理し、システム全体の状況を俯瞰することで問題発生時に迅速に対応できます。
- 問題の迅速な解決
詳細な分析機能が役立ち、問題を迅速に特定することでダウンタイムを削減し、システムの安定性を向上させます。
- 運用効率の向上
統合検索や分析機能によって運用作業を効率化し、時間とリソースの節約に寄与します。
使用事例や使用シナリオとサービス間の違い
Cloud Monitoring と Cloud Logging は、Google Cloud 上での監視とログ管理に関して強力なサポートを提供しますが、それぞれが特に力を発揮するシナリオがあります。
Cloud Monitoring の使用事例
・リソースとアプリケーションのパフォーマンス監視
Cloud Monitoring は、Google Cloud の仮想マシンインスタンスやアプリケーションのメトリクスを リアルタイム で収集し、パフォーマンスの概要を提供します。これにより、リソースの使用率を最適化し、コスト削減 につながります。
・カスタムメトリックに基づく監視
特定のアプリケーションロジックやビジネス指標を反映した カスタムメトリック を作成し、これらのメトリックに基づいて監視を行うことができます。
Cloud Loggingの使用事例
・ログデータの集中管理
Cloud Logging は、Google Cloud 上で稼働するサービスやアプリケーションから発生するログデータを 一元的に 収集、検索、分析する機能を提供します。これにより、障害の原因究明やセキュリティ監視が容易になります。
・ログに基づく洞察の獲得
収集したログデータから、アプリケーションの使用状況やユーザーの行動パターンを分析し、ビジネスに有益な 洞察 を得ることができます。
サービス間の違い
| 項目 | Cloud Monitoring | Cloud Logging |
|---|---|---|
| 対象となるデータの種類 | メトリクス（数値データ） | ログデータ（テキストデータ） |
| 使用目的 | システムやアプリケーションのパフォーマンス監視、アラート通知 | ログデータの収集、分析、ログに基づく洞察の獲得 |
これらのサービスを組み合わせることで、Google Cloud上での監視とログ管理をより包括的に実現し、運用の効率化とシステムの安定性向上に貢献します。
インシデント管理とレスポンス
ここまで、 Google Cloud の AI サービスに関してご説明しましたが、具体的にどのようなことを実現できるのでしょうか？本章では、 Google Cloud の AI サービスでできることについて、代表的なものをいくつかピックアップして解説します。
高精度な翻訳
昨今、グローバル化が急速に普及していることに伴い、翻訳に対するニーズが高まっています。そして、 Google Cloud の AI サービスを活用すれば、自然言語で入力したテキスト情報を AI が読み取り、適切なニュアンスで他言語に翻訳した文章を返してくれます。
翻訳精度は AI のスペック・機能に大きく左右されますが、 Google の高機能な AI を使うことで、高精度な翻訳を実現可能になります。なお、翻訳に利用できる Google Cloud の AI サービスとしては「 Cloud Translation API 」などが該当します。
高精度な画像認識・検索
Google Cloud の AI サービスを使えば、画像の認識・検索を手間なく行うことができます。 Google の画像検索を使ったことがある方も多いと思いますが、検索したい画像に関連するキーワードをテキスト入力することで、その内容にマッチした適切な画像を表示してくれます。
そして、画像検索の精度は年々向上しており、今後様々なシーンでの活用が期待されています。なお、画像認識に利用できる Google Cloud の AI サービスとしては「 Cloud Vision API 」などが該当します。
問い合わせ対応の自動化
従来、顧客からの問い合わせ対応は、人間が電話・メールなどを用いて手動で行っていました。しかし、 Google Cloud の AI サービスを活用することで、届いた問い合わせに対して AI が自動的に回答を返してくれます。
これにより、社員は利益に直結する重要性の高い仕事に集中でき、結果として自社のビジネス成長に繋がります。なお、問い合わせ対応に利用できる Google Cloud の AI サービスとしては「 Conversation AI 」などが該当します。
Google Cloud の AI サービス 13 選
インシデント管理とレスポンスとは、システムで問題が発生した際に、迅速かつ効果的な対応を行うためのツール群です。 これらのツールを活用することで、以下のようなメリットを得られます。
- 問題解決時間の短縮
インシデント対応ワークフローの自動化により、問題解決までの時間を短縮できます。
- システムへの影響の最小化
迅速な対応により、システムへの影響を最小限に抑えることができます。
- 再発防止
根本原因分析により、問題の再発防止策を検討できます。
ここでは、インシデント管理とレスポンスツールとして、Security Command Center とPagerDuty の2つのツールを紹介します。
Security Command Center
概要
Security Command Center ( SCC ) は、Google Cloud 上のセキュリティ状況を可視化、管理、分析するための統合プラットフォームです。組織全体のセキュリティレベルを向上させ、脅威から保護するための包括的なソリューションを提供します。
主な機能
- 資産の可視化
Google Cloud 上のすべての資産を可視化し、セキュリティ状態を把握することができます。これには、リソース、ユーザー、サービスアカウントなど、あらゆる資産の包括的な管理が含まれます。
- 脅威の検出
脅威インテリジェンスや機械学習を用いて脅威を迅速に検出し、異常なアクティビティを検知して潜在的な脅威を早期に発見します。
- 脆弱性管理
脆弱性管理により、脆弱性をスキャンし、脆弱性修正を支援します。
- コンプライアンス
コンプライアンス要件の確認と、業界標準や規制に準拠したセキュリティ体制の構築を行います。
- インシデント対応
インシデント発生時の迅速な対応を支援し、インシデントの調査、分析、対応を自動化します。
利点
- セキュリティ全体の可視化
統合プラットフォームを通じてセキュリティ状況を一元管理し、組織全体のセキュリティ状況をリアルタイムで把握できます。
- 脅威からの保護
脅威の早期発見と迅速な対応によって組織を保護し、サイバー攻撃による被害を最小限に抑止します。
- 運用効率の向上
自動化と統合機能により運用効率を高め、セキュリティ管理の負担を軽減して人件費を削減します。
- コンプライアンスの遵守
コンプライアンス要件を満たすことでリスクを軽減し、法規制や業界標準への準拠を確実にします。
PagerDuty
概要
PagerDuty は、インシデント発生時の対応を支援し、迅速な復旧を実現するツールです。米国カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置く SaaS 企業 PagerDuty, Inc. が提供しています。
主な機能
- アラート統合
1,000種類以上のツールからのアラートを統合し、一元的に管理することが可能です。
- エスカレーションポリシー
問題の深刻度に応じて対応担当者を自動的にエスカレーションします。
- オンコール管理と自動フェイルオーバー
オンコール担当者の管理と通知を行い、オンコールスケジュールを柔軟に設定できます。もしオンコール担当者が対応できない場合には、自動フェイルオーバー機能が別の担当者に自動的にエスカレーションします。
- インシデント対応ワークフロー
インシデント発生時の対応手順を定義・自動化し、アラートの抑制、エスカレーション、対応アクションなどを自動化できます。
- インシデントレポート
インシデント発生時には、詳細なレポートを自動生成します。そして、コミュニケーションツールを通じて、インシデント対応に関する情報を共有したり、チャット機能を利用したりすることができます。これにより、インシデント発生から解決までの詳細なタイムラインを確認することができます。
利点
- 迅速な対応
アラート統合、エスカレーション、オンコール管理などにより、インシデント発生時の迅速な対応を実現できます。
- 問題解決時間の短縮
自動化、インシデントプレイブックなどにより、問題解決までの時間を短縮できます。
- システムへの影響の最小化
迅速な対応により、システムへの影響を最小限に抑えることが可能です。
- チームワークの向上
情報共有、コミュニケーション機能などにより、チームワークを向上します。
- コスト削減
インシデント対応時間の短縮、システムへの影響の最小化などにより、コストが削減できます。
使用事例や使用シナリオとサービス間の違い
Security Command Center と PagerDuty は、インシデント管理とレスポンスに関連するツールですが、異なるアプローチと機能を提供します。これらのツールを適切に活用することで、セキュリティインシデントへの迅速かつ効果的な対応が可能になります。
以下に、それぞれの使用事例とサービス間の主な違いを紹介します。
Security Command Center の使用事例
・セキュリティ状況の可視化
Google Cloud 上のリソースとセキュリティポリシーの概要を一元的に表示し、セキュリティリスクを即座に把握します。
・脅威の検出と分析
高度な脅威インテリジェンスと機械学習を利用して、セキュリティ脅威を検出し、分析します。
・脆弱性の管理と修正
システムの脆弱性を定期的にスキャンし、修正を推奨することで、セキュリティリスクを減少させます。
PagerDuty の使用事例
・インシデント応答の自動化
アラート統合とエスカレーションポリシーを通じて、インシデント応答プロセスを自動化し、迅速に対応します。
・オンコールスケジューリング
チームメンバーのオンコールスケジュールを管理し、インシデント発生時に即座に適切な人員に通知します。
・インシデントレポートと分析
インシデントの原因分析とレポートを作成し、将来のインシデントを防ぐための改善策を提案します。
サービス間の違い
| 項目 | Security Command Center | PagerDuty |
|---|---|---|
| 対象領域 | セキュリティポスチャの管理、脅威検出、脆弱性スキャン | インシデント発生時の迅速な通知、対応、および解決 |
| 使用目的 | セキュリティチームによるリスク管理とセキュリティ監視 | IT 運用チーム、開発チームによるインシデント対応 |
デプロイメントとオーケストレーション
デプロイメントとオーケストレーションとは、コード変更を本番環境に安全かつ迅速にデプロイするためのツール群です。 これらのツールを活用することで、以下のようなメリットを得られます。
- 開発効率の向上
コード変更を自動的にデプロイすることで、開発効率を向上できます。
- デプロイの安全性
テストやデプロイメント環境の自動化により、デプロイの安全性を向上できます。
- 運用コストの削減
自動化により、運用コストを削減できます。
Google Cloud では、デプロイメントとオーケストレーションツールとして、Cloud Build とGoogle Kubernetes Engine の2つのツールを提供しています。
これらを用いることで、Blue/GreenデプロイメントやCanaryリリースといった、リスクを最小化しながら本番環境へ変更を適用する先進的なデプロイメント戦略を実現することが可能です。
Cloud Build
概要
Cloud Build は、Google Cloud 上で動作する、サーバーレスの CI / CD パイプライン構築・管理ツールです。コード変更を自動的にビルド、テスト、デプロイし、開発者の負担を軽減しながら、迅速かつ高信頼なアプリケーション開発を実現します。
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主な機能
- コードのビルド
ソースコードは自動的にビルド、テスト、デプロイされます。これには、様々な言語やフレームワークに対応できる豊富なビルドステップが利用されます。
- 依存関係管理
依存するライブラリやツールは自動的にダウンロードされ管理されます。
- コンテナイメージの作成
Docker イメージを自動的に作成し、プッシュすることができます。また豊富なコンテナイメージを用意しているため、様々なベースイメージに対応することが可能です。
- 自動デプロイ
アプリケーションを Kubernetes 、Cloud Run 、App Engine など様々な環境に自動的にデプロイできます。
- スケーラビリティ
複数のビルドが同時に実行されることや、負荷に応じた自動スケーリングが可能です。
- CI / CD パイプライン構築
コードのビルド、テスト、デプロイをシームレスに連携し、GitHub 、Docker 、Maven など多様なプラグインを通じて他のサービスと連携します。
利点
- 開発者の負担軽減
開発者はサーバー管理から解放され、CI / CD パイプラインの簡単な構築により、よりコード開発に集中できるようになります。
- 迅速な開発
コードの変更が自動的にデプロイされるため、迅速な開発と開発サイクルの短縮が可能になります。
- 高い信頼性
テストの自動化はコード品質の向上に寄与し、高い信頼性を提供します。
- コスト削減
サーバー管理にかかるコストが不要となり、インフラストラクチャの運用コストの削減にも繋がります。
Google Kubernetes Engine
概要
Google Kubernetes Engine ( GKE ) は、Google Cloud 上で動作する、コンテナ化されたアプリケーションを管理するためのマネージドサービスです。Kubernetes の複雑さを軽減し、クラスター管理、コンテナ管理、ログ収集、ネットワーク設定など、運用に必要な機能を自動化します。
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主な機能
- クラスター管理
Kubernetes クラスターを簡単に作成、管理することができます。さらに、ノードの追加、削除、アップグレードなどを自動化する機能があります。
- 自動スケーリング
負荷に応じてノード数を自動的にスケーリングすることで、コスト効率とパフォーマンスを最適化します。
- 自動修復
障害が発生したノードを自動的に修復することで、高可用性を実現します。
- コンテナ管理
コンテナのデプロイ、スケーリング、管理を統合的に行うことができます。豊富なオプションで、コンテナを自在にデプロイし、効率的な運用を実現します。
- ロードバランサー
負荷を複数のノードに分散することで、アプリケーションの安定性を向上させます。単一障害点の発生を防ぎ、常に高いパフォーマンスを提供します。
- デプロイメント戦略
新機能を段階的に導入する Canary リリースや、新旧バージョンを平行運用する Blue/Green デプロイメントなど、様々なデプロイメント戦略に対応します。リスクを最小限に抑え、安全なデプロイを実現します。
利点
- 運用コスト削減
クラスター管理、コンテナ管理などを自動化することで、人件費とインフラストラクチャコストを削減します。運用効率を大幅に向上させ、コストを最適化します。
- 高い可用性
自動スケーリング、自動修復による高可用性を実現し、ダウンタイムを最小限に抑止します。常にアプリケーションを稼働状態に保ち、ビジネスの継続性を確保します。
- 開発者向け
Kubernetes の知識がなくても簡単に利用できるため、開発者はコード開発に集中することができます。学習コストを削減し、開発効率を向上させます。
使用事例や使用シナリオとサービス間の違い
Cloud Build と Google Kubernetes Engine ( GKE ) は、デプロイメントとオーケストレーションの領域で活用されるツールですが、異なるアプローチと機能を提供します。これらのツールを適切に利用することで、コードの変更を本番環境に安全かつ迅速にデプロイし、アプリケーションの運用を効率化することができます。
以下に、それぞれの使用事例とサービス間の主な違いを紹介します。
Cloud Build 使用事例
・CI/CD パイプラインの自動化
ソースコードの変更がリポジトリにプッシュされるたびに、Cloud Build が自動的にビルドとテストを実行し、変更を本番環境やステージング環境にデプロイします。
・カスタマイズ可能なビルドプロセス
複数のビルドステップを組み合わせて、特定のビルド要件に合わせたカスタムビルドプロセスを構築できます。
Google Kubernetes Engine 使用事例
・コンテナ化されたアプリケーションの運用
GKE を使用して、コンテナ化されたアプリケーションをスケーリング、管理、運用します。Kubernetes のオーケストレーション機能を活用して、アプリケーションのデプロイメント、更新、スケーリングを自動化します。
・マイクロサービスアーキテクチャのサポート
マイクロサービスベースのアプリケーションを効果的に管理し、サービス間の通信やデプロイメントを容易にします。
サービス間の違い
| 項目 | Cloud Build | Google Kubernetes Engine |
|---|---|---|
| 対象領域 | コードのビルド、テスト、デプロイメント | コンテナ化されたアプリケーションのオーケストレーション、スケーリング、管理 |
| 使用目的 | ビルドとデプロイメントの自動化 | コンテナ化されたアプリケーションの運用とオーケストレーション |
Cloud Build と GKE を組み合わせることで、開発からデプロイメント、アプリケーションの運用に至るまでのプロセスをシームレスにつなげ、迅速かつ安全なソフトウェア開発ライフサイクルを実現できます。
インフラストラクチャの自動化と管理
インフラストラクチャの自動化と管理とは、インフラストラクチャの構築、運用、管理を自動化するためのツール群です。 これらのツールを活用することで、以下のようなメリットを得られます。
- 運用効率の向上
手作業による作業を減らすことで、運用効率を向上できます。
- 人為的ミスの削減
自動化により、人為的ミスによる障害を減らすことができます。
- コストの削減
自動化により、運用コストを削減できます。
Google Cloud では、インフラストラクチャの自動化と管理ツールとして、Terraform、Cloud Composer の2つのツールを提供しています。
Terraform
概要
Terraform は、HashiCorp によって開発されたオープンソースツールです。インフラストラクチャをコードとして記述することで、安全かつ効率的に管理・運用できます。
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主な機能
- インフラストラクチャコード
インフラストラクチャを HCL と呼ばれる言語で記述し、そのコードから同じインフラストラクチャを構築することができます。
- マルチクラウド対応
AWS 、Azure 、Google Cloud など、複数のクラウドプロバイダーに対応し、マルチクラウド環境を統一的に管理することが可能です。
- オープンソース
オープンソースコミュニティによって開発、サポートされており、活発なコミュニティによる情報共有やプラグイン開発が行われています。
- 豊富なプラグイン
様々なリソースに対応しており、幅広いインフラストラクチャを管理できます。
利点
- 安全性の向上
コードレビューやテストにより安全性が向上し、人為的ミスを削減できます。
- 効率的な運用
コードによる一元管理と自動化により効率化が図れ、運用コストを削減できる点にあります。
- コスト削減
インフラストラクチャの無駄を省くことでコスト削減を実現できます。
- コンプライアンス
標準規格に準拠したインフラストラクチャ構築が可能なため、コンプライアンスリスクを軽減できます。
Cloud Composer
概要
Cloud Composer は、Apache Airflow をベースとした、フルマネージドなワークフロー オーケストレーション サービスです。スケーラブルで信頼性の高い実行環境を提供し、Apache Airflow の使い慣れた UI でワークフローを簡単に作成、管理できます。
主な機能
- スケーラビリティ
ワークロードに合わせて自動的にスケーリングでき、柔軟なスケーリングポリシーを設定することができます。
- 信頼性
複数リージョンで実行することによる高可用性を実現し、障害発生時に自動的にフェイルオーバーします。
- 使いやすさ
Airflow UI によるワークフロー作成・管理が可能で、使い慣れたAirflow UI で操作でき、統合型ダッシュボードによりワークフロー状態を可視化できます。
- 統合
Cloud Storage 、BigQuery などのGoogle Cloud サービスと統合でき、豊富な統合オプションにより、データパイプラインを容易に構築できます。
利点
- 開発者向け
Airflow の知識があればすぐに利用可能であり、開発者が迅速にワークフローを構築し始めることができます。
- セキュリティ向上
Google Cloud のセキュリティ基盤を利用することで、セキュアな環境でワークフローを実行できます。
- スケーラビリティ
ワークロードに合わせて自動的にスケーリングすることで、需要の変動に柔軟に対応できます。
- 信頼性
高可用性と自動フェイルオーバー機能により、システムの信頼性を大幅に向上させることができます。
使用事例や使用シナリオとサービス間の違い
インフラストラクチャの自動化と管理 に関して、Terraform と Cloud Composer は、それぞれ独自のアプローチと利点を持ちます。これらのツールは、運用の自動化、効率化、そして柔軟な管理を可能にする一方で、使用事例や目的によって選択が異なります。
以下では、Terraform と Cloud Composer の具体的な使用事例を紹介し、これらのサービス間の主な違いを明確にします。
Terraform 使用事例
・インフラストラクチャのバージョン管理
Terraform を利用して、インフラストラクチャをコードで管理し、バージョン管理システムによって変更履歴を追跡します。これにより、変更管理が容易になり、人為的ミスを削減できます。
・マルチクラウド環境の統一管理
複数のクラウドプロバイダーをまたがるインフラストラクチャの管理に Terraform を使用し、一貫した構成を実現します。
Cloud Composer 使用事例
・データパイプラインのオーケストレーション
Cloud Composer を使用して、ETL 処理、データ分析、データバックアップなどの複雑なデータパイプラインのワークフローを管理します。Apache Airflow の豊富なオペレータを利用して、さまざまなタスクを組み合わせることができます。
・クロスクラウドサービスの統合
Cloud Composer は、Google Cloud サービスだけでなく、他のクラウドプラットフォームやオンプレミスのシステムとの統合も可能にする、柔軟なオーケストレーションツールです。
サービス間の違い
| 項目 | Terraform | Cloud Composer |
|---|---|---|
| 対象領域 | インフラストラクチャ全般の構築、変更、バージョン管理 | ワークフローオーケストレーション |
| 使用目的 | インフラストラクチャの自動化 | データ処理ワークフローの管理 |
まとめ
本記事では、Web サービスやアプリケーションの信頼性を高める SRE 実践に必要なツールと技術について、Google Cloud サービスを中心に幅広く解説しました。Google Cloud のCloud Monitoring や Cloud Logging などのサービスを活用することで、信頼性の高いシステム維持を実現する方法を詳しく紹介しています。
当社センティリオンシステム 大阪事業所では、これまでの多くのクラウド開発を支援してきた知見を活かし、クラウドを活用した内製化に取り組まれるお客様を全力でサポートします。
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本記事を参考にして、 Google Cloud の導入および SRE の活用を検討してみてはいかがでしょうか？
