ステートフルデプロイメントの天井を打ち破る:DevOpsのための次元分割

ステートフルデプロイメントの天井を打ち破る:DevOpsのための次元分割

要約

現代のDevOpsは、ブルー/グリーンやカナリーリリースといったパターンが標準的な実践となり、ステートレスデプロイメントの技術を習得しました。しかし、これらの戦略は、最も重要な企業の資産であるステートフルなデータを、共に扱うべきものではなく、回避すべき不変のモノリスとして扱うことが多いです[1]。これにより、アプリケーションは変更できてもデータモデルは固定されたままという、俊敏性に対する人為的な天井が生まれます。

本稿では、ステートフルシステムのための統一理論を提示し、K-D木の理論的な優雅さに着想を得て、ドメイン駆動設計(DDD)の戦略的規律を通じて実装されるデータ分割への深いコミットメントが、真のエンドツーエンドの継続的デリバリーの礎であると論じます。この戦略的、アーキテクチャ的視点は、データ処理およびストレージシステムで探求された戦術的な実装パターンを補完し、同じ分割哲学が低レベルのスレッド処理から高レベルのデプロイ戦略まで普遍的に適用されることを示します。

1. 根本的な断絶:なぜ我々はステートフルデプロイメントを避けるのか

サイトリライアビリティエンジニアリング(SRE)とDevOpsの世界では、ステートレスネスに対する強い文化的バイアスが存在します。スキーマとデータの移行に伴う複雑さとリスクから、多くのチームはそれらを完全に避けてしまいます。これはデプロイメントのリスクを最小限に抑える一方で、重大なアーキテクチャ上の負債を生み出します。その結果、一般的なパターンが生まれます:アプリケーションコードはシームレスに交換できるが、データベースは共有され、複雑な依存関係のままであり、注意深い、しばしば手動の同期を必要とする2つの同一の本番環境(ブルーとグリーン)[1] [2]。

この課題は理論的なものだけではありません。現実世界のサービスには、ステートフルなブルー/グリーンデプロイメントに対する広範な制限があり、暗号化の変更を禁止したり、スケジューラの無効化を要求したり、特定のレプリケーション・トポロジーをサポートしなかったりします[3]。業界の解決策は、問題をその根源であるアーキテクチャ自体で解決するのではなく、問題を管理するためにより複雑なインフラストラクチャ(データ同期ツール、共有永続ストレージ、複雑なCI/CDパイプライン)を追加することでした[1] [4]。

データ処理との関連:興味深いことに、この複雑さの回避はデータ処理システムにも存在します。パーティションファーストシステムの普遍的な哲学で詳述されているように、開発者は、適切なパーティショニング戦略に事前に投資するのではなく、複雑な調整メカニズム(分散トランザクション、パーティション横断クエリ、手動同期)に頼ることがよくあります。根本原因は同じです:パーティショニングを戦略的なアーキテクチャ上の決定ではなく、技術的な後付けとして扱うことです。

2. アーキテクチャのメンタルモデルとしてのK-D木

これを解決するためには、より良いメンタルモデルが必要です。そのモデルは、古典的なコンピュータサイエンスのデータ構造であるk-d木に見出すことができます。k-d木は、k次元空間を再帰的に分割し、次元を循環させながらバランスの取れた独立したサブディビジョンを作成します[5]。各レベルでどの次元で分割するかという戦略的な選択が、構造の効率性を直接決定します。

これはソフトウェアアーキテクチャにとって強力な教訓を提供します:複雑さをどのように分割するかが、我々のシステムが優雅にスケールするか、自重で崩壊するかを決定します[5]。目標は単にデータを分割することではなく、結果として得られるパーティション間に真の独立性を生み出す意味のある次元に沿って分割することであり、これはパフォーマンス、可用性、および運用上の柔軟性を向上させる実践です[6] [7]。

普遍的なK-D木の原則:K-D木を効率的にする同じ数学的洞察は、システム設計全体で普遍的に適用されます。Kafkaのトピック、DynamoDBのテーブル、またはスレッドモデルのためにデータを分割する場合でも、デプロイメントやサービスの境界のために機能を分割する場合でも、原則は同じです:パーティショニングの次元の順序と選択が、優雅な単純さが得られるか、偶発的な複雑さが得られるかを決定します

データ処理とデプロイメントの両方のシナリオで、誤った初期のパーティショニング決定は指数関数的な複雑さを生み出します。最初に技術的な利便性(正規化されたデータベーススキーマ、チームの組織的境界、ハッシュベースの分散)を選択すると、永遠に調整の複雑さと戦うことになります。最初にビジネスドメインの境界を選択すると、データフローとデプロイメントの両方が自然に独立します。

3. 理論から実践へ:アーキテクチャの羅針盤としてのDDD

k-d木が「何を」提供するなら、ドメイン駆動設計(DDD)は「どのように」を提供します。DDDは、ビジネスドメインの概念をソフトウェアの成果物に直接マッピングするための方法論です8。その戦略的フェーズは、「境界付けられたコンテキスト」(モデルが一貫して自己完結しているビジネスドメインの自然な継ぎ目)を特定することに専念しています9

これらの境界付けられたコンテキストは、我々のパーティショニング戦略に必要な、意味のある、ビジネスに沿った次元です。これらは、単純な技術的パーティショニング(水平、垂直)を超えて、機能的パーティショニング(データがシステムの特定の部分でどのように使用されるかに応じて集約される)を受け入れることを可能にします[10]、[11]、[7]。状態と振る舞いの両方を持つDDDのエンティティはパーティションの中核となり、集約はそのパーティション内の自己完結したトランザクション単位となります[8]。

DDDの普遍的な適用:DDDに基づいたパーティショニングの美しさは、その普遍性にあります。デプロイメントの境界を定義するのと同じ境界付けられたコンテキストが、最適なデータパーティショニング戦略も定義します。データ処理パターンで探求したように、サービス境界を定義するのと同じビジネスドメインでKafkaのトピックをパーティショニングすると、メッセージは自然にパーティション内に留まり、複雑なパーティション横断の調整の必要がなくなります。デプロイメントユニットを定義するのと同じ顧客または地域の境界でDynamoDBのテーブルをパーティショニングすると、クエリは自然にデータ分散と一致します。

これは偶然ではありません—これは普遍的な原則の現れです:ビジネスドメインは、すべてのシステム層で通用する自然な独立性の境界を表します

4. 戦略的利益:ステートフルなブルー/グリーンデプロイメントの解放

アーキテクチャが最初からDDDに沿ったパーティションで設計されている場合、ステートフルなデプロイメントは、高リスクのイベントから予測可能で自動化可能なプロセスへと変わります。デプロイメントの単位はもはやアプリケーションだけではなく、アプリケーションとその対応するデータパーティションです。

移行プロセスは、明確で再現可能なパターンに従う日常的な操作になります。

  1. パーティションの選択: デプロイされるサービスに関連するデータパーティションを特定します。

  2. 分離: 「ブルー」環境でパーティションを読み取り専用としてマークします。これはオフラインデータ移行戦略における中心的な概念です[7]。

  3. コピーと移行: パーティションのデータを「グリーン」環境にコピーし、必要なスキーマ変更やデータ変換を適用します。

  4. 検証: グリーン環境で移行されたデータに対して自動テストを実行し、完全性と機能性を保証します。

  5. 切り替え: 検証後、グリーンパーティションを書き込み可能にし、ブルーサービスからグリーンサービスへのトラフィックをアトミックに切り替えます。

  6. 廃止: ブルー環境の古いパーティションは安全に廃止できます。

このアプローチは、データを第一級のデプロイ可能な市民として扱い、最終的にコードのライフサイクルを、それが管理する状態のライフサイクルと一致させます。

データ処理との並行性:このデプロイメントパターンが、パーティションファーストのデータシステムで説明されている処理パターンをどのように反映しているかに注目してください。Kafkaのコンシューマがパーティションごとに独立してスケールできるように、そしてDynamoDBのクエリがパーティションキーによって独立して最適化できるように、デプロイメントも同じビジネス主導のパーティション境界に合わせることで、独立して管理可能になります。効率的なデータ処理を可能にするパーティションは、独立したデプロイメントを可能にするのと同じパーティションです。

5. グリーンフィールドのパラドックス:隠された課題

一般的な信念とは反対に、この戦略を実装するのが最も難しいのはグリーンフィールドプロジェクトです[5]。白紙の状態は有利に見えますが、正しいパーティショニング次元を選択するための最も重要な要素である証拠が欠けています。最も根本的で変更が困難な初期のパーティショニング決定は、不完全な情報に基づいて行われなければなりません[12]。

ブラウンフィールドシステムは、技術的負債にもかかわらず、歴史を持っています。その運用上の傷跡、パフォーマンスのボトルネック、および使用パターンは、真のビジネス境界がどこにあるかについての貴重なデータを提供します[5]。グリーンフィールドプロジェクトでは、建築家は仮定に基づいてこれらの重要な決定を下すことを余儀なくされ、意味のあるビジネスドメインではなく便利な技術的な線に沿ってパーティショニングすると、「分散モノリス」を作成するリスクがあります[5]、[9]。

証拠に基づくアプローチ:このパラドックスはすべてのシステム層に存在します。データ処理システムでは、履歴スループットデータを持つ既存のKafkaトピックのパーティションキーを最適化する方が、新しいトピックの正しいパーティションキーを選択するよりも簡単です。同様に、実際のクエリパターンがある場合に最適なDynamoDBのパーティションキーを特定する方が、将来のアクセスパターンを推測するよりも簡単です。

両方のレベルでの解決策は同じです:利用可能な最も強力なビジネスドメインの証拠から始め、運用上のフィードバックに基づいて進化させる。DDDの戦略的ドメインモデリングは、不完全な情報の中でこれらの重要な初期決定を行うための最良の利用可能なフレームワークを提供します。

6. 行動への呼びかけ:継続的なパーティショニングの文化へ

真に変更に対応できるシステムを構築するためには、組織はアプリケーションコードと同じ厳格さでデータアーキテクチャを扱わなければなりません。データをパーティショニングし、移行する能力は、緊急時に取っておく理論的な能力であってはなりません。

カオスエンジニアリングに着想を得て、チームは月次のデータパーティショニングテストを採用すべきです。これらの定期的な訓練は、データパーティションを分離、移行、検証する能力を検証し、恐れられていた高リスクの手順を、ストレスの少ない、よく練習された運用能力に変えます。

実践の拡大:この実践は、デプロイメントテストを超えて、データ処理層にも及ぶべきです。チームは、パーティションファーストのデータ処理パターンが、サービスの中断なしにパーティションの分割、マージ、およびリバランスを処理できることを定期的に検証すべきです。独立したデプロイメントを可能にするのと同じパーティション境界は、独立したデータ処理のスケーラビリティについてもテストされるべきです。

目標は、同じビジネス主導のパーティショニング戦略がデータストレージ、データ処理、およびデプロイメントパターン全体で一貫して適用される統一されたパーティショニング文化を創造することです。これらの層が整合している場合、システムはすべてのレベルで自然な回復力とスケーラビリティを示します。

7. 普遍的な洞察:一つの戦略、すべての層

k-d木の理論からDDDの実践まで、パーティショニングの原則を受け入れることにより、組織は最終的にステートフルデプロイメントの障壁を克服し、最も価値のある資産を含むシステム全体を網羅するレベルの俊敏性を達成することができます。

深遠な洞察は、同じパーティショニング戦略が普遍的に機能するということです。

  • データストレージ:ビジネスドメインによってテーブル、ドキュメント、およびキーバリューストアをパーティショニングする
  • データ処理:同じビジネスドメインによってストリーム、キュー、および計算をパーティショニングする
  • システムアーキテクチャ:同じビジネスドメインによってサービス、デプロイメント、およびチームをパーティショニングする
  • スレッド処理と並行性:同じビジネスドメインによって処理ユニットと同期境界をパーティショニングする

これらのパーティショニング決定がすべてのシステム層で整合している場合、複雑さは複合化せず、管理可能なままです。なぜなら、ある層のパーティショニングを駆動する同じビジネスロジックが、自然にすべての層のパーティショニングを駆動するからです。

データ技術全体での戦術的な実装で探求したように、Kafkaのトピック、DynamoDBのパーティションキー、またはJavaのスレッドモデルを設計している場合でも、同じDDDに基づいたビジネス境界が最適なパーティショニング戦略を提供します。この記事では、それらの同じ境界が高度なデプロイメントパターンをどのように可能にするかを示しました。

パーティショニング原則の普遍性は、その最大の強みです:一度正しくパーティショニングすることを学べば、同じ戦略がどこでも適用されます

  1. https://portworx.com/use-case/kubernetes-blue-green-deployments/
  2. https://stackoverflow.com/questions/30152339/how-to-handle-data-changes-in-blue-green-deployment-technique
  3. https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/blue-green-deployments-considerations.html
  4. https://www.edureka.co/community/292037/how-you-automate-blue-green-deployment-for-stateful-services
  5. https://www.linkedin.com/pulse/art-strategic-partitioning-lessons-from-k-d-trees-design-gary-yang-83gee
  6. https://www.starburst.io/blog/iceberg-partitioning/
  7. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/best-practices/data-partitioning
  8. https://www.infoq.com/articles/ddd-in-practice/
  9. https://semaphoreci.com/blog/domain-driven-design-microservices
  10. https://hevoacademy.com/data-management/data-partitioning/
  11. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/well-architected/design-guides/partition-data
  12. https://martinfowler.com/architecture/

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