マイクロサービスとDevOps: なぜ両者は相性が良いのか？
これまでの2つのブログ記事で、「デジタルトランスフォーメーションにおけるDevOpsの重要性」と「CEOのためのDevOpsフルガイドライン」を紹介しました。今度は、マイクロサービスからメリットを享受するために、DevOpsがどのように役立つかを見ていきます。
その前に、まずは「マイクロサービスとは何か」という定義に触れておきましょう。
マイクロサービスには多くの定義がありますが、簡単に言うと、マイクロサービスとは最もシンプルな形のソフトウェアアーキテクチャの一種です。モジュールを非常に小さなサービス（マイクロサービス）に分割します。各サービスは別々のサーバーに置かれるため、アップグレードやスケールアップが容易になります。
マイクロサービスはモノリスアーキテクチャとは異なり、すべてのモジュールを1つのブロックにまとめる（モノリス）のではなく、モジュールを微小なサービスに分割する。各サービスは別のサーバー（例えばAWSやAzureなどのクラウドサーバー）に配置され、ネットワーク経由で通信する（HTTPプロトコルやMessageQueueを使用してメッセージを送受信する）。
では、マイクロサービスを利用するメリットは何でしょうか。
現在、アプリケーションは大規模に開発され、継続的に更新される必要があるのが普通です。そのようなアプリケーションとして有名なのは、Facebook、LinkedIn、Snapchatなどです。これらのアプリケーションをモノリスアーキテクチャーで構築すると、アプリケーション全体を1つのアップグレードワークロードに統合することが難しくなり、時間がかかります。
その問題を解決するために、大規模なアプリケーションは小さなサービスに分割されます。各サービスは一般的なサーバーにあり、完全に分離されたデータベースを管理します。
そのメリットは以下の通りです。
- まず、アップグレードやスケールアップ、スケールダウンが非常に容易であること。例えば、運送や倉庫に関連するウェブサイトを構築したとします。車両や荷物の数が増えたら、物流に関わるサービスのサーバーをアップグレードすればいいだけです（逆に、必要ならサーバーを減らせばいいのです）。クラウドコンピューティングでは、サーバーのアップグレードはマウスを数回クリックするだけで簡単にできます。これはモノリスでは非常に難しいことです。
- 分離しているため、あるサービスに障害が発生しても、システム全体は正常に動作します。モノリスでは、欠陥のあるモジュールがシステム全体をクラッシュさせる可能性があります。
- サービスは別々に配置され、別々のプログラミング言語、別々のデータベースで使用することができます。例えば、画像処理サービスはC++で、データ集計サービスはPythonで書くことができます。ルド、デプロイ、モニタリングなどの自動化されたプロセスを適用することができます。
- サービスを分解することで、チームの規模が小さくなり、効率的に作業ができるようになります。
ただし、モノリスに比べてネットワーク通信速度が遅く、監視や管理が煩雑などのデメリットもあります。
しかし、DevOpsとマイクロサービスにはどんな関係があるのでしょうか？
マイクロサービスは重ならないように開発されているので、これらの小さなサービスをすべて統合して実行可能なソリューションにするにはどうすればよいのでしょうか。DevOpsモデルは、ファシリテーターとして重要な役割を担っています。なぜならばマイクロサービスとDevOpsの両方がアジャイルモデルを提供するからです。より小さく、より頻繁なリリースをもたらすために、マイクロサービスはアジャイルモデルに従って、開発、スピード、アジリティを支援します。
特にDevOpsの自動化が方程式に追加されると、CI/CDパイプラインを通じて毎回同じプロセスを得られるようになり、DevOpsとマイクロサービスはよりうまく機能するようになります。DevOpsの自動化により、新しいサイクル（コード/ビルド/テスト/デプロイ）の処理にかかる時間も大幅に短縮されます。
同時にマイクロサービスは、開発の責任をチーム全体で共有し、各チームメンバーがより独立して作業できるようにするアジャイル方法論を活用できます。
DevOpsのプラクティスは、大きな問題を小さく分割し、一度に1つずつ解決するために使用されます。マイクロサービスはDevOpsの理想に合致するため、すべてのチームが協力し、開発者の自由度を高めることができます。
まとめ
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