モノリシックから MSA への移行時の主な課題と解決策
モノリシックアーキテクチャから MSA（マイクロサービスアーキテクチャ） へ移行する際、
主な課題として ネットワーク遅延、分散トランザクション、可用性の問題 が発生します。
それぞれの問題点と解決策を簡潔にまとめます。
ネットワーク遅延 (Network Latency)
問題点
- モノリシックでは、メソッド呼び出しによる高速なデータ処理が可能
- MSAでは、マイクロサービス間の API 通信が発生し、レスポンス遅延のリスクがある
- N+1 クエリ問題 や 多段階リクエスト によるオーバーヘッドが発生
解決策
非同期通信とイベント駆動アーキテクチャの導入
- Kafka、RabbitMQ などのメッセージブローカーを活用し、非同期イベント処理を実装
- 重要な処理は同期（HTTP, gRPC）、補助的な処理は非同期（Kafka, Pub/Sub） に分ける
API Gateway & BFF（Backend for Frontend）パターンの活用
- API Gateway を導入し、複数のマイクロサービスのデータを統合して返却（レスポンスの最適化）
データキャッシュ（Redis, CDN など）の活用
- 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュ化し、API 呼び出し回数を削減
トランザクション (Transactions)
問題点
- モノリシックでは、単一データベースで ACID トランザクションを保証可能
- MSAでは、複数のデータベースにまたがる 一貫性の確保が困難
- 例：注文は作成されたが、決済が失敗した場合 → データ不整合が発生
解決策
SAGA パターンの適用（オーケストレーション vs コレオグラフィ）
- オーケストレーション（Orchestration）：中央の管理サービス（Temporal, Camunda など）がワークフローを制御
- コレオグラフィ（Choreography）：各サービスがイベントベースで連携（Kafka, RabbitMQ など）
補償トランザクション（Compensating Transactions）を実装
- トランザクションが失敗した場合、ロールバック用の補償処理を実行
- 例：決済に失敗したら、注文データを自動キャンセル
最終的な一貫性（Eventual Consistency）を考慮
- リアルタイムの整合性ではなく、一定時間後にデータを同期する設計を採用
可用性の問題 (Availability & Fault Tolerance)
問題点
- モノリシックでは、単一システムの稼働が維持されていれば問題なし
- MSAでは、1つのサービスの障害が全体のシステムダウンにつながるリスクがある
- サービス間の依存関係が増えると、障害が連鎖的に拡大する可能性がある
解決策
サーキットブレーカー（Circuit Breaker）の導入
- 障害が発生したサービスへのリクエストを一定時間ブロックし、システムを保護
- Netflix Hystrix, Resilience4j を活用
リトライ（Retry）& タイムアウト（Timeout）の設定
- API 呼び出しの際に リトライ制御と適切なタイムアウトを設定し、障害の影響を最小化
オートスケーリング（Auto-Scaling）& 負荷分散（Load Balancing）
- トラフィックの増加に応じて自動スケールアウト（Kubernetes, AWS Auto Scaling）
- 負荷を分散するために ロードバランサーを活用（NGINX, AWS ALB）
フェイルオーバー & レプリケーション
- DB・サービスインスタンスの冗長化（Replication）を実施し、障害時も継続稼働
- 例：プライマリ-レプリカ構成、マルチリージョンデプロイ
まとめ：MSA 移行時の課題と解決策**
| 課題 | 解決策 |
|---|---|
| ネットワーク遅延 | 非同期通信（Kafka）、API Gateway、キャッシュ（Redis） |
| 分散トランザクション | SAGA パターン、補償トランザクション、最終的な一貫性 |
| 可用性の問題 | サーキットブレーカー、Auto-Scaling、フェイルオーバー |
MSA はスケーラビリティに優れるが、ネットワーク遅延やデータ整合性を考慮した設計が不可欠！
→ 非同期イベント駆動 & 障害復旧戦略の適用で、安定した MSA の構築が可能