レプリカセットメンバーとシャーディングノードのリソース割り当ての比較

MongoDBは、データの永続性、高可用性、スケーラビリティのための堅牢なソリューションを提供します。これらの目標を達成するために、主にレプリカセットとシャーディングクラスターという2つのアーキテクチャが利用されています。どちらも本番環境のMongoDBデプロイメントにとって不可欠ですが、基盤となるリソース割り当て戦略は大きく異なり、インフラストラクチャの設計とコストに直接影響します。

本記事では、CPU、RAM、ストレージといったハードウェア要件について、さまざまなMongoDBコンポーネントを詳細に比較します。レプリカセット内のプライマリ、セカンダリ、アービターノードの要件と、シャーディングクラスター内のmongosクエリルーター、設定サーバー、個々のシャードメンバーの特有の要求を対比して検証します。これらの違いを理解することは、情報に基づいたインフラストラクチャ構成の決定を下し、MongoDBデプロイメントの最適なパフォーマンス、スケーラビリティ、コスト効率を確保するために不可欠です。

MongoDBデプロイメント戦略の理解

リソース割り当てについて深く掘り下げる前に、レプリカセットとシャーディングクラスターにおける各コンポーネントの役割を簡単に復習しましょう。

レプリカセット: 高可用性とデータの冗長性

MongoDBのレプリカセットは、同じデータセットを維持するmongodインスタンスのグループです。これにより、高可用性とデータの冗長性が提供されます。レプリカセットは通常、以下で構成されます。

プライマリノード: すべての書き込み操作を受け付ける唯一のノードです。すべての変更を操作ログ（oplog）に記録します。レプリカセット内には、特定の時点ではプライマリは1つしか存在できません。
セカンダリノード: プライマリのoplogを複製し、これらの変更を自身のデータセットに適用することで、データの一貫性を保証します。セカンダリノードは、読み取り設定（read preference）に応じて読み取り操作を提供でき、現在のプライマリが利用できなくなった場合にプライマリとして選出される可能性があります。
アービターノード: プライマリを決定するための選挙に参加しますが、データを保持しません。アービターは最小限のリソースを消費し、選挙中のタイブレークシナリオを防ぐために、レプリカセット内に奇数の投票メンバーを提供するためにも使用されます。

シャーディングクラスター: 水平スケーラビリティ

シャーディングは、データを複数のマシンに分散させるMongoDBの方法です。これにより、単一のレプリカセットでは処理できない大規模なデータセットや高スループットの操作に対応するための水平スケーリングが可能になります。

シャーディングクラスターはいくつかの主要なコンポーネントで構成されています。

Mongos (クエリルーター): クライアントアプリケーションとシャーディングクラスター間のインターフェイスとして機能します。クエリを適切なシャードにルーティングし、結果を集約し、接続を管理します。
設定サーバー (CSRS): クラスターのメタデータ、どのデータ範囲がどのシャードに存在するか（「シャードマップ」）など、クラスターの状態を保存します。設定サーバーは、高可用性のためにレプリカセット（設定サーバーレプリカセット - CSRS）としてデプロイされます。
シャード: 各シャードはそれ自体がレプリカセットであり、クラスターデータのサブセットを保持します。データはシャードキーに基づいてこれらのシャード全体に分散されます。

レプリカセットメンバーのリソース割り当て

レプリカセットメンバーのリソース要件は、その役割と全体のワークロードに応じて大きく異なります。

プライマリノード

プライマリノードは、すべての書き込み操作と通常はほとんどの読み取り操作を処理するため、レプリカセットの中で最も重要でリソースを多く消費するメンバーです。

CPU: 高。書き込み負荷の高いワークロード、複雑な集約パイプライン、インデックス作成操作、多数の同時接続の処理には、かなりのCPUパワーが必要です。アプリケーションが頻繁にドキュメントを更新したり、集中的なクエリを実行したりする場合、プライマリのCPUはすぐにボトルネックになる可能性があります。
RAM: 重要。 MongoDBのWiredTigerストレージエンジンは、キャッシュのためにRAMに大きく依存します。プライマリは、ディスクI/Oを最小限に抑えるために、頻繁にアクセスされるデータとインデックスをメモリに保持するのに十分なRAMを必要とします。一般的な推奨事項は、アプリケーションによってアクティブに使用される作業セット（データとインデックス）を収容するのに十分なRAMと、いくらかのバッファを割り当てることです。
ストレージ: 高いIOPSとスループット。 すべての書き込み操作はジャーナリングを含め、プライマリのディスクにヒットします。書き込み遅延がボトルネックになるのを防ぐためには、高いIOPS（1秒あたりの入出力操作数）を備えた高速ストレージ（SSD/NVMe）が不可欠です。容量は、データセット全体とその成長分、さらにoplog領域を収容するのに十分である必要があります。

セカンダリノード

セカンダリノードはプライマリからデータを複製し、読み取り要求を処理してプライマリの負荷を軽減できます。特に読み取りを処理する場合、そのリソース要件はプライマリと類似していることがよくあります。主に複製とフェイルオーバーを目的とする場合、CPU要件は低くなりますが、oplogエントリを効率的に適用するためには依然として重要です。

CPU: 中程度から高。 CPU使用率は、複製レートと読み取りワークロードに依存します。セカンダリが読み取りの大部分を処理する場合、そのCPU要件はプライマリに近づく可能性があります。主に複製とフェイルオーバーを目的とする場合、CPU使用率は低くなりますが、oplogエントリを効率的に適用するためには依然として重要です。
RAM: 重要。 プライマリと同様に、セカンダリもWiredTigerキャッシュを維持し、過剰なディスクI/Oなしでoplogエントリを効率的に適用し読み取りを提供するために、作業セットを保持するのに十分なRAMが必要です。フェイルオーバー時のパフォーマンスを一貫させるために、セカンダリのキャッシュは理想的にはプライマリのキャッシュを反映している必要があります。
ストレージ: 高いIOPSとスループット。 セカンダリは、oplogエントリを適用することにより、プライマリの書き込みに追いつく必要があります。これもまた、高いI/Oパフォーマンスを要求します。容量は、完全なデータコピーを格納するため、プライマリと同一である必要があります。

ヒント: セカンダリノードがプライマリと同様にプロビジョニングされていることを確認してください。これにより、セカンダリがプライマリになった際に、スムーズなフェイルオーバーと一貫したパフォーマンスが保証されます。

アービターノード

アービターは、選挙への参加のためだけに存在する軽量なノードです。データを保存したり、読み取り/書き込み操作を提供したりしません。

CPU: 非常に低い。 アービターは、選挙プロトコルに関連する最小限の計算を実行します。
RAM: 非常に低い。 基本的なmongodプロセスオーバーヘッドと選挙状態に必要なメモリのみが必要です。
ストレージ: 非常に低い。 最小限の設定ファイルとログファイルのみを保存し、データファイルは保存しません。

警告: アービターノードでアプリケーションやその他のデータベースプロセスを実行しないでください。選挙での可用性を確保し、リソースの競合を防ぐために、専用の最小限のインスタンスであるべきです。

シャーディングコンポーネントのリソース割り当て

シャーディングクラスターは追加のコンポーネントを導入し、それぞれが固有のリソースプロファイルを持つため、より分散化され複雑なリソース割り当て戦略につながります。

Mongos (クエリルーター)

mongosインスタンスはステートレスなルーティングプロセスです。データを保存しませんが、シャード間の操作を調整します。

CPU: 中程度から高。 CPU使用率は、クライアント接続数、ルーティングされるクエリの複雑さ（例：mongosが結合する必要がある結合や集約）、および全体のクエリスループットに応じてスケーリングします。より高い負荷を処理するために、より多くのmongosインスタンスを追加できます。
RAM: 中程度。 主に接続管理、設定サーバーからのメタデータのキャッシング（シャードマップ）、および一時的な集約バッファに使用されます。データ保持ノードほどクリティカルではありませんが、十分なRAMがあればスワッピングを防ぎ、迅速な応答時間を確保できます。
ストレージ: 非常に低い。 ログのみが保存されます。ローカルSSDで十分な場合がほとんどです。

ヒント: 最適なパフォーマンスを得るために、ネットワーク遅延を最小限に抑えるよう、mongosインスタンスをアプリケーションサーバーの近くにデプロイしてください。

設定サーバー (設定サーバーレプリカセット - CSRS)

設定サーバーはシャーディングクラスターの運用に不可欠であり、クラスターの状態に関するメタデータを保存します。これらは常にレプリカセット（CSRS）としてデプロイされます。

CPU: 中程度。 チャンク移行、シャードの再調整、または頻繁なメタデータ更新中にCPU使用率が急上昇することがあります。データ保持プライマリほど高負荷ではありませんが、一貫したパフォーマンスが不可欠です。
RAM: 中程度から高。 クラスターのメタデータをメモリ内に保持するのに十分なRAMが必要です。メタデータのサイズは、シャード数、チャンク数、データベース数によって異なります。RAMが不足すると、クラスターのパフォーマンスと安定性が著しく低下する可能性があります。
ストレージ: 中程度のIOPSと容量。 メタデータのサイズは通常ユーザーデータよりも小さいですが、シャードマップやその他のクラスター状態情報の更新は頻繁になる可能性があり、適切なI/Oパフォーマンスが要求されます。容量は、増加するメタデータとoplogを収容するのに十分である必要があります。

警告: 設定サーバーのパフォーマンスと可用性は最も重要です。何らかの低下は、シャーディングクラスター全体を機能不全に陥らせる可能性があります。高度に信頼性が高く、高性能なインフラストラクチャでプロビジョニングしてください。

シャードメンバー (データ保持レプリカセット)

各シャードは自己完結型のレプリカセットであり、クラスターの全データの一部を格納します。したがって、各シャード内のプライマリ、セカンダリ、アービターノードのリソース要件の性質はスタンドアロンのレプリカセットと似ていますが、保持するデータ部分に合わせてスケーリングされています。

CPU: プライマリは高く、セカンダリは中程度から高。 各シャードのプライマリは、そのデータサブセットに対するすべての書き込みと、場合によっては読み取りを処理します。要求は、その特定のシャードにルーティングされるワークロードに比例します。
RAM: プライマリとセカンダリにとって重要。 各シャードのmongodは、そのデータが格納する作業セットに比例して、WiredTigerキャッシュのために十分なRAMを必要とします。これは、データセグメント内のパフォーマンスにとって極めて重要です。
ストレージ: プライマリとセカンダリにとって高いIOPSとスループット。 スタンドアロンのレプリカセットと同様に、シャードのデータサブセットに対する書き込み、読み取り、レプリケーションを処理するためには高速ストレージが必要です。容量は、シャードが保持するデータ部分とその成長に対して十分である必要があります。

主な違い: 個々のシャードレプリカセットはスタンドアロンのレプリカセットと似た要件を持ちますが、シャーディングクラスター全体では、総データとワークロードが複数のそのようなレプリカセットに分散されます。これは、すべてのシャードにわたるリソースの合計が、単一の垂直スケーリングされたレプリカセットよりも大幅に大きくなることを意味します。

リソース割り当ての比較：レプリカセット vs. シャーディングクラスター

特徴	レプリカセット (スタンドアロン)	シャーディングクラスター
目的	高可用性、データ冗長性、中程度のスケーリング	水平スケーリング、超大規模データセット、高スループット
ノード総数	3～7ノード（例：プライマリ1、セカンダリ2、アービター1～3）	3つの設定サーバー + N個のシャードレプリカセット（それぞれ3ノード以上） + M個のMongosインスタンス
CPU	プライマリが全書き込みCPUを処理。セカンダリが読み取りCPUを処理。アービターは最小限。	`mongos`、設定サーバー、および複数のシャードプライマリに分散される。全体としてCPU使用量は高くなる。
RAM	プライマリとセカンダリは全作業セットのRAMを必要とする。	各シャードのプライマリ/セカンダリは、そのデータサブセットの作業セットのRAMを必要とする。設定サーバーはメタデータのRAMを必要とする。全体としてRAM使用量は高くなる。
ストレージ	プライマリとセカンダリは全データセットの容量とIOPSを必要とする。	各シャードのプライマリ/セカンダリは、そのデータサブセットの容量とIOPSを必要とする。設定サーバーは中程度のIOPS/容量を必要とする。全体としてストレージ使用量は高くなる。
ボトルネック	書き込みにおけるプライマリノード。単一マシンのリソース制限。	過小プロビジョニングされた場合、任意のコンポーネント（`mongos`、設定サーバー、または個々のシャード）がボトルネックになる可能性がある。
複雑性	設定と管理が比較的シンプル。	計画、デプロイ、管理が大幅に複雑になる。
コスト	中程度の規模ではインフラストラクチャコストが低い。	より多くのインスタンスと分散型の性質により、インフラストラクチャコストが高くなる。

実用的な考慮事項とベストプラクティス

ワークロード分析: アプリケーションの読み取り/書き込みパターン、データ成長予測、クエリの複雑さを徹底的に理解します。これはリソース計画において最も重要な要素です。
監視が鍵: すべてのMongoDBコンポーネント（CPU、RAM、ディスクI/O、ネットワーク、WiredTigerキャッシュ使用率、oplog遅延、クエリ時間などのデータベースメトリクス）について包括的な監視を実装します。これによりボトルネックを特定し、プロアクティブなスケーリングが可能になります。
ネットワークパフォーマンス: シャーディングクラスターの場合、mongos、設定サーバー、シャード間のネットワーク遅延と帯域幅が極めて重要です。インターシャード通信とデータバランシング操作は、貧弱なネットワークパフォーマンスによって大きく影響を受ける可能性があります。
専用リソース: 各mongodプロセス（プライマリ、セカンダリ、シャードメンバーのいずれであっても）は、専用のハードウェアまたは専用の仮想マシン上で実行されるべきです。リソースの競合を防ぐため、アプリケーションサーバーや他のデータベースインスタンスとの混載は避けてください。
クラウド vs. オンプレミス: クラウドプロバイダーはリソースを簡単にスケーリングする柔軟性を提供します。ただし、特にストレージ集約型の操作において、選択したインスタンスタイプがIOPSとスループットの要件を満たしていることを確認してください。
テストとベンチマーク: 運用環境に進む前に、必ず現実的なワークロードで計画したインフラストラクチャをテストしてください。これにより、リソース割り当ての仮定を検証できます。

結論

レプリカセットとシャーディングクラスターのどちらを選択するか、そしてそれに伴うリソースの割り当ては、アプリケーションの規模、パフォーマンス要件、および予算に完全に依存します。レプリカセットは高可用性とデータ冗長性を提供し、多くのアプリケーションに適しており、リソース割り当てはプライマリとセカンダリがデータセット全体のワークロードを処理できることを保証することに焦点を当てます。

シャーディングは、運用上の複雑さとインフラストラクチャコストの大幅な増加をもたらしますが、大規模なデータセットと極端なスループットに対して比類のない水平スケーラビリティを提供します。これには、各コンポーネント（mongos、設定サーバー、個々のシャードレプリカセット）が独自のハードウェア要求を持つ独自の役割を果たすことを理解した、よりきめ細かなリソース割り当てアプローチが必要です。堅牢でパフォーマンスの高いMongoDB環境を確保するためには、どちらのデプロイメント戦略においても、慎重な計画、継続的な監視、および徹底的なテストが不可欠です。