データミラーリングについて詳しく解説した記事です。この技術を初めて聞いた方でも、基本的な概念から利用場面まで、わかりやすく説明します。
Table of Contents
データミラーリングとは？
データミラーリングとは、システムのデータをリアルタイムで他の場所に複製する技術です。この技術により、元データが失われてもバックアップがあるため、データの復元が可能です。
わかりやすい具体的な例1
例えば、企業がデータセンターAに重要なデータを保存しているとします。データミラーリングを使うことで、データセンターAに保存されたデータは、リアルタイムでデータセンターBにも複製されます。これにより、もしデータセンターAが災害などで使用不能になっても、データセンターBからデータを復元でき、業務を継続できます。
わかりやすい具体的な例2
また、オンラインショッピングサイトでもデータミラーリングが活用されています。顧客が注文を確定すると、その注文情報は即座に複数のサーバーに保存されます。こうすることで、一部のサーバーがダウンしても、他のサーバーから情報を取得して注文処理を続行できるため、顧客に対して安定したサービスを提供できます。
データミラーリングはどのように考案されたのか
データミラーリングは、データの信頼性を確保するために考案されました。大規模なシステム障害や災害時にデータを守ることが求められ、技術の発展が進みました。
考案した人の紹介
データミラーリングの発展には、複数の技術者や研究者が関わっています。中でも、1980年代にデータベース技術の向上に尽力したIBMの研究者たちが重要な役割を果たしました。
考案された背景
1980年代後半、企業のデータ量が増加し、データの損失がビジネスに大きな影響を与えるようになりました。この背景から、データをリアルタイムで複製し、どのような状況でもデータの可用性を確保する技術が求められるようになりました。
データミラーリングを学ぶ上でつまづくポイント
データミラーリングの理解でつまづくことが多いのは、その構造と実装の複雑さです。多くのシステムで異なる構成が用いられるため、初学者には理解が難しいかもしれません。しかし、基本概念を押さえ、具体的なケースを学ぶことで理解が深まります。
データミラーリングの構造
データミラーリングは、元のデータを保持するプライマリサーバーと、複製データを保持するセカンダリサーバーによって構成されます。プライマリサーバーが新しいデータを書き込むたびに、そのデータは即座にセカンダリサーバーにも書き込まれます。
データミラーリングを利用する場面
データミラーリングは、データの重要性が高い分野で広く利用されています。特に、データの損失が許されない金融機関や、常に最新のデータを提供する必要があるオンラインサービスで重要な役割を果たしています。
利用するケース1
金融機関では、顧客の取引情報が日々更新されます。これらのデータは、即座に複数の場所にミラーリングされ、どのような事態が発生しても、迅速にデータを復元することができます。
利用するケース2
また、クラウドサービスプロバイダは、ユーザーのデータを複数のデータセンターに分散して保存しています。これにより、どのデータセンターが使用不能になっても、他の場所からデータを提供できるため、サービスの継続性が確保されます。
さらに賢くなる豆知識
データミラーリングには「同期ミラーリング」と「非同期ミラーリング」の2種類があります。同期ミラーリングは、データが完全に複製されるまで処理が待機するため、整合性が保たれます。一方、非同期ミラーリングは、処理がすぐに進行するため、若干の遅延が発生することがありますが、パフォーマンスに優れています。
あわせてこれも押さえよう！
- RAID
- バックアップ（Backup）
- データレプリケーション
- ハイアベイラビリティ
- 災害復旧計画（DRP）
RAIDは、複数のハードディスクにデータを分散して保存し、データの冗長性を高める技術です。
バックアップは、データの複製を定期的に作成し、万が一のデータ損失に備える方法です。
データレプリケーションは、複数のデータベース間でデータを複製し、データの可用性を確保する技術です。
ハイアベイラビリティは、システムやデータが常に利用可能である状態を維持するための設計や運用を指します。
DRPは、災害やシステム障害時にデータを復旧するための計画です。
まとめ
データミラーリングを理解することで、データの安全性を確保し、システム障害時でも迅速に業務を再開できる力を身につけることができます。これにより、企業は安心してデータを管理し、顧客に対して信頼性の高いサービスを提供することが可能になります。
